Analisis Web Pemerintahan, Pendidikan dan Social Media

·         Instansi Pemerintahan (http://selatan.jakarta.go.id/)

Web KOTA ADMINISTRASI JAKARTA SELATAN

Jakarta Selatan adalah nama sebuah kota administrasi di bagian selatan Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Jakarta Selatan adalah salah satu dari lima kota administrasi dan satu kabupaten administrasi DKI. Di sebelah utara, Jakarta Selatan berbatasan dengan Jakarta Barat dan Jakarta Pusat. Di sebelah timur berbatasan dengan Jakarta Timur. Di sebelah selatan berbatasan dengan Kota Depok, dan sebelah barat dengan Kota Tangerang dan Kota Tangerang Selatan.

Web administrasi kota Jakarta Selatan ini berisi profil wilayah, pemerintahan, pariwisata, pelayanan, publikasi dan agenda walikota. Selain itu juga informasi mengenai pemerintahan, ekonomi, pembangunan dan kesejahteraan.

Berikut data analisis web :

1.      Ukuran Web

Hasil test benchmark website didapat :

Data di atas diperoleh dari hasil pengetesan menggunakan web page test https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights. Berikut adalah Kategori Pengelompokan nilai-nilai yang muncul:

Kategori Buruk => Nilai  1-60

Kategori Lumayan => Nilai 61-70

Kategori Cukup Baik => Nilai 71-80

Kategori Baik => Nilai 81-90

Kategori Sangat Baik => Nilai 91-100 .

      Dari kategori di atas, didapat bahwa kecepatan akses web ini dikategorikan buruk baik diakses dari mobile maupun desktop. Ini terjadi karena banyak menggunakan image dan widget dengan size yang cukup besar.  Berikut lama waktu pengaksesan dan isi content pada web ini :

Sumber : http://www.webpagetest.org/

Pada pengaksesan pertama, waktu pemrosesan yang dibutuhkan web adalah 19-20 detik. Kemudian pengaksesan selanjutnya 3-4 detik. Hampir 70-80% content web berisi Image. Image dengan resolusi yang terlalu tinggi akan menyebabkan website lambat karena berat saat diakses. Sebaiknya pada web ini, image diedit terlebih dahulu dengan cara di resize ke ukuran yang lebih kecil atau mengaktifkan image compression.

2.      Search Engine

Dengan menggunakan SERP Google, pengecekan peringkat web di search engine menyatakan bahwa web ini tidak memasuki peringkat 1000 di dalam daftar pencarian.

3.      Web Archiving

Dilihat dari archive atau kumpulan postingan web ini, postingan terakhir di unggah pada bulan ini, dokumen terupdate dengan baik.

·         Web Pendidikan (Education Java2s.com)

1.      Ukuran Web

Dapat dilihat pada gambar, pada web java2s.com kecepatannya mencapai grade C 78%, dan grade terendahnya D 64%, dengan page load time 4.92s, total ukuran halaman 747KB, dan total number of requests 75.

Pada gambar diatas menunjukan grafik penggunaan css, html, image dan js perrequest dan bytes.

2.      Search Engine

Pada search engine web ini mudah ditemukan.

3.      Archive

Dapat dilihat web ini mulai dibangun tgl 20 november 2004 dan web ini kurang stabil karna grafiknya naik turun sampai saat ini.

·         Web Social Media ( http://www.instagram.com )

Instagram.com adalah sebuah web social media berbagi foto yang memungkinkan pengguna mengupload foto, menerapkan filter digital, dan membagikannya ke berbagai layanan jejaring sosial. Satu fitur yang unik di Instagram adalah memotong foto menjadi bentuk persegi, sehingga terlihat seperti hasil kamera Kodak Instamatic dan polaroid. Hal ini berbeda dengan rasio aspek 4:3 yang umum digunakan oleh kamera pada peranti bergerak.

Instagram.com dapat diakses di Web browser apapun dan juga dapat digunakan dalam bentuk aplikasi social media pada iPhone, iPad atau iPod Touch versi apapun dengan sistem operasi iOS 3.1.2 atau yang terbaru, dan telepon genggam Android apapun dengan sistem operasi versi 2.2 (Froyo) ke atas.

