Komputasi Kuantum

Judul : PENENTUAN AKOR BIOLA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SHORT TIME FOURIER TRANSFORM


Latar Belakang :
Akor merupakan rangkaian nada-nada yang tersusun secara teratur dari sebuah tangga nada dan bisa merepresentasi tangga nada tersebut. Frekuensi nada pada akor juga mewakili frekuensi nada dasarnya. Misalnya, frekuensi nada A=440 Hz maka frekuensi akor A juga sama dengan kelipatannya, yaitu 110 Hz, 220 Hz dan seterusnya. Begitu pula untuk akor yang lain. Untuk menentukan suatu akor berdasarkan frekuensi, STFT (Short Time Fourier Transform) memberikan solusi berdasarkan window yang akan memfilter sinyal suara atau bunyi.STFT (Short Time Fourier Transform) merupakan algoritma pengembangan dari FFT (Fast Fourier Transform). Algoritma STFT akan mencuplik sinyal masukan dalam rentang waktu t tertentu. Sinyal masukan awal masih dalam domain frekuensi. Sinyal hasil cuplikan tersebut akan menempati domain waktu dan frekuensi. Untuk pencuplikan sinyal, STFT menggunakan fungsi window dengan lebar window (T) sesuai dengan sinyal hasil cuplikan. Fungsi window diletakkan pada sinyal yang pertama untuk tiap frekuensi yang berbeda.Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui keakuratan dari window pada STFT (Short Time Fourier Transform) terhadap penentuan nada berdasarkan frekuensi. Tingkat keakuratan ditentukan dari banyaknya akor yang diharapkan muncul. Untuk menghasilkan banyak kemungkinan keakuratan, window dirancang dalam beberapa segmentasi yang berbeda. Dari rancangan tersebut, hasil keakuratan sistem yang telah dibuat, mencapai 60 % hingga 70 %.


Analisa :
Nilai-nilai frekuensi yang terdapat dalam setiap segmen, proses yang dilakukan seperti pada Gambar 3. Dari nilai frekuensi tersebut dapat ditentukan nada yang sesuai untuk frekuensi yang ada. Dari nilai frekuensi yang didapat, dilihat kemungkinan toleransi (d) yang ada. Dari rentang toleransi tersebut, disesuaikan dengan kemungkinan nada berdasarkan frekuensi yang telah ditetapkan.


Kesimpulan :
Dari pengujian dan analisis sistem yang telah dilakukan terhadap proses penentuan akor biola maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Program simulasi penentuan akor biola ini dapat direalisasikan karena tingkat akurasi yang dihasilkan cukup baik yaitu berkisar 60% sampai 70%.
2. Program simulasi ini juga dapat menentukan akor tidak hanya biola tetapi juga suara lainnya sehingga lagu apa pun dapat ditentukan akor keluarannya.
3. Nilai divider mempengaruhi ketepatan dalam penentuan akor. Divider yang paling baik dari hasil percobaan ialah divider dua.
4. Kesalahan dalam penentuan akor sebagian besar disebabkan oleh human error dan kelemahan analisis berdasarkan frekuensi.

Parallel Computation

Review Jurnal

a. Parallelism Concept

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer secara bersamaan. Biasanya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah datadalam jumlah besar ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Untuk melakukan aneka jenis komputasi paralel ini diperlukan infrastruktur mesin paralel yang terdiridari banyak komputer yang dihubungkan dengan jaringan dan mampu bekerja secara paralel untuk menyelesaikan satu masalah. Untuk itu diperlukan aneka perangkat lunak pendukung yang biasa disebut sebagai middleware yang berperan untuk mengatur distribusi pekerjaan antar node dalam satu mesin paralel. Selanjutnya pemakai harus membuat pemrograman paralel untuk merealisasikan komputasi.

b. Distributed Processing

Pemrograman Paralel sendiri adalah teknik pemrograman komputer yang memungkinkan eksekusi perintah/operasi secara bersamaan. Bila komputer yang digunakan secara bersamaan tersebut dilakukan oleh komputer-komputer terpisah yang terhubung dalam satu jaringan komputer, biasanya disebut sistem terdistribusi. Bahasa pemrograman yang populer digunakan dalam pemrograman paralel adalah MPI (Message Passing Interface) dan PVM (Parallel Virtual Machine).

c. Architectural Parallel Computer

• SISD (Single Instruction Single Datapath) merupakan prosesor tunggal, yang bukan paralel. 
• 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. 
• MIMD (Multiple Instruction Multiple Datapath)alur instruksinya banyak, alur datanya juga banyak, tapi masing-masing bisa berinteraksi.
• MISD (Multiple Instruction Single Datapath)alur instruksinya banyak tapi beroperasi pada data yang sama.

