PENERAPAN KOMPUTASI MODERN DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN

Dalam kesempatan kali ini, akan dibahas mengenai Pengantar Komputasi Modern beserta bagaimana implementasinya dalam berbagai bidang ilmu seperti dalam bidang keilmuan seperti Fisika, Kimia, Matematika, Ekonomi, Geologi, Geografi, dan sebagainya. Adapun Komputasi merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan suatu cara dalam memecahkan masalah dari sebuah data input. Data input disini adalah sebuah masukan yang berasal dari luar lingkungan sistem. Komputasi ini merupakan bagian dari ilmu komputer berpadu dengan ilmu matematika. Secara umum ilmu 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). Bisa diambil kesimpulan bahwa Pengantar 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.

     Setelah kita mengetahui bahwa komputasi modern ini dapat diimplementasikan pada berbagai bidang keilmuan, akan dijelaskan secara umum untuk masing-masing bidang ilmu ini yaitu sebagai berikut :

 

• Komputasi dibidang fisika, sangat diperlukan oleh ilmuan fisika diantaranya untuk memecahkan masalah numerik, penelitian terhadap suatiu kasus dibidang fisika yang dapat mengolah data-data eksperimen yang besar dan tidak linier.  
• Komputasi di bidang matematika, berawal dari compute yang berarti hitungan, jadi komputasi matematika yaitu matematika yang menggunakan komputasi dengan komputer yang memecahkan permasalahan  matematika. 
• Komputasi di bidang ekonomi, mempelajari imu ekonomi dan komputasi dipentingkan karena dibidang ekonomi pasti memiliki permasalahan yang harus dipecahkan oleh algoritma contohnya adalah memecahkan teori statistika untuk memecahkan permasalahan keuangan. 
• Komputasi dalam cabang kimia, 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. 
• Komputasi dalam cabang geologi, teori komputasi biasanya digunakan untuk pertambangan, sebuah sistem komputer digunakan untuk menganalisa bahan-bahan mineral dan barang tambang yang terdapat di dalam tanah. 
• Komputasi dalam cabang geografi, teori komputasi terdapat penggunaan komputasi yang diterapkan pada GIS (Geographic Information System) yang berguna untuk menyimpan, memanipulasi dan menganalisa informasi geografi. 
• Komputasi dalam cabang sosiologi, teori komputasi terdapat pada Computational Sosiology yaitu penggunaan metode komputasi dalam menganalisa fenomena sosial. 
• Komputasi dalam cabang biologi, terdapat pada Bioinformatika merupakan 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 aminoserta 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 sekunderRNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen. 

Setelah mengetahui secara umum cabang ilmu yang dapat mengimplementasikan suatu komputasi, sekarang akan dijelaskan lebih detail tentang 2 cabang ilmu yang digunakan untuk implementasi komputasi. Saya mengambil 2 cabang ilmu yaitu Implementasi Komputasi di Bidang Ilmu Matematika dan Implementasi Komputasi di Bidang Ilmu Fisika.

