Tips Menyajikan Makanan Sehat dan Bergizi

Makanan memang berlimpah ruah di bumi yang merdeka ini. Tapi perlu diwaspadai, makanan yang ideal itu tidak selalu enak di mulut dan aman di perut. Ketika Anda menyantapnya, ada baiknya Anda menghitung, apakah makanan yang Anda konsumsi itu juga memberi manfaat bagi tubuh.

Idealnya, suatu makanan itu adalah makanan sehat dan memiliki nilai gizi. Mengandung gizi berarti memiliki nilai  karbohidrat, lemak, protein, vitamin dan  mineral di dalamnya. tidak mengandung formalin, pewarna, pengawet, dan sebaiknya penggunaan dikurangi penggunaan penyedap..

Sanitasi menyangkut kebersihan dapur dan alat-alat masak..terutama penggunaan spons harus  sering diganti dan dikeringkan., karna bibit penyakit bisa cepat berkembangbiakdalam kondisi basah  hygienis menyangkut kebersihan pribadi/si pemasak misalnya cuci tangan sebelum masak, rambut diikat atau di tutup dengan topi koki agar makanan yang dihasilkan tetap bersih.

Memasak sayur
cara memasak sayuran agar tetap bergizi, cuci bersih sayuran, kemudian potong-potong. Pada saat memasak gunakan tutup panci agar kematangannya sempurna dan sebaiknya jangan terlalu matang soalnya vitamin dan protein tidak tahan panas.

Untuk menghindari risiko terkena kanker, terlebih dahulu merendam daging dalam campuran bumbu yang diberi minyak zaitun. Dicampur pula perasan air jeruk sebelum dipanggang. Kedua cara itu dapat mengurangi pembentukan senyawa kimia HCA dan PAH dalam tubuh.

Lebih sering mengolah makanan dengan cara memanggang dan menggunakan oven. Sebaiknya minimalkan memasak dengan cara menggoreng.

jika terpaksa menggoreng, gunakan minyak yang sehat, seperti; minyak jagung, minyak sayur atau minyak zaitun. Gunakan juga jenis minyak tersebut untuk menumis.

Sesekali masaklah makanan dengan cara dikukus atau di rebus. Ketika mengolah daging ayam, usahakan buang kulitnya, atau pilih daging sapi muda yang tidak banyak mengandung lemak (dari berbagai sumber)*

Bioinformatika

Pada artikel kali ini kita akan mengenal tentang ‘Bioinformatika’. Apa sih itu bioinformatika? Memang sudah begitu banyak artikel yang membahas tentang istilah ini, akan tetapi tidak ada salahnya kalau saya mencoba mengulas kembali dari sisi yang sedikit berbeda. Istilah ini berasal dari bahasa Inggris yaitu bioinformatics, yang artinya ilmu yang mempelajari tentang penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis (kalau kata wikipedia ^^). 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”.

Jadi, 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 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.

CABANG-CABANG YANG TERKAIT DENGAN BIOINFORMATIKA

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.

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

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

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

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

Mathematical Biology

Mathematical biology juga 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

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

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.

PENGGUNAAN BIO INFORMATIKA DALAM BIDANG KLINIS

       1.      Bioinformatika dalam bidang klinis

Perananan Bioinformatika dalam bidang klinis ini sering juga disebut sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari clinical informatics ini adalah berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical Medical Record (EMR) yang dikembangkan oleh Clement J. McDonald dari Indiana University School of Medicine pada tahun 1972. McDonald pertama kali mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR ini telah diaplikasikan pada berbagai penyakit. Data yang disimpan meliputi data analisa diagnosa laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto ronsen, ukuran detak jantung, dll. Dengan data ini dokter akan bisa menentukan obat yang sesuai dengan kondisi pasien tertentu. Lebih jauh lagi, dengan dibacanya genom manusia, akan memungkinkan untuk mengetahui penyakit genetik seseorang, sehingga personal care terhadap pasien menjadi lebih akurat.

Sampai saat ini telah diketahui beberapa gen yang berperan dalam penyakit tertentu besertaposisinya pada kromosom. Informasi ini tersedia dan bisa dilihat di home page National Center forBiotechnology Information (NCBI) pada seksi Online Mendelian in Man (OMIM). OMIM adalah search tool untuk gen manusia dan penyakit genetika. Selain berisikan informasi tentang lokasi gen suatu penyakit, OMIM ini juga menyediakan informasi tentang gejala dan penanganan penyakit tersebut beserta sifat genetikanya. Dengan demikian, dokter yang menemukan pasien yang membawa penyakit genetika tertentu bisa mempelajarinya secara detil dengan mengakses home page OMIM ini.

Sebagai salah satu contoh, jika kita ingin melihat tentang kanker payudara, kita tinggal masukankata-kata “breast cancer” dan setelah searching akan keluar berbagai jenis kanker payudara. Kalau kita ingin mengetahui lebih detil tetang salah satu diantaranya, kita tinggal klik dan akan mendapatkan informasi detil mengenai hal tersebut beserta posisi gen penyebabnya di dalam koromosom.

