Kamis, 15 Desember 2016

Komputasi Awan (Cloud Computing)

Apa itu Cloud Computing ?
       
      Banyak orang-orang yang bertanya kepada saya, "apa si cloud computing itu ? komputasi awan ? yang benar ? ah itu mah cuma translasi kalau diterjemahkan ke bahasa inggris". saya pun menjawab apa sih pengertian atau definisi dari cloud computing itu sendiri. berikut pemaparannya :

     Secara umum, definisi cloud computing yaitu merupakan gabungan pemanfaatan teknologi komputer berupa komputasi dalam suatu jaringan dengan pengembangan berbasis internet seperti awan yang mempunyai fungsi untuk menjalankan program atau aplikasi melalui komputer – komputer yang terkoneksi pada waktu yang bersamaan, tetapi tidak semua yang terkoneksi melalui internet dapat menggunakan cloud computing.

       Namun menurut beberapa ahli, cloud computing mempunyai definisi yang berbeda yaitu bahwa "Cloud adalah jenis dari paralel dan sistem terdistribusi yang terdiri dari sekumpulan komputer yang terinterkoneksi dan tervirtualisasi yang ditetapkan secara dinamis dan disajikan sebagai satu atau lebih sumber daya komputasi yang menyatu berdasarkan perjanjian tingkat layanan yang didirikan berdasarkan negoisasi antara penyedian layanan   dan pelanggan" (R. Buyya, 2008) . kemudian "Cloud computing adalah sebuah model yang memungkinkan kenyamanan, akses jaringan    sesuai   permintaan untuk beberapa pengguna untuk berbagi pool dari sumberdaya komputasi yang mudah diatur (seperti: jaringan, server, aplikasi dan layanan) yang dapat ditetapkan secara cepat    dan diluncurkan dengan usaha manajemen minimal atau interaksi penyedia layanan. Karakteristik penting ini, tiga model layanan dan empat model peluncuran," (NICT).

Karakteristik Cloud Computing ?

Cloud computing mempunyai 5 karakteristik sehingga sistem tersebut disebut Cloud Computing, diantaranya sebagai berikut: 

1. Resource Pooling Sumber daya komputasi (storage, CPU, memory, network bandwidth, dsb.) yang dikumpulkan oleh penyedia layanan (service provider) untuk memenuhi kebutuhan banyak pelanggan (service consumers) dengan model multi-tenant. Sumber daya komputasi ini bisa berupa sumber daya fisik ataupun virtual dan juga bisa dipakai secara dinamis oleh para pelanggan untuk mencukupi kebutuhannya. 

2. Broad Network Access Kapabilitas layanan dari cloud provider tersedia lewat jaringan dan bisa diakses oleh berbagai jenis perangkat, seperti smartphone, tablet, laptop, workstation, dsb. 

3. Measured Service Tersedia layanan untuk mengoptimasi dan memonitor layanan yang dipakai secara otomatis. Dengan monitoring sistem ini, kita bisa melihat berapa resources komputasi yang telah dipakai, seperti: bandwidth , storage, processing, jumlah pengguna aktif, dsb. Layanan monitoring ini sebagai bentuk transparansi antara cloud provider dan cloud consumer.

4. Rapid Elasticity Kapabilitas dari layanan cloud provider bisa dipakai oleh cloud consumer secara dinamis berdasarkan kebutuhan. Cloud consumer bisa menaikkan atau menurunkan kapasitas layanan. Kapasitas layanan yang disediakan ini biasanya tidak terbatas, dan service consumer bisa dengan bebas dan mudah memilih kapasitas yang diinginkan setiap saat. 

5. Self Service Cloud Consumer bisa mengkonfigurasikan secara mandiri layanan yang ingin dipakai melalui sebuah sistem, tanpa perlu interaksi manusia dengan pihak cloud provider. Konfigurasi layanan yang dipilih ini harus tersedia segera dan saat itu juga secara otomatis. 