·         Implementasi Komputasi di Bidang Ilmu Matematika

Implementasi Komputasi Modern di bidang Matematika ada numerical analysis yaitu sebuah algoritma yang dipakai untuk menganalisa masalah-masalah matematika. Bidang analisis numerik sudah dikembangkan berabad-abad sebelum penemuan komputer modern. Interpolasi linier sudah digunakan lebih dari 2000 tahun yang lalu. Kalkulator mekanik juga dikembangkan sebagai alat untuk perhitungan tangan. Selain itu juga terdapat istilah-istilah seperti Probabilitas, Algoritma, dan Kalkulus yang ternyata sangat dibutuhkan dalam perkembangan Ilmu Komputer. Implementasi Komputasi Dalam Bidang Matematika merupakan cabang Ilmu yang mempelajari tentang besaran, struktur, ruang dan perubahan, dan menggunakan angka-angka untuk melakukan perhitungan. Implementasi komputasi dalam cabang ilmu matematika yakni keikut sertaan peran komputer dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan komputer dalam ilmu matematika. Komputasi merupakan suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Komputasi menggabungkan antara dua komponen ilmu yang berbeda, yaitu komputer dan matematika. Ilmu ini digunakan untuk menerapkan teori matematika ke dalam aplikasi komputer. Perkembangan matematika ini telah banyak melahirkan mencetuskan ide-ide ke arah pelaksanaan peralatan modern, seperti komputer dan sistem komunikasi. Walaupun peradapan manusia berubah dengan pesat namun bidang matematika terus relevan dan menunjang kepada perubahan ini. Tujuan belajar matematika berdasarkan kurikulum 1975, 1984, 1994, dan KBK adalah sama, yakni agar peserta didik mampu menggunakan atau menerapkan matematika yang dipelajari dalam kehidupan sehari-hari. Dengan belajar matematika diharapkan pula diperoleh kemampuan bernalar pada diri peserta didik yang tercermin melalui kemampuan peserta didik berfikir kritis, logis, sisematis, dan memiliki sifat objektif, jujur, dan disiplin, dalam memecahkan suatu permasalahan baik dalam bidang matematika, bidang lain atau dalam kehidupan sehari-hari. Contoh Implementasi Komputasi di Bidang Ilmu Matematika :

Buku-buku besar berisi rumus dan tabel data seperti interpolasi titik dan koefisien fungsi diciptakan untuk memudahkan perhitungan tangan. Dengan menggunakan tabel ini (seringkali menampilkan perhitungan sampai 16 angka desimal atau lebih untuk beberapa fungsi), kita bisa melihat nilai-nilai untuk diisikan ke dalam rumus yang diberikan dan mencapai perkiraan numeris sangat baik untuk beberapa fungsi. Karya utama dalam bidang ini adalah penerbitan NIST yang disunting oleh Abramovich dan Stegun, sebuah buku setebal 1000 halaman lebih. Buku ini berisi banyak sekali rumus yang umum digunakan dan fungsi dan nilai-nilainya di banyak titik. Nilai f-nilai fungsi tersebut tidak lagi terlalu berguna ketika komputer tersedia, namun senarai rumus masih mungkin sangat berguna. Kalkulator mekanik juga dikembangkan sebagai alat untuk perhitungan tangan. Kalkulator ini berevolusi menjadi komputer elektronik pada tahun 1940. Kemudian ditemukan bahwa komputer juga berguna untuk tujuan administratif. Tetapi penemuan komputer juga mempengaruhi bidang analisis numerik, karena memungkinkan dilakukannya perhitungan yang lebih panjang dan rumit.

·         Implementasi Komputasi di Bidang Ilmu Kimia

Implementasi komputasi modern di bidang geografi diterapkan pada GIS (Geographic Information System) yang merupakan sistem informasi khusus yang mengelola data yang memiliki informasi spasial (bereferensi keruangan). Atau dalam arti yang lebih sempit, adalah sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola dan menampilkan informasi berefrensi geografis, misalnya data yang diidentifikasi menurut lokasinya, dalam sebuah database. Para praktisi juga memasukkan orang yang membangun dan mengoperasikannya dan data sebagai bagian dari sistem ini. Teknologi Sistem Informasi Geografis dapat digunakan untuk investigasi ilmiah, pengelolaan sumber daya, perencanaan pembangunan, kartografi dan perencanaan rute. Misalnya, GIS bisa membantu perencana untuk secara cepat menghitung waktu tanggap darurat saat terjadi bencana alam, atau GIS dapat digunaan untuk mencari lahan basah(wetlands) yang membutuhkan perlindungan dari polusi. Komponen-komponen pendukung GIS terdiri dari lima komponen yang bekerja secara terintegrasi yaitu perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), data, manusia, dan metode.
 

Kesimpulan :

Jadi Implementasi Komputasi di Bidang Matematika dan Geografi ini sangat penting dan besar manfaatnya untuk aktivitas di bidangnya masing-masing. Kita sebagai pengguna dapat lebih dimudahkan misal dalam operasi perhitungan matematika dengan kalkulator bahkan kalkulator elektronik. Sedangkan untuk bidang Geografi akan lebih dimudahkan dalam penelitian mengenai keadaan bumi ini atau kejadian-kejadian alam misal bencana alam. 