       2.      Bioinformatika untuk identifikasi agent penyakit baru

Bioinformatika juga menyediakan tool yang esensial untuk identifikasi agent penyakit yang belumdikenal penyebabnya. Banyak sekali contoh-contoh penyakit baru (emerging diseases) yang muncul dalam dekade ini, dan diantaranya yang masih hangat di telinga kita tentu saja SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome). Pada awal munculnya penyakit ini, ada beberapa pendapat tentang penyebabnya. Dari gejala pengidap SARS, diperkirakan bahwa penyakit ini disebabkan oleh virus influenza karena gejalanya mirip dengan gejala pengidap influenza. Tetapi virus influenza tidak terisolasi dari pasien, sehingga dugaan ini salah. Selain itu juga diperkirakan bahwa penyakit ini disebabkan oleh bakteri Candidakarena bakteri ini terisolasi dari beberapa pasien. Tapi karena hanya terisolasi dari sebagian kecilpasien, perkiraan ini juga salah. Akhirnya ditemukan bahwa dari sebagian besar pasien SARS terisolasi virus corona yang jika dilihat dari morfologinya. Sekuen genom virus ini kemudian dibaca dan dari hasil analisa dikonfirmasikan bahwa penyebab SARS adalah virus corona yang telah berubah (mutasi) dari virus corona yang ada selama ini.

Dalam rentetan proses ini, Bioinformatika memegang peranan penting. Pertama pada prosespembacaan genom virus corona. Karena di database seperti GenBank, EMBL (European Molecular Biology Laboratory), dan DDBJ (DNA Data Bank of Japan) sudah tersedia data sekuen beberapa virus corona, yang bisa digunakan untuk men-design primer yang digunakan untuk amplifikasi DNA virus SARS ini. Software untuk mendesign primer juga tersedia, baik yang gratis yang bisa kita gunakan online maupun yang komersial yang berupa software. Diantara yang gratis adalah Webprimer yang disediakan oleh Stanford Genomic Resources, GeneWalker yang disediakan oleh Cybergene AB. Untuk yang komersial ada seperti Primer designer yang dikembangkan oleh Scientific & Education Software, dan pada software-software untuk analisa DNA lainnya sepertiSequencher (GeneCodes Corp.), SeqMan II(DNA STAR Inc.), Genetyx (GENETYX Corp.), DNASIS(HITACHI Software), dll.

Berikutnya Bioinformatika juga berperan dalam mencari kemiripan sekuen (homology alignment) virus yang didapatkan dengan virus lainnya. Dari hasil analisa virus SARS diketahui bahwa genom virus corona penyebab SARS berbeda dengan virus corona lainnya, sehingga virus ini dinamakan virus SARS (SARS-CoV). Perbedaan ini diketahui dengan menggunakan homolgy alignment dari sekuen virus SARS. Untuk keperluan ini tersedia beberapa tool. Diantaranya ada BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) yang tersedia di NCBI, di EMBL, dan di DDBJ. itu juga ada FASTA yang dapat diakses di EMBL dan di DDBJ.Selanjutnya, Bioinformatika juga berfungsi untuk analisa posisi sejauh mana suatu virus berbeda dengan virus lainnya. Untuk analisa ini biasanya digunakan CLUSTAL W (software untuk multiplealignment dan tree making) yang dapat diakses di EMBL atau di DDBJ. Data yang telah dianalisa diekspresikan dengan software “Tree View” yang bisa didownload dengan gratis dari berbagai situs tersebut. Dengan menggunakan tool ini dianalisa beberapa protein virus SARS dan didapatkan hasilnya bahwa virus SARS berbeda dengan virus Corona lainnya.

      3.      Bioinformatika untuk diagnosa penyakit baru

Untuk penyakit baru diperlukan diagnosa yang akurat sehingga bisa dibedakan dengan penyakit lain.Diagnosa yang akurat ini sangat diperlukan untuk penanganan pasien seperti pemberian obat danperawatan yang tepat. Jika pasien terinfeksi virus influenza dengan panas tinggi, hanya akan sembuh jika diberi obat yang cocok untuk infeksi virus influenza. Sebaliknya, tidak akan sembuh kalau diberi obat untuk malaria. Karena itu, diagnosa yang tepat untuk suatu penyakit sangat diperlukan. Selain itu, diagnosa juga diperlukan untuk menentukan tingkat kematian (mortality) dari suatu agentpenyakit. Artinya, semakin tinggi angka kematian ini, semakin berbahaya agent tersebut. Angka ini dihitung dengan menghitung jumlah pasien yang meninggal (D) dibagi dengan jumlah total pasien pengidap penyakit tersebut (P) (=D/P). Pada kasus SARS, gejala yang muncul mirip dengan gejala flu, sehingga dari gejala saja tidak bisa dibedakan apakah dia mengidap SARS atau mengidap flu. Diagnosa ini penting karena akan menentukan tingkat keganasan suatu agent yang akan mempengaruhi kebijakan yang diambil terhadap penyakit tersebut.

