Ada Apa di Balik Angka 26?

Jawabanya..>>Ternyata.. dalam Al Qur’an, Ayat ke 26 surat Asy-Syu’ara didalamnya tentang ADZAB Allah SWT… Ayat yang menerangkan Kebinasaan suatu Bangsa atau umat disebabkan mereka meninggalkan petunjuk-petunjuk Agama; tumbuh-tumbuhaan yang beraneka ragam dan perubahan-perubahan bahanya adalah bukti adanya Tuhan Yang Maha Esa; petunjuk” Allah bagi pemimpin agar berlaku lemah lembut terhadap pengikut”nya.. Allahu Akbar..Subhanallah.

BENCANA TAHUN 1500-2010:

26 Jan 1531 gempa bumi di Lisbon, Portugal, 30.000 orang tewas
26 Jan 1700 gempa di Laut Pasifik, dari Vancouver Island, Southwest Canada off British Columbia hingga Northern California, Pacific Northwest,USA. Dikenal… sebagai megathrust earthquake.
26 Jul 1805 gempa bumi di Naples, Calabria, Italy, 26.000 orang tewas
26 Agt 1883 Gunung Krakatau meletus, 36.000 orang diperkirakan tewas
26 Des 1861 gempa bumi di Egion, Yunani
26 Mar 1872 gempa bumi di Owens Valley, USA
26 Agt 1896 gempa bumi di Skeid, Land, Islandia
26 Nop 1902 gempa bumi di Bohemia, sekarang Czech Republic
26 Nop 1930 gempa bumi di Izu
26 Sep 1932 gempa bumi di Ierissos, Yunani
26 Des 1932 gempa bumi di Kansu, Cina, 70.000 orang tewas
26 Okt 1935 gempa bumi di Colombia 26 Des 1939 gempa bumi di Erzincan, Turki, 41.000 orang tewas

26 Nov 1943 gempa di Tosya Ladik, Turki
26 Des 1949 gempa bumi di Imaichi, Jepang
26 Mei 1957 gempa di Bolu Abant, Turki
26 Mar 1963, gempa bumi di Wakasa Bay, Jepang
26 Jul 1963 gempa bumi di Skopje, Yugoslavia, 1.000 orang tewas
26 Mei 1964 gempa bumi di S. Sandwich Island
26 Jul 1967 gempa bumi di Pulumur, Turki
26 Sep 1970 gempa bumi di Bahia Solano, Colombia
26 Jul 1971 gempa bumi di Solomon Island
26 Apr 1972 gempa bumi di Ezine, Turki
26 Mei 1975 gempa bumi di N. Atlantic
26 Mar 1977 gempa bumi di Palu, Turki

26 Des 1979 gempa bumi di Carlisle, Inggris
26 Apr 1981 gempa bumi di Westmorland, USA
26 Mei 1983 gempa bumi di Nihonkai, Chubu, Jepang
26 Jan 1985 gempa bumi di Mendoza, Argentina
26 Jan 1986 gempa bumi di Tres Pinos, USA
26 Apr 1992 gempa bumi di Cape Mendocino, California, USA
26 Okt 1997 gempa bumi di Italia
Tahun 2000 - kini
Tsunami di Aceh tanggal 26 Desember’04, Gempa Jogja 26 Mei 2006, Tasik gempa 26 juni 2010, Tsunami Mentawai 26 Oktober 2010, Merapi Meletus 26 Oktober 2010.

Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan (Decision Support System / DSS) pada awalnya diciptakan oleh dua professor di MIT (Anthony Gorry dan Michael S.Morton) pada tahun 70-an. Menurut mereka DSS harus diarahkan untuk mendukung manajemen pada masalah-masalah yang semi-structured (semi-terstruktur), yaitu masalah yang memiliki informasi kurang lengkap sehingga para manajer ragu dalam mengambil keputusan. DSS akan memberi dukungan atau alternatif penyelesaian sehingga para manajer dapat menguji alternatif ini untuk memilihi mana yang terbaik.

Menurut Alter ada enam macam dukungan yang bisa diberikan oleh DSS, dari yang paling mudah hingga yang cukup rumit, sebagai berikut:

1. Mengambil elemen-elemen informasi dari database yang tersedia
2. Menganalisis seluruh file laporan dari berbagai unit kerja dalam organisasi
3. Menyiapkan laporan dari berbagai file, misalnya dari file rugi-laba, file analisis penjualan, dsb.
4. Memperkirakan akibat dari suatu alternatif keputusan, disini digunakan model matematis, misalnya model pertumbuhan, lalu beberapa nilai dicoba, dan efek-nya dianalisis, sehingga bisa dipilih yang terbaik
5. Mengusulkan keputusan, user bisa memakai model matematis, misalnya linear-programming, untuk mencari nilai optimal, hasilnya bisa diusulkan sebagai satu keputusan yang harus diambil.
6. Mengambil keputusan, user bisa memilih model yang rumit dan hasil analisis-nya bisa diambil sebagai suatu keputusan.