Kelima karakteristik Cloud Computing tersebut harus ada di service provider jika ingin disebut sebagai penyedia layanan Cloud Computing. Salah satu saja dari layanan tersebut tidak terpenuhi, maka penyedia layanan tersebut belum/tidak pantas disebut sebagai cloud provider.

Layanan pada Cloud Computing ?

Setelah pengguna mengetahui karakteristik dari Cloud Computing, berikutnya akan dibahas jenis-jenis layanan dari Cloud Computing. NIST sendiri membagi jenis layanan Cloud Computing menjadi tiga sebagai berikut: 

1. Software as a Service (SaaS) , SaaS adalah layanan dari Cloud Computing dimana pelanggan dapat menggunakan software (perangkat lunak) yang telah disediakan oleh cloud provider. Pelanggan cukup tahu bahwa perangkat lunak bisa berjalan dan bisa digunakan dengan baik. Contoh dari layanan SaaS ini antara lain adalah:
  Layanan produktivitas: Office365, GoogleDocs, Adobe Creative Cloud, dsb. 
  Layanan email: Gmail, YahooMail, LiveMail, dsb. 
  Layanan social network: Facebook, Twitter, Tagged, dsb. 
  Layanan instant messaging: YahooMessenger, Skype, GTalk, dsb.

Pengantar Cloud Computing Selain contoh di atas, tentu masih banyak lagi contoh yang lain. Dalam perkembangannya, banyak perangkat lunak yang dulu hanya bisa dinikmati dengan menginstal aplikasi tersebut di komputer kita (on-premise) mulai bisa dinikmatidengan layanan Cloud Computing. 
Keuntungan dari SaaS ini adalah kita tidak perlu membeli lisensi software lagi. Kita tinggal berlangganan ke cloud provider dan tinggal membayar berdasarkan pemakaian. 

2. Platform as a Service (PaaS) , PaaS adalah layanan dari Cloud Computing kita bisa menyewa “rumah” berikut lingkungannya, untuk menjalankan aplikasi yang telah dibuat. Pelanggan tidak perlu pusing untuk menyiapkan “rumah” dan memelihara “rumah” tersebut. Yang penting aplikasi yang dibuat dapat berjalan dengan baik. Pemeliharaan “rumah” ini (sistem operasi, network, database engine, framework aplikasi, dll) menjadi tanggung jawab dari penyedia layanan. Sebagai analogi, misalkan ingin menyewa kamar hotel, kita tinggal tidur di kamar yang sudah disewa, tanpa peduli bagaimana “perawatan” dari kamar dan lingkungan kamar. Yang terpenting adalah, suasananya nyaman untuk digunakan. Jika suatu saat dibuat tidak nyaman, maka pelanggan dapat pindah ke hotel lain yang lebih bagus layanannya.
Contoh penyedia layanan PaaS: Amazon Web Service, Windows Azure, dan GoogleApp Engine dsb. Keuntungan dari PaaS bagi pengembang dapat fokus pada aplikasi yang sedang dikembangkan tanpa harus memikirkan “rumah” untuk aplikasi, dikarenakan ahl tersebut sudah menjadi tanggung jawab cloud provider. 

3. Infrastructure as a Service (IaaS) , IaaS adalah layanan dari Cloud Computing sewaktu kita bisa “menyewa” infrastruktur IT (unit komputasi, storage, memory, network, dsb). Dapat didefinisikan berapa besar unit komputasi (CPU), penyimpanan data (storage), memory (RAM), bandwidth , dan konfigurasi lainnya yang akan disewa. Untuk lebih mudahnya, layanan IaaS ini adalah seperti menyewa komputer yang masih kosong. Kita sendiri yang mengkonfigurasi komputer ini untuk digunakan sesuai dengan kebutuhan kita dan bisa kita install sistem operasi dan aplikasi apapun diatasnya. 
Contoh penyedia layanan IaaS : Amazon EC2, Rackspace Cloud, Windows Azure, dsb. Keuntungan dari IaaS ini adalah kita tidak perlu membeli komputer fisik, dan konfigurasi

Pengantar Cloud Computing komputer virtual tersebut dapat diubah (scale up/scale down) dengan mudah. Sebagai contoh, saat komputer virtual tersebut sudah kelebihan beban, kita bisa tambahkan CPU, RAM, Storage, dsb. dengan segera. Untuk lebih memudahkan pemahaman mengenai model cloud computing, perhatikan gambar transformasi dari on-premise model ke cloud model dibawah ini:

Contoh Aplikasi Cloud Computing ?


