Simon Game

Pendahuluan

Simon adalah permainan elektronik keterampilan memori yang ditemukan oleh Ralph H. Baer dan Howard J. Morrison, yang bekerja untuk perusahaan desain mainan Marvin Glass and Associates, dengan pemrograman perangkat lunak oleh Lenny Cope. Perangkat ini menciptakan serangkaian nada, cahaya dan mengharuskan pengguna untuk mengulangi urutannya. Jika pengguna berhasil, seri/game menjadi semakin lama dan semakin kompleks. Setelah pengguna gagal atau batas waktu habis, permainan berakhir. Versi aslinya dibuat dan didistribusikan oleh Milton Bradley dan kemudian oleh Hasbro setelah mengambil alih Milton Bradley. Banyak bahasa assembly ditulis oleh Charles Kapps, yang mengajar ilmu komputer di Temple University dan juga menulis salah satu buku pertama tentang teori pemrograman komputer. Simon diluncurkan pada 1978 di Studio 54 di New York City dan langsung sukses, menjadi simbol budaya pop tahun 1970-an dan 1980-an.

Gameplay

Perangkat ini memiliki empat tombol berwarna, masing-masing menghasilkan nada tertentu ketika ditekan atau diaktifkan oleh perangkat. Setiap ronde dalam permainan terdiri dari perangkat yang menyalakan satu atau lebih tombol dalam urutan acak, setelah itu pemain harus mereproduksi urutan itu dengan menekan tombol. Saat permainan berlangsung, jumlah tombol yang ditekan meningkat.

Simon dinamai sesuai dengan permainan anak-anak sederhana dari Simon Says, tetapi gameplay didasarkan pada permainan arcade Touch Me Atari dari tahun 1974. Simon berbeda dari Touch Me karena tombol Touch Me semuanya berwarna sama (hitam).

Nada Simon dirancang untuk selalu harmonis, tidak peduli urutannya, dan terdiri dari triad utama dalam inversi kedua, berikut nada-nada dalam simon game:

• E-note (blue, lower right)
• C♯-note (yellow, lower left)
• A-note (red, upper right)
• E-note (green, upper left, an octave lower than blue)

Links

Untuk melihat demo game / mencoba game dapat mengakses link DEMO dibawah, dan untuk file game (sounds,script dll) dapat diakses memalalui link SOURCE dibawah.

• DEMO
• SOURCE

User Interface Phaser

Assets Management

Asset Pack Editor adalah alat yang ampuh dan visual untuk menentukan gambar, file audio, sprite-sheet, dan aset lainnya yang akan dimuat dalam game yang akan di buat.

Visual Level Editor

Canvas digunakan untuk mengatur objek game dengan cepat. Drag and drop aset ke scene dan edit properti sprite, animasi, dan bodynya. Game dengan ukuran besar dapat dibuat dengan editor di atas.

JavaScript Assist

Nikmati pengodea nKoding logika game dengan editor JavaScript. Ini memberikan bantuan Phaser API, templat kode, pratinjau in-line aset, ulangan konstanta tween, refactorings, tooltips dokumentasi.

Texture Packer

Buat peta tekstur Anda dengan Atlas Generator. Sprite menggunakan algoritma yang canggih (MAX RECTS) agar dapat dirender lebih cepat di game Anda.

Documentation Tools

Masukkan pola kode dan dokumentasi, dan API untuk mempermudah membaca struktur kode.

Komputasi Awan

Komputasi awan (bahasa Inggris: cloud computing) adalah gabungan pemanfaatan teknologi komputer ('komputasi') dan pengembangan berbasis Internet ('awan'). Awan (cloud) adalah metafora dari internet, sebagaimana awan yang sering digambarkan di diagram jaringan komputer. Sebagaimana awan dalam diagram jaringan komputer tersebut, awan (cloud) dalam Cloud Computing juga merupakan abstraksi dari infrastruktur kompleks yang disembunyikannya.[1] Ia adalah suatu metoda komputasi di mana kapabilitas terkait teknologi informasi disajikan sebagai suatu layanan (as a service),[2] sehingga pengguna dapat mengaksesnya lewat Internet ("di dalam awan") [3] tanpa mengetahui apa yang ada didalamnya, ahli dengannya, atau memiliki kendali terhadap infrastruktur teknologi yang membantunya.[4] Menurut sebuah makalah tahun 2008 yang dipublikasi IEEE Internet Computing "Cloud Computing adalah suatu paradigma di mana informasi secara permanen tersimpan di server di internet dan tersimpan secara sementara di komputer pengguna (client) termasuk di dalamnya adalah desktop, komputer tablet, notebook, komputer tembok, handheld, sensor-sensor, monitor dan lain-lain.

