Home / All posts

Bagaimana Cara Menghitung Subnetting

Posted by Erixon Wednesday, May 17, 2017 0 comments
Kali ini saatnya untuk berbagi artikel pembelajaran mengenai teknik penghitungan subnetting. Penghitungan subnetting bisa dilakukan dengan dua cara, cara binary yang relatif lambat dan cara khusus yang lebih cepat. Pada hakekatnya semua pertanyaan tentang subnetting akan berkisar di empat masalah: Jumlah Subnet, Jumlah Host per Subnet, Blok Subnet, dan Alamat Host- Broadcast.



Penulisan IP address umumnya adalah dengan 192.168.1.2. Namun adakalanya ditulis dengan 192.168.1.2/24, apa ini artinya? Artinya bahwa IP address 192.168.1.2 dengan subnet mask 255.255.255.0. Lho kok bisa seperti itu? Ya, /24 diambil dari penghitungan bahwa 24 bit subnet mask diselubung dengan binari 1. Atau dengan kata lain, subnet masknya adalah: 11111111.11111111.11111111.00000000 (255.255.255.0). Konsep ini yang disebut dengan CIDR (Classless Inter-Domain Routing) yang diperkenalkan pertama kali tahun 1992 oleh IEFT.

Pertanyaan berikutnya adalah Subnet Mask berapa saja yang bisa digunakan untuk melakukan subnetting? Ini terjawab dengan tabel di bawah:


Subnet Mask
Nilai CIDR
255.128.0.0
/9
255.192.0.0
/10
255.224.0.0
/11
255.240.0.0
/12
255.248.0.0
/13
255.252.0.0
/14
255.254.0.0
/15
255.255.0.0
/16
255.255.128.0
/17
255.255.192.0
/18
255.255.224.0
/19
Subnet Mask
Nilai CIDR
255.255.240.0
/20
255.255.248.0
/21
255.255.252.0
/22
255.255.254.0
/23
255.255.255.0
/24
255.255.255.128
/25
255.255.255.192
/26
255.255.255.224
/27
255.255.255.240
/28
255.255.255.248
/29
255.255.255.252
/30



SUBNETTING PADA IP ADDRESS CLASS C
Ok, sekarang mari kita langsung latihan saja. Subnetting seperti apa yang terjadi dengan sebuah NETWORK ADDRESS 192.168.1.0/26 ?
Analisa: 192.168.1.0 berarti kelas C dengan Subnet Mask /26 berarti 11111111.11111111.11111111.11000000 (255.255.255.192).
Penghitungan: Seperti sudah saya sebutkan sebelumnya semua pertanyaan tentang subnetting akan berpusat di 4 hal, jumlah subnet, jumlah host per subnet, blok subnet, alamat host dan broadcast yang valid. Jadi kita selesaikan dengan urutan seperti itu: 
  • Jumlah Subnet = 2x, dimana x adalah banyaknya binari 1 pada oktet terakhir subnet mask (2 oktet terakhir untuk kelas B, dan 3 oktet terakhir untuk kelas A). Jadi Jumlah Subnet adalah 22 = 4 subnet
  • Jumlah Host per Subnet = 2y – 2, dimana y adalah adalah kebalikan dari x yaitu banyaknya binari 0 pada oktet terakhir subnet. Jadi jumlah host per subnet adalah 26 – 2 = 62 host
  • Blok Subnet = 256 – 192 (nilai oktet terakhir subnet mask) = 64. Subnet berikutnya adalah 64 + 64 = 128, dan 128+64=192. Jadi subnet lengkapnya adalah 0, 64, 128, 192.
Bagaimana dengan alamat host dan broadcast yang valid? Kita langsung buat tabelnya. Sebagai catatan, host pertama adalah 1 angka setelah subnet, dan broadcast adalah 1 angka sebelum subnet berikutnya.

