TUGAS 2 ETIKA DAN PROFESI

1. Kompetensi apa yang harus dimiliki seorang network administrator, network engineer, network programmer, database administrator, database designer, profesi lain yang terkait dengan jurusan sistem komputer ?

Jawab:

– Network administrator
Seorang Network administrator hendaknya memiliki kompetensi antara lain:
a. Mencari sumber kesalahan di jaringan dan memperbaikinya
b. Menguasai serta menghubungkan perangkat keras dan sebagainya
c. Memahami Routing
d. Monitor dan administer network security
e. Administer dan melakukan konfigurasi sistem operasi yang mendukung network

– Network engineer
Seorang Network engineer hendaknya memiliki kompetensi antara lain:
a. Menganalisa serta ikut ambil bagian dalam pengembangan standardisasi keamanan dan implementasi mengendalikan untuk keamanan LAN dan WAN
b. Bidang yang bersangkutan dengan internetworking persyaratan layanan untuk beralih dan mengembangkan perangkat keras dan perangkat lunak
c. Melaksanakan komunikasi dan analisa sistem networking serta
Mendesain perencanaan untuk integrasi dan mendukung jaringan pada internet, intranet dan extranet
d. Melaksanakan komunikasi dan analisa sistem networking

-Network programmer
Seorang Network programmer hendaknya memiliki kompetensi antara lain:
Seorang Network programmer hendaknya dapat bekerja dengan vendor jaringan untuk mendukung implementasi atau modifikasi konfigurasi jaringan

– Database administrator
Seorang Database administrator hendaknya memiliki kompetensi antara lain:
a. Mentransfer data
b. Controlling privileges and permissions to database users (Mengontrol hak dan izin untuk pengguna database)
c. Maintaining database and ensuring its availability to users (Memelihara database dan memastikan ketersediaan untuk pengguna)
d. Bertanggung jawab Untuk administrasi dan pemeliharaan teknis yang menyangkut perusahaan dalam pembagian sistem database.

2. Perbedaan teknik informatika, sistem operasi, sistem komputer, software enginering ?

Jawab:

-Teknik Informatika

Teknik Informatika suatu ilmu yang mepelajari mengenai fondasi teoritis tentang perancangan algoritma yang melandasi pengembangan perangkat lunak, hingga kepada perancangan dan pembuatan aplikasi robotika, kecerdasan buatan, dan ilmu lainnya. Ilmu yang dipelajari cukup banyak mengandung unsur matematika dan logika. Lulusan Teknik Informatika memiliki kemampuan merancang dan mengembangkan perangkat lunak canggih untuk menyelesaikan permasalahan yang rumit.

-sistem operasi

Dalam Ilmu komputer, Sistem operasi atau dalam bahasa Inggris: operating system atau OS adalah perangkat lunak sistem yang bertugas untuk memberikan abstraksi terhadap kontrol dan manajemen perangkat keras serta operasi-operasi dasar sistem, yang digunakan oleh software aplikasi seperti program-program pengolah kata dan browser web.

#jenis operasi sistem

-Real-time Operating System
-Multi-user dan Single-user Sistem Operasi
-Multi-tasking dan tasking Sistem Operasi-Single
-Distributed Sistem Operasi
-embeded system

-Sistem Komputer

Sistem komputer adalah suatu jaringan elektronik yang terdiri dari perangkat lunak dan perangkat keras yang melakukan tugas tertentu (menerima input, memproses input, menyimpan perintah-perintah, dan menyediakan output dalam bentuk informasi). Selain itu dapat pula diartikan sebagai elemen-elemen yang terkait untuk menjalankan suatu aktivitas dengan menggunakan komputer.

-Software Engineering

Rekayasa perangkat lunak (RPL, atau dalam bahasa Inggris: Software Engineering atau SE) adalah satu bidang profesi yang mendalami cara-cara pengembangan perangkat lunak termasuk pembuatan, pemeliharaan, manajemen organisasi pengembanganan perangkat lunak dan manajemen kualitas.

IEEE Computer Society mendefinisikan rekayasa perangkat lunak sebagai penerapan suatu pendekatan yang sistematis, disiplin dan terkuantifikasi atas pengembangan, penggunaan dan pemeliharaan perangkat lunak, serta studi atas pendekatan-pendekatan ini, yaitu penerapan pendekatan engineering atas perangkat lunak.

3.