Google Docs adalah salah satu aplikasi yang dikembangkan Google untuk kebutuhan file server. Khususnya aplikasi office. Mulai dari pengolah kata (word processor), pengolah lembar kerja (spreadsheet) dan presentasi (presentation). Google Docs bukan hanya menyimpan saja, namun juga bisa digunakan untuk untuk mengolah (menyimpan, membuat, meng-edit) program-program aplikasi perkantoran (seperti Microsoft Office jika di Windows, atau Open Office) secara online. Semuanya dalam satu aplikasi. Tapi perlu memiliki aplikasi office.
Begitu dahsyatnya Google Docs, hingga beberapa kalangan menyebut Google Docs adalah pembunuh aplikasi office (Microsoft Office, Open Office, Neo Office dan sebagainya).



Windows Azure bukanlah salah satu dari versi sistem operasi Windows untuk desktop. Windows Azure merupakan salah satu platform cloud computing dan infrastruktur yang disediakan oleh Microsoft. Windows Azure seperti “cloud layer” yang mengatur berbagai server di datacenter Microsoft. Windows Azure bisa digunakan untuk membuat, mengembangkan, dan menjalankan aplikasi web yang berjalan di datacenter milik Microsoft.
Keuntungan dan Kekurangan Cloud Computing ?
    Keuntungan : 
(1) Bagi para pelaku bisnis yaitu adanya minimalisasi biaya investasi infrastruktur       publik sehingga bisnis bisa lebih terfokus pada aspek fungsionalitasnya,
(2) Bagi application developer, layanan PaaS memungkinkan pengembangan dan implementasi aplikasi dengan cepat sehingga meningkatkan produktivitas,
(3) Bagi para praktisi yang bergerak di industri TI, hal ini berarti terbukanya pasar baru bagi industri jasa pengembangan teknologi informasi,
(4) Bagi pebisnis di bidang infrastruktur, hal ini merupakan peluang yang besar karena dengan meningkatnya penggunaan layanan SaaS ini akan meningkatkan penggunaaan bandwidth internet.
(5) Integrasi aplikasi dengan berbagai perangkat.

Kekurangan :

(1) service level, artinya kemungkinan service performance yang kurang konsisten dari provider. Inkonsistensi cloud provider ini meliputi,data protection dan data recovery,
(2) privacy, yang berarti adanya resiko data user akan diakses oleh orang lain karena hosting dilakukan secara bersama-sama,
(3) compliance, yang mengacu pada resiko adanya penyimpangan level compliance dari provider terhadap regulasi yang diterapkan olehuser,
(4) data ownership mengacu pada resiko kehilangan kepemilikan data begitu data disimpan dalam cloud,
(5) data mobility, yang mengacu pada kemungkinan share data antarcloud service dan cara memperoleh kembali data jika suatu saat usermelakukan proses terminasi terhadap layanan cloud Computing.

SUMBER :
Buku :

Website :

Jumat, 18 November 2016

Konfigurasi Web Server pada Linux Ubuntu 64bit

Hai gaes... apa kabar ? baik-baik saja atau bingung bagaimana konfigurasi web server pada linux ubuntu 64bit ? wahhh... gausah bingung lagi berikut akan saya jelaskan bagaimana langkah-langkah menkonfigurasi web server... 
Sebelum kita mulai untuk konfigurasi saya mau bertanya apa sih werb server ? kenapa web server itu sangat diperlukan ? jadi sebenarnya Web Server itu adalah aplikasi yang berada pada server yang bertugas untuk menerima permintaan dari client melalui HTTP atau HTTPS (browser) dan mengirimkan kembali kepada client dalam bentuk sebuah tampilan website HTML. Fungsi utama dari web server yaitu untuk menyimpan, memproses, dan mengirimkan halaman web ke client.

