EXHAUSTIVE SEARCH

Exhaustive search adalah

n  teknik pencarian solusi secara solusi brute force untuk masalah yang melibatkan pencarian elemen dengan sifat khusus;

n  biasanya di antara objek-objek kombinatorik seperti permutasi, kombinasi, atau himpunan bagian dari sebuah himpunan.

Langkah-langkah metode exhaustive search:

  1. Enumerasi (list) setiap solusi yang mungkin dengan cara yang sistematis.
  2. Evaluasi setiap kemungkinan solusi satu per satu, mungkin saja beberapa kemungkinan solusi yang tidak layak dikeluarkan, dan simpan solusi terbaik yang ditemukan sampai sejauh ini (the best solusi found so far).
  1. Bila pencarian berakhir, umumkan solusi terbaik (the winner)

Meskipun algoritma exhaustive secara teoritis menghasilkan solusi, namun waktu atau sumberdaya yang dibutuhkan dalam pencarian solusinya sangat besar.

CONTOH 1:

1.  Travelling Salesperson Problem  (TSP)

n  Persoalan: Diberikan n buah kota serta diketahui jarak antara setiap kota satu sama lain. Temukan perjalanan (tour) terpendek yang melalui setiap kota lainnya hanya sekali dan kembali lagi ke kota asal keberangkatan.

n  Persoalan TSP tidak lain adalah menemukan sirkuit Hamilton dengan bobot minimum.

Algoritma exhaustive search untuk persoalan TSP:

  1. Enumerasikan (list) semua sirkuit Hamilton dari graf lengkap dengan n buah simpul.
  1. Hitung (evaluasi) bobot setiap sirkuit Hamilton yang ditemukan pada langkah 1.
  1. Pilih sirkuit Hamilton yang mempunyai bobot terkecil.

TSP dengan n = 4, simpul awal = a

 

 

 

 

 

Rute perjalananan terpendek adalah

a®c®b®d®a

a®d®b®c®a

dengan bobot = 32.

n  Untuk n buah simpul semua rute perjalanan yang mungkin dibangkitkan dengan permutasi dari n – 1 buah simpul.

n  Permutasi dari n – 1 buah simpul adalah

(n – 1)!

n  Pada contoh di atas, untuk n = 6 akan terdapat

(4 – 1)! = 3! = 6

buah rute perjalanan.

n  Jika diselesaikan dengan metode exhaustive search, maka kita harus mengenumerasi sebanyak (n – 1)! buah sirkuit  Hamilton, menghitung setiap bobotnya, dan memilih sirkuit Hamilton dengan bobot terkecil.

n  Kompleksitas waktu algoritma exhaustive search untuk persoalan TSP sebanding dengan (n – 1)! dikali dengan waktu untuk menghitung bobot setiap sirkuit Hamilton.

n  Menghitung bobot setiap sirkuit Hamilton membutuhkan waktu O(n), sehingga kompleksitas waktu algoritma exhaustive search untuk persoalan TSP adalah O(n × n!).

Perbaikan: setengah dari rute perjalanan adalah hasil pencerminan dari setengah rute yang lain, yakni dengan mengubah arah rute perjalanan

1 dan 6

2 dan 4

3 dan 5

n  maka dapat dihilangkan setengah dari jumlah permutasi (dari 6 menjadi 3).

n  Ketiga buah sirkuit Hamilton yang dihasilkan adalah seperti gambar di bawah ini:

 

 

 

n  Dengan demikian, untuk graf dengan n buah simpul, kita hanya perlu mengevaluasi sirkuit Hamilton sebanyak

(n – 1)!/2 buah.

n  Untuk ukuran  masukan yang besar, algoritma exhaustive search menjadi sangat tidak mangkus.

n  Pada persoalan TSP misalnya, untuk jumlah simpul n = 20 akan terdapat (19!)/2 = 6 ´ 1016 sirkuit Hamilton yang harus dievaluasi satu per satu.

n  Sayangnya, untuk persoalan TSP tidak ada algoritma lain yang lebih baik daripada algoritma exhaustive search.

n  Jika anda dapat menemukan algoritma yang mangkus untuk TSP, anda akan menjadi terkenal dan kaya! Algoritma yang mangkus selalu mempunyai kompleksitas waktu dalam orde polinomial.

CONTOH 2:

  1/0 Knapsack

Persoalan: Diberikan n buah objek dan sebuah knapsack dengan kapasitas bobot K. Setiap objek  memiliki properti bobot (weigth) wi dan keuntungan(profit) pi.

Bagaimana memilih memilih objek-objek yang dimasukkan ke dalam knapsack sedemikian sehingga memaksimumkan keuntungan. Total bobot objek yang dimasukkan ke dalam knapsack tidak boleh melebihi kapasitas knapsack.

n  Persoalan 0/1 Knapsack dapat kita pandang sebagai mencari himpunan bagian (subset) dari keseluruhan objek yang muat ke dalam knapsack dan memberikan total keuntungan terbesar.

n  Solusi persoalan dinyatakan sebagai vektor n-tupel:

                    X = {x1, x2, …, xn}

                                xi = 1 jika objek ke-i dimasukkan ke

dalam knapsack,

  xi = 0 jika objek ke-i tidak

dimasukkan.

 

Formulasi secara matematis:

 

 

 

 

 

 

n  Algoritma exhaustive search untuk persoalan 0/1 Knapsack:

1.  Enumerasikan (list) semua himpunan

bagian dari himpunan dengan n objek.

2. Hitung (evaluasi) total keuntungan dari

setiap himpunan bagian dari langkah 1.

3. Pilih himpunan bagian yang memberikan

total keuntungan terbesar.