Model dari suatu Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut:

Model Sistem Pendukung Keputusan

Perlu ditekankan bahwa tujuan dari DSS adalah:

• Membantu manager dalam membuat keputusan untuk masalah semi-terstruktur
• Mendukung penilaian manager bukan menggantikannya
• Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan

Mengapa Gempa Sulit Diramalkan – Animasi

Download dan jalankan animasi

Tentunya kita sering bertanya-tanya tentang bagaimana gempa-gempa ini diramalkan ?
apakah mungkin diramalkan ?.
silahkan download animasinya klik saja gambar sebelah (ukuran file 600Kb)
Tapi semua tentunya sudah tahu apa itu gempa, kan. Mengapa bisa terjadi gempa ? Ya, karena bergesernya kerak-gerak bumi ini menyebabkan gesekan-gesekan yg terjadi pada zona tumbukan serta zona-zona patahan. Gesekan ini mengakibatkan terjadinya getaran atau kita sebut gempa. Banyak model-model gempa yg saat ini dikembangkan para ahli geologi dan geofisika. Salah satu teori “tarik-ulur” gempa dapat dilakukan dengan model mekanik “slider block“.

Ini hanya salah satu teori dari sekian banyak model-model dalam menggambarkan gerakan-gerakan dan terjadinya gempa secara mekanis. Sebuah teori mekanis sederhana tentang bagaimana pusat-pusat gempa itu berpidah-pindah pusat gempanya. Kalau mau lihat gambarannya silahkan download animasinya disini slider_block_model

Teori ini menggunakan urutan beban dan pegas yg sambung-menyambung. Dengan model ini maka akan terlihat beberapa balok yg “saling terkait” oleh pegas (spiral). Masing-masing pegas memiliki elastisitas tekan dan tarik berbeda-beda. Ketika ditarik paka balok-balok ini akan bergerak, namun gerakannya tentunya tidak konstan dan kontinyu. Karena adanya ganjelan-ganjelan dibawah blok-blok ini maka balok-balok ini akan bergerak ketika kekuatan pegas melebihi kekuatan ganjel-ganjel dibawahnya. Seandainya balok-balok ini berupa balok yang seragam maka dengan model ini akan lebih udah dibuat model matematisnya, namun kenyataan alam selalu tidak ideal sehingga gempa itu tidak terjadi berurutan. Masing2 balok akan memiliki ritme sendiri2 dimana masing ritmenya tidak sama sekalii terpisah bahkan akan terkait satu dengan yang lain.

Untuk mencoba bermain-main silahkan membuat sendiri model itu dirumah, ini dapat anda mulai lakukan dengan model yang paling sederhana, kemudin dengan model yang semakin kompleks. Nah untuk tujuan riset tentunya dengan model sesuai realitas di lapangan. Baik model matematisnya maupun model mekanisnya.

Perjalanan masih panjang.

Model lokomotif gempa ini tentunya memerlukan sebuah penelitian yang cukup pelik, rumit memerlukan ketelitian serta waktu panjang memakan waktu lama. Bayangkan saja masing-masing blok harus diteliti karakteristiknya. Masing-masing balok juga harus diketahui kecepatan pergerakannya. Tentunya memerlukan tenaga-tenaga generasi-generasi penerus bangsa untuk ikut aktif dalam penelitian yang sangat berguna untuk menyelamatkan umat manusia ini. Dari contoh riil urutan kegempaan dari satu segment patahan Mentawai itu saja kita tahu bahwa beberapa blok lain belum tersentuh para ahli. Belum lagi segment-segment diselatan Pulau Jawa. Semangko di Sulawesi dll. Jadi sangat rumit kalau menggunakan model matematis. Mungkin juga rumusnya yg sulit, selain parameter masing-masing segmen harus diukur. Cara ngukure piye ? Wah ini saja masih bisa berdebat panjang hanya berbicara cara ngukurnya. Mungkin ada yang tertarik jadi seismologist ?

Nah, intermezzo dikit …. alam Indonesia ini cukup unik dibandingkan belahan bumi lainnya. Selain memiliki potensi sumberdaya yg sangat banyak juga menyimpan potensi bencana. Jadi jelas sangat memerlukan buah pemikiran kita semua utk dimengerti dengan benar. Nanti lainkali aku crita potensinya energinya ya … masak gempa terus, masak cuman ndongeng sedih terus ya .. 

Akhirnya kita sedikit bertambah pengetahuan mengapa urutan rentetan gempa tidak sederhana seperti “urut kacang” atau antri karcis. Jangan terlalu takut dan panik kalau gempa sudah menjalar. Toh kemarin kita semua tahu dalam waktu yang singkat (kurang dari setahun) gempa kuat kembali terjadi di Nias dan Mentawai, Bengkulu, Jogja trus balik lagi …. duh ini kayak biskota juga angkot-angkot di Jakarta yang ngga mau ikutan route yg sudah ditentukan ya ?. Nah sekali lagi …. ramalan urutan bukan hal yg penting lagi disini, namun kewasapadaan akan datangnya gempa tetap lebih berperan menyelamatkan kita dari bencana. Pelajari lagi pedoman menyelamatkan diri dari bahaya gempa.