Berikut data analisis web :

1.      Ukuran Web

Hasil test benchmark website didapat :

Data di atas diperoleh dari hasil pengetesan menggunakan web page test https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights. Berikut adalah Kategori Pengelompokan nilai-nilai yang muncul:

Kategori Buruk => Nilai  1-60

Kategori Lumayan => Nilai 61-70

Kategori Cukup Baik => Nilai 71-80

Kategori Baik => Nilai 81-90

Kategori Sangat Baik => Nilai 91-100 .

      Dari kategori di atas, didapat bahwa kecepatan akses web ini dikategorikan Cukup baik jika diakses dari mobile maupun desktop. Hal ini dikarenakan penggunaan image, CSS, dan java script yang teroptimasi dengan cukup baik.

Berikut adalah grafik analisisnya :

     

      Pada pengaksesan pertama, waktu pemrosesan yang dibutuhkan web adalah 2-3 detik. Kemudian pengaksesan selanjutnya 1-2 detik. Hampir 50-70% content web berisi Image. Dan 15-26% berisi font. Web ini dapat diakses dengan cepat dikarenakan content image yang tidak terlalu besar diiringi dengan penggunaan font yang juga tidak terlalu besar, sehingga web dapat diakses dengan cepat melalui PC maupun Mobile.

2.      Search Engine

Pada Search Engine, web ini juga sangat mudah ditemukan.

Jika dilihat dengan menggunakan Google SERPS, pengecekan peringkat web di search engine menyatakan bahwa web ini tidak memasuki peringkat 64 di dalam daftar pencarian.

3.      Web Archiving

            Berdasarkan hasil diatas dapat kita lihat bahwa web tersebut mulai dibangun pada 5 September 2004. Pada awal tahun pembuatan, web ini hamper tidak pernah diupdate dan baru pada tahun 2010 web ini mulai kembali berjalan dan mulai bertambah stabil dari tahun 2011 hingga sekarang.

Tugas Kelompok Softskill Pengulangan (PENGANTAR WEB SCIENCE)

Nama Kelompok :

• Maesa Maziah Sya'bani (54411233)
• Karimah Ummu Shalihat (53411904)
• Rini Nurfitriani (56411235)

4 IA 13

UNIVERSITAS GUNADARMA 

2015

Pembuatan Web Sederhana Menggunakan Tools Wix

Postingan kali ini saya akan membahas mengenai pembuatan web sederhana menggunakan tools-tools dari sebuah web yaitu www.wix.com , dimana dalam pembuatan web kali ini, berbagai komponen yang ada didalam web menggunakan komponen yang telah disediakan oleh www.wix.com. berikut cara pembuatan web sederhananya :

Langkah - langkah pembuatan website :

1.      Buka website resmi Wix www.wix.com. maka akan muncul tampilan : 

Pilih  Start Now!

2.    Situs ini akan memunculkan tampilan dimana kita bisa memilih jenis website yang ingin kita buat sesuai dengan fungsi website yang dibutuhkan.

3.      Disini saya memilih template berjenis personal “Jesmine Nova” sebagai contohnya.

4.      Setelah memilih template dari web yang akan kita buat, muncul tampilan sebagai berikut :

Untuk memulai mendesain website sesuai yang kita inginkan, pilih Edit This Site yang terdapat di sudut atas kanan berbentuk Button berwarna biru.

5.   Ini adalah tampilan awal untuk mendesain website dengan tampilan yang kita inginkan, kita bisa mengedit Foto, menu yang ada pada website, text, background, dsb. Selain itu kita juga bisa menambah berbagai jenis icon, text, gambar dsb sesuai yang kita butuhkan, atau menambah aplikasi tambahan yang terdapat pada market yang telah disediakan Wix dengan gratis.

6.    Pada tampilan dibawah ini kita bisa mengubah Pages, atau Sub Menu yang ada pada website kita dan menseting seperti mengubah nama, atau pengaturan lainnya. Di sini juga berfungsi untuk memindahkan tampilan ke Menu yang lain untuk kita edit seperti menu awal Home pada website.

7.   Sedangkan pada tampilan dibawah ini kita bisa mengubah dan menseting Background site, mengubah warna dan text. Tampilan Background bisa diambil dari Background yang telah disediakan Wix ataupun bisa upload background yang telah disimpan di direktori komputer sesuai tampilan yang kita inginkan. Begitu pula text - test yang terdapat pada site, maupun tampilan lainnya.

8.   Pada langkah dibawah ini merupakan bagian mengedit atau menambah text, images, sound, clipart, dsb sesuai dengan yang dibutuhkan oleh website.