Contoh web server yang paling banyak digunakan diantara lain adalah:
  • Apache (Apache)
  • IIS (Microsoft)
  • Nginx (NGINX, Inc.)
  • GWS (Google)

Kali ini saya akan menjelaskan bagaimana mengkonfigurasikan web server menggunakan Apache pada sistem operasi Linux Ubuntu 14.04 untuk komputer 64bit. Berikut adalah langkah-langkahnya gaes....


  1. Langkah pertama, Install Apache dengan mengeksekusi perintah apt-get install apache2 pada terminal linux seperti pada gambar berikut:
  2.  

  3. Langkah kedua , ketik huruf Y (yes) agar instalasi dapat berjalan.

  4. Langkah ketiga ,  buka browser setelah instalasi dan buka situs localhost untuk memastikan apakah Apache sudah terinstall, jika terlihat seperti pada gambar berikut maka apache sudah berhasil dibuat.

  5. Langkah keempat , adalah memodifikasi tampilan tersebut menjadi halaman web yang diinginkan dengan cara mengedit file index.html yang berada pada direktori /var/www/html/index.html.


  6. Langkah kelima , buka kembali brower dan akses localhost maka akan tampil halaman berikut:

  7. Langkah keenam membuat agar halaman web tersebut dapat diakses oleh client, maka kita harus mengetahui IP Address dari web server tersebut dengan cara mengeksekusi perintah ifconfig pada terminal server

    Terlihat bahwa IP Address web server adalah 192.168.0.14, dan alamat ini juga dapat diakses melalui web browser.

  8. Terakhir lakukan percobaan untuk mengakses alamat 192.168.0.14 pada browser dari sisi pc-server (kiri) dan pc-client (kanan).
     
     Jadi begitu temen-temen cara melakukan konfigurasi web server pada lunux ubuntu 64bit. jangan lupa yang terpenting untuk memperhatikan koneksi pada saat penginstallan apache nya. terima kasih sudah membaca moga bermanfaat...

Senin, 31 Oktober 2016

SEO (Serach Engine Optimization)

Pengertian SEO




SEO atau kepanjangan dari (Search Engine Optimization) adalah suatu cara atau teknik untuk membuat situs atau blog kita berada pada halaman/posisi satu di mesin pencarian (search engine) seperti Google, Bing, dan Yahoo.

Pengertian dari SEO juga sangat luas tetapi semuanya mencakup hal yang sama yaitu mengoptimisasi suatu halaman website/blog agar berada pada halaman/posisi satu di search engine dengan kata kunci yang ditarget.


Bila kita mengetikkan sebuah kata kunci di halaman pencarian Google, kita akan melihat list website yang berhubungan dengan kata kunci tersebut. Halaman website/ blog yang teroptimasi dengan baik dan berada pada urutan atas (posisi 1 – 4) biasanya akan mendapatkan pengunjung lebih banyak dibandingkan dengan website yang berada di urutan bawah dari hasil pencarian. Perlu kita perhatikan, yang saya maksud dengan website/ blog yang teroptimasi dengan baik dari sisi SEO adalah website yang berada di urutan atas hasil pencarian organik (Organic Search), bukan website yang memasang iklan di Google (Google Ads). Lihat gambar,