Ada beberapa cara untuk diagnosa suatu penyakit. Diantaranya isolasi agent penyebab penyakit tersebut dan analisa morfologinya, deteksi antibodi yang dihasilkan dari infeksi dengan teknikenzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), dan deteksi gen dari agent pembawa penyakit tersebut dengan Polymerase Chain Reaction (PCR). Isolasi agent pembawa penyakit memerlukan waktu yang lama. Teknik ELISA bisa dilakukan dalam waktu yang pendek, namun untuk tiap-tiap penyakit kita harus mengembangkan teknik tersebut terlebih dahulu. Untuk pengembangannya ini memerlukan waktu yang lama.

Yang banyak dan lazim dipakai saat ini adalah teknik PCR. Teknik ini simpel, praktis dan cepat.Yang penting dalam teknik PCR adalah design primer untuk amplifikasi DNA. Untuk mendesign primer ini diperlukan data sekuen dari genom agent yang bersangkutan dan software seperti yang telah diuraikan di atas. Di sinilah Bioinformatika memainkan peranannya. Untuk agent yang mempunyai genom RNA, harus dilakukan reverse transcription (proses sintesa DNA dari RNA) terlebih dahulu dengan menggunakan enzim Reverse transcriptase. Setelah DNA diperoleh baru dilakukan PCR. Dua step reverse transcription dan PCR ini bisa dilakukan sekaligus dan biasanya dinamakan RT-PCR. Karena PCR ini hanya bersifat kualitatif, sejak beberapa tahun yang lalu telah dikembangkan teknikReal Time PCR yang bersifat kuantitatif. Dari hasil Real Time PCR ini bisa ditentukan kuantitas suatuagent di dalam tubuh seseorang, sehingga bisa dievaluasi tingkat emergensinya.

Pada RealTime PCR ini selain primer diperlukan probe yang harus didesign sesuai dengan sekuenagent yang bersangkutan. Di sini juga diperlukan software atau program Bioinformatika. Untuk penyakit SARS sendiri sekarang telah tersedia kit RT-PCR yang dikembangkan oleh Takara Bio Inc., dengan nama komersial CycleaveRT-PCR SARS virus Detection Kit. Selain itu Roche Diagnostics juga juga tengah mengembangkan kit untuk deteksi virus SARS. Keberhasilan pengembangan kit ini tidak terlepas dari didorong kemajuan Bioinformatika.

      4.      Bioinformatika untuk penemuan obat

Usaha penemuan obat biasanya dilakukan dengan penemuan zat/senyawa yang bisa menekanperkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena banyak faktor yang bisa mempengaruhi perkembangbiakan agent tersebut, faktor-faktor itulah yang dijadikan target. Diantara faktor tersebut adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatuagent. Langkah pertama yang dilakukan adalah analisa struktur dan fungsi enzim-enzim tersebut. Kemudian mencari atau mensintesa zat/senyawa yang bisa menekan fungsi dari enzim-enzim tersebut. Penemuan obat yang efektif adalah penemuan senyawa yang berinteraksi dengan asam amino yang berperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut.

Karena itu analisa struktur dan fungsi enzim ini biasanya difokuskan pada analisa asam amino yangberperan untuk aktivitas (active site) dan untuk kestabilan enzim tersebut. Analisa ini dilakukan dengan cara mengganti asam amino tertentu dan menguji efeknya. Sebelum perkembanganBioinformatika, analisa penggantian asam amino ini dilakukan secara randomsehingga memakanwaktu yang lama. Dengan adanya Bioinformatika, data-data protein yang sudah dianalisa bebasdiakses oleh siapapun, baik data sekuen asam amino-nya seperti yang ada di SWISS-PROTmaupun struktur 3D-nya yang tersedia di Protein Data Bank(PDB).

Dengan database yang tersedia ini, enzim yang baru ditemukan bisa dibandingkan sekuen asam amino-nya, sehingga bisa diperkirakan asam amino yang berperanuntuk active site dan kestabilan enzim tersebut. Hasil perkiraan kemudian diuji di laboratorium.Dengan demikian, akan lebih menghemat waktu dari pada analisa secara random.Setelah penemuan asam amino yang berperan sebagai active site dan untuk kestabilan enzim tersebut,kemudian dicari atau disintesa senyawa yang bisa berinteraksi dengan asam amino tersebut.Sebelumnya pencarian atau sintesa senyawa juga dilakukan secara random. Dengan data yangtersedia di PDB, bisa dilihat struktur 3D suatu enzim termasuk active site-nya, sehingga bisadiperkirakan bentuk senyawa yang akan berinteraksi dengan active site tersebut. Dengan demikian,kita cukup hanya mensintesa senyawa yang diperkirakan akan berinteraksi, sehingga obat terhadapsuatu penyakit akan jauh lebih cepat ditemukan dari pada mencari secara random. Cara inidinamakan “docking” dan telah banyak digunakan oleh perusahaan farmasi untuk penemuan obat baru.