Sulitnya teori mekanis ini akhirnya banyak yg memberikan ide untuk mencoba melihat gejala-gejala lain dari luar …. “luar angkasa” maksudnya. Salahsatunya melihat gelombang Elektromagnetik dengan satelit. Pengamatan gelombang elektromagnet ini ada yg mencoba mengukurnya dari permuakaan tanah, namun ada juga yang dari satelit ! Hebat ya, mengukur sesuatu dibumi tetapi menggunakan teknologi satelit. Salah satunya yang dilakukan oleh Perancis. dengan satelite yg disebut DEMETER….
Apaan lagi sih DEMETER ? … waaak nanti lain kali aku terusin, aku kan juga harus istirahat, rajin-rajin aja kesini. Doain aja aku sehat dan ada waktu buat mendongeng lagi Jadi ingat … jangan tunggu ramalan !

Jangan lagi bertanya kepada para ahli kapan gempa akan terjadi lagi. Karena memang tidak mudah meramalkannya. Bahkan untuk saat ini masih belum mungkin menjawab kapan gempa berikutnya dalam periode tahun, bulan atau hari.

Gempa Terkini...

Tengoklah sekitarmu !

Gempa di dunia

Untuk mengatasi issue kejadian bencana (gempa) yang merugikan. Dibawah ini ada sebuah peta kegempaan selama sepekan lalu untuk Dunia dan Australasia. Tengoklah sesekali, sehingga kamu tahu seperti apa dinamika bumi ini. Jangan ketakutan akan terjadi gempa, tetapi jangan lengah ketika gempa.
Coba hitung berapa gempa terjadi disekitar kita !  .

Versi USGS (US Geological Survey) diupdate setiap saat !

Waktu dalam UTC (Coordinated Universal Time), untuk WIB ditambah 7 Jam

Australia-Indonesia Region

Skip to earthquake lists

12 Negara Internet Tercepat Dunia (Indonesia Peringkat 138)

Tiap tahun jumlah pengguna internet di dunia meningkat pesat dan diiringin dengan perkembangan teknologi yang mendampinginnya.  Peningkatan ini terjadi karena  internet memiliki pengaruh yang besar terhadap perkembangan dan penyebaran ilmu pengetahuan, sains, informasi up to date, relasi (situs jejaring), hingga ekonomi, bisnis,  politik dan religi.Berbagai transaksi jual beli yang sebelumnya hanya bisa dilakukan dengan cara tatap muka (dan sebagian sangat kecil melalui pos atau telepon), kini sangat mudah dan sering dilakukan melalui Internet atau lebih dikenal e-commerce.

Besarnya pengaruh (sisi positif) internet membuat negara-negara maju berlomba memperbesar infrastruktur, jaringan dan teknologi internet. Bagi pemerintah bersama stakeholder (provider/operator) negara-negara maju, mereka telah memperbesar kecepatan internet hingga angka fantastis bila dibanding dengan negara seperti Indonesia. Adalah negara Korea Selatan yang menjadi negara dengan akses internet tercepat, yang disusul Jepang.

Berikut 12 Negara (Wilayah) dengan kecepatan Internet tertinggi

Rank	Negara	Kecepatan Akses
1	Korea Selatan	21,71 Mb/s
2	Jepang	16.00 Mb/s
3	Aland Island	15.02 Mb/s
4	Lithuania	13.44 Mb/s
5	Latvia	13.35 Mb/s
6	Swedia	13.26 Mb/s
7	Romania	12.85 Mb/s
8	Belanda	12.32 Mb/s
9	Bulgaria	12.02 Mb/s
10	Republik Moldova	10.00 Mb/s
11	Hong Kong (China)	9.52 Mb/s
12	Slovakia	8.92 Mb/s
–	–	–
28	Amerika Serikat	5.1 Mb/s (Update)
–	–	–
138	Indonesia	1.21 Mb/s

                                                                 Sumber : Speedtest (Update 14 Okt 2009)

Tabel diatas menunjukkan kecepatan rata-rata akses internet yang berhasil diolah oleh speedtest.net.  Dari kecepatan tersebut, maka waktu rata-rata untuk mengakses sebuah situs di Korea atau Jepang hanya dibutuh waktu hitungan detik. Hal yang berbeda dengan Indonesia, yang membutuh waktu beberapa detik hingga belasan bahkan puluhan detik.

Sejarah Susunan Keyboard

Pernahkah kalian berfikir mengapa susunan keyboard yang sehari-hari yang umumnya kita gunakan dibuat dengan susunan yang seperti itu. Dan apakah menurut kamu apakah susunan yang seperti itu merupakan yang paling efisien yang pernah dibuat sehingga kita akan lebih mudah dan cepat untuk kita mengetik.

Begini, susunan keyboard yang dipakai umum sekarang ini (QWERTY) sebenarnya adalah salah satu susunan yang paling tidak efisien yang ditujukan agar kita-kita dapat mengetik dengan lebih lambat. Mengapa demikian? Ini dia sejarah susunan keyboard..

Hal ini berkaitan dengan sejarah mesin ketik yang ditemukan lebih dulu oleh Christopher Latham Sholes (1868). Saat menciptakan mesin ketik prototype sebelumnya, malah sangat memungkinkan kita untuk mengetik dengan lebih cepat.

Terlalu cepatnya kemungkinan dalam mengetik tersebut, sampai- sampai sering timbul masalah pada saat itu. Seringkali saat tombol ditekan, batang-batang huruf (slug) yang menghentak pita itu mengalami kegagalan mekanik, yang lebih sering diakibatkan karena batang-batang itu saling mengait (jamming).