Sumber :

http://www.slideshare.net/DesiSpectryani/komputasi-modern-dalam-bidang-matematika  

http://sharetechnolive.blogspot.co.id/2010/05/penggunaan-teknologi-dalam-pembelajaran.html 

http://www.beritanet.com/Education/John-Von-Neumann.html  

http://noviyantilutfi.blogspot.co.id/2015/04/implementasi-komputasi-di-bidang.html
 http://blognyausfa.blogspot.co.id/2016/03/tugas-softskill-1-implementasi-komputasi.html

TEKNIK ATAU METODE PENGOLAHAN DATA

TEKNIK PENGOLAHAN DATA

“TEKNIK PENGOLAHAN DATA”

2.1  Pengertian Data

     Data adalah catatan atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal dari bahasa latin yang berarti “sesuatu yang diberikan”. Dalam penggunaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa adanya. Pernyataan ini adalah hasil pengukuran atau pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau citra.

Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data kemudian diolah sehingga dapat diutarakan secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang lain yang tidak langsung mengalaminya sendiri, hal ini dinamakan deskripsi. Pemilahan banyak data sesuai dengan persamaan atau perbedaan yang terkandung dinamakan klasifikasi.

Dalam pokok bahasan manajemen pengetahuan data dicirikan sebagai sesuatu yang bersifat mentah dan tidak memiliki konteks. Dia sekedar ada dan tidak memiliki signifikansi makna di luar keberadaannya itu. Dia bisa muncul dalam berbagai bentuk, terlepas dari apakah dia bisa dimanfaatkan atau tidak.

Menurut berbagai sumber lain, data dapat juga didefinisikan sebagai berikut:

·           Menurut kamus bahasa inggris-indonesia, data berasal dari kata datum yang berarti fakta

·           Dari sudut pandang bisnis, data bisnis adalah deskripsi organisasi tentang sesuatu (resources) dan kejadian (transactions)yang terjadi

·           Pengertian yang lain menyebutkan bahwa data adalah deskripsi dari suatu kejadian yang kita hadapi

Intinya data itu adalah suatu fakta-fakta tertentu sehingga menghasilkan suatu kesimpulan dalam menarik suatu keputusan

2.2  Pengertian Pengolahan Data

Pengolahan data merupakan bagian yang amat penting dalam metode ilmiah, karena dengan pengolahan data, data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. Data mentah yang telah dikumpulkan perlu dipecah-pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta diperas sedemikian rupa sehingga data tersebut mempunyai makna untuk menjawab masalah dan bermanfaat untuk menguji hipotesa atau pertanyaan penelitian.

Mengadakan manipulasi terhadap data mentah berarti mengubah data mentah tersebut dari bentuk awalnya menjadi suatu bentuk yang dapat dengan mudah memperlihatkan hubungan-hubungan antara fenomena. Beberapa tingkatan kegiatan perlu dilakukan, antara lain memeriksa data mentah, sekali lagi, membuatnya dalam bentuk tabel yang berguna, baik secara manual ataupun dengan menggunakan komputer.

Setelah data disusun dalam kelompok-kelompok serta hubungan-hubungan yang terjadi dianalisa, perlu pula dibuat penafsiran-penafsiran terhadap hubungan antara fenomena yang terjadi dan membandingkannya dengan fenomena-fenomena lain di luar penelitian tersebut. Berdasarkan pengolahan data tersebut, perlu dianalisis dan dilakukan penarikan kesimpulan hasil penelitian.