Untuk enzim dari agent penyakit baru bisa dilakukan dengan homology modelingmenggunakanenzim yang sudah ada struktur 3D-nya sebagai referensi. Misalnya penemuan obat SARS. Sekarang tengah diusahakan mencari inhibitor enzim protease SARS. Karena virusnya juga baru, otomatis belum ada data 3D-nya di PDB. Tetapi karena data coronavirus sebelumnya tersedia di PDB, data ini digunakan untuk homology modeling protease dari virus SARS. Dari homology modelingdidapatkan struktur 3D proteinase dari virus SARS. Dari hasil analisa dockingdiperkirakan bahwa senyawa AG7088 bisa dijadikan leader compound (senyawa induk) untuk penemuan obat anti virus corona termasuk anti virus SARS.

Analisa docking dan homology modeling seperti ini memerlukan software yang harganya agak mahalsehingga hanya dimiliki oleh lembaga penelitian dan perusahaan farmasi. Diantara software tersebut adalah Insight II (Accelrys Inc.) dan The Molecular Operating Environment (MOE, Scalable Software), dua software yang banyak dipakai. Walaupun dengan sarana Bioinformatika bisa diperkirakan senyawa yang berinteraksi dan menekan fungsi suatu enzim, hasilnya harus dikonfirmasi melalui eksperiment di laboratorium. Namun dengan Bioinformatika, semua proses ini bisa dilakukan lebih cepat sehingga lebih efesien baik darisegi waktu maupun finansial.

Penerapan Bioinformatika di Indonesia

Sebagai kajian yang masih baru, Indonesia seharusnya berperan aktif dalammengembangkan Bioinformatika ini. Paling tidak, sebagai tempat tinggal lebih dari 300 suku bangsa yang berbeda akan menjadi sumber genom, karena besarnya variasi genetiknya. Belum lagi variasi species flora maupun fauna yang berlimpah. Memang ada sejumlah pakar yang telah mengikuti perkembangan Bioinformatika ini, misalnya para peneliti dalam Lembaga Biologi Molekul Eijkman. Mereka cukup berperan aktif dalam memanfaatkan kajian Bioinformatika. Bahkan, lembaga ini telah memberikan beberapa sumbangan cukup berarti, antara lain:

Deteksi Kelainan Janin

Lembaga Biologi Molekul Eijkman bekerja sama dengan Bagian Obstetri danGinekologi Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia dan Rumah Sakit CiptoMangunkusumo sejak November 2001 mengembangkan klinik genetik untuk mendeteksi secara dini sejumlah penyakit genetik yang menimbulkan gangguan pertumbuhan fisik maupun retardasi mental seperti antara lain, talasemia dan sindroma down. Kelainan ini bisa diperiksa sejak janin masih berusia beberapa minggu. Talasemia adalah penyakit keturunan di mana tubuh kekurangan salah satu zatpembentuk hemoglobin (Hb) sehingga mengalami anemia berat dan perlu transfusi darah seumur hidup. Sedangkan sindroma down adalah kelebihan jumlah untaian di kromosom 21 sehingga anak tumbuh dengan retardasi mental, kelainan jantung, pendengaran dan penglihatan buruk, otot lemah serta kecenderungan menderita kanker sel darah putih (leukemia).

Dengan mengetahui sejak dini, pasangan yang hendak menikah, atau pasanganyang salah satunya membawa kelainan kromosom, atau pasangan yang mempunyai anak yang menderita kelainan kromosom, atau penderita kelainan kromosom yang sedang hamil, atau ibu yang hamil di usia tua bisa memeriksakan diri dan janin untuk memastikan apakah janin yang dikandung akan menderita kelainan kromosom atau tidak,sehingga mempunyai kesempatan untuk mempertimbangkan apakah kehamilan akan diteruskan atau tidak setelah mendapat konseling genetik tentang berbagai kemungkinan yang akan terjadi.

Di bidang talasemia, Eijkman telah memiliki katalog 20 mutasi yang mendasaritalasemia beta di Indonesia, 10 di antaranya sering terjadi. Lembaga ini juga mempunyai informasi cukup mengenai spektrum mutasi di berbagai suku bangsa yang sangat bervariasi. Talasemia merupakan penyakit genetik terbanyak di dunia termasuk di Indonesia.

Pengembangan Vaksin Hepatitis B Rekombinan

Lembaga Biologi Molekul Eijkman bekerja sama dengan PT Bio Farma (BUMNDepartemen Kesehatan yang memproduksi vaksin) sejak tahun 1999 mengembangkan vaksin Hepatitis B rekombinan, yaitu vaksin yang dibuat lewat rekayasa genetika. Selain itu Lembaga Eijkman juga bekerja sama dengan PT Diagnosia Dipobiotek untuk mengembangkan kit diagnostik.