Karena bingung memikirkan solusinya pada saat itu, Christopher Latham Sholes justru mengacak-acak urutan itu demikian rupa sampai ditemukan kombinasi yang dianggap paling sulit untuk digunakan dalam mengetik. Tujuannya jelas, untuk menghindari kesalahan-kesalahan mekanik yang sering terjadi sebelumnya. 

khirnya susunan pada mesin ketik inilah yang diturunkan pada keyboard sebagai input komputer dan pada tahun 1973 diresmikan sebagai keyboard standar ISO (International Standar Organization). Sebenarnya ada beberapa standar susunan keyboard yang dipakai sekarang ini. Sebut saja ASK (American Simplified Keyboard), umum disebut DVORAK yang ditemukan oleh Dr. August Dvorak sekitar tahun 1940.

Secara penelitian saat itu, susunan DVORAK memungkinkan kita untuk mengetik dengan lebih efisien. Tetapi mungkin karena terlambat, akhirnya DVORAK harus tunduk karena dominasi QWERTY yang sudah terjadi pada organisasi-organisasi dunia saat itu dan mereka tidak mau menanggung resiko rush apabila mengganti ke susunan keyboard DVORAK.

Satu-satunya pengakuan adalah datang dari ANSI (American National Standard Institute) yang menyetujui susunan keyboard Dvorak sebagai versi alternatif di sekitar Tahun 1970. Susunan keyboard lainnya yang masih perkembangan dari susunan QWERTY adalah QWERTZ yang dipakai di negara seperti Hungaria, Jerman, Swiss, dll. AZERTY oleh negara Prancis dan Belgia, QZERTY, dll.

ANEH!!! Angka 11 Ternyata Menyimpan Misteri

Wah, ternyata angka 11 juga menyimpan misteri ya. Bagi pecinta misteri harus baca mpe habis neh.... Percaya ato gak terserah anda deh, gue gak mau nge-judge.. hahaha

Begini Ceritanya ...

Tragedi World Trade Centre (WTC) 11 September 2001 mungkin tidak akan pernah terlupakan dalam sejarah dunia. Konon kabarnya kejadian ini sudah diramal ratusan tahun sebelumnya oleh peramal Nostradamus. Namun ternyata ada misteri lain di balik peristiwa ini, misteri angka 11. Mungkin bermula dari posisi menara kembar yang menyerupai dua buah angka satu (11) atau mungkin peristiwa ini terjadi di tanggal ke-11. Nah berikut misterinya...

Fakta yang menghubungkan tokoh/tempat dengan angka :

1. New York City memiliki 11 huruf.
2. Afghanistan memiliki 11 huruf.
3. Ramsin Yuseb (terroris yang menyerang WTC pada 1993) memiliki 11 huruf.
4. George W Bush memiliki 11 huruf.
5. WTC membentuk angka 11.

Anda berpikir hal-hal diatas hanya kebetulan? Coba simak lagi...

1. New York adalah negara bagian ke 11
2. Pesawat pertama yang menabrak WTC memiliki nomor penerbangan 11.
3. Pesawat itu mengangkut 92 orang penumpang, 9+2 = 11.
4. Pesawat satu lagi yang menabrak WTC mengangkut 65 orang penumpang, 6+5= 11.
5. Tragedi itu terjadi pada 11 September, 9/11, 9+1+1 = 11
6. Tanggalnya sama dengan pelayanan darurat Amerika yaitu 911, 9+1+1 = 11.

Jika fakta yang umum diatas masih dianggap kebetulan belaka, maka mari kita coba teliti lebih dalam lagi.

1. Kejadian ini merupakan kecelakaan pesawat yang ke 254, 2+5+4 = 11.
2. September 11 adalah hari ke 254 dalam tahun itu, 2+5+4 = 11.
3. Pemboman Madrid terjadi pada tanggal 3/11/2004, 3+1+1+2+4 = 11.

Bagaimana? Agan masih penasaran? Sebagai analisa terakhir, mari kita lakukan bersama-sama dengan data yang ada. Pertama, silakan buka Ms. Word di laptop/PC anda. Kemudian ikuti petunjuk dibawah.

1. Ketik Q33 NY, ini adalah nomor penerbangan pesawat pertama yank menabrak WTC.
2. Tebalkan (bold) Q33 NY.
3. Ganti ukuran font menjadi lebih besar (disarankan 48 atau 72).
4. Ganti jenis font menjadi WINGDINGS 1
5. Jika agan sudah mencoba pasti agan akan terkejut melihat apa yang terjadi.

Itu memang sulit di percaya.. Akan Tetapi Kenyataan.. 11 Adalah Angka Yang Misterius...

Download smadav83

Disini...
smadav83.exe

Wow ... Ada Kursi Sofa USB Untuk Sharing FIle (Kerennn...)

Anda pernah merasakan betapa repotnya ketika harus sharing file yang ada didalam laptop dengan teman-teman Anda? Gimana jika Anda disediakan sofa seperti dibawah ini, enak bukan?