-IT-Forensik

Cabang ilmu forensik digital yang berkaitan dengan bukti-bukti hukum yang ditemukan di komputer dan media penyimpanan digital. Tujuan dari forensik komputer adalah untuk memeriksa media digital secara forensik suara dengan tujuan mengidentifikasi, memelihara, memulihkan, menganalisis dan menyajikan fakta dan pendapat tentang informasi.
Meskipun paling sering dikaitkan dengan penyelidika n dari berbagai kejahatan komputer , forensik komputer dapat juga digunakan dalam proses sipil. Disiplin melibatkan teknik yang mirip dan prinsip-prinsip untuk pemulihan data , tetapi dengan pedoman tambahan dan praktek-praktek yang dirancang untuk menciptakan jejak audit hukum.

-IT Audit

Audit IT sendiri merupakan gabungan dari berbagai macam ilmu, antara lain Traditional Audit, Manajemen Sistem Informasi, Sistem Informasi Akuntansi, Ilmu Komputer, dan Behavioral Science. Audit IT bertujuan untuk meninjau dan mengevaluasi faktor-faktor ketersediaan (availability), kerahasiaan , dan keutuhan dari sistem informasi organisasi.

Audit IT lebih dikenal dengan istilah EDP Auditing (Electronic Data Processing), biasanya digunakan untuk menguraikan dua jenis aktifitas yang berkaitan dengan komputer. Salah satu penggunaan istilah tersebut adalah untuk menjelaskan proses penelahan dan evaluasi pengendalian-pengendalian internal dalam EDP. Jenis aktivitas ini disebut sebagai auditing melalui komputer.

4. GPU -> CUDA -> NVIDIA ? paralel processing ??

Jawab:

Sebuah GPU (Graphical Processing Unit) pada awalnya adalah sebuah prosesor yang berfungsi khusus untuk melakukan rendering pada kartu grafik saja, tetapi seiring dengan semakin meningkatnya kebutuhan rendering, terutama untuk mendekati waktu proses yang realtime /sebagaimana kenyataan sesungguhnya, maka meningkat pula kemampuan prosesor grafik tersebut. akselerasi peningkatan teknologi GPU ini lebih cepat daripada peningkatan teknologi prosesor sesungguhnya (CPU), dan pada akhirnya GPU menjadi General Purpose, yang artinya tidak lagi hanya untuk melakukan rendering saja melainkan bisa untuk proses komputasi secara umum.

penggunaan Multi GPU dapat mempercepat waktu proses dalam mengeksekusi program karena arsitekturnya yang natively parallel. Selain itu Peningkatan performa yang terjadi tidak hanya berdasarkan kecepatan hardware GPU saja, tetapi faktor yang lebih penting adalah cara membuat kode program yang benarbenar bisa efektif berjalan pada Multi GPU.

NVIDIA telah mendukung tren ini dengan merilis CUDA (Compute Unified Device Architecture) perpustakaan antarmuka untuk memungkinkan aplikasi pengembang untuk menulis kode yang dapat di-upload ke kartu berbasis NVIDIA untuk eksekusi oleh’s massal paralel GPU NVIDIA. Hal ini memungkinkan aplikasi pengembang untuk plug di kelas-teraflop, 480-prosesor, kartu berbasis NVIDIA dan upload aplikasi untuk dijalankan di dalam GPU NVIDIA pada kecepatan jauh lebih besar daripada yang mungkin bahkan CPU tercepat tujuan umum pada motherboard. Untuk beberapa ratus dolar saja kita bisa menggunakan CUDA untuk mencapai benar, performa superkomputer pada desktop.

CUDA menawarkan kinerja seperti keuntungan luar biasa yang banyak fungsi dalam Manifold telah kembali direkayasa untuk mengeksekusi sebagai proses paralel dalam CUDA jika kartu tersebut tersedia. Jika kita memiliki kartu NVIDIA CUDA-mampu grafis terinstal di sistem kami, Manifold dapat mengambil keuntungan dari kekuatan fenomenal prosesor NVIDIA massal aliran paralel untuk menjalankan banyak tugas dengan kecepatan jauh lebih besar.