Pengolahan data secara sederhana diartikan sebagai proses mengartikan data-data lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Misalnya dalam rancangan penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun statistik deskriptif. Lain halnya dalam rancangan penelitian kualitatif, maka pengolahan data menggunakan teknik non statitistik, mengingat data-data lapangan diperoleh dalam bentuk narasi atau kata-kata, bukan angka-angka. Mengingat data lapangan disajikan dalam bentuk narasi kata-kata, maka pengolahan datanya tidak bisa dikuantifikasikan. Perbedaan ini harus dipahami oleh peneliti atau siapapun yang melakukan penelitian, sehingga penyajian data dan analisis kesimpulan penelitian relevan dengan sifat atau jenis data dan prosedur pengolahan data yang akan digunakan. Di atas dikatakan bahwa pengolahan data diartikan sebagai proses mengartikan data lapangan, yang berarti supaya data lapangan yang diperoleh melalui alat pengumpul data dapat dimaknai, baik secara kuantitatif maupun kualitatif, sehingga proses penarikan kesimpulan penelitian dapat dilaksanakan. Dengan demikian, pengolahan data tersebut dalam kaitannya dengan praktek pendidikan adalah sebagai upaya untuk memaknai data atau fakta menjadi makna.

Makna penelitian yang diperoleh dalam pengolahan data, tidak sampai menjawab pada analisis “kemengapaan” tentang makna-makna yang diperoleh. Misalnya dalam rancanganpenelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun statistik deskriptif.

2.3 Jenis data

Data menurut jenisnya ada dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif sebagai berikut:
a. Data kualitatif

Data yang berhubungan dengan kategorisasi, karakteristik berwujud pertanyaan atau berupa kata-kata. Contonya wanita itu cantik, pria itu tampan, baik, buruk, rumah itu besar dan sebagainya. Data ini biasanya didapat dari wawancara yang bersifat subyektif sebab data tersebut ditapsirkan lain oleh orang yang berbeda. Data kualitatif dapat diangkakan dalam bentuk ordinal atau rangking.

b. Data kuantitatif

Data yang berwujud angka-angka. Contohnya ; yang diterima menjadi PNS 150 orang, penghasilan klinik bersalin 1 milyar/ bulan. Data ini diperoleh dari pengukuran langsung maupun dari angka-angka yang diperoleh dengan mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif. Data kuantitatif bersifat objektif dan bisa ditafsirkan oleh semua orang.

 

2.4 Langkah-langkah pengolahan data

a. Penyusunan data

Data yang sudah ada perlu dikumpulkan semua agar mudah untuk mengecek apakah semua data yang dibutuhkan sudah terekap semua. Kegiatan ini dimaksudkan untuk menguji hipotesis penelitian. Penyusunan data harus dipilih data yang ada hubungannya dengan penelitian, dan benar-benar otentik. Adapun data yang diambil melalui wawancara harus dipisahkan antara pendapat responden dan pendapat interviwer.

b. Klasifikasi data

Klasifikasi data merupakan usaha menggolongkan, mengelompokkan, dan memilah data berdasarkan pada klasifikasi tertentu yang telah dibuat dan ditentukan oleh peneliti. Keuntungan klasifikasi data ini adalah untuk memudahkan pengujian hipotesis.

c. Pengolahan data

Pengolahan data dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan. Hipotesis yang akan diuji harus berkaitan dan berhubungan dengan permasalahan yang akan diajukan. Semua jenis penelitian tidak harus berhipotesis akan tetapi semua jenis penelitian wajib merumuskan masalahnya, sedangkan penelitian yang menggunakan hipotesis adalah metode eksperimen. Jenis data akan menentukan apakah peneliti akan menggunakan teknik kualitatif atau kuantitatif. Data kualitatif diolah dengan menggunakan teknik statistika baik statistika non parametrik maupun statistika parametrik. Statistika non parametrik tidak menguji parameter populasi akan tetapi yang diuji adalah distribusi yang menggunakan asumsi bahwa data yang akan dianalisis tidak terikat dengan adanya distribusi normal atau tidak harus berdistribusi normal dan data yang banyak digunakan untuk statistika non parametrik adalah data nominal atau data ordinal.

d. Interpretasi hasil pengolahan data

Tahap ini menerangkan setelah peneliti menyelesaikan analisis datanya dengan cermat. Kemudian langkah selanjutnya peneliti menginterpretasikan hasil analisis akhirnya peneliti menarik suatu kesimpulan yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian dan membuat rekomendasinya. Menginterpretasikan hasil analisis perlu diperhatikan hal-hal antara lain: interpretasi tidak melenceng dari hasil analisis, interpretasi harus masih dalam batas kerangka penelitian, dan secara etis peneliti rela mengemukakan kesulitan dan hambatan-hambatan sewaktu dalam penelitian.