SOFA USB ini dibuat oleh Cabracega, semuanya ada 4 sofa dengan 14Gb kecepatan untuk sharing file Anda. Sofa ini juga menyediakan USB removable disk untuk menyimpan dan berbagi file antara sesama pengguna. Untuk berbagi file, pengguna hanya perlu menyambungkan kabel USB Laptop ke salah satu dari 7 port USB yang telah disediakan.


Keren ya...!!!

Hack The Game | Game Simulasi Menjadi Hacker

HackThe Game hackingadalah sebuah game simulasi untuk menjadi seorang hacker. Sewaktu anda memainkan game ini anda akan memliki peran sebagai sorang hacker yang mengemban berbagai macam misi. Ketika saya mencoba memainkan game ini, ternyata lumayan sulit juga sob, kita diwajibkan untuk mengetahui sintak-sintak dos, seperi perintah ping, cd, telnet, dll.(lebih bagus kalau sobat blogger hapal) Hehehe

HackThe Game kalau menurut saya merupakan sebuah game yang layak untuk sobat miliki, apalagi buat sobat blogger yang ingin menjadi hacker handal tapi bingung mau latian dimana, nah HackThe Game ini solusinya, karena menggunakan simulasi, jadi kaya beneran banget jadi hacker nya. (ada efek suaranya juga loh,,,) pokoknya keren abis deh sob.

HackThe Game juga mendukung bahasa Indonesia loh sob, jadi makin mudah aja untuk dipelajari dan dipahami. Untuk mengubahnya kedalam format bahsa Indonesia, pertama buka aplikasi HackThe Game nya, kemudian klik menu setting, lalu pilih language bahsa indonesia deh.

Restart HackThe Game nya untuk menjadi bahsa Indonesia.

Untuk mengetahui misi yang diberikan klik menu pesan masuk/inbox.

Untuk cara bermain, silahkan baca FAQS nya terlebih dahulu (biar nggak bingung) Okeiiii

FAQS

——-
General
——-

HackTheGame hacking adalah sebuah simulasi permainan. Di dalamnya anda mengambil peran
seorang hacker yang berlangsung pada berbagai tugas. Selama ini tugas
Anda akan dapat menggunakan peralatan (hacking) alat.

Cobalah untuk menyelesaikan tugas sebanyak yang Anda bisa, tanpa kena traced
——-
Mission
——-

Anda menerima tugas anda melalui email. Membacanya dengan hati-hati,
contoh berisi alamat IP mesin Anda harus hack. saya
akan menjelaskan bagaimana Anda harus pergi tentang sisanya
Just remember these things:

- Setelah berhasil melakukan koneksi ke target host menggunakan Telnet, yang
target sistem akan mulai Backtrace Anda. Jangan biarkan mereka sepenuhnya dapat
jejak Anda karena ini akan membawa Anda ke penangkapan. Anda dapat melihat
jejak proses di pojok kiri bawah selama sesi Telnet.

Jika Anda berpikir Anda tidak akan menyelesaikan misi sebelum
jejak selesai, dengan cepat dan kembali memutuskan untuk mencoba kembali.

- SANGAT PENTING: Anda selalu menghapus logfile sebelum memutuskan sambungan dari
sesi telnet. Logfiles yang tidak selalu di tempat yang sama, karena

Tehnologi ponsel Obama

Kalian tau kan dari selentingan kabar maupun film film bahwa seorang presiden amerika selalu mendapatkan teknologi terbaru demi menjaga keamanannya ?. Kebetulan sekali teman teman milist di kantor ada yang dapat berita tentang kecanggihan HP dan Mobil presiden Amerika kulit hitam pertama dalam sejarah itu. Khusus untuk HP, konon kabarnya obama sebelum menjabat sebagai presiden sangat senang menggunakan BlackBerry. Namun setelah pengangkatan, pihak gedung putih menyarankan obama tidak menggunakan perangkat tersebut lagi karena alasan keamanan.

Untuk mengatasi itulah, sebuah hp diliris oleh General Dynamics yang merupakan perusahaan penyedia sistem pertahanan dan layanan untuk Amerika Serikat dengan nama resmi Sectera Edge. HP kemudian lebih terkenal dengan sebutan BarrackBerry, yang merupakan plesetan dari BlackBerry yang tadinya merupakan ponsel favorit obama. Tapi agak aneh nih ponsel, coba perhatiin fitur apa yang kurang dari ponsel ini. Benar,.. kalau liat dari spec dibawah ini sih,.. Nggak ada Bluetooth-nya. Hehehe,.. mungkin juga karena alasan secutirty juga ya.

Sementara untuk mobil, nothing to tell deh. Mulai dari kaca anti-peluru, ban anti pecah, body tahan ledakan dan gas kimia, sampai kepada masalah stock darah yang sama dengan yang dimiliki sang presiden semua ada. Coba bandingkan dengan mobil presiden Indonesia, nggak gitu gitu amat kan ?.. yah mungkin karena lagi lagi faktor keamanan ?.. apakah semakin tinggi fitur proteksi yang ‘berlebihan’ dimobil berarti semakin tinggi juga tingkat kejahatannya ?. Berarti Indonesia lebih sedikit donk penjahatnya di banding amerika ?.. hmmm… kayaknya belum tentu juga yah,.. yuk kita intip bareng bareng.