Contoh: n = 4.

w1 = 2;    p1 = 20

w2 = 5;    p2 = 30

w3 = 10;  p3 = 50

w4 = 5;    p4 = 10

Kapasitas knapsack K = 16

Langkah-langkah pencarian solusi 0/1 Knapsack secara exhaustive search dirangkum dalam tabel di bawah ini:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  •    Himpunan bagian objek yang memberikan keuntungan maksimum

adalah {2, 3} dengan total keuntungan adalah 80.

  •    Solusi: X = {0, 1, 1, 0}

n  Berapa banyak himpunan bagian dari sebuah himpunan dengan n elemen? Jawabnya adalah 2n.

Waktu untuk menghitung total bobot objek yang dipilih = O(n)

Sehingga, Kompleksitas algoritma exhaustive search untuk persoalan 0/1 Knapsack = O(n. 2n).

n  TSP dan 0/1 Knapsack, adalah contoh persoalan eksponensial. Keduanya digolongkan sebagai persoalan NP (Non-deterministic Polynomial), karena tidak mungkin dapat ditemukan algoritma polinomial untuk memecahkannya.

CONTOH 3:

n  Di dalam bidang kriptografi, exhaustive search merupakan  teknik yang digunakan penyerang untuk menemukan kunci enkripsi dengan cara mencoba semua kemungkinan kunci.

Serangan semacam ini dikenal dengan nama exhaustive key search attack atau brute force attack.

n  Contoh:  Panjang kunci enkripsi pada algoritma DES (Data Encryption Standard) = 64 bit.

Dari 64 bit tersebut, hanya 56 bit yang digunakan (8 bit paritas lainnya tidak dipakai).

n  Jumlah kombinasi kunci yang harus dievaluasi oleh pihak lawan adalah sebanyak

(2)(2)(2)(2)(2) … (2)(2) = 256  =

7.205.759.403.7927.936

n  Jika untuk percobaan dengan satu kunci memerlukan waktu 1 detik, maka untuk jumlah kunci sebanyak itu diperlukan waktu komputasi kurang lebih selama  228.4931.317 tahun!

n  Meskipun algoritma exhaustive search tidak mangkus, namun –sebagaimana ciri algoritma brute force pada umumnya– nilai plusnya terletak pada keberhasilannya yang selalu menemukan solusi (jika diberikan waktu yang cukup).

Mempercepat Algoritma Exhaustive Search

  • Agoritma exhaustive search dapat diperbaiki kinerjanya sehingga tidak perlu melakukan pencarian terhadap semua kemungkinan solusi.
  • Salah satu teknik yang digunakan untuk mempercepat pencarian solusi adalah teknik heuristik (heuristic).
  • Teknik heuristik digunakan untuk mengeliminasi beberapa kemungkinan solusi tanpa harus mengeksplorasinya secara penuh.  Selain itu, teknik heuristik juga membantu memutuskan kemungkinan solusi mana yang pertama kali perlu dievaluasi.
  • Heuristik adalah seni dan ilmu menemukan (art and science of discovery). Kata heuristik diturunkan dari Bahasa Yunani yaitu “eureka” yang berarti “menemukan” (to find atau to discover).
  • Matematikawan Yunani yang bernama Archimedes yang melontarkan kata “heureka“, dari sinilah kita menemukan kata “eureka” yang berarti “I have found it.”
  • Heuristik berbeda dari algoritma karena heuristik berlaku sebagai panduan (guideline), sedangkan algoritma adalah urutan langkah-langkah penyelesaian.
  • Heuristik mungkin tidak selalu memberikan hasil yang diinginkan, tetapi secara ekstrim ia bernilai pada pemecahan masalah.
  • Heuristik yang bagus dapat secara dramatis mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah dengan cara mengeliminir kebutuhan untuk mempertimbangkan kemungkinan solusi yang tidak perlu.

 

  • Dalam bidang ilmu komputer, heuristik adalah teknik yang dirancang untuk memecahkan masalah dengan mengabaikan apakah solusi yang dihasilkan dapat dibuktikan (secara matematis) benar, tapi biasanya menghasilkan solusi yang bagus.

 

  • Heuristik tidak menjamin selalu dapat memecahkan masalah, tetapi seringkali memecahkan masalah dengan cukup baik untuk kebanyakan masalah, dan seringkali pula lebih cepat daripada pencarian solusi secara lengkap.  Sudah sejak lama heuristik digunakan secara intensif di dalam bidang intelijensia buatan (artificial intelligence).

DAA pertemuan 4

Asymptotic Notation

  • Menggambarkan karakteristik/perilaku suatu algoritma pada batasan tertentu (berupa suatu fungsi matematis)
  • Dituliskan dengan notasi matematis yg dikenal dgn notasi asymptotic
  • Notasi asymptotic dapat dituliskan dengan beberpa simbul berikut  Θ , Oo, Ω, ω
  • Mendefinisikan himpunan fungsi ;
  • Pada prakteknya untuk membandingan 2 ukuran fungsi.
  • Notasi menggambarkan perbedaan  rate-of-growth hubungan antara definisi fungsi dan definisi himpunan fungsi.