9.    Langkah selanjutnya untuk mensetting Address site, dan setting berbagai hal yang berhubungan dengan server.

10.  Menu setting terakhir kita bisa menambahkan gedget pada website kita di menu Wix App Gedget seperti Tumbler, slideshow picture, dsb.

11.  Langkah selanjutnya mengubah background, klik sekali pada background dan pilih Change Style dan pilih background yang disediakan wix, atau dapat mengupload dari direktori komputer sesuai dengan background yang diinginkan.

12.  Selanjutnya mengubah text, klik text daan pilih Edit Text. ini berlaku pada text lain di menu web lain yang juga dapat di edit.

13. Tahap terakhir mengubah foto dengan mengklik foto yang terdapat di site, dan dapat mengupload foto dari direktori.

14.  HHJHasil website :

Kunjungi website saya : http://maesamaziah.wix.com/maesa

Tugas 2 Pengulangan Softskill Pengantar Web Science

4IA13 Pengulangan ke kelas 2IA11 

Nama Kelompok :

• Karimah Ummu Shaliat     (53411904)
• Maesa Maziah Sya’bani      (54411233)
• Rini Nurfitriani                     (56411235)
  

Parallel Computation

·       Parallel Concept

Parallel computation adalah salah satu pemrograman komputer yang memungkinkan untuk melakukan eksekusi perintah secara bersamaan dan berbarengan dalam satu ataupun banyak prosesor di dalam sebuah CPU. Parallel computation sendiri berguna untuk meningkatkan performa komputer karena semakin banyak proses yang bisa dikerjakan secara bersamaan maka akan makin cepat. 

Konsep paralel adalah sebuah kemampuan prosesor untuk melakukan sebuah tugas ataupun banyak tugas secara simultan ataupun bersamaan, dengan kata lain prosesor mampu melakukan satu ataupun banyak tugas dalam satu waktu.

·       Distributed Processing

Pemrosesan terdistribusi merupakan proses pendistribusian pengolahan paralel dalam pemrosesan paralel menggunakan beberapa mesin. Jadi, bisa di bilang kemampuan dari suatu komputer-komputer yang dijalankan secara bersamaan untuk memecahkan suatu masalah dengan proses yang cepat.

Menurut Gustafson proses terdistribusi adalah sebuah komputasi paralel berjalan dengan menggunakan dua atau lebih mesin untuk mempercepat penyelesaian masalah dengan memperhatikan faktor eksternal, seperti kemampuan mesin dan kecepatan proses tiap-tiap mesin yang digunakan. 

Contoh dari proses terdistribusi adalah ketika terdapat macam masalah diberikan pada satu master, maka dengan menggunakan komputer paralel masalah terseut akan terpecah menjadi beberapa bagian secara terdistribusi.

·       Architectural Parallel Computer

Menurut seorang Designer Processor, taksonomi Flynn, Arsitektur Komputer dibagi menjadi 4 baguan, yaitu :

SISD (Single Instruction, Single Data) adalah satu-satunya yang menggunakan arsitektur Von Neumann. Ini dikarenakan pada model ini hanya digunakan 1 processor saja. Oleh karena itu model ini bisa dikatakan sebagai model untuk komputasi tunggal. Sedangkan ketiga model lainnya merupakan komputasi paralel yang menggunakan beberapa processor.

SIMD(Single Instruction, Multiple Data) menggunakan banyak processor dengan instruksi yang sama, namun setiap processor mengolah data yang berbeda. Sebagai contoh kita ingin mencari angka 27 pada deretan angka yang terdiri dari 100 angka, dan kita menggunakan 5 processor. Pada setiap processor kita menggunakan algoritma atau perintah yang sama, namun data yang diproses berbeda. Misalnya processor 1 mengolah data dari deretan / urutan pertama hingga urutan ke 20, processor 2 mengolah data dari urutan 21 sampai urutan 40, begitu pun untuk processor-processor yang lain. Beberapa contoh komputer yang menggunakan model SIMD adalah ILLIAC IV, MasPar, Cray X-MP, Cray Y-MP, Thingking Machine CM-2 dan Cell Processor (GPU).