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.

Latar Belakang
Kedua jurnal memiliki latar belakang yang sama yaitu ingin mengetahui dan menunjukkan bahwa Compute Unified Device Architecture atau CUDA dapat membantu suatu bidang, pada jurnal pertama yaitu membantu permasalahan perhitungan yang besa dan komplek Elektromagnetik dengan CUDA dan jurnal kedua memakai CUDA untuk mempercepat waktu eksekusi dari Algoritma K-Means dengan parallel.
Metode
Jurnal pertama memakai metode FDTD, suatu teknik analisis numerik yang digunakan untuk memodelkan elektrodinamika komputasi, dengan dipakainya CUDA pada metode ini akan membuat perhitungan setiap cells diproses oleh threads dari CUDA dan akan menghilangkan bagian perulangan (pada pseudocode).
Jurnal kedua memakai metode Algortima K-Means, metode penganalisaan data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Pada K-Means ini akan diaplikasikan CUDA untuk mempercepat perhitungan dengan cara melepaskan komputasi tradisional dari K-Menas pada host ke perangkat.
Analisa
Terdapat perbedaan pada kedua jurnal yaitu Metode yang digunakan berbeda, pada jurnal pertama CUDA diimplementasikan ke metode FDTD sedangkan jurnal kedua diimplementasikan pada Algoritma K-Means Clustering. Namun kedua jurnal memiliki tujuan yang sama yaitu ingin mengetahui apakah CUDA dapat membantu perhitungan yang besar dan rumit pada metode yang mereka gunakan dan apakah CUDA mampu mempercepat perhitungan tersebut.
Tanggapan
Pendapat penulis terhadap kedua jurnal sangat bagus untuk bidang Scientific terutama pada bidang Data Science karena permasalahan yang dihadapi adalah perhitungan yang besar dan kompleksitas yang tinggi dan pasti memerlukan perangkat yang mampu menghitung itu semua dengan cepat dan akurat. Tentu saja dengan adanya CUDA mampu membantu menjawab permasalahan tersebut dimana perhitungan akan berjalan lebih cepat dan hasil yang diberikan akurat, kedua jurnal tersebut dapat menjadi referensi pembelajaran untuk mereka yang sudah memiliki ilmu dasar tentang CUDA.

Pengantar Komputasi Cloud

LATAR BELAKANG

A.Pendahuluan

Perkembangan teknologi di era ini menggunakan konsep – konsep seperti social networking, open, share, colaborations, mobile, easy maintenance, one click, terdistribusi, scalability, concurency, dan transparan. Sampai saat ini trend teknologi Cloud Computing (Komputasi Awan) masih terus diteliti dalam penelitian – penelitian para pakar IT dunia. Dengan berbagai kelebihan dan kekurangan, Cloud Computing hadir dengan memudahkan akses data dari mana saja dan kapan saja, karena dengan memanfaatkan internet dan menggunakan perangkat fixed atau mobile device menggunakan internet cloud sebagai tempat penyimpanan data, aplikasi dan lainya. Teknologi ini akan memberikan banyak keuntungan baik dari sisi pemberi layanan (provider) atau dari sisi user. Penerapan teknologi ini memberikan dampak yang sangat signifikan bagi pengembangan teknologi itu sendiri, baik dari sisi pengguna maupun dari sisi industri. Pengguna diuntungkan dengan semakin mudahnya memperoleh atau mengunduh data secara cepat dan mudah karena banyak layanan yang dibuka oleh pihak industri. Keuntungan bagi pihak industri pun tidak kalah besar dengan kemudahan yang didapat oleh pengguna, karena dengan semakin majunya teknologi cloud computing akan semakin memudahkan industri untuk memasarkan produk dan menyebarkan informasi secara meluas keseluruh penjuru dunia. Cloud computing adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer dan pengembangan berbasis internet.