 

 

Θ– Notation (Notasi Big – Theta)

Merupakan notasi asymptotic untuk batas atas dan bawah.

untuk fungsi  g(n),  Θ(g(n)) adalah himpunan fungsi f (n) didefinisikan sebagai berikut:

 

Θ (g (n)) : {f (n): adalah nilai konstanta positif c1, c2 dan nsehingga  0 < c1g(n)  f (n) < c2g(n) untuk semua n > n0}

Untuk menunjukkan bahwa f (n) adalah anggota dari Θ(g(n))

g(n) adalah asymptotically tight bound untuk  f(n).

atau dapat dikatakan bahwa Θ (big-theta) adalah tight-bound dari suatu fungsi

 

 

 

 

Contoh :

  1. ½ n2 – 3n = Θ(n2)

Jawab :

 

0 < c1g(n)  f (n) < c2g(n)

c1n2 < ½ n2 – 3n < c2n2

c1 <    –    < c2

c1 =

c2  = 

n = 7

 

 

O-Notation (Big-Oh Notation)

asimtotik notasi Big-Theta (Θ) merupakan  batas fungsi dari atas dan bawah. Ketika kita hanya memiliki asimtotik batas atas, kita menggunakan notasi O (Big-Oh)

Untuk fungsi g(n),kita definisikan O(g(n)) sbg big-Oh dari n, sbg himpunan:

O (g (n)) = {f (n):  konstanta c dan n0 positif sedemikian sehingga 0 < f(n) < c g(n) untuk semua n> = n0}

 

f(n) = Θ(g(n)) mengisyaratkan bahwa f(n) = O (g(n)) selama Θ-notation adalah lebih kuat daripada O-notation

 

 

Contoh :

n2 – 3n = O(n2)

0 < f(n) < c g(n)

0 <  n2 – 3n < c n2

0 <   –     < c

c =   

n = 7

 

 

Ω – Notation

 

Ω – Notation memberikan batas bawah asimtotik
Ω (g (n)) = {f (n): terdapat konstanta c dan n0 positif sedemikian sehingga 0 < c g(n) < f (n) untuk semua n >n0}

Contoh

  1. 7n2 = Ω(n)

Jawab

< c g(n) < f (n)

0 < c n < 7n2

0 < c < 7n

c = 7

n = 1

 

Theorema :
Untuk setiap fungsi f (n) dan g (n), kita memiliki
f (n) = Θ (g (n)) jika dan hanya jika
f (n) = O (g (n)) dan
f (n) = Ω (g (n))

Kami biasanya menggunakan teorema ini untuk membuktikan batas asimtotik ketat daribatas asimtotik atas dan bawah

o-notation (little-oh notation)

Asymptotic upper bound disediakan  oleh O-notation  mungkin bukan merupakan  tight-asymptotic
2n2  = O (n2) adalah tight asymptotic, namun

2n  = O (n2) tidak !

 

o-notation untuk menunjukkan sebuah batas atas yang tidak secara ketat terikat (not asymptotically tight)

 

o (g (n)) = {f (n): untuk setiap konstanta positif c > 0, terdapat n0 konstan > 0 sedemikian sehingga 0 < f (n) < cg(n) untuk semua n > n0}

 

ω -notation

kita menggunakan ω -notation untuk menunjukkan batas bawah yang not asymptotically tight

f (n) = ω (g (n)) jika dan hanya jika g (n) = O (f (n))

ω (g (n)) = {f (n): untuk setiap konstanta positif c > 0, terdapat n0 konstan> 0 sedemikian sehingga 0<  c g (n) <f (n) untuk semua n > n0}

 

 

 

DESAIN ANALISA ALGORITMA

Desain Analisis Algoritma
1. Analisis Algoritma Fibonacci
Input := n
Fibonacci := 0
If n = 0 or n = 1
Then Fibonacci := n
Else
Then Fibonacci := Fibonacci (n-1) + Fibonacci (n-2)
End if

Estimasi waktu algoritma fibonacci :

a. Menentukan matrix untuk ukuran input : n , karena n mempengaruhi jumlah pemanggilan fungsi rekursif

b. Basic operation : n = 0 and n = 1

c. Case : tidak terdapat best case , average case , maupun worst case karena untuk n tertentu banyaknya pemanggilan fungsi rekursif selalu sama

d. Persamaan rekursif banyaknya eksekusi basic operation :
Hubungan C(n) dengan C(n-1) adalah :
C(n) = C(n – 1) + 1 untuk n > 1 (recursive case)
C(1) = 1, base case

C(n-1) = C(1)
C(n) = C(n-1) + C (n-2) + C(1)
Alternatif, kita dapat menggunakan pohon rekursif dengan kedalaman n dan secara intuitif fungsi asimtotik ini adalah O(2n) . Kita dapat membuktikan estimasi ini dengan cara induksi
Base n=1
Asumsikan C(n-1) = O(2n-1) , kemudian
C(n) = C(n-1) + C(n-2) + C(1) , adalah sama dengan
C(n) = O(2n-1) + O(2n-2) + C(1) = O(2n)
Dan T(n) = Cop x C(n)
= 1 x 2n

 

Tugas Slide 24

  1. Buat algoritma untuk menghitung Xn secara iteratif menggunakan cara Xn = X * X * X * … * X sebanyak n kali.
  2. Estimasi running time algoritma yang anda buat

 

Jawab :

 

Algoritma pangkat (X,n)

If    n = 1

return X

else

   return (X * pangkat(X, n-1))

Estimasi Waktu

1)      Input = n

2)      Menentukan basic operation

If  n=1

3)      Menentukan best case, average case, dan worst case :

Untuk input sejumlah n , pohon rekursinya selalu sama. Sehingga tidak ada best case, average case maupun worst case.

4)      Menentukan rumus sigma untuk menunjukkan berapa kali basic operation dieksekusi.

C(n)         : menyatakan banyaknya basic operation dieksekusi untuk input berukuran n

C(n-1)     : menyatakan banyaknya basic operation dieksekusi untuk input

berukuran n-1

 

Mensubstitusikan kedua persamaan di atas :

C(n) = C(n-1) +1 , untuk n > 1 rekursif case

C(1) = 1 , best case

 

Mencari persamaan recursive dari C(n) :

C(n) = C(n – 1) + 1

C(n) = (C(n – 2) + 1) + 1 = C(n) = C(n – 2) + 2

C(n) = (C(n – 3) + 1) + 2 = C(n) = C(n – 3) + 3

C(n) = (C(n – 4) + 1) + 3 = C(n) = C(n – 4) + 4, dst

 

Pola umum :

C(n) = C(n-i)+i

 

Nilai initial condition  C(1) disubtitusikan ke C(n – i) pada bentuk umum C(n).