2.5 Pengolahan Data Penelitian Secara Kualitatif dan Kuantitatif

a. Pengolahan Data Kualitatif

Pengolahan data kualitatif dalam penelitian akan melalui tiga kegiatan analisis yakni sebagai berikut.

1) Reduksi Data

Reduksi data dapat diartikan sebagai suatu proses pemilihan data, pemusatan perhatian pada penyederhanaan data, pengabstrakan data, dan transformasi data kasar yang muncul dari catatan-catatan tertulis di lapangan. Dalam kegiatan reduksi data dilakukan pemilahan-pemilahan tentang: bagian data yang perlu diberi kode, bagian data yang harus dibuang, dan pola yang harus dilakukan peringkasan. Jadi dalam kegiatan reduksi data dilakukan: penajaman data, penggolongan data, pengarahan data, pembuangan data yang tidak perlu, pengorganisasian data untuk bahan menarik kesimpulan. Kegiatan reduksi data ini dapat dilakukan melalui: seleksi data yang ketat, pembuatan ringkasan, dan menggolongkan data menjadi suatu pola yang lebih luas dan mudah dipahami.

2) Penyajian Data

Penyajian data dapat dijadikan sebagai kumpulan informasi yang tersusun sehingga memberikan kemungkinan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Penyajian yang sering digunakan adalah dalam bentuk naratif, bentuk matriks, grafik, dan bagan.

3) Menarik Kesimpulan/Verifikasi

Sejak langkah awal dalam pengumpulan data, peneliti sudah mulai mencari arti tentang segala hal yang telah dicatat atau disusun menjadi suatu konfigurasi tertentu. Pengolahan data kualitatif tidak akan menarik kesimpulan secara tergesa-gesa, tetapi secara bertahap dengan tetap memperhatikan perkembangan perolehan data.

b. Pengolahan Data Kuantitatif

1) Mengelompokkan Data

Ada dua jenis data, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif tidak memerlukan perhitungan matematis. Sebaliknya, data kuantitatif memerlukan adanya perhitungan secara matematis. Oleh sebab itu, data kuantitatif perlu diolah dan dianalisis antara lain dengan statistik. Untuk mengolah dan menganalisis data, ada dua macam statistik, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel penelitian melalui pengukuran. Statistik inferensial digunakan untuk menguji hipotesis dan membuat generalisasi.

2) Kegiatan Awal dalam Mengelompokkan Data

Agar data dapat dikelompokkan secara baik, perlu dilakukan kegiatan awal sebagai berikut.

(a) Editing, yaitu proses memeriksa data yang sudah terkumpul, meliputi kelengkapan isian, keterbacaan tulisan, kejelasan jawaban, relevansi jawaban, keseragaman satuan data yang digunakan, dan sebagainya.

(b) Coding, yaitu kegiatan memberikan kode pada setiap data yang terkumpul di setiap instrumen penelitian. Kegiatan ini bertujuan untuk memudahkan dalam penganalisisan dan penafsiran data.

(c) Tabulating, yaitu memasukkan data yang sudah dikelompokkan ke dalam tabel-tabel agar mudah dipahami.

3) Pengolahan Statistik Sederhana

Pengolahan statistik adalah cara mengolah data kuantitatif sehingga data mempunyai arti. Biasanya pengolahan data dilakukan dengan beberapa macam teknik, misalnya distribusi frekuensi (sebaran frekuensi) dan ukuran memusat (mean, median, modus).

http://diachs-an-nur.blogspot.co.id/2012/05/teknik-pengolahan-data.html