Subnet
192.168.1.0
192.168.1.64
192.168.1.128
192.168.1.192
Host Pertama
192.168.1.1
192.168.1.65
192.168.1.129
192.168.1.193
Host Terakhir
192.168.1.62
192.168.1.126
192.168.1.190
192.168.1.254
Broadcast
192.168.1.63
192.168.1.127
192.168.1.191
192.168.1.255


Kita sudah selesaikan subnetting untuk IP address Class C. Dan kita bisa melanjutkan lagi untuk subnet mask yang lain, dengan konsep dan teknik yang sama. Subnet mask yang bisa digunakan untuk subnetting class C adalah seperti di bawah. Silakan anda coba menghitung seperti cara diatas untuk subnetmask lainnya.


Subnet Mask
Nilai CIDR
255.255.255.128
/25
255.255.255.192
/26
255.255.255.224
/27
255.255.255.240
/28
255.255.255.248
/29
255.255.255.252
/30

SUBNETTING PADA IP ADDRESS CLASS B

Berikutnya kita akan mencoba melakukan subnetting untuk IP address class B. Pertama, subnet mask yang bisa digunakan untuk subnetting class B adalah seperti dibawah. Sengaja saya pisahkan jadi dua, blok sebelah kiri dan kanan karena masing-masing berbeda teknik terutama untuk oktet yang “dimainkan” berdasarkan blok subnetnya. CIDR /17 sampai /24 caranya sama persis dengan subnetting Class C, hanya blok subnetnya kita masukkan langsung ke oktet ketiga, bukan seperti Class C yang “dimainkan” di oktet keempat. Sedangkan CIDR /25 sampai /30 (kelipatan) blok subnet kita “mainkan” di oktet keempat, tapi setelah selesai oktet ketiga berjalan maju (coeunter) dari 0, 1, 2, 3, dst.

Subnet Mask
Nilai CIDR
255.255.128.0
/17
255.255.192.0
/18
255.255.224.0
/19
255.255.240.0
/20
255.255.248.0
/21
255.255.252.0
/22
255.255.254.0
/23
255.255.255.0
/24
Subnet Mask
Nilai CIDR
255.255.255.128
/25
255.255.255.192
/26
255.255.255.224
/27
255.255.255.240
/28
255.255.255.248
/29
255.255.255.252
/30
  
 Ok, kita coba dua soal untuk kedua teknik subnetting untuk Class B. Kita mulai dari yang menggunakan subnetmask dengan CIDR /17 sampai /24. Contoh network address 172.16.0.0/18.

Analisa: 172.16.0.0 berarti kelas B, dengan Subnet Mask /18 berarti 11111111.11111111.11000000.00000000 (255.255.192.0).

Penghitungan:
  •     Jumlah Subnet =  2x, dimana x adalah banyaknya binari 1 pada 2 oktet terakhir. Jadi Jumlah Subnet adalah 22 = 4 subnet
  •     Jumlah Host per Subnet = 2y – 2, dimana y adalah adalah kebalikan dari x yaitu banyaknya binari 0 pada 2 oktet terakhir. Jadi jumlah host per subnet adalah 214 – 2 = 16.382 host
  •     Blok Subnet = 256 – 192 = 64. Subnet berikutnya adalah 64 + 64 = 128, dan 128+64=192. Jadi subnet lengkapnya adalah 0, 64, 128, 192.
  •     Alamat host dan broadcast yang valid?


Subnet
172.16.0.0
172.16.64.0
172.16.128.0
172.16.192.0
Host Pertama
172.16.0.1
172.16.64.1
172.16.128.1
172.16.192.1
Host Terakhir
172.16.63.254
172.16.127.254
172.16.191.254
172.16.255.254
Broadcast
172.16.63.255
172.16.127.255
172.16.191.255
172.16..255.255


Berikutnya kita coba satu lagi untuk Class B khususnya untuk yang menggunakan subnetmask CIDR /25 sampai /30. Contoh network address 172.16.0.0/25.

Analisa: 172.16.0.0 berarti kelas B, dengan Subnet Mask /25 berarti 11111111.11111111.11111111.10000000 (255.255.255.128).