C(n) = C(n – i) + i

C(n) = C(1) + i

C(n) = i + 1

 

Rumus sigma :

5)      Menyelesaikan rumus sigma untuk mendapatkan perhitungan berapa kali basic operation dieksekusi

C(n) = i + 1

Subtitusi tersebut ditulis C(n – i) = C(1) atau

n – i = 1

i = n – 1

nilai i = n – 1 disubtitusikan ke bentuk umum

C(n) = i + 1 sehingga

C(n) = n – 1 + 1

C(n) = n

 

Sehingga untuk ukuran n, maka basic operation dilakukan sebanyak n kali.

T(n) = Cop * C(n)

T(n) = 1 * n

T(n) = n

 

Tugas 2  Slide 27 , Algoritma Mystery

Algorithm mystery(A[0..n-1])

  1. X ← A[0]
  2. for i ← 1 to n – 1 do
  3.             if A[i] > X
  4.                         X ← A[i]
  5. return X

 

Soal :

  1. Apa yang dilakukan algoritma mystery?

Mencari nilai integer terbesar dari array A

 

  1. Estimasikan waktu eksekusi algoritma mystery

1)   Menentukan parameter yang mengindikasikan ukuran input : n

karena jika nilai n makin besar maka banyaknya eksekusi loop bertambah .Untuk algoritma mystery , parameter ukuran inputnya adalah banyaknya elemen array(n)

2)   Identifikasi basic operation loop

for i ← 1 to n – 1

3)   Menentukan apakah untuk ukuran input yang sama banyaknya eksekusi basic operation bisa berbeda .

Untuk input n tertentu , recursion treenya selalu sama. Sehingga tidak ada best case, average case maupun worst case.

4)   Menentukan rumus sigma berapa kali basic operation di eksekusi

 

 

5)      Menyelesaikan rumus sigma yang menunjukkan berapa kali basic operation dieksekusi

T(n) = Cop * C(n)

T(n) = 1 * n-1

T(n) = n-1

 

  1. Estimasi waktu eksekusi algoritma mystery untuk input A = [1, 2, 5, 9, 4, 4, 7, 10, 1, 6]

Algorithm mystery (A[0..n-1])

  1. X := 1
  2. For I =1 ,2,3,4,5,6,7,8,9
  3.       If  A[1] > 1                 //true 2>1
  4.                   X = 2
  5.       If A[2] > 2                  // true 5 >2
  6.                   X = 5
  7.       If A[3] > 5                   // true 9 > 5
  8.                   X = 9
  9.       If  A[4] >  9                // false 4 < 9
  10.       If  A[5] > 9                 // false 4 < 9
  11.       If  A[6] > 9                 // false 7 < 9
  12.       If  A[7] > 9                 // true 10 > 9
  13.                   X = 10
  14.       If A[8] >  10               // false 1<10
  15.       If A[9] > 10                //false 6<10
  16. Return X                           // X=10

Estimasi waktu eksekusi :

T(n) = n-1

T(10) = 9

 

Tugas Slide 29

  • Algoritma mystery T(n) = n – 1. Estimasi waktu eksekusi algoritma jika array inputnya memiliki anggota
    •   10 elemen

T(10) = 9

  •   20 elemen

T(20) =1 9

  •   30 elemen

T(30) = 29

  • Buat grafik yang menunjukkan hubungan antara banyaknya elemen array yang dieksekusi dengan waktu eksekusi

Grafik linear

 

 

 

 

 

 

Tugas Slide 38

Tentukan kelas orders of growth dari

  1. T1(n) = 2n3 + 4n + 1                                  : OOG nya cubic

OOG T(n) = n3

        Bila n nya dinaikkan 2 kali semula maka waktu pelaksanaan algoritma meningkat menjadi delapan kali semula

  1. 2.        T2(n) = 0,5 n! + n10                                                               

Saat n < 15 OoG n10

Bila n dijadikan 2 kali semula maka waktu pelaksanaan algoritma menjadi 1024 kali semula

Saat n >= 15 OoG n!

                Bila n dijadikan dua kali semula maka waktu pelaksanaan algoritma menjadi factorial dari 2n

  1. T3(n) = n3 + n logn

Bila n nya dinaikkan 2 kali semula maka waktu pelaksanaan algoritma meningkat menjadi delapan kali semula

  1. T4(n) = 2n + 4n3 + logn +10

Saat n <14 maka OoG yang mempengaruhi 4n3  yaitu class cubic

Bila n nya dinaikkan 2 kali semula maka waktu pelaksanaan algoritma meningkat menjadi delapan kali semula

Saat n > 14 maka OoG yang mempengaruhi 2n yaitu pada class exponential

Bila n dijadikan dua kali semula maka waktu pelaksanaan algoritma menjadi kuadrat kali semula

DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA

Algoritma

Dalam matematika dan komputasialgoritma atau algoritme merupakan kumpulan perintah untuk menyelesaikan suatu masalah. Perintah-perintah ini dapat diterjemahkan secara bertahap dari awal hingga akhir. Masalah tersebut dapat berupa apa saja, dengan catatan untuk setiap masalah, ada kriteria kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjalankan algoritma. Algoritma akan dapat selalu berakhir untuk semua kondisi awal yang memenuhi kriteria, dalam hal ini berbeda dengan heuristik. Algoritma sering mempunyai langkah pengulangan (iterasi) atau memerlukan keputusan (logika Boolean dan perbandingan) sampai tugasnya selesai.