Kelebihan Cloud Computing:

Kelebihan paling menonjol dari cloud computing adalah kemudahan akses. Untuk mengerjakan suatu pekerjaan tidak mesti berada dihadapan satu komputer yang sama. Misal anda diberi tugas oleh oleh atasan anda untuk membuat sebuah bahan presentasi dengan format aplikasi power point, karena pada komputer anda tidak ada aplikasi power pointnya maka anda bisa membuatnya di Google Docs (Google Drive) ataupun skydrive nya windows. Cukup koneksi ke internet, login ke akun google atau hotmail. Outlook mail, maka anda pun sudah bisa membuat bahan presentasi secara online. Fleksibilitas, seperti contoh diatas, bahan presentasi yang kita buat tidak perlu di simpan di hardisk yang akan memakan ruang space. Dimanapun anda berada ataupun kemanapun anda berpergian file – file tersebut bisa dibuka dimana saja asalkan ada koneksi internet. Andaikata anda akan pergi ke perusahaan cabang anda, anda tidak perlu lagi repot – repot membawa laptop ke cabang perusahaan anda, karena semua file – file tersimpan diawan. Penghematan adalah kelebihan lain dari cloud computing.

Kekurangan Cloud Computing:

Hal yang paling wajib dalam cloud computing adalah koneksi internet, internet bisa dibilang jalan satu – satunya untuk menuju ke cloud computing, ketika tidak ada koneksi internet ditempat kita berada, maka jangan harap bisa menggunakan sistem cloud computing. Hal ini masih menjadi hambatan khususnya bagi Indonesia, karena belum semua wilayah di tanah air terjangkau oleh akses internet, ditambah lagi sekalipun ada koneksi internet, koneksinya belum stabil dan kurang memadai. Kerahasiaan dan keamanan adalah salah satu hal yang paling diragukan pada komputasi awan. Karena dengan menggunakan sistem cloud computing ini berarti kita mempercayakan sepenuhnya atas keamanan dan kerahasiaan data – data kepada perusahaan penyedia server komputasi awan (cloud computing). Contoh yang paling sederhana adalah ketika anda menyimpan foto – foto anda di facebook dengan beberapa konfigurasi privasi yang diberikan kepada kita, maka selebihya kita mempercayakan keamanan file – file tersebut kepada facebook. Andaikata foto – foto tersebut hilang kita tidak bisa menuntut karena kita memanfaatkan jasa tersebut secara cuma – cuma alias gratis.

B. Pengantar Komputasi Grid

Komputasi Grid sebenarnya merupakan sebuah aplikasi pengembangan dari jaringan komputer (network). Hanya saja, tidak seperti jaringan komputer konvensional yang berfokus pada komunikasi antar piranti (device), aplikasi pada grid computing dirancang untuk memanfaatkan sumber daya pada terminal dalam jaringannya. Grid Computing biasanya diterapkan untuk menjalankan sebuah fungsi yang terlalu kompleks atau terlalu intensif untuk dikerjakan oleh satu sistem tunggal. Seperti halnya pengguna internet yang mengakses berbagai situs web dan menggunakan berbagai protokol seakan – akan dalam sebuah sistem yang berdiri sendiri, maka pengguna aplikasi Grid Computing seolah – olah akan menggunakan sebuah virtual komputer dengan kapasitas pemrosesan data yang sangat besar.

Menurut definisi Grid Computing atau Komputasi Grid merupakan salah satu dari tipe data komputasi paralel. Karena penggunaan sumber daya nya melibatkan banyak komputer terpisah secara geografis namun tersambung via jalur komunikasi (termasuk internet) untuk memecahkan persoalan komputasi skala besar. Semakin cepat jalur komunikasi terbuka, maka peluang untuk menggabungkan kinerja komputasi dari sumber – sumber komputer yang terpisah menjadi semakin meningkat. Dengan demikian, skala komputasi terdistribusi dapat ditingkatkan secara geografis lebih jauh lagi, melintasi batas – batas domain administrasi yang ada.

Beberapa konsep dasar dari komputasi grid:

Sumber daya dikelola dan dikendalikan secara lokal

Sumber daya berbeda dapat mempunyai kebijakan dan mekanisme berbeda

Secara generik, keuntungan dasar dari penerapan komputasi grid, yaitu:

Perkalian dari sumber daya: Resource pool dari CPU dan storage tersedia ketika idle

Lebih cepat dan lebih besar: Komputasi simulasi dan penyelesaian masalah dapat berjalan lebih cepat dan mencakup domain yang lebih luas

Software dan aplikasi: Pool dari aplikasi dan pustaka standard, Akses terhadap model dan perangkat berbeda, Metodologi penelitian yang lebih baik.