MISD(Multiple Instruction, Single Data) menggunakan banyak processor dengan setiap processor menggunakan instruksi yang berbeda namun mengolah data yang sama. Hal ini merupakan kebalikan dari model SIMD. Untuk contoh, kita bisa menggunakan kasus yang sama pada contoh model SIMD namun cara penyelesaian yang berbeda. Pada MISD jika pada komputer pertama, kedua, ketiga, keempat dan kelima sama-sama mengolah data dari urutan 1-100, namun algoritma yang digunakan untuk teknik pencariannya berbeda di setiap processor. Sampai saat ini belum ada komputer yang menggunakan model MISD.

MIMD( Multiple Instruction, Multiple Data) menggunakan banyak processor dengan setiap processor memiliki instruksi yang berbeda dan mengolah data yang berbeda. Namun banyak komputer yang menggunakan model MIMD juga memasukkan komponen untuk model SIMD. Beberapa komputer yang menggunakan model MIMD adalah IBM POWER5, HP/Compaq AlphaServer, Intel IA32, AMD Opteron, Cray XT3 dan IBM BG/L.

·       Pengantar Thread Programming

Sebuah thread di dalam pemrograman komputer adalah sebuah informasi terkait tentang penggunaan sebuah program tunggal yang dapat menangani beberapa pengguna secara bersamaan.Thread ini memungkinkan program untuk mengetahui bagaimana user masuk ke dalam program secara bergantian dan user akan masuk kembali menggunakan user yang berbeda. Multiple thread dapat berjalan bersamaan dengan proses lainnya membagi sumberdaya menjadi memori, disaat proses lain tidak membaginya. 

·       Pengantar Massage Passing, Open MP

Message Passing merupakan sebuah bentuk dari komunikasi yang digunakan di komputasi paralel, OOT (Object Oriented Programming) atau Pemrograman Berbasis Objek dan komunikasi interproses.

MPI adalah sebuah standard pemrograman yang memungkinkan pemrogram untuk membuatsebuah aplikasi yang dapat dijalankan secara paralel. Proses yang dijalankan oleh sebuah aplikasi dapat dibagi untuk dikirimkan ke masing – masing compute node yang kemudian masing – masing compute node tersebut mengolah dan mengembalikan hasilnya ke komputer head node.Untuk merancang aplikasi paralel tentu membutuhkan banyak pertimbangan - pertimbangandiantaranya adalah latensi dari jaringan dan lama sebuah tugas dieksekusi oleh prosesor

OpenMP (Open Multi-Processing) adalah sebuah antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang mendukung multi processing shared memory pemrograman di C, C++ dan Fortran pada berbagai arsitektur, termasuk UNix dan Microsoft Windows platform. OpenMP Terdiri dari satu set perintah kompiler, perpustakaan rutinitas, dan variabel lingkungan yang mempengaruhi run-time. Banyak Aplikasi dibangun dengan model hibrida pemrograman paralel  dapat dijalankan pada komputer cluster dengan menggunakan OpenMP dan Message Passing Interface (MPI), atau lebih transparan dengan menggunakan ekstensi OpenMP non-shared memory systems.

·       Pengantar Pemograman CUDA GPU

Sebelum saya membahas tentang CUDA, saya akan membahas GPU terlebih dahulu. GPU dalah sebuah processor khusus untuk memepercepat dan mengubah memori untuk mempercepat pemrosesan gambar. GPU ini sendiri biasanya berada di dalam graphic card komputer ataupun laptop

CUDA(Compute Unified Device Architecture) adalah suatu skema yang dibuat oleh NVIDIA agar NVIDIA selaku GPU (Graphic Processing Unit) mampu melakukan komputasi tidak hanya untuk pengolahan grafis namun juga untuk tujuan umum. Jadi dengan adanya CUDA kita dapat memanfaatkan banyak prosesor dari NVIDIA untuk melakukan proses perhitungan ataunpun komputasi yang banyak.

Sumber :

http://asepkeren-intiblogger.blogspot.com/2012/08/artikel-pengertian-parallel-computing.html

http://dpamudji.wordpress.com/2011/04/01/komputasi-paralel/

http://uchaaii.blogspot.com/2013/07/parallel-computation.html

http://winjor12.blogspot.com/2013/07/parallel-computation.html

Pengantar Quantum Computation

Pengantar Quantum Computation

·       Apa Itu Komputasi Quantum ???