Desain dan analisis algoritma   

Desain dan analisis algoritma adalah suatu cabang khusus dalam ilmu komputer yang mempelajari karakteristik dan performa dari suatu algoritma dalam menyelesaikan masalah, terlepas dari implementasi algoritma tersebut. Dalam cabang disiplin ini algoritma dipelajari secara abstrak, terlepas dari sistem komputer atau bahasa pemrograman yang digunakan. Algoritma yang berbeda dapat diterapkan pada suatu masalah dengan kriteria yang sama.

Kompleksitas dari suatu algoritma merupakan ukuran seberapa banyak komputasi yang dibutuhkan algoritma tersebut untuk menyelesaikan masalah. Secara informal, algoritma yang dapat menyelesaikan suatu permasalahan dalam waktu yang singkat memiliki kompleksitas yang rendah, sementara algoritma yang membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan masalahnya mempunyai kompleksitas yang tinggi.

Syarat Algotitma menurut Donald E Knuth yaitu:

  • Finiteness
  • Definiteness
  • Input
  • Output
  • Effectiveness

 

 

Sejarah istilah “algoritma”

Kata algoritma berasal dari latinisasi nama seorang ahli matematika dari Uzbekistan Al Khawārizmi (hidup sekitar abad ke-9), sebagaimana tercantum pada terjemahan karyanya dalam bahasa latin dari abad ke-12 “Algorithmi de numero Indorum”. Pada awalnya kata algorisma adalah istilah yang merujuk kepada aturan-aturan aritmetis untuk menyelesaikan persoalan dengan menggunakan bilangan numerik arab (sebenarnya dari India, seperti tertulis pada judul di atas). Pada abad ke-18, istilah ini berkembang menjadi algoritma, yang mencakup semua prosedur atau urutan langkah yang jelas dan diperlukan untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Masalah timbul pada saat akan menuangkan bagaimana proses yang harus dilalui dalam suatu/sebuah sistem (program) bagi komputer sehingga pada saat eksekusinya, komputer dapat bekerja seperti yang diharapkan. Programer komputer akan lebih nyaman menuangkan prosedur komputasinya atau urutan langkah proses dengan terlebih dahulu membuat gambaran (diagram alur) diatas kertas.

Jenis-jenis Algoritma

Terdapat beragam klasifikasi algoritma dan setiap klasifikasi mempunyai alasan tersendiri. Salah satu cara untuk melakukan klasifikasi jenis-jenis algoritma adalah dengan memperhatikan paradigma dan metode yang digunakan untuk mendesain algoritma tersebut. Beberapa paradigma yang digunakan dalam menyusun suatu algoritma akan dipaparkan dibagian ini. Masing-masing paradigma dapat digunakan dalam banyak algoritma yang berbeda.

  • Divide and Conquer, paradigma untuk membagi suatu permasalahan besar menjadi permasalahan-permasalahan yang lebih kecil. Pembagian masalah ini dilakukan terus menerus sampai ditemukan bagian masalah kecil yang mudah untuk dipecahkan. Singkatnya menyelesaikan keseluruhan masalah dengan membagi masalah besar dan kemudianmemecahkan permasalahan-permasalahan kecil yang terbentuk.
  • Dynamic programming, paradigma pemrograman dinamik akan sesuai jika digunakan pada suatu masalah yang mengandung sub-struktur yang optimal (, dan mengandung beberapabagian permasalahan yang tumpang tindih . Paradigma ini sekilas terlihat mirip dengan paradigma Divide and Conquer, sama-sama mencoba untuk membagi permasalahan menjadi sub permasalahan yang lebih kecil, tapi secara intrinsik ada perbedaan dari karakter permasalahan yang dihadapi.
  • Metode serakah. Sebuah algoritma serakah mirip dengan sebuah Pemrograman dinamik, bedanya jawaban dari submasalah tidak perlu diketahui dalam setiap tahap; dan menggunakan pilihan “serakah” apa yang dilihat terbaik pada saat itu.

Jenis-jenis algoritma yang lain yaitu:

  1. Bahasa Semu (pseudo code)

Menggunakan bahasa sehari-hari, tetapi harus jelas dan struktur.

  1. Diagram Alir/Alur (Flowchart)

Dengan membuat suatu penulisan atau penyajian algoritma berupa diagram yang menggambarkan susunan alur logika dari suatu permasalahan.

Macam Algoritma antara lain:

  • Metode Seleksi
  • Metode Sisipan
  • Metode Shell
  • Metode Bubble
  • Metode Cepat
  • Metode Radix
  • Metode Merge
  • Metode Pohon Biner
  • Metode Tournament
  • Metode Heap

 

Proses pemecahan masalah dengan algoritma tertentu hingga menjadi program dapat dibagi dalam sembilan tahap, tahap-tahap tersebut yakni:

  1. Mendefinisikan masalah

Masalah yang ingin dipecahkan harus jelas lingkupnya.

  1. Membuat model

Yang dimaksud model ini adalah model (bentuk) matematis yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah, misalnya apakah harus dilakukan pengurutan terhadap data, apakah menggunakan perhitungan kombinatorik dan sebagainya.

  1. Merancang algoritma (flowchart/pseudocode)

Apa maksudnya, bagaimana rincian prosesnya, apa keluarannya.

  1. Menulis program,

Ubah algoritma menjadi program (source code) dalam bahasa pemrograman tertentu.

  1. Mengubah source code menjadi executable code melalui proses compiling.
  2. Memeriksa hasil compiling, jika salah maka kembali ke tahap empat.
  3. Menjalankan program (run) untuk diuji kebenarannya dengan menggunakan berbagai data
  4.  Memperbaiki kesalahan (debugging dan testing)

Apabila hasilnya salah, kesalahan mungkin terjadi saat konversi rancangan algoritma manjadi program, atau salah rancang algoritma, atau salah menentukan model, atau salah mendefinisikan masalah. Ulangi langkah yang sesuai.