Data: Akses terhadap sumber data global, dan hasil penelitian lebih baik.

C. Virtualisasi

Ada dua istilah yang sedang popouler saat ini dalam hal teknologi komputasi, yaitu Virtualisasi dan Cloud computing, namun saat ini sepertinya banyak yang menganggap bahwa virtualisasi dan cloud computing adalah hal yang sama, padahal sebenarnya cloud computing itu lebih dari sekedar virtualisasi.

Virtualisasi adalah sebuah teknologi, yang memungkinkan anda untuk membuat versi virtual dari sesuatu yang bersifat fisik, misalnya sistem operasi, storage data atau sumber daya jaringan. Proses tersebut dilakukan oleh sebuah software atau firmware bernama Hypervisor. Hypervisor inilah yang menjadi nyawanya virtualisasi, karena dialah layer yang “berpura – pura” menjadi sebuah infrastruktur untuk menjalankan beberapa virtual machine. Dalam prakteknya, dengan membeli dan memiliki satu buah mesin, anda seolah – olah memiliki banyak server, sehingga anda bisa mengurangi pengeluaran IT untuk pembelian server baru, komponen, storage, dan software pendukung lainnya.

D. Distributed Computation dalam Cloud Computing

Komputasi terdistribusi merupakan bidang ilmu komputer yang mempelajari sistem terdistribusi. Sebuah sistem terdistribusi terdiri dari beberapa komputer otonom yang berkomunikasi melalui jaringan komputer. Komputer yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan bersama. Suatu program komputer yang berjalan dalam sistem terdistribusi disebut program didistribusikan, dan didistribusikan pemrograman adalah proses menulis program tersebut. Distributed computing juga mengacu pada penggunaan sistem terdistribusi untuk memecahkan masalah komputasi. Dalam distributed computing, masalah dibagi menjadi banyak tugas, masing-masing yang diselesaikan oleh satu komputer.

E. Map Reduce dan NoSQL (Not Only SQL)

Map-Reduce adalah salah satu konsep teknis yang sangat penting di dalam teknologi cloud terutama karena dapat diterapkannya dalam lingkungan distributed computing. Dengan demikian akan menjamin skalabilitas aplikasi kita.

Salah satu contoh penerapan nyata map-reduce ini dalam suatu produk adalah yang dilakukan Google. Dengan inspirasi dari functional programming map dan reduce Google bisa menghasilkan filesystem distributed yang sangat scalable, Google Big Table.

Dan juga terinspirasi dari Google, pada ranah open source terlihat percepatan pengembangan framework lainnya yang juga bersifat terdistribusi dan menggunakan konsep yang sama, project open source tersebut bernama Apache Hadoop.

NoSQL adalah istilah untuk menyatakan berbagai hal yang didalamnya termasuk database sederhana yang berisikan key dan value seperti Memcache, ataupun yang lebih canggih yaitu non-database relational seperti MongoDB, Cassandra, CouchDB, dan yang lainnya.

Wikipedia menyatakan NoSQL adalah sistem menejemen database yang berbeda dari sistem menejemen database relasional yang klasik dalam beberapa hal. NoSQL mungkin tidak membutuhkan skema table dan umumnya menghindari operasi join dan berkembang secara horisontal. Akademisi menyebut database seperti ini sebagai structured storage, istilah yang didalamnya mencakup sistem menejemen database relasional.

F. NoSQL Database

Database NoSQL, juga disebut Not Only SQL, adalah sebuah pendekatan untuk pengelolaan data dan desain database yang berguna untuk set yang sangat besar data terdistribusi.

NoSQL, yang mencakup berbagai teknologi dan arsitektur, berusaha untuk memecahkan masalah skalabilitas dan kinerja data yang besar yang database relasional tidak dirancang untuk menangani. NoSQL ini sangat berguna ketika perusahaan perlu untuk mengakses dan menganalisis sejumlah besar data terstruktur atau data yang disimpan dari jarak jauh pada beberapa virtual server di awan. .