Quantum Computing merupakan alat hitung yang menggunakan mekanika kuantum seperti superposisi dan keterkaitan, yang digunakan untuk peng-operasi-an data. Perhitungan jumlah data pada komputasi klasik dihitung dengan bit, sedangkan perhitungan jumlah data pada komputer kuantum dilakukan dengan qubit. Prinsip dasar komputer kuantum adalah bahwa sifat kuantum dari partikel dapat digunakan untuk mewakili data dan struktur data, dan bahwa mekanika kuantum dapat digunakan untuk melakukan operasi dengan data ini. Dalam hal ini untuk mengembangkan komputer dengan sistem kuantum diperlukan suatu logika baru yang sesuai dengan prinsip kuantum.

Sejarah singkat

Pada tahun 1970-an pencetusan atau ide tentang komputer kuantum pertama kali muncul oleh para fisikawan dan ilmuwan komputer, seperti Charles H. Bennett dari IBM, Paul A. Benioff dari Argonne National Laboratory, Illinois, David Deutsch dari University of Oxford, dan Richard P. Feynman dari California Institute of Technology (Caltech).

Feynman dari California Institute of Technology yang pertama kali mengajukan dan menunjukkan model bahwa sebuah sistem kuantum dapat digunakan untuk melakukan komputasi. Feynman juga menunjukkan bagaimana sistem tersebut dapat menjadi simulator bagi fisika kuantum. 

Pada tahun 1985, Deutsch menyadari esensi dari komputasi oleh sebuah komputer kuantum dan menunjukkan bahwa semua proses fisika, secara prinsipil, dapat dimodelkan melalui komputer kuantum. Dengan demikian, komputer kuantum memiliki kemampuan yang melebihi komputer klasik.

Pada tahun 1995, Peter Shor merumuskan sebuah algoritma yang memungkinkan penggunaan komputer kuantum untuk memecahkan masalah faktorisasi dalam teori bilangan.

Sampai saat ini, riset dan eksperimen pada bidang komputer kuantum masih terus dilakukan di seluruh dunia. Berbagai metode dikembangkan untuk memungkinkan terwujudnya sebuah komputer yang memilki kemampuan yang luar biasa ini. Sejauh ini, sebuah komputer kuantum yang telah dibangun hanya dapat mencapai kemampuan untuk memfaktorkan dua digit bilangan. Komputer kuantum ini dibangun pada tahun 1998 di Los Alamos, Amerika Serikat, menggunakan NMR (Nuclear Magnetic Resonance).

Implementasi Quantum Computing

Pada 19 Nov 2013 Lockheed Martin, NASA dan Google semua memiliki satu misi yang sama yaitu mereka semua membuat komputer kuantum sendiri. Komputer kuantum ini adalah superkonduktor chip yang dirancang oleh sistem D – gelombang dan yang dibuat di NASA Jet Propulsion Laboratories.

NASA dan Google berbagi sebuah komputer kuantum untuk digunakan di Quantum Artificial Intelligence Lab menggunakan 512 qubit D -Wave Two yang akan digunakan untuk penelitian pembelajaran mesin yang membantu dalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mencari set data astronomi planet ekstrasurya dan untuk meningkatkan efisiensi searchs internet dengan menggunakan AI metaheuristik di search engine heuristical. 

A.I. seperti metaheuristik dapat menyerupai masalah optimisasi global mirip dengan masalah klasik seperti pedagang keliling, koloni semut atau optimasi swarm, yang dapat menavigasi melalui database seperti labirin. Menggunakan partikel terjerat sebagai qubit, algoritma ini bisa dinavigasi jauh lebih cepat daripada komputer konvensional dan dengan lebih banyak variabel. 

Penggunaan metaheuristik canggih pada fungsi heuristical lebih rendah dapat melihat simulasi komputer yang dapat memilih sub rutinitas tertentu pada komputer sendiri untuk memecahkan masalah dengan cara yang benar-benar cerdas . Dengan cara ini mesin akan jauh lebih mudah beradaptasi terhadap perubahan data indrawi dan akan mampu berfungsi dengan jauh lebih otomatisasi daripada yang mungkin dengan komputer normal

·        Entanglement

Entanglement adalah efek mekanik kuantum yang mengaburkan jarak antara partikel individual sehingga sulit menggambarkan partikel tersebut terpisah meski Anda berusaha memindahkan mereka. Contoh dari quantum entanglement: kaitan antara penentuan jam sholat dan quantum entanglement. Mohon maaf bagi yang beragama lain saya hanya bermaksud memberi contoh saja. Mengapa jam sholat dibuat seragam? Karena dengan demikian secara massal banyak manusia di beberapa wilayah secara serentak masuk ke zona entanglement bersamaan.