Kelebihan Cloud Computing

Sebenarnya, kelebihan utama dari teknologi satu ini adalah potensi penghematan biaya. Maka dari itu ada banyak sekali perusahaan-perusahaan baik dari yang skala bisnisnya kecil hingga besar memakai jasa cloud ini. Komputasi awan ini juga mampu memberi kebebasan bagi penggunanya untuk dapat memakai layanan sesuai kebutuhan masing-masing dan membayar sesuai pemakaian yang ada, jadinya lebih fleksibel. Tanpa menghabiskan banyak sumber daya internal, Anda bisa menjalankan operasi IT dengan baik.
Untuk mengetahui kelebihan teknologi cloud ini, silakan baca poin-poin berikut:

1. Menurunkan biaya infrastruktur IT (komputer,dll) bagi penggunanya.
2. Menurunkan resiko perawatan yang sering dan mahal karena jarang ada masalah.
3. Mendapatkan pembaruan instan terhadap software yang ada.
4. Meningkatkan kompatibilitas antar sistem operasi yang dipakai.
5. Menyediakan cadangan/backup dan juga pemulihannya.
6. Meningkatkan skalabilitas.
7. Meningkatkan kapasitas penyimpanan/storage.

Struktur Cloud Computing

Cloud computing terdiri dari dua komponen yaitu Front End dan juga Back End. Front End terdiri dari klien Cloud Computing system-nya. Lalu dibagi lagi menjadi dua yaitu interface dan aplikasi yang diperlukan dalam mengakses platform cloud computing-nya. Sementara Back End mengacu ke cloud itu sendiri, yaitu yang terdiri dari sumber daya. Sumber daya tersebut diperlukan bagi layanan komputasi awan. Layanannya apa saja? Ada berbagai layanan yang disediakan teknologi komputasi awan yaitu virtual machine, server, data storage, security mechanism, dan lain sebagainya. Jadi, semua layanan itu berada di bawah kendali si provider/penyedia komputasi awan. Cloud computing bisa mendistribusikan sistem file yang kemudian disebar ke banyak hard disk maupun mesin. Datanya tidak pernah disimpan di satu tempat saja. Selain itu, jika satu unit gagal bekerja atau memproses, maka yang lain akan mengambil alih secara otomatis. Inilah canggihnya teknologi Cloud. Ruang disk pengguna dapat dialokasikan ke sistem file yang terdistribusi, sementara komponen penting lainnya semacam algoritma dimanfaatan buat alokasi sumber daya. Intinya, teknologi komputasi awan ini merupakan sistem distribusi yang kuat dan sangat bergantung ke algoritma yang kuat pula.

Daftar Pustaka

https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_awan
https://www.dewaweb.com/blog/cloud-computing/

Komputasi paralel

Komputasi paralel adalah salah satu teknik melakukan komputasi secara bersamaan dengan memanfaatkan beberapa komputer independen secara bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas yang diperlukan sangat besar, baik karena harus mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di kalkulasi numerik untuk menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika (fisika komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.

Tujuan Komputasi paralel

Tujuan utama penggunaan komputasi paralel adalah untuk mempersingkat waktu eksekusi program yang menggunakan komputasi serial. Beberapa alasan lain yang menjadikan suatu program menggunakan komputasi paralel antara lain :

1. Untuk permasalahan yang besar, terkadang sumber daya komputasi yang ada sekarang belum cukup mampu untuk mendukung penyelesaian terhadap permasalahan tersebut.
2. Adanya sumber daya non-lokal yang dapat digunakan melalui jaringan atau internet.
3. Penghematan biaya pengadaan perangkat keras, dengan menggunakan beberapa mesin yang murah sebagai alternatif penggunaan satu mesin yang bagus tapi mahal, walaupun menggunakan n buah prosesor.
4. Adanya keterbatasan kapasitas memori pada mesin untuk komputasi serial.