  1. Mendokumentasi program bila sudah benar.

Fungsi algoritma adalah untuk mempermudah kerja atau memudahkan kita dalam membuat program atau biasa di sebut sebagai Problem Solving. Selain itu, algoritma dapat mengatasi masalah logika dan masalah matematika. Dengan algoritma, kita dapat mengatasi masalah dari yang sederhana sampai yang kompleks sekalipun. Namun, seorang user harus mampu membuat suatu program dengan menggunakan bahasa yang difahami oleh komputer. Sebelum disajikan dalam bentuk bahasa pemrogaman, sebaiknya kita membuat diagram alir (Flow Chart) dan Pseudocode. Hal ini dimaksudkan agar dapat mempermudah kerja atau mempermudah dalam membuat program. Selain itu, algoritma dapat mengatasi masalah logika dan masalah matematika dengan cara berurutan, tetapi kadang-kadang algoritma tidak selalu berurutan, hal ini dikenal dengan proses percabangan.

Kriteria program algoritma harus komplit, nyata, dan jelas. Meskipun tugas algoritma tidak menghasilkan solusi, tetapi proses harus berakhir hal ini disebut dengan semi algorithm (prosedur akan berjalan terus atau biasa disebut dengan perulangan). Intinya kita tidak boleh menambah masalah, akan tetapi kita harus mampu menyelesaikan masalah untuk mendapat hasil yang tepat.

Masalah Analisis Algoritma antara lain tantangan yang dihadapi dalam membandingkan kinerja berbagai algoritma, yang perlu diperhatikan yaitu:

  • Kasus rata-rata; running time untuk tipikal data tertentu.
  • Kasus terjelek; running time yang mungkin paling jelek pada konfigurasi masukan data tertentu
  • Program → bahasa yang dipakai
  • Program sensitif terhadap input
  • Program sulit dimengerti, dan secara matematis hasil tah tersedia/diketahui
  • Sering kali program tidak bisa membandingkan, misal untuk data tertentu sangat efisien, tetapi yang lain pada kondisi yang sangat berbeda.

 

 

 

Pada era ekonomi sebelumnya arus informasi mengalir secara fisik: tunai, cek, surat tagihan, laporan, rapat, panggilan telpon secara analog, transmisi radio atau televisi, cetak biru, peta, foto-foto ataupun iklan-iklan selebaran. Di era ekonomi aliran baru, berbagai bentuk informasi berubah menjadi digital – informasi disimpan dalam bentuk databit. Melalui penggunaan kode binari pada komputer, komunikasi dan informasi pun menjadi digital ones dan zeros. Dengan demikian sebuah dunia baru dengan segala kemungkinannya telah tercipta dengan sedemikian nyata seperti halnya terciptanya bahasa, sebagai paradigma masa lalu yang mendasarkan pertemuan fisik untuk berinteraksi.

Informasi, di era ekonomi digital, menjadi bahan baku yang diolah dan disintesa menjadi sebuah produk yang berbasiskan pengetahuan dan didistribusikan melalui jaringan elektronik global. Tujuan utama dari bisnis itu sendiri, yaitu menciptakan kesejahteraan, akan dapat tercapai baik secara fisik maupun di marketspace (pasar di awang-awang) yang baru tercipta ini. Definisi dari marketspace baru ini adalah dunia serba elektronik dimana penjual dan pembeli bertemu dan mengadakan kegiatan perdagangan tanpa adanya interaksi secara fisik sebagaimana yang dilakukan di aktifitas perdagangan tradisional sebelumnya. Menggunakan kerangka kerja Prof. Rayport dari Sekolah Bisnis Harvard, belanja di awang-awang memang beda dengan belanja tradisional. Isi (content) penjualan tidak perlu buku secara fisik, misalnya, tapi cukup informasi tentang buku. Konteks-nya tidak perlu toko buku secara fisik, tapi sebuah agen penjualan yang rajin memelihara database-nya. Dan infrastruktur yang merupakan enabler dari berlangsungnya transaksi bukan lagi orang, tapi perusahan telekomunikasi yang menjadi saluran informasi. Keberadaan marketspace ini yang nantuya akan menimbulkan adanya konvergensi dari value chain (mata rantai sebuah nilai).

Di Indonesia, teknologi informasi merupakan industri yang memiliki harapan dan prospek sangat baik, namun harus disadari bahwa pertumbuhannya akan sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor.Kurangnya infrastruktur yang memadai, tenaga-tenaga yang berpotensi serta tingginya angka pengangguran merupakan beberapa faktor yang dapat menghambat laju pertumbuhan pasar teknologi informasi di Indonesia. Apabila dibandingkan dengan negeri-negeri jiran seperti Singapura dan Malaysia, industri teknologi informasi di negara kita memang masih ketinggalan. Hal ini antara lain disebabkan karena publisitas teknologi informasi sebagai suatu alat hanya terbatas pada perusahaan-perusahaan multinasional dan perusahaan besar saja. Saat ini pemerintah sedang mendorong dan menganjurkan kepada seluruh sektor industri untuk mempertimbangkan penggunaan teknologi informasi guna meningkatkan produktifitas dan efisiensi perusahaan. Selain itu, pemerintah juga berusaha untuk menarik para investor asing ke Indonesia dengan jalan memberikan kelonggaran atas kebijakan-kebijakan tertentu. Ini semua dilakukan dengan harapan masuknya investor asing ke Indonesia akan menambah maraknya industri manufaktur di indonesia yang pada akhirnya akan mendorong pula meningkatnya teknologi informasi di berbagai sektor industri di Indonesia.