Oh iya, soal harga,.. kalau HP-nya jika di kurskan dalam rupiah harganya sekitar Rp. 100-juta-an. Sedangkan mobilnya ditaksir sekitar Rp. 535 Miliar. Waw,… pantas lah kalau di RI uang segitu mending

Teknologi Grafis

GAMBAR Teknologi Grafis

Grafis atau gambar memiliki peranan penting dalam penyajian informasi, “Gambar mewakili seribu kata” kata pepatah. Istilah gambar (picture) biasa diberikan pada hasil gambar manual seperti lukisan, sedang istilah citra (image) biasa diberikan pada hasil kamera foto. Disamping itu grafis biasa juga dibedakan menjadi dua, yaitu gambar statis atau stilled image dan gambar dinamis animated image.

Digitalisasi gambar dapat diperoleh secara tidak langsung melalui scanner atau secara langsung melalui digital camera. Tampilan gambar digital diukur dengan pixel, misalnya 100 x 150 pixel, atau 200 x 400 pixel. Setiap pixel (singkatan dari picture element) mewakili satu bintik (dot) pada bidang gambar. Ukuran lain adalah jumlah dot dalam satu inchi persegi, atau dot per inch (dpi), berarti menyatakan jumlah pixel dalam luasan gambar 1 x 1 inch persegi. Setiap pixel disimpan dalam storage/memory dalam bentuk bit, dimana jumlah bit/pixel ditentukan oleh kedalaman warna yang di-inginkan. Misalnya jumlah warna yang dinginkan hanya 16 macam, maka warna pixel bisa diwakili oleh 4 bit. Warna asli (true color) memerlukan kode 32 bit per-pixel.

Ketika membeli peralatan digital gambar perlu diperhatikan kemampuan pixel, kedalaman warna, atau jumlah dot per-inch. Misalnya kamera digital diukur dengan berapa megapixel kemampuan rekam-nya per-citra, dengan kata lain kamera 6 megapixel lebih baik dari kamera 3 megapixel. Peralatan scanner biasanya dinilai dengan jumlah dot per-inch (dpi), scanner dengan 10.000 dpi lebih baik dari scanner 6.000 dpi.

Format file gambar/citra sangat beragam, beberapa diantaranya yang populer adalah:

.bmp atau bitmap picture yaitu format yang digunakan oleh Microsoft Windows,.cdr adalah format gambar dari Corel Draw,.gif adalah format gambar ciptaan Compuserve yang membatasi kedalam warna hanya 256 macam atau 8 bit,.jpg adalah format citra ciptaan kelompok Joint Photographic Expert yang merupakan format kompressi gambar.pcx adalah format gambar dari software PaintBrush.png (portable network graphics) format hasil rancangan W3C (World Wide Web Consortium) untuk menggantikan format .gif yang dikomersilkan oleh Compuserve..tiff format gambar yang kualitas-nya cukup bagus dan banyak digunakan untuk foto-foto pada desktop publishing (percetakan).

Berbagai perangkat lunak telah diciptakan untuk pengolahan gambar/citra, antara lain:

• Paint : perangkat lunak gambar dari Microsoft Windows
• Adobe Photoshop : perangkat lunak ciptaan Adobe
• Corel Draw : perangkat lunak Corel yang cukup lengkap utk grafis
• PaintShop
• PrintShop

OLAP dan Data-Mining

Suatu data warehouse hanya bermanfaat apabila berbagai informasi penting dapat dihasilkan, dan untuk menghasilkan informasi penting diperlukan perangkat lunak aplikasi pemroses data. Ada dua sistem perangkat lunak yang biasa digunakan untuk menarik informasi dari data warehouse, yaitu: On Line Analytical Processor(OLAP) dan Data-mining.

Olap adalah perangkat lunak yang melakukan pemrosesan yang memanipulasi dan menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif (multidimensi). Data multidimensi adalah data yang dapat dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut ukuran. Atribut dimensi adalah atribut kualitatif seperti nama barang, warnanya, dan jenisnya, sedang atribut ukuran adalah atribut kuantitatif seperti jumlah barang dan harganya. OLAP dapat digunakan untuk menganalisis data lebih dalam lagi dengan teknik drill-d

Suatu data warehouse hanya bermanfaat apabila berbagai informasi penting dapat dihasilkan, dan untuk menghasilkan informasi penting diperlukan perangkat lunak aplikasi pemroses data. Ada dua sistem perangkat lunak yang biasa digunakan untuk menarik informasi dari data warehouse, yaitu: On Line Analytical Processor(OLAP) dan Data-mining.

Olap adalah perangkat lunak yang melakukan pemrosesan yang memanipulasi dan menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif (multidimensi). Data multidimensi adalah data yang dapat dimodelkan sebagai atribut dimensi dan atribut ukuran. Atribut dimensi adalah atribut kualitatif seperti nama barang, warnanya, dan jenisnya, sedang atribut ukuran adalah atribut kuantitatif seperti jumlah barang dan harganya. OLAP dapat digunakan untuk menganalisis data lebih dalam lagi dengan teknik drill-down, slicing, dan consolidation.

