Tugas 3 Pengantar Komputasi Modern

TEKNIK PENGOLAHAN DATA


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.

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

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.

Metode dan Teknik Pengolahan Data

Dalam komputasi modern terdapat beberapa metode atau tekhnik pengolahan data:

      1.       Akurasi (Bit, Floating point)

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

      2.       Kecepatan (Dalam satuan Hz)

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

      3.       Problem Volume Besar (Down sizing atau parallel)

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

      4.       Kompleksitas (Teori Big O)

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

Implementasi teori komputasi di berbagai bidang antara lain.

      5.       Modeling (NN & GA)

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

Jenis-jenis komputasi modern ada 3 macam, yaitu :

1. 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. Berdasarkan penjelasan tersebut, untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan perubahan dari sisi manusia maupun alat. Contoh dari mobile computing adalah GPS, smart phone, dan sebagainya.

2. Grid Computing

Komputasi grid memanfaatkan kekuatan pengolahan idle berbagai unit komputer, dan menggunakan kekuatan proses untuk menghitung satu pekerjaan. Pekerjaan itu sendiri dikontrol oleh satu komputer utama, dan dipecah menjadi beberapa tugas yang dapat dilaksanakan secara bersamaan pada komputer yang berbeda. Tugas-tugas ini tidak perlu saling eksklusif, meskipun itu adalah skenario yang ideal. Sebagai tugas lengkap pada berbagai unit komputasi, hasil dikirim kembali ke unit pengendali, yang kemudian collates itu membentuk keluaran kohesif.

Keuntungan dari komputasi grid adalah dua kali lipat: pertama, kekuatan pemrosesan yang tidak digunakan secara efektif digunakan, memaksimalkan sumber daya yang tersedia dan, kedua, waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan besar berkurang secara signifikan.

Idealnya kode sumber harus direstrukturisasi untuk membuat tugas-tugas yang saling eksklusif adalah sebagai mungkin. Itu tidak berarti bahwa mereka tidak bisa saling bergantung, tetapi pesan yang dikirim antara tugas-tugas meningkatkan faktor waktu. Satu pertimbangan penting saat membuat pekerjaan komputasi grid adalah bahwa apakah kode dijalankan serial atau paralel tugas, hasil dari keduanya harus selalu sama di setiap situasi.

3. 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. Semua yang terlihat adalah sebuah antarmuka, yang menerima masukan dan memberikan output. Bagaimana output ini dihitung benar-benar tersembunyi.

Sebagai contoh, seorang sopir mobil tahu bahwa roda kemudi dengan memutar arah mobil yang mereka ingin pergi; atau yang menekan pedal gas akan menyebabkan mobil untuk mempercepat. Sopir biasanya tidak peduli tentang bagaimana arah dari roda kemudi dan pedal gas tersebut diterjemahkan ke dalam gerakan yang sebenarnya dari mobil. Oleh karena itu, rincian ini diabstraksikan dari sopir.

Cloud serupa, melainkan menerapkan konsep abstraksi dalam lingkungan komputasi fisik, dengan menyembunyikan proses yang benar dari pengguna. Dalam lingkungan komputasi awan, data bisa berada pada beberapa server, rincian koneksi jaringan yang tersembunyi dan pengguna tidak ada yang tahu. Bahkan, komputer awan awan dinamakan demikian karena sering digunakan untuk menggambarkan pengetahuan eksak tentang pekerjaan batin. Cloud komputasi berat berasal dari paradigma Unix memiliki beberapa elemen, masing-masing yang sangat baik pada satu tugas tertentu, daripada memiliki satu elemen besar yang tidak baik.

Sumber :
1. http://diachs-an-nur.blogspot.co.id/2012/05/teknik-pengolahan-data.html
2. http://pamularmx.blogspot.co.id/2016/03/tugas-softskill-pkm-1-teori-komputasi.html
3. http://ipenk24fajrin.blogspot.co.id/2013/05/komputasi-modern.html