Meringankan Kelumpuhan dengan Rekayasa RNA

Kasus kelumpuhan distrofi (Duchenne Muscular Dystrophy) yang menurun kinidapat dikurangi tingkat keparahannya dengan terapi gen. Kelumpuhan ini akibat ketidaknormalan gen distrofin pada kromosom X sehingga hanya diderita anak laki-laki. Diperkirakan satu dari 3.500 pria di dunia mengalami kelainan ini. Dengan memperbaiki susunan ekson atau bagian penyusun RNA gen tersebut pada hewan percobaan tikus, terbukti mengurangi tingkat kelumpuhan saat pertumbuhannya menjadi dewasa. Gen distrofin pada kasus kelumpuhan paling sering disebabkan oleh delesi atau hilangnya beberapa ekson pada gen tersebut. Normalnya pada gen atau DNA distrofin terdapat 78 ekson. Diperkirakan 65 persen pasien penderita DMD mengalami delesi dalam jumlaah besar dalam gen distrofinnya. Kasus kelumpuhan ini dimulai pada otot prosima seperti pangkal paha dan betis. Dengan bertambahnya usia kelumpuhan akan meluas pada bagian otot lainnya hingga ke leher. Karena itu dalam kasus kelumpuhan yang berlanjut dapat berakibat kematian. Teknologi rekayasa RNA seperti proses penyambungan (slicing) ekson dalam satu rangkaian terbukti dapat mengoreksi mutasi DMD. Bila bagian ekson yang masih ada disambung atau disusun ulang, terjadi perubahan asam amino yang membentuk protein. Molekul RNA mampu mengenali molekul RNA lainnya dan melekat dengannya.

Sumber:

http://coretanmuvi.blogspot.com/2012/03/bioinformatika.html

http://ademardd.blogspot.com/2012/04/mengenal-bioinformatika.html

https://bioinformaticjbub.wordpress.com/2010/02/22/whats-bioinformatics/

Bebas Finansial

Banyak orang mengira dengan memperoleh penghasilan yang tinggi, mendapat warisan milyaran rupiah, mendapat lotere, dsb adalah bebas secara finansial yang dimaksud.

Meski tidak sepenuhnya salah, argumen itu pun tidak sepenuhnya benar. Sebab bebas secara finansial tidak ditentukan oleh besaran penghasilan yang anda dapatkan. Akan tetapi bagaimana kita mengatur besaran pengeluaran tidak melebihi besaran penghasilan. Memang tentu saja untuk mencapai tingkat bebas secara finansial kedua variabel tersebut haruslah terpenuhi. Sebab bagaimana mungkin mengatur variabel pengeluaran supaya lebih kecil kalau variabel penghasilannya adalah nol. Kecuali jika anda memutuskan untuk jadi petapa dan hidup di hutan misalnya.

Jadi langkah awal untuk bebas secara finansial adalah mempunyai penghasilan. Setelah itu barulah kita mengatur besaran pengeluaran untuk disesuaikan dengan besaran penghasilan. Pada dasarnya selama kita bisa menempatkan besaran pengeluaran lebih kecil dari pengeluaran maka saat itu pula kita sudah bebas secara finansial, berapapun angkanya. Pepatah kuno mengatakan “sedikit harus mencukupi, banyak harus bersisa”.

Dengan mengubah paradigma tersebut maka sesungguhnya pencapaian bebas secara finansial tidak selalu harus dicapai dengan mempunyai penghasilan setinggi langit. Karena justru akibat salah paradigma inilah banyak orang yang dalam rangka mengejar kebebasan secara finansial, alih-alih mencapai tujuannya malah terjebak dalam lingkaran setan menjadi budak finansial.

Sekarang bayangkan, orang bekerja dengan tujuan untuk mendapatkan penghasilan dan mencapai kebebasan finansialnya. Karena situasi ekonomi, faktor inflasi, moneter dan sebagainya orang dituntut untuk bekerja semakin keras. Sebab meskipun secara nominal gaji seorang pegawai naik dari tahun ke tahun, sesungguhnya nilai daya belinya hampir paralel dengan kenaikan harga-harga barang. Kecuali tentu saja jika mendapat promosi istimewa. Dan patut diingat pula semakin tinggi jabatan sesorang maka semakin banyak waktu yang harus diabdikan untuk pekerjaannya. Akibatnya adalah semakin berkurang pula waktu yang dimilikinya untuk dinikmati bersama keluarga dan lingkungannya. Sesuatu yang sebenarnya adalah tujuan utama seseorang untuk mencapai kebebasan secara finansial.

Tapi jangan pula dikira seseorang dengan penghasilan tinggi atau memiliki beberapa pabrik sekalipun sudah bebas secara finansial. Ketika keinginan untuk menumpuk uang sebanyak mungkin masih membebani pikirannya, membuatnya bekerja gila-gilaan dan tidak punya waktu luang baik untuk dirinya sendiri maupun untuk keluarganya, sebenarnya dia belum bebas secara finansial. Mungkin ilustrasi yang paling tepat untuk menggambarkan ini adalah Paman Gober dalam kartun Disney. Ironis memang, banyak uang berlimpah tapi hatinya merasa miskin, bahkan untuk belanja keperluannya sekalipun secara layak.

Jadi sekali lagi, harus diingat untuk bebas secara finansial tidak harus dicapai dengan penghasilan tinggi dan juga tidak dengan cara menjadi pelit terhadap diri sendiri. Sebab selama kita bisa mengatur besaran pengeluaran dibawah penghasilan, jangan ragu untuk memanjakan diri dan keluarga untuk belanja sesuatu yang kita inginkan. Termasuk berekreasi tentunya.