Berlawanan dengan kesalahpahaman yang disebabkan oleh namanya, NoSQL tidak melarang bahasa query terstruktur (SQL). Meskipun benar bahwa beberapa sistem NoSQL sepenuhnya non-relasional, yang lain hanya menghindari fungsi relasional dipilih seperti skema tabel tetap dan bergabung dengan operasi. Sebagai contoh, daripada menggunakan tabel, database NoSQL mungkin mengatur data menjadi objek, kunci / nilai berpasangan atau tupel.

sumber:

http://ikipmataram.ac.id/berita-376-komputasi-awan-icloud-definition-and-utilization.html

http://rizkarunia.wordpress.com/2010/11/28/penerapan-grid-computing/

http://www.locus.co.id/?pg=13

http://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_computing

http://www.komputasiawan.com/python/map-reduce

Komputasi Modern

Komputasi diartikan sebagai cara menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma. Saat ini kebanyakan komputasi telah dilakukan menggunakan komputer yang disebut komputasi modern. Komputasi Modern adalah sebuah konsep sistem yang menerima instruksi-instruksi dan menyimpannya dalam sebuah memori, memori yang dipakai adalah memori dari komputer. Inilah teori sederhana komputasi modern menurut ahli.
Komputasi ini merupakan bagian dari ilmu matematika dan ilmu komputer. 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). Dalam penggunaan praktis, biasanya berupa penerapan simulasi komputer atau berbagai bentuk komputasi lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam berbagai bidang keilmuan, tetapi dalam perkembangannya digunakan juga untuk menemukan prinsip-prinsip baru yang mendasar dalam ilmu. Bidang ini berbeda dengan ilmu komputer (computer science), yang mengkaji komputasi, komputer dan pemrosesan informasi. Bidang ini juga berbeda dengan teori dan percobaan sebagai bentuk tradisional dari ilmu dan kerja keilmuan.

Sekilas gambaran Komputasi Modern

Implementasi Pada Bidang Geografi

Dalam kehidupan di jaman sekarang ini banyak bidang bidang dari ilmu pengetahuan yang sudah mengadopsi teknik kompilasi modern, saah satunya adalah dalam bidang ilmu geografi. Salah satu contoh dari implementasi dalam bidang ilmu geografi disini adalah GIS (Geographic Information System), GIS yang berguna untuk menyimpan, memanipulasi dan menganalisa informasi geografi.

Sistem Informasi Geografis (bahasa Inggris: Geographic Information System disingkat GIS) disini adalah 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, SIG bisa membantu perencana untuk secara cepat menghitung waktu tanggap darurat saat terjadi bencana alam, atau SIG dapat digunaan untuk mencari lahan basah (wetlands) yang
membutuhkan perlindungan dari polusi.

Komponen Sistem Informasi Geografis:

a.      Perangkat Keras (hardware)

Perangkat keras SIG adalah perangkat-perangkat fisik yang merupakan bagian dari sistem komputer yang mendukung analisis goegrafi dan pemetaan. Perangkat keras SIG mempunyai kemampuan untuk menyajikan citra dengan resolusi dan kecepatan yang tinggi serta mendukung operasioperasi basis data dengan volume data yang besar secara cepat. Perangkat keras SIG terdiri dari beberapa bagian untuk menginput data, mengolah data, dan mencetak hasil proses. Berikut ini pembagian berdasarkan proses:

                                      i.      Input data: mouse, digitizer, scanner

                                    ii.      Olah data: harddisk, processor, RAM, VGA Card

                                  iii.      Output data: plotter, printer, screening.

b.      Perangkat Lunak (software)

Perangkat lunak digunakan untuk melakukan proses menyimpan, menganalisa, memvisualkan data-data baik data spasial maupun non-spasial. Perangkat lunak yang harus terdapat dalam komponen software SIG adalah:

                                      i.      Alat untuk memasukkan dan memanipulasi data SIG

                                    ii.      Data Base Management System (DBMS)

                                  iii.      Alat untuk menganalisa data-data

                                   iv.      Alat untuk menampilkan data dan hasil analisa



Manfaat Sistem Informasi Geografis

• Digunakan untuk investigasi ilmiah
• Digunakan untuk membantu pengelolaan sumber daya alam
• Digunakan untuk perencanaan pembangunan
• Digunakan untuk sistem kartografi
• Digunakan untuk membantu perencanaan rute