Penghitungan:

  1.     Jumlah Subnet = 29 = 512 subnet
  2.     Jumlah Host per Subnet = 27 – 2 = 126 host
  3.     Blok Subnet = 256 – 128 = 128. Jadi lengkapnya adalah (0, 128)
  4.     Alamat host dan broadcast yang valid?
Subnet
172.16.0.0
172.16.0.128
172.16.1.0
…
172.16.255.128
Host Pertama
172.16.0.1
172.16.0.129
172.16.1.1
…
172.16.255.129
Host Terakhir
172.16.0.126
172.16.0.254
172.16.1.126
…
172.16.255.254
Broadcast
172.16.0.127
172.16.0.255
172.16.1.127
…
172.16.255.255


Jika Anda masih bingung juga? Ok sebelum masuk ke Class A, coba ulangi lagi dari Class C, dan baca pelan-pelan.



SUBNETTING PADA IP ADDRESS CLASS A
Kalau sudah mantab dan paham, kita lanjut ke Class A. Konsepnya semua sama saja. Perbedaannya adalah di OKTET mana kita mainkan blok subnet. Kalau Class C di oktet ke 4 (terakhir), kelas B di Oktet 3 dan 4 (2 oktet terakhir), kalau Class A di oktet 2, 3 dan 4 (3 oktet terakhir). Kemudian subnet mask yang bisa digunakan untuk subnetting class A adalah semua subnet mask dari CIDR /8 sampai /30.
Kita coba latihan untuk network address 10.0.0.0/16.
Analisa: 10.0.0.0 berarti kelas A, dengan Subnet Mask /16 berarti 11111111.11111111.00000000.00000000 (255.255.0.0).
Penghitungan:
  1. Jumlah Subnet = 28 = 256 subnet
  2. Jumlah Host per Subnet = 216 – 2 = 65534 host
  3. Blok Subnet = 256 – 255 = 1. Jadi subnet lengkapnya: 0,1,2,3,4, etc.
  4. Alamat host dan broadcast yang valid?
Subnet
10.0.0.0
10.1.0.0
…
10.254.0.0
10.255.0.0
Host Pertama
10.0.0.1
10.1.0.1
…
10.254.0.1
10.255.0.1
Host Terakhir
10.0.255.254
10.1.255.254
…
10.254.255.254
10.255.255.254
Broadcast
10.0.255.255
10.1.255.255
…
10.254.255.255
10.255.255.255

Mudah-mudahan sudah setelah anda membaca paragraf terakhir ini, anda sudah memahami penghitungan subnetting dengan baik. Kalaupun belum paham juga, anda ulangi terus artikel ini pelan-pelan dari atas. Untuk teknik hapalan subnetting yang lebih cepat, tunggu di artikel berikutnya 
Catatan: Semua penghitungan subnet diatas berasumsikan bahwa IP Subnet-Zeroes (dan IP Subnet-Ones) dihitung secara default. Buku versi terbaru Todd Lamle dan juga CCNA setelah 2005 sudah mengakomodasi masalah IP Subnet-Zeroes (dan IP Subnet-Ones) ini. CCNA pre-2005 tidak memasukkannya secara default (meskipun di kenyataan kita bisa mengaktifkannya dengan command ip subnet-zeroes), sehingga mungkin dalam beberapa buku tentang CCNA serta soal-soal test CNAP, anda masih menemukan rumus penghitungan Jumlah Subnet = 2x – 2. 
Selamat belajar, semoga bermanfaat.


Baca Selengkapnya ....
Categories:

Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Posted by Erixon Friday, April 28, 2017 1 comments
 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty, hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis.


1.   Sekilas Tentang AHP

Pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. Peralatan Utama AHP adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Keberadaan hirarki memungkinkan dipecahnya masalah kompleks atau tidak terstruktur dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya menjadi suatu bentuk hirarki.
AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan. Salah satunya adalah dapat digambarkan secara grafis sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan.


2.   Prinsip Dasar AHP

Dalam menyelesaikan permasalahan dengan metode AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya :
1.        Membuat Hirarki

Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahkannya menjadi elemen-elemen pendukung, menyusun elemen secara hirarki dan menggabungkannya atau mensitesiskannya.