Contoh Komputasi paralel

Pada gambar diatas terdapat sebuah masalah, dimana masalah tersebut dibagi menjadi beberapa bagian lalu bagian dari masalah tersebut dibagikan ke-tiga CPU untuk diselesaikan secara bersamaan.

Daftar Pustaka

http://fadliiman.blogspot.com/2016/06/komputasi-paralel.html https://id.wikipedia.org/wiki/Komputasi_paralel https://loraanisya.wordpress.com/2017/06/06/parallel-computation-komputasi-paralel/

Phaser, Game Engine HTML5

Phaser js

Phaser adalah framework game HTML5 open source yang dibuat oleh Photon Storm. Phaser dirancang untuk membuat game yang akan berjalan di desktop dan mobile web browser. Perhatian lebih diberikan pada aspek performa game dalam mobile web browser, pasar yang penting dan berkembang pesat dalam web gaming. Jika memungkinkan, device akan menggunakan WebGL untuk rendering, jika tidak maka akan berubah menggunakan Canvas tanpa masalah. Dalam artikel ini, saya akan membahas materi untuk belajar Phaser, menunjukkan berbagai hal yang bisa dilakukan oleh Phaser, dan berbagai pertimbangan saat merancang Phaser.

Platform untuk Phaser?

Browser Desktop

Phaser adalah library JavaScript yang dirancang untuk berjalan di semua browser desktop yang umum digunakan. Mencakup Internet Explorer 9 atau lebih baru, Firefox, Chrome, dan Safari. Versi sebelum IE9 tidak mendukung canvas, jadi jika kamu benar-benar butuh framework yang bisa menangani DOM rendering maka Phaser tidak cocok untuk itu. Tapi, permintaan game seperti itu menjadi sangat sedikit, dan kami mengubah perhatian kami ke arah lain, menuju WebGL.

Browser Mobile

Pada mobile, Phaser berjalan di iOS5 atau lebih, pada Mobile Safari. Pada Android, Phaser berjalan di versi 2.2 atau lebih, baik pada browser bawaan dan pada Chrome. Saat ini Chrome adalah browser Android yang standar, dengan versi terbaru bahkan mendukung WebGL. Tapi kamu belum bisa mengabaikan jutaan device Android tua yang masih banyak digunakan orang.

Aplikasi Native dan Desktop exe

Terdapat banyak sekali pilihan aplikasi pembuatan game yang menargetkan untuk membuat aplikasi native (Unity, Corona, Loom, dan lain-lain), tapi itu bukanlah hal yang ingin kami tangani di awal, terutama jika dibandingkan dengan pasar browser mobile yang kurang dilayani. Tapi, dengan perkembangan wrapper seperti CocoonJS dan Ejecta, kami melihat para developer yang menggunakan Phaser dapat membungkus game mereka dan merilisnya sebagai aplikasi native. Jadi mulai 2014, kami akan menambahkan dukungan untuk CocoonJS, termasuk mendukung desktop wrapper seperti node-webkit.

Fitur Utama

Loading Asset dengan mudah

Phaser memiliki asset loader bawaan yang bisa menangani:

• prite Sheet (dengan ukuran frame yang seragam)
• Texture Atlas (mencakup Texture Packer, JSON Hash, JSON Array, Flash CS6/CC, dan format XML dari Starling)
• File Audio
• File Data (XML, JSON, teks biasa)
• File JavaScript (jadi kamu bisa melakukan part-load atau mengambil resource berbasis JS)
• Tilemap (CSV, dan format Tiled map lain)
• Bitmap Font
• Gambar

Rendering: WebGL dan Canvas

Di balik layar, Phaser menggunakan Pixi.js untuk rendering. Pixi adalah rendering library yang cepat dan fokus pada Canvas dan WebGL. Pixi adalah library yang akan terus kami dukung untuk mendorong kemajuan Phaser. Untuk game yang kamu buat, ini berarti jika browser yang bersangkutan mendukung WebGL maka pemain akan lebih sering mendapat pengalaman bermain yang lebih mulus. WebGL itu umum ditemui pada desktop tapi masih baru pada mobile; walaupun begitu, mobile adalah masa depan HTML5, jadi mendukung WebGL itu penting sekali. Pada rilis terbaru Phaser, kami memperkenalkan dukungan untuk shader WebGL dan filter, dan rilis berikutnya akan mendukung normal map sehingga kamu bisa mendapat keuntungan dari tool baru seperti Sprite Lamp.