• Drill-down adalah pengolahan data sedemikian rupa sehingga dari data yang ringkas dapat dijabarkan menjadi data yang lebih detil agar dapat diperoleh informasi yang rinci.
• Slicing adalah pengolahan data untuk melihat data dari berbagai sudut pandang, misalnya dengan melihat hubungan penjualan satu macam produk berdasarkan kategorinya, seperti penjualan sirup berdasarkan rasa strawberry, mawar, pisang ambon, dsb.
• Consolidation adalah pengolahan data dengan cara melakukan pengelompokan, misalnya data penjualan pertahun selama 5 tahun berturut-turut, atau menurut triwulan, dan bulanan.

Beberapa perangkat lunak OLAP yang dipasarkan adalah:

• PowerPlay (Cognos Software)
• Metacube (Informix/Stanford Technology Group)
• Express Server (Oracle)
• HighGate (Sybase)

Data-Mining adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi maupun hubungan-hubungan yang terdapat dakam kumpulan basisdata seperti data warehouse. Data mining memanfaatkan berbagai teknik analisis untuk menemukan pola tersebut, antara lain: statistik, logika fuzzi, jaringan syaraf tiruan, algoritma genetika, dan teknologi kecerdasan buatan lainnya.

Sebagai contoh tersedia data penjualan mobil selama beberapa tahun dalam bentukdata warehouse, dengan data-mining ternyata kemudian ditemukan fakta bahwa “kebanyakan pembeli mobil Xenia adalah wanita berusia antara 25 sampai dengan 35 tahun”, oleh sebab itu segmen pasar ini perlu digarap semaksimal mungkin.

Aplikasi data mining dalam bidang perbankan misalnya digunakan untuk mendeteksi pola penyalahgunaan kartu kredit serta tingkat loyalitas nasabah. Pada bidang pemasaran dapat ditemukan pola pembelian para konsumen, serta segmen pasar potensial produk tertentu.

Apabila berbagai basis data selama beberapa tahun selalu dipelihara dan dikumpulkan maka kumpulan berbagai data periodik ini bisa disebut sebagai data warehouse. Kumpulan basis data ini dapat menjadi bahan untuk analisis data dan terutama untuk mendukung pengambilan keputusan, dan pada umumnya tidak digunakan oleh organisasi untuk memproses transaksi. Sistem untuk transaksi data harian biasa disebut sebagai On Line Transaction Processing (OLTP), sebagai perbandingan berikut ini disajikan tabel perbedaan Data Warehouse dan OLTP.

TABEL: Perbandingan antara Data Warehouse dan OLAP

Data Warehouse	OLTP
Lebih cendrung menangani data masa lalu Data disimpan dalam satu macam platform Melayani permintaan insidentil, tak berstruktur, dan bersifat heuristik Mendukung pengambilan keputusan strategis Data diorganisasi menurut subjek, misalnya menurut produk, supplier Ber-orientasi pada analisis Dapat mendukung kelompok manajerial yang berjumlah sedikit	Menangani data masa kini Data bisa saja tersimpan dalam berbagai platform Melayani permintaan yang periodik atau berulang Mendukung pengambilan keputusan operasional (sehari-hari) Data diorganisasi menurut fungsi, misalnya menurut penjualan atau menurut produksi Ber-orientasi pada transaksi Mendukung kelompok kerja operasional, berjumlah banyak

Sumber data dari Data Warehouse adalah data operasional dalam suatu organisasi seperti data pelanggan, data produk, dsb, kemudian ditambah dengan data eksternal misalnya dari Internet seperti data pemasok, dan data komersial lainnya.

Data Warehouse bersifat multidimensional, lebih dari dua dimensi, sementara tabel relasional untuk OLAP hanya berdimensi dua. Sebagai contoh berikut ini adalah tayangan data tiga dimensi dari data pembelian barang selama beberapa tahun.

GAMBAR: Gambaran Data Tiga Dimensi

Berdasarkan susunan data dimensional seperti diatas, analisis data dapat dilakukan misalnya untuk menjawab pertanyaan : “Berapa jumlah barang-1 yang disalurkan oleh pemasok-2 antara tahun (n-3) sampai dengan tahun (n-1)?”. Persoalan utama yang mungkin dihadapi adalah volume data warehouse tentu sangat besar sehingga diperlukan teknologi pemrosesan paralel seperti Symmetric Multi Processor (SMP) atau Massively Parallel Processor(MPP).

Data Warehouse dapat dibangun menggunakan program aplikasi yang dirancang sendiri, tetapi tersedia beberapa perangkat lunak yang dipasarkan khusus untuk membangun data warehouse pada suatu organisasi, antara lain:

• SourcePoint (Software AG)
• HP Intelligent Warehouse (Hewlett Packard)
• FlowMark (IBM)

Laudon dan Laudon (1998) dalam bukunya menuliskan beberapa langkah untuk membangun data warehouse organisasi, yaitu:

1. Menentukan misi dan sasaran bisnis yang akan dicapai dengan membangun data warehouse.
2. Melakukan identifikasi komponen data yang diperlukan dari basisdata operasional untuk membangun data warehouse.
3. Merancang struktur basis data untuk data warehouse.
4. Membangun kebijakan dalam mengarsipkan data lama sehingga ruang penyimpanan bisa diatur sedemikian rupa agar eksekusi program analisa data tidak terlalu lamban.
5. Mentransfer data operasional secara periodik ke dalam basis data warehouse.