Gambar 1. Contoh Struktur Hirarki dalam AHP
Sumber : Kusrini, “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”,2007.
2.       Kriteria dan alternative dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1998), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan defenisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty bisa diukur menggunakan table analisis seperti ditunjukkan pada tabel 3.1.

 Tabel 1. Skala Perbandingan Pasangan

Intensitas Kepentingan
Keterangan
1
Kedua elemen sama pentingnya
3
Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya
5
Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya
7
Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya
9
Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya
2,4,6,8
Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan
 Sumber : Kusrini, 2007, 134.

3.        Synthesis of Priority (Menentukan Prioritas)
Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relative dari seluruh alternative criteria bisa disesuaikan dengan  judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot dan prioritas  dihitung dengan mamanipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika.

4.        Logical Consistency (Konsistensi Logis)
Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relavansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kreteria tertentu.

AHP didasarkan atas 3 prinsip dasar yaitu :
1.        Dekomposisi
Dengan prinsip ini struktur masalah yang kompleks dibagi menjadi bagian-bagian secara hirarki. Tujuan didefenisikan dari yang umum sampai yang khusus. Dalam bentuk yang paling sedehana struktur akan dibandingkan tujuan, criteria dan level alternative. Tiap himpunan alternative mungkin akan dibagi lebih jauh menjadi tingkatan yang lebih detail, mencakup lebih banyak criteria yang lain. Level paling atas dari hirarki merupakan tujuan yang terdiri atas satu elemen. Level berikutnya mungkin mengandung beberapa elemen, dimana elemen-elemen tersebut bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hamper sama dan tidak memiliki perbedaan yang terlalu mencolok. Jika perbedaan terlalu besar harus dibuatkan level yang baru.

2.        Perbandingan Penilaian/Pertimbangan (comparative judgement)
Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan berpasangan  dari semua elemen yang ada dengan tujuan menghasilkan skala kepentingan relative dari elemen. Penilaian menghasilkan skala penilaian yang berupa angka. Perbandingan berpasangan  dalam bentuk matriks jika dikombinasikan akan menghasilkan prioritas.

3.        Sintesa Prioritas
Sintesa prioritas dilakukan dengan mengalihkan prioritas lokal dengan prioritas dari kriteria bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya ke tiap elemen dalam level yang dipengaruhi criteria. Hasilnya berupa gabungan atau dikenal dengan prioritas global yang kemudian digunakan untuk memboboti prioritas local dari elemen di level terendah sesuai dengan kriterianya.


3.   Kelebihan dan Kekurangan dalam Metode AHP

Adapun kelebihan dan kekuranagan dari Metode AHP yaitu :
1.        Kelebihan
a.   Struktur yang berhirarki sebagai konsekuensi dari criteria yang dipilih sampai pada sub-sub 
    criteria yang paling dalam.
b.    Memperhitungkan validitas sampai batas toleransi inkonsentrasi sebagai criteria dan alternative
     yang dipilih oleh para pengambil keputusan.
c.     Memperhitungkan daya tahan atau ketahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan
Metode “pairwise comparison” AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang diteliti multi obyek dan multikriterian yang berdasar pada perbandingan preferensi dari tiap elemen dalam hirarki. Jadi model ini merupakan model yang komperehensif. Pembuat keputusan menentukan pilihan atas pasangan  perbandingan yang sederhana, membanguan semua prioritas untuk urutan alternative. “Pairwise Comparison” AHP menggunakan data yang ada bersifat kualitatif berdasarkan pada persepsi, pengalaman, intusi sehingga dirasakan dan diamati, namun kelengkapan data numeric tidak menunjang untuk memodelkan secara kuantitatif.

2.        Kelemahan
a.        Ketergantungan model AHP pada input utamanya.
Input utama inin berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.
b.      Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistic sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk.