Karenanya, kini orang makin sadar untuk tidak menghabiskan waktu untuk bekerja keras seumur hidup, jauh dari keluarga dan lingkungan, untuk akhirnya ditendang ketika usia sudah tidak produktif lagi. Paradigma yang kini dipakai orang bukan lagi Work Hard, tapi Work Smart! Menciptakan penghasilan pasif (passive income) adalah salah satunya. Sebab dengan mempunyai penghasilan pasif maka kita relatif mempunyai waktu lebih untuk digunakan bersama keluarga dan membuat diri kita semakin bermanfaat bagi lingkungan. Tidak peduli berapa besar penghasilan itu, akan jauh lebih berarti jika dibandingkan dengan penghasilan tinggi yang harus ditukar dengan hilangnya waktu kita bersama keluarga.

Jadi kini pilihan ada di tangan anda. Mau bekerja keras seumur hidup atau mulai memikirkan untuk mencari alternatif lain, untuk bisa bebas secara finansial.

Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Kinerja Komputasi dengan Parallel Processing

Pada tulisan kali ini saya akan mencoba membahas tentang kinerja komputasi dengan parallel processing. Dimana tema tulisan ini merupakan tugas kuliah saya.:)
Sebelum membahas secara keseluruhan dari tema yang saya angkat, ada baiknya kita mengetahui apa itu parallel processing.

Parallel Processing (Pengolahan Parallel), menurut Wikipedia adalah kemampuan untuk melaksanakan beberapa operasi atau tugas secara bersamaan. Penggunaan lebih dari satu CPU atau prosesor untuk menjalankan sebuah program atau beberapa komputasi secara simultan. Idealnya, parallel processing membuat program berjalan lebih cepat karena ada mesin lebih (CPU atau core) yang menjalankannya.

Parallel Processing berbeda dengan multitasking, yaitu jika multitasking menggunakan satu CPU mengangani atau mengeksekusi beberapa program sekaligus, sedangkan parallel processing dapat disebut juga dengan istilah parallel computing karena menggunakan lebih dari satu CPU.

Dari pengertian yang dibahas diatas tentang Parallel Processing, maka dapat disimpulkan bahwa parallel processing  mempersingkat waktu eksekusi suatu program karena program tersebut akan dibagi menjadi bagian yang lebih kecil  agar dapat dikerjakan pada masing-masing prosesor(CPU) secara bersamaan.

Parallel Komputasi adalah melakukan perhitungan komputasi dengan menggunakan 2 atau lebih CPU/Processor dalam suatu komputer yang sama atau komputer yang berbeda dimana dalam hal ini setiap instruksi dibagi kedalam beberapa instruksi kemudian dikirim ke processor yang terlibat komputasi dan dilakukan secara bersamaan. Atau arti dalam kata lain adalah sebagai sebuah proses untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang memerlukan infrastuktur mesin paralel yang terdiri dari banyak komputer dengan pemrosesan secara parallel dan dihubungkan melalui sebuah jaringan. Dalam hal pemrosesan komputasi yaitu sesuai dengan tujuan parallel processing maka dapat dipastikan bahwa parallel processing merupakan salah satu upaya untuk mempercepat proses komputasi dalam memecahkan suatu permasalahan dengan cara membagai-bagi permasalahan menjadi bagian yang lebih kecil. Untuk proses pembagian proses komputasi tersebut dilakukan oleh suatu software yang betugas untuk mengatur komputasi dalam hal makalah ini akan digunakanMessage Parsing Interface (MPI).

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

a.         Komputasi Tunggal/serial

b.         Komputasi Parallel

Kesimpulan :

Banyak perkembangan-perkembangan baru dalam arsitektur komputer yang didasarkan pada konsep pemrosesan paralel. Pemrosesan paralel dalam sebuah komputer dapat didefinisikan sebagai pelaksanaan instruksi-instruksi secara bersamaan waktunya. Hal ini dapat menyebabkan pelaksanaan kejadian-kejadian dalam interval waktu yang sama, dalam waktu yang bersamaan atau dalam rentang waktu yang saling tumpang tindih.

Sekalipun didukung oleh teknologi prosesor yang berkembang sangat pesat, komputer sekuensial tetap akan mengalami keterbatasan dalam hal kecepatan pemrosesannya. Hal ini menyebabkan lahirnya konsep keparalelan (parallelism) untuk menangani masalah dan aplikasi yang membutuhkan kecepatan pemrosesan yang sangat tinggi, seperti misalnya prakiraan cuaca, simulasi pada reaksi kimia, perhitungan aerodinamika dan lain-lain.

Konsep keparalelan itu sendiri dapat ditinjau dari aspek design mesin paralel, perkembangan bahasa pemrograman paralel atau dari aspek pembangunan dan analisis algoritma paralel. Algoritma paralel itu sendiri lebih banyak difokuskan kepada algoritma untuk menyelesaikan masalah numerik, karena masalah numerik merupakan salah satu masalah yang memerlukan kecepatan komputasi yang sangat tinggi.

Sumber:

http://en.wikipedia.org/Parallel_processing

http://www.gudangmateri.com/2009/12/pemrosesan-paralel.html

korea selatan atau utara ya?