Karena manfaat teknologi NVIDIA dari ekonomi skala besar di pasar game, CUDA-enabled kartu telah menjadi sangat murah untuk kinerja yang mereka berikan. Pada saat penulisan ini CUDA-enabled kartu bisa dibeli dengan harga kurang dari $ 100 untuk kartu sebuah entry-level CUDA-mampu dan mudah di bawah $ 350 untuk kartu kinerja tinggi CUDA-mampu. Sangat mudah dan murah untuk memilih kartu dengan keseimbangan antara kinerja dan biaya yang diinginkan (prosesor streaming lebih berjalan pada clock lebih cepat dengan memori lebih memberikan kinerja yang lebih baik).

CUDA Keterbatasan dan Persyaratan

Ada beberapa kendala penting pada penggunaan CUDA dalam Manifold:

* · ·        Kita harus memiliki kartu NVIDIA CUDA-enabled terpasang di sistem kami. 200 dan 400 seri NVIDIA kartu pada tulisan ini adalah yang paling terkenal CUDA-enabled kartu, tapi lain GPU NVIDIA juga CUDA-mampu (cek dengan situs web NVIDIA dan dengan situs web kartu grafis vendor untuk melihat apakah kartu tertentu adalah CUDA-capable). Hardware berkembang begitu cepat di bawah tekanan ekonomi game-of-skala yang hampir sebelum ini dapat dokumentasi dipublikasikan akan ada bahkan kartu. CUDA-mampu lebih cepat manifold.net industri merekomendasikan mendapatkan Fermi-kelas (400 series) GPU. May as well get the best! Mei juga mendapatkan yang terbaik!
* · ·      Sisanya sistem PC kita harus memiliki kecepatan yang cukup dan kekuatan untuk mendukung kartu NVIDIA. Sebagai contoh, memori harus cukup cepat untuk menangani CUDA bandwidth dan pasokan listrik harus menyediakan daya yang cukup untuk menjalankan kartu NVIDIA (atau kartu) dengan kabel listrik PCI-E tambahan. Konsultasikan apapun, teknologi-terobsesi 14 tahun gamer tua untuk nasihat tentang mengkonfigurasi sesuai “panas” sistem.
* · ·        Kita harus sudah menginstal paling terakhir set NVIDIA driver untuk Windows, yang bisa di-download dari situs web nvidia.com. NVIDIA driver terbaru secara otomatis menginstal perangkat lunak yang diperlukan untuk digunakan CUDA dengan kartu berbasis NVIDIA CUDA-mampu.
* · Jika kita menjalankan sistem Windows 64-bit kita harus telah menginstal NVIDIA 64-bit, CUDA-enabled driver untuk 64-bit sistem Windows kita.
* · ·        Menulis algoritma paralel secara besar-besaran untuk melaksanakan fungsi-fungsi spasial sangat sulit, bahkan untuk manifold.net. Oleh karena itu, pada saat ini hanya beberapa lusin fungsi telah diimplementasikan dalam Manifold yang dapat memanfaatkan CUDA. Banyak lagi yang di jalan.

GPU NVIDIA begitu cepat bahwa komentar rutin dari pengembang adalah bahwa NVIDIA membuat prosesor utama hampir berlebihan, seolah-olah bahkan tercepat multi-core Intel chip diturunkan ke tidak menjadi tetapi prosesor aksesori untuk menangani keyboard dan mouse. Itu bukan hiperbola mengingat bahwa GPU NVIDIA dapat menjalankan pekerjaan 200 atau bahkan 300 kali lebih cepat daripada yang tercepat Intel CPU. Lihat demo di bawah ini untuk contoh.

Keuntungan kecepatan tersebut tidak merupakan tantangan kompetitif yang vendor prosesor tradisional mampu untuk mengabaikan. CUDA adalah yang pertama dari apa yang mungkin menjadi gelombang baru arsitektur massal paralel dari pesaing seperti Intel dan AMD. kode paralel Manifold telah telah tegas ditulis untuk memungkinkan implementasi yang mudah ke depan “banyak-inti” solusi prosesor dari Intel dan AMD yang akan bersaing dengan NVIDIA CUDA.

Sumber:

http://www.snps.its.ac.id/data/makalah/Analisa%20Peningkatan%20Performa%20Multi%20GPU%20pada%20Platform%20CUDA.pdf,  http://georeference.org/doc/nvidia_cuda.htm
http://id.wikipedia.org
http://google.co.id
http://blogspot.com

Perbedaan antara TI-Forensik dan IT-Audit ?

Leave a comment

No comments yet.

Comments RSS TrackBack Identifier URI

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s