Tujuan Dasar SEO terkait dengan posisi atau peringkat/ranking yaitu meningkatkan posisi/ranking/peringkat situs web atau halaman web Anda di halaman hasil pencarian mesin pencari (SERP). Mohon diingat bahwa tujuan dasar ini diturunkan dari definisi apa itu SEO di Wikipedia bahasa Inggris.
Pencapaian ranking terbaik diupayakan dengan jalan membuat isi situs web dan halaman-halaman web yang relevan, unik, dan berkualitas serta dengan meningkatkan popularitas situs dan halaman-halaman web Anda dengan cara mendapatkan rekomendasi berupa tautan (link) yang berkualitas juga dari situs-situs web luar yang relavan, unik namun dalam bidang yang sama (relevan) dengan situs web Anda, berasal dari halaman yang kontekstual, dan berkualitas.
555x278-tujuan-dasar-seo-peringkat-serp-ranking

Sedangkan tujuan SEO yang utama, yang kita bisa lihat dan tangkap dari definisi apa itu SEO di Wikipedia bahasa Indonesia, adalah terkait dengan trafik, yaitu berfokus untuk meningkatkan trafik. Dan ini adalah efek netto atau tujuan yang akan tercapai manakala tujuan dasar SEO (meningkatkan ranking) sudah tercapai.
Tujuan SEO yang utama adalah berikut ini:
  1. Meningkatkan Volume Trafik Kunjungan Pengguna Internet
    • Supaya sebanyak-banyaknya pengunjung mendatangi situs kita dengan menjadi yang paling banyak diklik (berada di area berwarna merah pada click heatmap yaitu di bagian separuh halaman di atas/upper fold, lebih baik lagi menjadi nomor 1 – 3 di SERP).
  2. Meningkatkan Kualitas Trafik Kunjungan Calon Konsumen Produk atau Jasa Anda
    • Sebanyak mungkin pengunjung tersebut adalah pengunjung yang ditargetkan sesuai kata kunci yang akan Anda pilih, sehingga lalu-lintas / trafik pengunjung / kunjungan yang datang memang membutuhkan dan sedang mencari apa-apa yang Anda tawarkan di situs Anda. Hal ini menciptakan trafik kunjungan yang berkualitas ke situs Anda).
  3. Mempertahankan Kedua Jenis Trafik di Atas Secara Berkesinambungan
Sebagaimana Anda dipahami, dengan riset kata kunci yang benar dan proses SEO yang baik, peringkat pencarian yang bagus tercapai, maka ketiga tujuan utama SEO di atas akan mudah segera dicapai.

555x359-tujuan-utama-seo-meningkatkan-mempertahankan-trafik-berkualitas
Jika tujuan SEO Anda tercapai, dari tujuan dasar dan tujuan utama ini, maka dapat dipastikan akan banyak trafik tertarget menuju situs web atau halaman web yang Anda optimisasi untuk mesin pencari. Semakin banyak trafik tertarget, maka potensi tercapainya objektif atau tujuan akhir dari situs Anda akan semakin tinggi.

Manfaat SEO

1. Mendatangkan Trafik Potensial ke Website Bisnis


Seperti yang disebutkan sebelumnya bahwa halaman website yang teroptimasi dengan baik dari sisi SEO akan mendapatkan peringkat yang baik juga di mesin pencari, misalnya #Google. Semakin baik posisi halaman website Anda di Google maka peluang untuk mendapatkan pengunjung (trafik) potensial akan semakin besar. Pengunjung potensial inilah yang nantinya akan menjadi calon customer bisnis Anda.

Mengapa saya menyebutkan trafik dari Google adalah trafik potensial? Tidak semua sumber trafik memberikan benefit bagi bisnis Anda, apalagi bila trafik tersebut berasal dari website-website auto surf yang memberikan visitor bot ke website Anda. Trafik seperti ini sama sekali tidak ada gunanya bagi perkembangan bisnis Anda, trust me!
Para pengguna Google biasanya mengetikkan kata kunci unik ketika mereka mencari produk yang mereka butuhkan, atau mencari informasi bermanfaat untuk memberikan solusi pada masalah mereka. Nah ketika mereka menemukan website bisnis Anda melalui Google yang notabene selalu menampilkan hasil pencarian berdasarkan kata kunci, maka kemungkinan besar mereka akan menjadi customer karena mereka menggunakan kata kunci yang relevan dengan bisnis Anda. Trafik potensial ini akan datang terus menerus ke website Anda secara gratis dan akan membantu meningkatkan jumlah customer dan penjualan bisnis Anda.