Dengan pengaruh KPOP, masyarakat dunia sekarang-sekarang ini sedang tertarik dengan semua yang berbau Korea. Dari musik, drama, fashion hingga budaya dan pariwisatanya, semua dengan cepat menjadi topik hangat di masyarakat. Namun, jika saya bertanya, apakah kalian tahu, apa perbedaan Korea Utara dan Selatan? atau yang selama ini booming itu dari Korea Utara atau Selatan? Apakah kamu sekalian tahu dan dapat menjawabnya secara gamblang?? Hayoo..

Nah, karena semua orang sedang asyik (hot-hotnya) membicarakan tentang Korea, saya ingin membuat tulisan tentang Perbedaan Korea Selatan dan Korea Utara secara garis besar.

Yang pertama adalah geografisnya. Korea Utara dan Selatan itu sama-sama berlokasi di Semenanjung Korea. Namun, luas Korea Selatan lebih kecil dibandingkan dengan Korea Utara. Namun keduanya memiliki bentuk topografi yang hampir sama yaitu daerahnya tidak rata atau banyak perbukitan.

Korea Utara terkenal dengan militernya  

Kim Il Sung & Kim Jong Il, Pemimpin Korea Utara dulu dan saat ini

Yang kedua adalah pemerintahannya. Pemerintahan kedua Negara ini sangat berbeda. Korea Utara adalah negara yang menyatakan secara sepihak sebagai negara Junche (percaya dan bergantung kepada kekuatan sendiri) sehingga Korea Utara merupakan negara yang terkesan menutup diri dari dunia luar sedangkan Korea Selatan adalah negara Republik yang memiliki hubungan diplomatik dengan negara-negara lain. 

Inilah salah satu faktor perbedaan besar di kedua belah negara hingga saat ini. Dan hal tersebut menjadikan kedua negara tersebut antara bumi dan langit. Korea Utara menutup diri dari dunia luar sedangkan Korea Selatan malah menyebarkan informasi tentang budaya dan negaranya ke seluruh dunia.

Dari sistem pemerintahan yang berbeda, Korea Utara dan Selatan memiliki kehidupan yang berbeda. Korea Utara yang berbasis ‘hidup sendiri’ menggunakan militer sebagai ujung tombak negaranya. Segala sesuatu di Korea Utara sangat di’setir’oleh pemerintahan. Media, informasi, pendidikan semua di awasi dengan ketat agar tidak terpengaruh oleh budaya dan sistem luar. 

Lain Korea Utara, lain pula Korea Selatan, saat ini budaya dan pengaruh Korea Selatan sedang menyebar ke seluruh dunia. Korea Selatan membuka diri dan kebudayaannya untuk dunia luar, sehingga kita lihat teknologi, pendidikan, dan perekonomian Korea Selatan sudah sangat maju dan menjadi salah satu pilar dunia.

Korea Selatan terkenal dengan Hallyu seperti Kpop, drama, makanan dll.

Makanan khas Korea

Korea Selatan identik dengan KPOP dan Fashionnya

Mengenai budaya Korea, kedua negara tersebut sebenarnya memiliki budaya yang sama. Namun karena perbedaan sistem pemerintahan maka perkembangan kedua negara tersebut jauh berbeda. Kita lihat saja, masyarakat dunia saat ini berlomba-lomba ingin berwisata ke Korea karena pengaruh Hallyu seperti Kpop, drama, makan dll. Dengan pengaruh Hally, diharapkan masyarakat dapat berkunjung langsung ke Korea, dan hal tersebut yang sangat ditunggu-tunggu Korea Selatan. Pemerintahan mereka memang menargetkan sebanyak-banyaknya wisatawan asing untuk berkunjung ke negara mereka.  

Kedua negara berada di kawasan yang sama (bersebelahan), otomatis tipikal daerah dan cuaca kedua negara juga sama (sama-sama perbukitan yang indah) dan layak dikunjungi.

Nah tinggal sekarang, kamu ingin kemana?? Hehe…Korea Utara atau Selatan?? Dua-duanya memiliki daya tarik pariwisata tersendiri.

Komputasi Modern

Konsep dasar arsitektur komputer modern merupakan sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann. Dia di lahirkan di Budapest, ibukota Hungaria pada 28 Desember 1903 dengan nama Neumann Janos. Karya – karya yang dihasilkan adalah karya 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. Kepiawaian John Von Neumann teletak pada bidang teori game yang melahirkan konsep automata, teknologi bom atom dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer.

Pengertian dari komputasi modern ialah sebuah cara untuk menyelesaikan sebuah masalah yang berkaitan dengan sistem matematis, namun dalam pengertian yang akan dibahas dalam pembahasan komputasi modern ini merupakan sebuah sistem yang akan menyelesaikan masalah matematis menggunakan komputer dengan cara menyusun algoritma yang dapat dimengerti oleh komputer yang berguna untuk menyelesaikan masalah manusia.