Perdagangan dalam ekonomi digital mematikan pasar real atau marketplace karena lebih efisien marketspace daripada market place. Dimana ekonomi digital tidak memerlukan lahan yang besar seperti ekonomi sebelumnya. Dan dimana distributor hanya dapat melakukan pengiriman dari tempat asal benda pesanan itu maupun sesuatu yang sudah deal dalam transaksi. Dan tidak perlu menaruh barang produksi di took – took atau pasar real. Hanya perlu dengan membuka bisnis online maka barang sudah banyak ditawarkan dan dapat di pesan. Selain itu hanya memerlukan waktu yang singkat untuk sebuah proses transaksi.

COMPETITION IN DIGITAL ECONOMY

PERSAINGAN DALAM EKONOMI DIGITAL

EKONOMI DIGITAL

Sebagaimana disebutkan pada paragraf sebelumnya, pada era ekonomi sebelumnya arus informasi mengalir secara fisik: tunai, cek, surat tagihan, laporan, rapat, panggilan telpon secara analog, transmisi radio atau televisi, cetak biru, peta, foto-foto ataupun iklan-iklan selebaran. Di era ekonomi aliran baru, berbagai bentuk informasi berubah menjadi digital – informasi disimpan dalam bentuk databit. Melalui penggunaan kode binari pada komputer, komunikasi dan informasi pun menjadi digital ones dan zeros. Dengan demikian sebuah dunia baru dengan segala kemungkinannya telah tercipta dengan sedemikian nyata seperti halnya terciptanya bahasa, sebagai paradigma masa lalu yang mendasarkan pertemuan fisik untuk berinteraksi.

PASAR GLOBAL

Informasi, di era ekonomi digital, menjadi bahan baku yang diolah dan disintesa menjadi sebuah produk yang berbasiskan pengetahuan dan didistribusikan melalui jaringan elektronik global. Tujuan utama dari bisnis itu sendiri, yaitu menciptakan kesejahteraan, akan dapat tercapai baik secara fisik maupun di marketspace(pasar di awang-awang) yang baru tercipta ini. Definisi dari marketspace baru ini adalah dunia serba elektronik dimana penjual dan pembeli bertemu dan mengadakan kegiatan perdagangan tanpa adanya interaksi secara fisik sebagaimana yang dilakukan di aktifitas perdagangan tradisional sebelumnya. Menggunakan kerangka kerja Prof. Rayport dari Sekolah Bisnis Harvard, belanja di awang-awang memang beda dengan belanja tradisional. Isi (content) penjualan tidak perlu buku secara fisik, misalnya, tapi cukup informasi tentang buku. Konteks-nya tidak perlu toko buku secara fisik, tapi sebuah agen penjualan yang rajin memelihara database-nya. Dan infrastruktur yang merupakan enabler dari berlangsungnya transaksi bukan lagi orang, tapi perusahan telekomunikasi yang menjadi saluran informasi. Keberadaan marketspace ini yang nantinya akan menimbulkan adanya konvergensi dari value chain (mata rantai sebuah nilai).

Saat teknologi telekomunikasi akan saling bergandeng tangan dengan komputer dan sisi komersial dari Internet akan melambung, pertambahan kecepatan dari perubahan akan menjadi sangat radikal. Konvergensi dari teknologi ini, bersama dengan proses digitalisasinya dan kemampuan untuk mengakses ke hampir semua content, membuat perusahaan tidak hanya mampu memberikan produk dan layanan yang ada dalam bentuk baru, namun juga mampu menciptakan produk dan jasa baru berdasarkan pada apa yang telah diketahui. Pesatnya pertumbuhan World Wide Web dan Internet membuat infrastruktur yang ada saat ini dapat dipergunakan untuk memberikan produk dan jasa yang dibuat berdasarkan pengetahuan kepada pasar global yang lebih luas lagi.

Beberapa perusahaan lain juga telah menyadari pentingnya penggunaan Internet secara maksimal untuk menciptakan langkah-langkah inovatif dalam pelayanan pelanggannya. Saat ini, pelanggan menginginkan informasi, kemudahan, dan layanan individualis. Dunia usaha harus mampu memuaskan keinginan pelanggan ini sementara di lain pihak secara simultan mampu menurunkan biaya dan mempersingkat time-to-market. Sebuah perusahaan ekspedisi terkemuka di dunia telah menerapkan teknologi ini dimana pelanggan dapat melacak lokasi barang mereka melalui situs Web. Dengan demikian perusahaan ini telah menciptakan kantor-kantor cabang “semu” (virtual) di seluruh penjuru dunia, yang setara dengan ribuan meja kerja, tanpa harus mengeluarkan biaya untuk pendistribusian perangkat lunak.

EKONOMI PASAR

Di masa ekonomi digital, konsumen merupakan ‘driving force’ dari semua kegiatan ekonomi yang berlangsung di dunia. Oleh karena itu komponen-komponen signifikan yang berkembang dalam ‘model industri digital’ harus sangat memperhatikan sudut pandang konsumen. Dalam kegiatan pemasaran, kustomisasi kebutuhan pelanggan menjadi pilihan utama dalam strategi bisnis.

Kecenderungan untuk melakukan kustomisasi massal ini merupakan cerminan dari pergeseran arah dalam melakukan strategi bisnis. Dalam kompetisi usaha orang juga mulai berpikir untuk mensiasati keadaan pasar yang tak pasti dengan saling memanfaatkan kelebihan dan menutup kelemahan-kelemahan yang dimiliki, demi kebaikan bersama. Masih segar dalam ingatan kita pada tanggal 6 September 1997, semua stasiun televisi di negeri ini merelai upacara pemakaman Puteri Diana di London. Yang menarik untuk disimak, stasiun-stasiun besar dunia salng bekerja sama. CNN, misalnya, bekerja sama dengan CNBC dan BBC yang di Indonesia bekerja sama lagi dengan SCTV dan Indovision. Dan ANTeve bekerja sama dengan Reuters merelai acara yang disaksikan sekitar 2,5 miliar orang itu.