4   Tahapan Dalam Metode AHP

Langkah-langkah dan proses Analisis Hirarki Proses (AHP) adalah sebagai berikut :
  1. Mendefenisikan permasalahan dan penentuan tujuan. Jika AHP digunakan untuk memilih alternative atau menyusun prioritas alternative, pada tahap ini dilakukan pengembangan alternatif.
  2.  Menyusun masalah ke dalam hirarki sehingga permasalah yang kompleks dapat ditinjau dari sisi yang detail dan terukur.
  3. Penyusunan prioritas untuk tiap elemen masalah pada hirarki. Proses ini menghasilkan bobot atau kontribusi elemen terhadap pencapaian tujuan sehingga elemen dengan bobot tertinggi memiliki prioritas penanganan. Prioritas dihasilkan dari suatu matriks perbandingan berpasangan antara seluruh elemen pada tingkat hirarki yang sama.
  4. Melakukan pengujian konsistensi terhadap perbandingan antar elemen yang didapatkan pada tiap tingkat hirarki.

Sedangkan langkah-langkah “pairwise comparisons” AHP adalah:
  1. Pengambilan data dari obyek yang diteliti.
  2. Menghitung data dari bobot perbandingan berpasangan responden dengan metode “pairwise comparisons” AHP berdasar hasil kuisioner.
  3. Menghitung rata-rata rasio konsistensi dari masing-masing responden.
  4.  Pengolahan dengan metode “pairwise comparisons” AHP.
  5. Setelah dilakukan pengolahan tersebut, maka dapat disimpulkan adanya konsistensi dengan baik, bila tidak ada konsisten maka diulangi lagi dengan pengambilan data seperti semula, namun bila sebaliknya maka digolongkan data terbobot yang selanjutnya dapat dicari nilai beta (β).





Baca Selengkapnya ....
Categories: , ,

Teori Sistem Pendukung Keputusan

Posted by Erixon 0 comments
Sistem Pendukung Keputusan

Pada awal tahun 1970-an, Scott Morton pertama kali mengartikulasikan konsep penting Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Ia Mendefenisikan SPK sebagai “sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur” (Gory dan Scott Morton, 1971).
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan memanipulasi data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan  dalam situasi yang semi terstruktural dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.(Sylvia Hartati Saragih ; 2013 : 83).
Menurut G.Antony Gorry dan Michael S.Scott Morton  tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah untuk menciptakan kerangka kerja guna mengarahkan aplikasi komputer kepada pengambilan keputusan manajemen. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. (Dita Monita ; 2013 : 30).
Decision Support Systems (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktu, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Alter, 2002). Sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).
Defenisi klasik lainnya untuk SPK, diajukan oleh Keen dan Scott Morton (1978), yaitu: Sistem Pendukung keputusan dengan kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. DSS adalah sistem pendukung keputusan berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajamen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur.
DSS digunakan oleh beberapa orang sebagai suatu istilah khusus. DSS biasanya digunakan untuk menggambarkan semua sistem terkomputerisasi yang mendukung pengambilan keputusan pada suatu organisasi. Organisasi bisa saja memiliki suatu sistem manajemen pengetahuan untuk memandu seluruh personelnya dalam memecahkan masalah, seperti pemasaran, keuangan, dan akuntansi, sistem manajemen rantai persediaan untuk produksi dan beberapa sistem pakar untuk membuat diagnosis dan help desk perbaikan (Turban, Aronson, Liang, 2005).
DSS bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. DSS merupakan implementasi teori-teori pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan manegement science, hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan iterasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, atau optimum), saat ini computer PC telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat.
Sprague dan Watson mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama yaitu (Sprague et al., 1993) :
1.        Sistem yang berbasis komputer. 
2.        Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan.
3.        Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual 
4.        Melalui cara simulasi yang interaktif 
Dimana data dan model analisis sebaai komponen utama.
1.   Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Secara umum Sistem Pendukung Keputusan dibangun oleh tiga komponen besar yaitu database management, Model Base dan Software System/User Interface. Komponen SPK tersebut dapat digambarkan seperti gambar di bawah ini.
Gambar 1.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sumber : http://www.kajianpustaka.com/2013/09/sistem-pendukung-keputusan-spk.html