Selain data warehouse dikenal pula istilah data mart yang tidak merupakan bagian dari data warehouse untuk melayani kebutuhan organisasi dalam lingkup yang lebih sempit, misalnya kebutuhan bagian atau departemen tertentu dalam organisasi. Perbedaan antara data warehouse dan data mart antara lain:

• Data mart difokuskan untuk keperluan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau suatu fungsi bisnis.
• Data mart biasanya mengandung data operasional yang tidak terlalu rinci seperti pada data warehouse.
• Data mart umumnya mengandung informasi yang lebih sedikit dibanding dengan data warehouse.

Beberapa contoh produk data mart adalah sebagai berikut:

• SmartMart (IBM)
• Visual Warehouse (IBM)
• PowerMart (Informatica)

Apabila berbagai basis data selama beberapa tahun selalu dipelihara dan dikumpulkan maka kumpulan berbagai data periodik ini bisa disebut sebagai data warehouse. Kumpulan basis data ini dapat menjadi bahan untuk analisis data dan terutama untuk mendukung pengambilan keputusan, dan pada umumnya tidak digunakan oleh organisasi untuk memproses transaksi. Sistem untuk transaksi data harian biasa disebut sebagai On Line Transaction Processing (OLTP), sebagai perbandingan berikut ini disajikan tabel perbedaan Data Warehouse dan OLTP.

TABEL: Perbandingan antara Data Warehouse dan OLAP

Data Warehouse	OLTP
Lebih cendrung menangani data masa lalu Data disimpan dalam satu macam platform Melayani permintaan insidentil, tak berstruktur, dan bersifat heuristik Mendukung pengambilan keputusan strategis Data diorganisasi menurut subjek, misalnya menurut produk, supplier Ber-orientasi pada analisis Dapat mendukung kelompok manajerial yang berjumlah sedikit	Menangani data masa kini Data bisa saja tersimpan dalam berbagai platform Melayani permintaan yang periodik atau berulang Mendukung pengambilan keputusan operasional (sehari-hari) Data diorganisasi menurut fungsi, misalnya menurut penjualan atau menurut produksi Ber-orientasi pada transaksi Mendukung kelompok kerja operasional, berjumlah banyak

Sumber data dari Data Warehouse adalah data operasional dalam suatu organisasi seperti data pelanggan, data produk, dsb, kemudian ditambah dengan data eksternal misalnya dari Internet seperti data pemasok, dan data komersial lainnya.

Data Warehouse bersifat multidimensional, lebih dari dua dimensi, sementara tabel relasional untuk OLAP hanya berdimensi dua. Sebagai contoh berikut ini adalah tayangan data tiga dimensi dari data pembelian barang selama beberapa tahun.

GAMBAR: Gambaran Data Tiga Dimensi

Berdasarkan susunan data dimensional seperti diatas, analisis data dapat dilakukan misalnya untuk menjawab pertanyaan : “Berapa jumlah barang-1 yang disalurkan oleh pemasok-2 antara tahun (n-3) sampai dengan tahun (n-1)?”. Persoalan utama yang mungkin dihadapi adalah volume data warehouse tentu sangat besar sehingga diperlukan teknologi pemrosesan paralel seperti Symmetric Multi Processor (SMP) atau Massively Parallel Processor(MPP).

Data Warehouse dapat dibangun menggunakan program aplikasi yang dirancang sendiri, tetapi tersedia beberapa perangkat lunak yang dipasarkan khusus untuk membangun data warehouse pada suatu organisasi, antara lain:

• SourcePoint (Software AG)
• HP Intelligent Warehouse (Hewlett Packard)
• FlowMark (IBM)

Laudon dan Laudon (1998) dalam bukunya menuliskan beberapa langkah untuk membangun data warehouse organisasi, yaitu:

1. Menentukan misi dan sasaran bisnis yang akan dicapai dengan membangun data warehouse.
2. Melakukan identifikasi komponen data yang diperlukan dari basisdata operasional untuk membangun data warehouse.
3. Merancang struktur basis data untuk data warehouse.
4. Membangun kebijakan dalam mengarsipkan data lama sehingga ruang penyimpanan bisa diatur sedemikian rupa agar eksekusi program analisa data tidak terlalu lamban.
5. Mentransfer data operasional secara periodik ke dalam basis data warehouse.

Selain data warehouse dikenal pula istilah data mart yang tidak merupakan bagian dari data warehouse untuk melayani kebutuhan organisasi dalam lingkup yang lebih sempit, misalnya kebutuhan bagian atau departemen tertentu dalam organisasi. Perbedaan antara data warehouse dan data mart antara lain:

• Data mart difokuskan untuk keperluan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau suatu fungsi bisnis.
• Data mart biasanya mengandung data operasional yang tidak terlalu rinci seperti pada data warehouse.
• Data mart umumnya mengandung informasi yang lebih sedikit dibanding dengan data warehouse.

Beberapa contoh produk data mart adalah sebagai berikut:

• SmartMart (IBM)
• Visual Warehouse (IBM)
• PowerMart (Informatica)