Pentingnya Sistem Informasi Geografis

• Skala atau level detil suatu geografis, ini akan sangat membantu arsitektur mendesain bangunan dengan masalah geografisnya dalam hal bencana, tentunya akan diperlukan penskalaan geografis yang sangat mendetil atau sering dikenal skala lokal, seperti kemiringan lereng dan aksesibilitas infrastruktur normal dan darurat kedepannya.
• Estimasi, permasalahan yang berkaitan dengan kegiatan praktis di alam harus diselesaikan secepat mungkin dan diikuti oleh biaya seminimum mungkin, hal ini agar terciptanya pekerjaan dan hasil yang optimal.
• Masa depan, hal ini sangat penting sekali seperti bagaimana mengontrol masukan listrik ke dalam jaringan nantinya, kemudian untuk jangka menengah, seperti dimana nantinya lokasi penebangan pohon pada saat ada rencana panen pohon kedepannya agar lokasi tetap stabil, kemudian keputusan strategis untuk jangka panjang seperti apakah nantinya ada kemungkinan toko kecil memperluas jaringannya di sekitar area tersebut.

MANFAAT GIS

Manajemen tata guna lahan
Pemanfaatan dan penggunaan lahan merupakan bagian kajian geografi yang perlu dilakukan dengan penuh pertimbangan dari berbagai segi. Tujuannya adalah untuk menentukan zonifikasi lahan yang sesuai dengan karakteristik lahan yang ada. Misalnya, wilayah pemanfaatan lahan di kota biasanya dibagi menjadi daerah pemukiman, industri, perdagangan, perkantoran, fasilitas umum,dan jalur hijau. SIG dapat membantu pembuatan perencanaan masing-masing wilayah tersebut dan hasilnya dapat digunakan sebagai acuan untuk pembangunanutilitas-utilitas yang diperlukan. Lokasi dari utilitas-utilitas yang akan dibangun di daerah perkotaan (urban) perlu dipertimbangkan agar efektif dan tidak melanggar kriteria-kriteria tertentuyang bisa menyebabkan ketidakselarasan. Contohnya, pembangunan tempat sampah. Kriteria-kriteria yang bisa dijadikan parameter antara lain: di luar area pemukiman, berada dalam radius 10 meter dari genangan air, berjarak 5 meter dari jalan raya, dan sebagainya. Dengan kemampuan SIG yang bisa memetakan apa yang ada di luar dan di dalam suatu area, kriteria-kriteriaini nanti digabungkan sehingga memunculkan irisan daerah yang tidak sesuai, agak sesuai, dan sangat sesuai dengan seluruh kriteria. Di daerah pedesaan (rural) manajemen tata guna lahan lebih banyak mengarah ke sektor pertanian. Dengan terpetakannya curah hujan, iklim, kondisitanah, ketinggian, dan keadaan alam, akan membantu penentuan lokasi tanaman, pupuk yang dipakai, dan bagaimana proses pengolahan lahannya. Pembangunan saluran irigasi agar dapat merata dan minimal biayanya dapat dibantu dengan peta sawah ladang, peta pemukiman penduduk, ketinggian masing-masing tempat dan peta kondisi tanah. Penentuan lokasi gudang dan pemasaran hasil pertanian dapat terbantu dengan memanfaatkan peta produksi pangan, penyebarankonsumen, dan peta jaringan transportasi. Selain untuk manajemen pemanfaatan lahan, SIG juga dapat membantu dalam hal penataan ruang. Tujuannya adalah agar penentuan pola pemanfaatan ruang disesuaikan dengan kondisi fisik dan sosial yang ada, sehingga lebih efektif dan efisien. Misalnya penataan ruang perkotaan, pedesaan, permukiman,kawasan industri, dan lainnya.


Inventarisasi sumber daya alam
Secara sederhana manfaat SIG dalam data kekayaan sumber daya alamialah sebagai berikut:

• Untuk mengetahui persebaran berbagai sumber daya alam, misalnya minyak bumi, batubara, emas, besi dan barang tambang lainnya.
• Untuk mengetahui persebaran kawasan lahan, misalnya:

1. Kawasan lahan potensial dan lahan kritis;
2. Kawasan hutan yang masih baik dan hutan rusak;
3. Kawasan lahan pertanian dan perkebunan;
4. Pemanfaatan perubahan penggunaan lahan;
5. Rehabilitasi dan konservasi lahan.

Untuk pengawasan daerah bencana alam

Kemampuan SIG untuk pengawasan daerah bencana alam, misalnya:

• Memantau luas wilayah bencana alam;
• Pencegahan terjadinya bencana alam pada masa datang;
• Menyusun rencana-rencana pembangunan kembali daerah bencana;
• Penentuan tingkat bahaya erosi;
• Prediksi ketinggian banjir;
• Prediksi tingkat kekeringan.