1.        Database Management
Merupakan subsistem data yang terorganisasi dalam suatu basis data. Data yang merupakan suatu sistem pendukung keputusan dapat berasal dari luar maupun dalam lingkungan. Untuk keperluan SPK, diperlukan data yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui simulasi.
2.        Model Base
Merupakan suatu model yang merepresentasikan permasalahan kedalam format kuantitatif (model matematika sebagai contohnya) sebagai dasar simulasi atau pengambilan keputusan, termasuk didalamnya tujuan dari permaslahan (objektif), komponen-komponen terkait, batasan-batasan yang ada (constraints), dan hal-hal terkait lainnya. Model Base memungkinkan pengambil keputusan menganalisa secara utuh dengan mengembangkan dan membandingkan solusi alternatif.
3.        User Interface/ Pengelolaan Dialog
Terkadang disebut sebagai subsistem dialog, merupakan penggabungan antara dua komponen sebelumnya yaitu Database Management dan Model Base yang disatukan dalam komponen ketiga (user interface), setelah sebelumnya dipresentasikan dalam bentuk model yang dimengerti computer. User Interface menampilkan keluaran sistem bagi pemakai dan menerima masukan dari pemakai kedalam Sistem Pendukung Keputusan.


2.   Manfaat Sistem Pendukung Keputusan

SPK dapat memberikan berbagai manfaat dan keuntungan. Manfaat yang dapat diambil dari SPK adalah :
1.  SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data / informasi bagi pemakainya. 
2.      SPK membantu pengambil keputusan untuk memecahkan masalah terutama barbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur. 
3.       SPK dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan. 
4.  Walaupun suatu SPK mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun dia dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya, karena mampu menyajikan berbagai alternatif pemecahan.



Baca Selengkapnya ....
Categories: ,

Subnetting : Pengertian dan Tujuan

Posted by Erixon Thursday, April 27, 2017 0 comments
Subnetting adalah teknik memecah suatu jaringan besar menjadi jaringan yang lebih kecil dengan cara mengorbankan bit Host ID pada subnet mask untuk dijadikan Network ID baru. Subnetting hanya dapat dilakukan pada IP addres kelas A, IP Address kelas B dan IP Address kelas C. Dengan subnetting akan menciptakan beberapa network tambahan, tetapi mengurangi jumlah maksimum host yang ada dalam tiap network tersebut.



Alasan Melakukan Subnetting

Dua alasan utama melakukan subnetting:
  1. Mengalokasikan IP address yang terbatas supaya lebih efisien. Jika internet terbatas oleh alamat-alamat di kelas A, B, dan C, tiap network akan memliki 254, 65.000, atau 16 juta IP address untuk host devicenya. Walaupun terdapat banyak network dengan jumlah host lebih dari 254, namun hanya sedikit network (kalau tidak mau dibilang ada) yang memiliki host sebanyak 65.000 atau 16 juta. Dan network yang memiliki lebih dari 254 device akan membutuhkan alokasi kelas B dan mungkin akan menghamburkan percuma sekitar 10 ribuan IP address.
  2. Alasan kedua adalah, walaupun sebuah organisasi memiliki ribuan host device, mengoperasikan semua device tersebut di dalam network ID yang sama akan memperlambat network. Cara TCP/IP bekerja mengatur agar semua komputer dengan network ID yang sama harus berada di physical network yang sama juga. Physical network memiliki domain broadcast yang sama, yang berarti sebuah medium network harus membawa semua traffic untuk network. Karena alasan kinerja, network biasanya disegmentasikan ke dalam domain broadcast yang lebih kecil – bahkan lebih kecil – dari Class C address.