Input: Multi-Touch, Keyboard, Pointer, dan Mouse

Jika kita mendukung desktop dan mobile sekaligus, akan ada banyak opsi input yang akan digunakan. Phaser mendukung keyboard, mouse, touch, MSPointer (sekarang Pointer pada IE11), dan kombinasi di antaranya. Contohnya, pada perangkat Windows Surface kamu bisa bertukar antara menggunakan mouse, touch, atau menggunakan keduanya sekaligus. Untuk input touch, Phaser menerima single-touch can multi-touch. Kamu bisa menentukan sampai 10 titik sentuh dan mendeteksinya secara terpisah, menggunakan event untuk menangani interaksi Sprite seperti drag, tap, dan collision.

Physic, Tween, dan Particle

Sistem ArcadePhysics dan ArcadeParticle sudah dimasukkan pada library utama. Terdapat library AABB sederhana yang ringan dan membuat kamu bisa menerapkan gravitasi dan gerakan ke Sprite apa saja, lalu memeriksa collision dan separation. Dengan menggunakan world-based quadtree, kamu bisa meminimalkan pengujian tabrakan, dan mendapat hasil yang baik lebih cepat dengan waktu pemrosesan sesedikit mungkin. Tapi, kami mengerti hal ini tidak akan cocok untuk semua jeniis game, jadi sistem physic bisa diganti dengan mudah, dan tidak ada properti physic terikat pada sprite (tapi terhadap komponen body), sehingga dapat diganti dengan Box2D atau p2.js. Terdapat pula sistem tweening bawaan yang membuat kamu bisa membuat tween terhadap objek atau properti dengan mudah. Jika game dijeda, semua tween akan berhenti secara otomatis dan bisa dilanjutkan sesuai kebutuhan.

Plugin

Tujuan kami adalah membuat inti dari Phaser mencapai versi yang stabil dan tidak perlu banyak diubah kecuali perbaikan dan terkait update browser. Di sisi lain, kami ingin Phaser terus ingin berkembang, menyediakan fitur-fitur untuk berbagai jenis game tanpa membuat library inti berkembang terlalu besar. Untuk mencapai hal tersebut, kami membuat sebuah sistem plugin. Plugin Phaser bisa mendaftarkan diri mereka sendiri dengan framework ini, diupdate dari dalam game loop utama, dan menjalankan berbagai tugas lain yang berguna. Contoh yang baik adalah plugin path finding EasyStar yang baru dirilis. Kami akan menrilis plugin kami sendiri dan nantikan lebih banyak lagi plugin dari komunitas Phaser.

Daftar pustaka

https://github.com/pixijs/pixi.js https://www.codepolitan.com/phaser-3-framework-game-html5-jaman-now-5a831eb289405 https://gamedevelopment.tutsplus.com/id/articles/how-to-learn-the-phaser-html5-game-engine--gamedev-13643

Big data

Defenisi mengenai Big Data

Hingga saat ini, definisi resmi dari istilah big data belum ada. Namun demikian, latar belakang dari munculnya istilah ini adalah fakta yang menunjukkan bahwa pertumbuhan data yang terus berlipat ganda dari waktu ke waktu telah melampaui batas kemampuan media penyimpanan maupun sistem database yang ada saat ini. Big Data adalah teknologi baru pengelolaan informasi. Saat ini kita mengenal relational data store dan warehouse yang digunakan banyak perusahaan untuk mendapatkan informasi, melakukan analisis, dan prediksi dari data-data yang mereka miliki.