Bagi perencanaan Wilayah dan Kota

• Untuk bidang sumber daya, seperti kesesuaian lahan pemukiman, pertanian, perkebunan, tata guna lahan, pertambangan dan energi, analisis daerah rawan bencana.
• Untuk bidang perencanaan ruang, seperti perencanaan tata ruang wilayah, perencanaan kawasan industri, pasar, kawasan permukiman, penataan sistem dan status pertahanan.
• Untuk bidang manajemen atau sarana-prasarana suatu wilayah, seperti manajemen sistem informasi jaringan air bersih, perencanaan dan perluasan jaringan listrik.
• Untuk bidang pariwisata, seperti inventarisasi pariwisata dan analisis potensi pariwisata suatu daerah.
• Untuk bidang transportasi, seperti inventarisasi jaringan transportasi publik, kesesuaian rute alternatif, perencanaan perluasan sistem jaringan jalan, analisis kawasan rawan kemacetan dan kecelakaaan.

GARIS BUJUR (LATITUDE) & GARIS LINTANG (LONGITUDE)

Longitude dan Latitude adalah suatu sistem koordinat geografis yang digunakan untuk menentukan lokasi suatu tempat di permukaan bumi. Latitude atau garis lintang adalah garis yang menentukan lokasi berada di sebelah utara atau selatan ekuator. Garis lintang diukur mulai dari titik 0 derajat dari khatulistiwa sampai 90 derajat di kutub. Longitude atau garis bujur adalah digunakan untuk menentukan lokasi di wilayah barat atau timur dari garis utara selatan yang sering disebut juga garis meridian. Garis bujur diukur dari 0 derajat di wilayah Greenwich sampai 180 derajat di International Date Line.
Garis tengah diantara kutub merupakan sebuah lingkaran besar yang membagi bumi menjadi 2 bagian yaitu utara dan selatan. Lingkaran garis imajiner ini akan semakin mengecil ketika mendekati kutub. Garis lintang digunakan untuk membatasi corak iklim di permukaan bumi sedangkan garis bujur untuk menentukkan waktu dan tanggal. Berikut ini pembagian iklim di bumi menurut bata garis lintang:

• 23,5-23, 5 LU/LS = iklim tropis
• 23,5-40 LU/LS = iklim subtropis
• 40 LU-66,5 LU/LS = iklim sedang
• 66,5 -90 LU/LS = iklim kutub

Beda halnya dengan garis bujur atau meridian, ia tidak memiliki batas utama penanda awalnya suatu garis bujur sampai batas titik 0 derajat disepakati di Greenwich Inggris pada tahun 1884. Jadi sampai abad ke 19 tidak ada ketentuan baku untuk titik tolak penanggalan di bumi dan setiap wilayah/negara memiliki kebijakan masing-masing. Sama seperti garis lintang, jarak antar garis bujur juga ditulis dalam satuan derajat. Penulisannya pada koordinat peta juga sama seperti penulisan untuk Garis Lintang. Yang membedakan hanyalah simbol huruf di belakangnya. Misalnya huruf B untuk Bujur Barat dan huruf T untuk Bujur Timur. Pada peta internasional, huruf E (East) untuk Bujur Timur dan huruf W (West) untuk Bujur Barat.
1 Derajat garis bujur sama dengan  atau 111,32 km. Satuan derajat bisa juga disebut jam sehingga setiap derajat terbagi menjadi 60 menit dan setiap menit terbagi menjadi 60 detik. Dalam penulisan letak astronomis contohnya 60º 23′ 14”S, maka dibaca sebagai 60 derajat 23 menit 14 detik Lintang Selatan. Pada sistem pemetaan internasional huruf U sebagai Lintang Utara diganti dengan huruf N (North).
Kombinasi antara garis lintang dan garis bujur akan membentuk suatu koordinat lokasi di permukaan bumi dengan sumbu x sebagai garis lintang dan sumbu y sebagai garis bujur dalam koordinat kartesius.



Sumber referensi:

http://
3baimbamaboy.blogspot.com/2016/04/pengertian-komputasi-modern.html

https://
www.kompasiana.com/anggaaa/561a5371b893733a171051ff/artikel-gis-geografis-system-information?page=all

https://
hernandeaff.wordpress.com/2016/02/29/mengapa-sistem-informasi-geografi-penting/