Tujuan Subnetting

Tujuan dari subnetting adalah sebagai berikut:
  1. Untuk mengefisienkan pengalamatan (misal untuk jaringan yang hanya mempunyai 10 host, kalau kita menggunakan kelas C saja terdapat 254 – 10 =244 alamat yang tidak terpakai).
  2. Membagi satu kelas netwok atas sejumlah subnetwork dengan arti membagi suatu kelas jaringan menjadi bagian-bagian yang lebih kecil.
  3. Menempatkan suatu host, apakah berada dalam satu jaringan atau tidak.
  4. Untuk mengatasi masalah perbedaaan hardware dengan topologi fisik jaringan.
  5. Untuk mengefisienkan alokasi IP Address dalam sebuah jaringan supaya bisa memaksimalkan penggunaan IP Address
  6. Mengatasi masalah perbedaan hardware dan media fisik yang digunakan daam suatu network, karena Router IP hanya dapat mengintegrasikan berbagai network dengan media fisik yang berbeda jika setiap network memiliki address network yang unik.
  7. Meningkatkan security dan mengurangi terjadinya kongesti akibat terlalu banyaknya host dalam suatu network.
Sumber : Disini

Baca Selengkapnya ....
Categories:

Program Sederhana Pascal Penjualan Tiket Perjalanan

Posted by Erixon 0 comments
Salam Sobat Blogger, kali ini admin ingin membagikan artikel yang diperoleh dari tugas di kampus. Sembari berbagi, dan belajar. Mana tahu ada para sobat blogger yang mengalami situasi soal seperti ini. 
silahkan di coba.. terima kasih



uses crt;
var
nama,kelas,tujuan,bonus,hadiah:string;
npm:integer;
harga,jumlah,total:longint;

begin
clrscr;
writeln ('PENJUALAN TIKET PT.ABC');
writeln ('============================');
write   ('Masukkan NPM Anda [16110444]:');readln(npm);
if npm = 16110444 then
begin
   nama:='Hendy Hermawan';
end;
writeln('Nama Anda:', nama);
write('Tujuan anda [Jakarta/Bandung/Semarang]:'); readln(tujuan);
write('Kelas [ekonomi/eksekutif]:');readln(kelas);
if      (tujuan = 'Jakarta') or (tujuan='jakarta')    then
begin
if (kelas  = 'ekonomi')   or (kelas ='Ekonomi')   then hadiah:='tidak ada';     harga := 600000  ;
if (kelas  = 'eksekutif') or (kelas='Eksekutif')  then hadiah:='Aqua';          harga := 750000  ;
end
else if (tujuan = 'Bandung') or (tujuan ='bandung')   then
begin
if (kelas  = 'ekonomi')   or (kelas='Ekonomi')   then hadiah:='tidak ada';       harga := 700000 ;
if (kelas  = 'eksekutif') or (kelas='Eksekutif') then hadiah:='tidak ada';       harga := 850000 ;
end
else if (tujuan = 'Semarang') or (tujuan='semarang')  then
begin
if (kelas  = 'ekonomi')   or (kelas ='Ekonomi')   then hadiah :='tidak ada';     harga := 800000 ;
if (kelas  = 'eksekutif') or (kelas ='Eksekutif') then hadiah :='Roti dan Aqua'; harga := 900000 ;
end;
writeln('Bonus Perjalan:',hadiah);
writeln('Harga Tiket:',harga);
write('Masukkan Jumlah:');readln(jumlah);
if jumlah > 3 then bonus := 'Roti Amanda' else
if jumlah <= 3 then bonus := 'Tidak Ada, Hahaha';
writeln('=======================================');
total:=jumlah*harga;
writeln('Total Biaya:',total);
writeln('=======================================');
writeln('Bonus Pembelian Tiket:',bonus);
writeln('=======================================');
readln;
end.

Nah, silahkan sobat jalankan dengan CTRL+F9 atau di run kan pada program pascal sobat.
Hasil eksekusi


Program Pascal Penjualan Tiket Sederhana


Baca Selengkapnya ....
Categories: , ,

Copyright © TEKINFOTIKA all right reserved. Powered by Blogger .
Trik SEO Terbaru support Online Shop Baju Wanita ||Digital Areas - Original design by Bamz

Powered by Blogger.