·        Pengoperasian Data Qubit

Komputer kuantum memelihara urutan qubit. Sebuah qubit tunggal dapat mewakili satu, nol, atau, penting, setiap superposisi quantum ini, apalagi sepasang qubit dapat dalam superposisi kuantum dari 4 negara, dan tiga qubit dalam superposisi dari 8. Secara umum komputer kuantum dengan qubit n bisa dalam superposisi sewenang-wenang hingga 2 n negara bagian yang berbeda secara bersamaan (ini dibandingkan dengan komputer normal yang hanya dapat di salah satu negara n 2 pada satu waktu). Komputer kuantum yang beroperasi dengan memanipulasi qubit dengan urutan tetap gerbang logika quantum. Urutan gerbang untuk diterapkan disebut algoritma quantum.

Sebuah contoh dari implementasi qubit untuk komputer kuantum bisa mulai dengan menggunakan partikel dengan dua putaran menyatakan: “down” dan “up”. Namun pada kenyataannya sistem yang memiliki suatu diamati dalam jumlah yang akan kekal dalam waktu evolusi dan seperti bahwa A memiliki setidaknya dua diskrit dan cukup spasi berturut-turut eigen nilai , adalah kandidat yang cocok untuk menerapkan sebuah qubit. Hal ini benar karena setiap sistem tersebut dapat dipetakan ke yang efektif spin -1/2 sistem.

·        Quantum Gates

Quantum Gates adalah sebuah gerbang kuantum yang berfungsi mengoperasikan bit yang terdiri dari 0 dan 1 menjadi qubits. Cara kerja Gerbang kuantum mirip dengan gerbang logika klasik. Gerbang logika klasik mengambil bit sebagai input, mengevaluasi dan memproses input dan menghasilkan bit baru sebagai output. Gerbang logika kuantum mengambil dalam qubit yang bisa eksis dalam keadaan superposisi, ini membuka dimensi baru seluruh kemungkinan solusi dan output.

·        Algoritma Shor

Para ilmuwan mulai melakukan riset mengenai sistem kuantum tersebut, mereka juga berusaha untuk menemukan logika yang sesuai dengan sistem tersebut. Sampai saat ini telah dikemukaan dua algoritma baru yang bisa digunakan dalam sistem kuantum yaitu algoritma shor dan algoritma grover.

Algoritma yang ditemukan oleh Peter Shor pada tahun 1995. Dengan menggunakan algoritma ini, sebuah komputer kuantum dapat memecahkan sebuah kode rahasia yang saat ini secara umum digunakan untuk mengamankan pengiriman data. Kode yang disebut kode RSA ini, jika disandikan melalui kode RSA, data yang dikirimkan akan aman karena kode RSA tidak dapat dipecahkan dalam waktu yang singkat. Selain itu, pemecahan kode RSA membutuhkan kerja ribuan komputer secara paralel sehingga kerja pemecahan ini tidaklah efektif.

Algoritma Grover

Algoritma Grover adalah sebuah algoritma kuantum yang menawarkan percepatan kuadrat dibandingkan pencarian linear klasik untuk list tak terurut. Algoritma Grover menggambarkan bahwa dengan menggunakan pencarian model kuantum, pencarian dapat dilakukan lebih cepat dari model komputasi klasik. Dari banyaknya algoritma kuantum, algoritma grover akan memberikan jawaban yang benar dengan probabilitas yang tinggi. Kemungkinan kegagalan dapat dikurangi dengan mengulangi algoritma. Algoritma Grover juga dapat digunakan untuk memperkirakan rata-rata dan mencari median dari serangkaian angka, dan untuk memecahkan masalah Collision.

Sumber :

https://amoekinspirasi.wordpress.com/2014/05/15/pengertian-quantum-computing-dan-implementasinya/

http://uchaaii.blogspot.com/2013/07/pengantar-quantum-computation_17.html

http://seto.citravision.com/berita-43-pengantar-quantum-computation--pengoperasian-data-qubit.html

http://task-campus.blogspot.com/2013/06/pengantar-quantum-computation.html

http://gregoriousvalentine.blogspot.com/2014/06/quantum-computation.html