Metode Big Data

Big Data mempunyai beberapa Tahapan Implementasi salah satunya adalah sistem. Ada banyak cara dan algoritma yang dapat dipergunakan untuk menganalisa teks, tergantung pada hasil yang diharapkan. Salah satu metode yang bisa digunakan dalam menganalisis isu tersebut ialah dengan menggunakan kombinasi antara Social Network Analysis untuk melihat jaringan dari isu tersebut dan metode Sentiment Analysis, yang merupakan studi analisis opini, sentimen, evaluasi, pujian, sikap, serta emosi orang terhadap suatu entitas atau objek yang bisa berupa produk, jasa, individu, organisasi, kejadian, maupun sebuah topik. Social Network Analysis (SNA) Penggunaan Social Network Analysis dapat diterapkan untuk melihat jaringan (network) yang tercipta antar aktor yang terlibat dalam suatu isu Social Network Analysis juga dapat mempresentasikan hal-hal kompleks, seperti berbagai peran aktor dalam jejaring sosial, konteks, komunitas, dan lain-lain. Penerapannya dalam Monitoring Media akan memungkinkan untuk melihat jaringan sosial yang terlibat dalam suatu isu tertentu. Demikian adalah beberapa hal yang bisa diketahui tentang apa itu Big Data dan apa peran Big Data pada era teknologi masa kini

Daftar Pustaka

http://melthaalhidaya.blogspot.com/2018/03/mengupas-big-data.html

Komputasi modern

definisi komoputasi modern

Komputasi modern bisa disebut sebuah konsep sistem yang menerima intruksi-intruksi dan menyimpannya dalam sebuah memory, memory disini bisa juga dari memory komputer. Oleh karena pada saat ini kita melakukan komputasi menggunakan komputer maka bisa dibilang komputer merupakan sebuah komputasi modern. Konsep ini pertama kali digagasi oleh John Von Neumann (1903-1957).

sejarah komputasi modern

Dalam perkembangan komputasi modern, kita tidak bisa melupakan begitu saja orang dibalik perkembangan komputasi modern yang merubah semua pekerjaan jadi lebih mudah. Sejarah komputasi dimulai dari seseorang ilmuan yang ternama di bidang teknologi. Permulaan komputasi modern dimulai pada saat tahun 1926 oleh ilmuan yang berasal dari hungaria yang bernama John Von Neumann. Von Neumann seorang ilmuan yang belajar dari Berlin dan Zurich dan mendapatkan diploma pada bidang teknik kimia pada tahun 1926. Pada tahun yang sama dia mendapatkan gelar doktor pada bidang matematika dari Universitas Budapest. Berkat keahlian dan kepiawaiannya Von Neumann dalam bidang teori game yang melahirkan konsep seluler automata, teknologi bom atom, dan komputasi modern yang kemudian melahirkan komputer. Kegeniusannya dalam matematika telah terlihat semenjak kecil dengan mampu melakukan pembagian bilangan delapan digit (angka) di dalam kepalanya. Setelah mengajar di Berlin dan Hamburg, Von Neumann pindah ke Amerika pada tahun 1930 dan bekerja di Universitas Princeton serta menjadi salah satu pendiri Institute for Advanced Studies. Dipicu ketertarikannya pada hidrodinamika dan kesulitan penyelesaian persamaan diferensial parsial nonlinier yang digunakan, Von Neumann kemudian beralih dalam bidang komputasi. Sebagai konsultan pada pengembangan ENIAC, dia merancang konsep arsitektur komputer yang masih dipakai sampai sekarang. Arsitektur Von Nuemann adalah komputer dengan program yang tersimpan (program dan data disimpan pada memori) dengan pengendali pusat, I/O, dan memori. berdasarkan beberapa definisi di atas, maka komputasi modern dapat diartikan sebagai suatu pemecahan masalah berdasarkan suatu inputan dengan menggunakan algoritma dimana penerapannya menggunakan berbagai teknologi yang telah berkembang seperti komputer.

Implementasi komputasi Modern dalam ilmu Sains :

Pada bidang Matematika

penerapan teknik-teknik komputasi matematika meliputi metode numerik, scientific computing, metode elemen hingga, metode beda hingga, scientific data mining, scientific process control dan metode terkait lainnya untuk menyelesaikan masalah-masalah real yang berskala besar.

Pada bidang Fisika

menyelesaikan permasalahan medan magnet dengan menggunakan komputasi fisika, dalam hal ini menentukan besarnya medan magnet dan membandiangkan hubungan antara medan magnet dengan panjang kawat.

Pada bidang Geologi

Pertambangan dan digunakan untuk menganalisa bahan-bahan mineral dan barang tambang yang terdapat di dalam tanah.

Daftar Pustaka

https://raflyjuninton93.wordpress.com/2016/04/20/komputasi-modern/