Jenis-jenis komputasi modern

1. Mobile computing

Mobile computing atau komputasi bergerak memiliki beberapa penjelasan, salah satunya komputasi bergerak merupakan kemajuan teknologi komputer sehingga dapat berkomunikasi menggunakan jaringan tanpa menggunakan kabel dan mudah dibawa atau berpindah tempat, tetapi berbeda dengan komputasi nirkabel.

Dan berdasarkan penjelasan tersebut, untuk kemajuan teknologi ke arah yang lebih dinamis membutuhkan perubahan dari sisi manusia maupun alat. Dan dapat dilihat contoh dari perangkat komputasi bergerak seperti GPS, juga tipe dari komputasi bergerak seperti smart phone, dan lain sebagainya.

2. Grid computing

Komputasi grid menggunakan komputer yang terpisah oleh geografis, didistibusikan dan terhubung oleh jaringan untuk menyelasaikan masalah komputasi skala besar.

Ada beberapa daftar yang dapat dugunakan untuk mengenali sistem komputasi grid, adalah :

• Sistem untuk koordinat sumber daya komputasi tidak dibawah kendali pusat.
• Sistem menggunakan standard dan protocol yang terbuka.
• Sistem mencoba mencapai kualitas pelayanan yang canggih, yang lebih baik diatas kualitas komponen individu pelayanan komputasi grid.

3. Cloud computing

Komputasi cloud merupakan gaya komputasi yang terukur dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.

Komputasi cloud menggambarkan pelengkap baru, konsumsi dan layanan IT berbasis model dalam internet, dan biasanya melibatkan ketentuan dari keterukuran dinamis dan sumber daya virtual yang sering menyediakan layanan melalui internet.

Dampak dari adanya komputasi modern ialah semakin mempermudah manusia dalam menyelesaikan masalah-masalah perhitungan yang sangat kompleks dengan menggunakan komputer dan juga merupakan sebuah pengembangan dari sistem yang ada yang terus di perbarui hingga sekarang.

Kesimpulan

Dengan adanya sistem komputasi modern manusia sangat terbantu untuk menyelesaikan masalah-masalah komputasional dan kita seharusnya berterimakasih kepada penemu komputer dan juga penemu komputasi karena dengan temuan mereka kita sekarang dapat dengan mudah menyelesaikan masalah-masalah komputasi hanya dengan cara melakukan pembaruan pada algoritma yang ada dan akan membuat sebuah sistem yang dapat dengan mudah dioprasikan dan dimengerti.

Sejarah Komputasi Modern

Salah satu tokoh yang sangat mempengaruhi perkembangan komputasi modern adalah John von Neumann (1903-1957), Beliau adalah ilmuan yang meletakkan dasar-dasar komputer modern. Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21. Von Neumann memberikan berbagai sumbangsih dalam bidang matematika, teori kuantum, game theory, fisika nuklir, dan ilmu komputer yang di salurkan melalui karya-karyanya . Beliau juga merupakan salah satu ilmuwan yang terkait dalam pembuatan bom atom di Los Alamos pada Perang Dunia II lalu. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya.
                 Von Neumann dilahirkan di Budapest, ibu kota 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 dan Margaret Kann. Max Neumann memperoleh gelar dan namanya berubah menjadi Von Neumann. Max Neumann adalah seorang Yahudi Hungaria yang bergelar doktor dalam ilmu hukum. Dia juga seorang pengacara untuk sebuah bank. Pada tahun 1903, Budapest terkenal sebagai tempat lahirnya para manusia genius dari bidang sains, penulis, seniman dan musisi.

                Pada tahun 1921, Von Neumann disekolahkan ayahnya ke Universitas Berlin untuk menjadi insinyur teknik kimia. Berselang dua tahun kemudian ia melanjutkan pendidikan ke Zurich. Sebenarnya Von Neumann kurang tertarik dengan bidang kimia atau bidang engineering, namun ayahnya mendorong dia untuk mempelajari kimia. Pada waktu itu teknik kimia sedang populer dan menjanjikan karier yang cerah bagi para insinyurnya. Oleh karena itu, ayahnya mengharuskan Von Neumann mengikuti pendidikan kimia tanpa gelar selama dua tahun di Berlin, lalu melanjutkan di Eidgennossische Technische Hochschule (ETH) Zurich pada bidang yang sama. Ujian masuk ETH terkenal sulit, bahkan Albert Einstein pernah gagal dalam ujian masuk di tahun 1895 dan berhasil lulus pada ujian tahun berikutnya.

                 Keinginan Von Neumann untuk mempelajari matematika dilakukannya pada musim panas setelah studinya di Berlin dan sebelum masuk ETH Zurich. Dia menjadi mahasiswa program doktor pada Universitas Budapest. Tesis doktornya bertemakan aksiomasisai teori himpunan (set theory) yang dikembangkan George Cantor. Pada masa itu, set theory merupakan salah satu topik 'menantang' di duniamatematika.

                Di tahun 1926 pada umur 22 tahun, Von Neuman lulus dengan dua gelar yaitu gelar S1 pada bidang teknik kimia dari ETH dan gelar doktor (Ph.D) pada bidang matematika dari Universitas Budapest.

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

Source :

http://goo.gl/fXzpH

http://goo.gl/C1mfW

http://goo.gl/2a2a8