300x299-saluran-atau-corong-konversi-conversion-funnel

2. Meningkatkan Brand Awareness Bisnis Anda 

Brand Awareness adalah kemampuan calon pembeli atau konsumen untuk mengenali maupun mengingat sebuah merek. Semakin terkenal sebuah merek pada niche tertentu maka kemungkinan intensitas penjualan juga akan semakin besar. Sebenarnya ada banyak cara untuk meningkatkan Brand Awareness sebuah bisnis. Salah satunya adalah dengan optimasi website di mesin pencari (SEO).

Ketika pengguna internet mencari informasi yang berhubungan niche Anda melalui Google dan menemukan informasi bermanfaat di website Anda maka kemungkinan besar mereka akan mengingat halaman website yang memberikan informasi berharga tersebut, yaitu website Anda. Semakin banyak orang yang membuka website Anda dari mesin pencari maka merek bisnis Anda juga secara otomatis akan semakin terkenal, setidaknya dikalangan para pengguna internet.


3. Mendapatkan Data Customer Anda dengan Gratis

Banyak pengusaha online yang bersedia mengeluarkan banyak uang untuk memasang iklan di berbagai media periklanan dengan tujuan untuk mendapatkan data kontak (email, nomor ponsel, alamat, dan lainnya) calon customer ataupun pelanggan setia bisnis mereka. Apa manfaat data kontak ini? Dengan mengetahui data calon customer maka akan lebih mudah untuk menghubungi mereka ketika kita mengeluarkan produk baru atau ingin memberikan penawaran promosi khusus untuk menjual produk lama. Intinya, kita tetap bisa terhubung dengan customer setiap saat.

Bila website Anda berada pada posisi teratas di mesin pencari maka akan lebih mudah untuk mendapatkan data customer tersebut, dan tentu saja gratis. Tentunya kita membutuhkan layanan lain untuk menyimpan data base customer tersebut, misalnya layanan autoresponder untuk membangun email list customer kita.

Sebenarnya masih ada banyak lagi manfaat SEO bagi bisnis Anda, dan menurut saya 3 poin di atas adalah yang paling penting. Masing-masing orang akan merasakan manfaat SEO bagi bisnis mereka ketika sudah mengalaminya sendiri, yang pasti bisnis Anda akan lebih stabil jika website Anda teroptimasi dengan baik di mesin pencari.

Kegiatan SEO

1. Apa Itu SEO On Page


SEO On Page adalah sebuah upaya optimasi website yang dilakukan dari sisi website itu sendiri. Dengan kata lain, upaya optimasi yang dilakukan oleh seorang pemilik website/ webmaster dengan mendesain website yang SEO Friendly. Beberapa elemen penting yang terdapat dalam SEO On Page antara lain:


  1. Riset keywords untuk menemukan kata kunci utama dan kata kunci pendukung yang paling relevan dengan niche website yang akan dibuat.
  2. Membangun website dengan struktur yang baik, tampilannya menarik, dan load-nya cepat
  3. Menggunakan Title Tag yang baik untuk homepage dan judul konten
  4. Menambahkan description yang relevan dengan website
  5. Membangun konten yang bermanfaat bagi audiens
  6. Mengatur URL (permalinks) yang SEO Friendly
  7. Menggunakan Heading dengan baik (H1, H2, H3, H4)
  8. Mengatur navigasi website sebaik mungkin
  9. Membangun internal links
  10. Menambahkan keywords pada penamaan gambar/ image
  11. Dan lain-lain
2. Apa Itu SEO Off Page 

SEO Off Page adalah upaya optimasi website yang dilakukan dari luar website yang dibangun. Sebuah halaman website yang SEO On Page nya sudah bagus perlu didukung dengan optimasi dari luar website itu sendiri. Optimasi off page dilakukan dengan cara membangun links (backlinks) dari situs lain menuju website yang dioptimasi. Beberapa jenis links yang biasa dibangun untuk meningkatkan popularitas sebuah website di internet antara lain:

  1. Links dari media sosial (Twitter, Facebook, Google+, Youtube, dan lain-lain)
  2. Links dari web 2.0 properties (Blogspot, WordPress, Weebly, dan lain-lain)
  3. Links dari forum online (Kaskus, Bersosial, Forum Detik, Forum Kompas, dan lain-lain)
  4. Links dari situs social bookmark (Lintas.me, Diigo.com, Folkd.com, dan lain-lain)
  5. Links dari kegiatan blogwalking (berkomentar di blog orang lain)
  6. Links dari website yang menerima guest blogger
  7. Dan lain-lain
    300x265-4-jenis-optimasi-seo-2

Nah di atas tadi adalah penjelasan singkat apa itu SEO, bagaimana penerapannya, dan apa manfaatnya bagi website bisnis Anda. Optimasi website di mesin pencari adalah proses yang harus kita lakukan secara berkala karena search engine (terutama Google) selalu memperbaharui hasil pencarian mereka dan menampilkan website yang paling relevan dan teroptimasi dengan baik. Semoga artikel ini bisa bermanfaat bagi yang membacanya.

Sumber : 

Kamis, 06 Oktober 2016

Bioinformatika

Pengertian Bioinformatika

Bioinformatika adalah salah satu cabang baru ilmu biologi yang merupakan perpaduan antara biologi dan teknologi informasi. Menurut Durso (1997) bioinformatika adalah manajemen dan analisis informasi biologis yang disimpan dalam database.

Ilmu ini mengajarkan aplikasi, analisis, dan mengorganisir miliaran bit informasi genetik dalam sel mahluk hidup. Studi bioinformatika terutama didukung uleh studi genomik, biologi komputasi, dan teknologi komputer. Menurut Roderick (lihat Hieter & Boguski, 1997), genomik adalah studi yang berhubungan dengan pemetaan, sekuen, dan analisis genom. Walaupun belum jelas, secara umum Genomik bisa diartikan sebagai penggunaan informasi genom secara sistematis, dengan data eksperimental baru untuk menjawab permasalahan biologis, medis, maupun industri (Jordan, 1999).

Bioinformatika sendiri mencakup kajian yang lebih mendalam dari genomik. Dalam studi bioinformatika digunakan komputer yang mampu menyimpan data dalam jumlah yang sangat banyak dan didukung berbagai macam software untuk menganalisis jutaan data yang berasal dari mahluk hidup.

 Manfaat Bioinformatika

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.

2. Bioinformatika dalam bidang Virologi
Khusus di bidang Virologi (ilmu virus), kemajuan bioinformatika telah berperan dalam mempercepat kemajuan ilmu ini. Sebelum kemajuan bioinformatika, untuk mengklasifikasikan virus kita harus melihat morfologinya terlebih dahulu. Untuk melihat morfologi virus dengan akurat, biasanya digunakan mikroskop elektron yang harganya sangat mahal sehingga tidak bisa dimiliki oleh semua laboratorium. Selain itu, kita harus bisa mengisolasi dan mendapatkan virus itu sendiri.

3. Bioinformatika Untuk Penemuan Obat
Cara untuk menemukan obat biasanya dilakukan dengan menemukan zat/senyawa yang dapat menekan perkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena perkembangbiakan agent tersebut dipengaruhi oleh banyak faktor, maka faktor-faktor inilah yang dijadikan target. Diantaranya adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent Mula mula yang harus dilakukan adalah analisa struktur dan fungsi enzim-enzim tersebut.Kemudian mencari atau mensintesa zat/senyawa yang dapat menekan fungsi dari enzim-enzim tersebut.

4. Bioinformatika Untuk Identifikasi Agent Penyakit Baru
Bioinformatika juga menyediakan tool yang sangat penting untuk identifikasi agent penyakit yang belum dikenal penyebabnya. Banyak sekali penyakit baru yang muncul dalam dekade ini, dan diantaranya yang masih hangat adalah SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome).

5. Bioinformatika Untuk Identifikasi Agent Penyakit Baru
Bioteknologi telah diterapkan secara luas dalam bidang pertanian, antara lain yaitu:
Pupuk Hayati (biofertiliser) yaitu suatu bahan yang berasal dari jasad hidup, khususnya mikrobia yang digunakan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas produksi tanaman.
Kultur in vitro, yaitu pembiakan tanaman dengan menggunakan bagian tanaman yang ditumbuhkan pada media bernutrisi dalam kondisi aseptik.
Kultur in vitro memungkinkan perbanyakan tanaman secara massal dalam waktu yang singkat.
Teknologi DNA Rekombinaan, pengembangan tanaman transgenik, misalnya galur tanaman transgenik yang membawa gen cry dari Bacillus thuringiensis untuk pengendalian hama.

Cabang-Cabang Ilmu yang Terkait dengan Bioinformatika

1. Biophysics
Biophysics adalah sebuah bidang interdisipliner yang mengaplikasikan teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society).



2. 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.



3. 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."



4. 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).



5. Genomics
Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih.



6. Mathematical Biology
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.



7. Proteomics
Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi dari semua protein, interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari proteinprotein dan kompleks-kompleks orde tingkat tinggi dari protein, dan mengenai masalah tersebut hampir semua pasca genom.



8. Pharmacogenomics
Pharmacogenomics adalah aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari target-target obat. Contohnya 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).



9. Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisi mereka dan ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik yang dipelajari dalam Pharmacogenetics.


Sumber : 
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IP

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IP

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IP

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IP

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IP

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IP

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef
Cabang-cabang Bioninformatika 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. 1. 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 2. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 3. 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 4. 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(Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999 5. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 6. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999) 7. 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 proteomicsberkaitan 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” (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 8. 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) (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 9. 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) 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 (Attwood, T.K., dan D.J. Parry-Smith. 1999.) Beberapa aplikasi bioinformatika 1. Transformasi sekuen menjadi informasi genetik. Intinya adalah menjual data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut 2. Pasien sebagai komoditas Pasien dengan kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya. 3. Mencari potensi gen Potensi dari sebuah gen sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan geneik lainnya. Bioinformatika Di Indonesia Saat ini mata ajaran bioinformatika maupun mata ajaran dengan muatan bioinformatika sudah diajarkan dibeberapa perguruan tinggi di Indonesia. Sekolah Ilmu dan Teknologi Hayati ITB menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika” untuk program Sarjana dan mata kuliah Bioinformatikan untuk program Pascasarjana (www.id.wikipedia.org) Fakultas Teknobiologi Universitas Atma Jaya, Jakarta menawarkan mata kuliah “Pengantar Bioinformatika”. Mata kuliah “Bioinformatika” diajarkan pada Program Pascasarjana Kimia Fakultas MIPA Universitas Indonesia (UI), Jakarta. Mata kuliah “Proteomik dan Bioinformatika” termasuk dalam kurikulum program S3 bioteknologi Universitas Gadjah Mada (UGM), Yogyakarta. Materi bioinformatika termasuk di dalam silabus beberapa mata kuliah untuk program sarjana maupun pascasarjana biokimia, biologi, dan bioteknologi pada Institut Pertanian Bogor (IPB). Selain itu, riset-riset yang mengarah pada bioinformatika juga telah dilaksanakan oleh mahasiswa program S1 Ilmu Komputer maupun program pascasarjana biologi serta bioteknologi IPB

Today Deal $50 Off : https://goo.gl/efW8Ef