Kerja sama stasiun-stasiun televisi besar itu dilakukan dan diakses oleh televisi-televisi lokal di berbagai negara. Mereka saling mendukung pengambilan gambar acara yang diminati pemirsa dunia itu. Kendati demikian mereka masih tetap bersaing. Yang di Indonesia misalnya, Indosiar menambahnya dengan teks terjemahannya. Sedangkan SCTV tidak memakai terjemahan tapi menghadirkan banyak komentar dari pembawa acara dan tokoh-tokoh yang dihadirkan. Contoh kasus diatas memperlihatkan bahwa lingkungan bisnis yang tak pasti telah memaksa setiap pelaku bisnis untuk mencari segala cara dan upaya untuk bertahan. Kalau memang berkompetisi sudah tak memungkinkan lagi, memang lebih baik bekerja sama. Meminjam istilah beberapa praktisi bisnis, menghadapi pesaing tidak selalu harus dengan persaingan frontal. Tetapi perlu dipertimbangkan berbagai alternatif kerja sama yang memungkinkan memperoleh manfaat dan mengurangi ketidakpastian usaha. Inilah yang kemudian disebut sebagai co-opetition. Dengan kata lain, sembari bekerja sama masih tetap bersaing. Sebagian orang mengartikan co-opetition sebagai kerja sama dari berbagai perusahaan yang saling bersaing untuk mendapatkan manfaat bersama baik di bidang pengadaan sumber daya, penelitian, pengembangan, maupun pengaturan pasar. Cepatnya perubahan dunia, teknologi baru, dan kompetisi yang makin tajam juga mendorong makin populernya terminologi co-opetition ini.

Konsep co-opetition didasarkan pada “value-net”. Ini adalah suatu model yang menggambarkan bahwa pelaku dalam bisnis dapat berperan sebagai pelanggan, pemasok, pesaing, ataupun pelengkap. Dengan pendekatan ini bisa jadi pesaing kita berperan sebagai, misalnya, pelengkap. Sebenarnya model pendekatan kerja sama ini bukan hal baru. Sudah lama berlangsung pendekatan ‘kartel’, dimana sekelompok pesaing bekerja sama mengatur produksi atau mengatur pasar. Misalnya, koperasi yang merupakan sekumpulan pengusaha kecil yang bekerja sama untuk meningkatkan kemampuan ekonomi mereka. Dalam koperasi yang terjadi sebenarnya adalah kerja sama antara perusahaan (anggota-anggotanya) yang berpotensi sebagai pesaing. Namun kunci keberhasilan kerja sama dengan pesaing adalah bagaimana caranya dapat mengatasi berbagai kepentingan yang bertentangan. Lipnack dan Stamp dalam The TeamNet Factor menyarankan sejumlah faktor yang membuat co-opetition berhasil, antara lain rumusan tujuan kerja sama yang tepat, identifikasi personil-personil dari setiap perusahaan dan keterlibatan yang intens mulai dari proses perencanaan, perbanyak jumlah pemimpin yang mampu meningkatkan kerjasama dan mengurangi atasan yang hanya memerintah, ataupun kaitkan hirarki dengan para pelaksana di lapangan. Dan yang lebih penting lagi, perlunya suatu usaha khusus agar kerja sama tumbuh dengan baik. Dalam arti, kalau semula kita hanya memahami keberhasilan usaha dari segi kepentingan sendiri, maka kini harus mencari titik pandang yang sama agar kerja sama menghasilkan untuk bagi usaha sendiri maupun usaha pesaing. Agar wawasan kerja sama berkembang dalam melakukan kerja sama dengan pesaing, kepemimpinan perusahaan harus mampu melihat alternatif win-win. Itu berarti perlu memahami bagaimana cara pandang pesaing dan bagaimana mereka mencapai tujuan yang hendak dicapainya. Disinilah dituntut adanya pendekatan wawasan yang lebih luas dari sekadar mementingkan kepentingan sendiri.

E.COMMERCE

E.COMMERCE

Apakah itu nyata (EC)? Tentu hal ini yang pertama kali dipertanyakan pada khalayak awam dan jawaban dri pertanyaan tersebut adalah Iya nyata, karena e.commerce adalah bisnis nyata hanya saja media yang digunakan melalui media elektronik. Tidak semua media elektronik akan tetapi melalui instant messenger, e-mail, dan jejaring sosial. Hal ini berarti media yang digunakan untuk membuat e.commerce adalah media yang terkoneksi dengan internet. Jadi pada dasarnya e.commerce adalah nyata di dunia maya akan tetapi untuk hidup di dunia yang sebenarnya tidak bias, hanya saja pengaplikasiannyalah yang bias di dunia nyata. Tapi semua transaksi yang di lakukan melalui internet.

Bagaimana mengevaluasi besarnya tekanan bisnis?  Pada zaman yang maju ini bisnis yang berkembang pesat adalah bisnis dengan pemegang saham ataupun pengusaha yang mempunyai dana kuat dan modal yang cukup. Akan tetapi tidak memperhatikan adanya relasi. Mereka hanya menggunakan jasa advertising untuk memperkenalkan produk ataupun memperkenalkan jasa mereka untuk marketing. Itu pandangan dari pihak bisnis yang telah besar dan berkembang. Dan dari pihak kita sebagai pihak yang masih awal dan berusaha untuk membangun sebuah bisnis, untuk menyiasati hal tersebut hanya memerlukan biaya awal pembayaran konektifitas internet dan mengandalkan media komunikasi yang free, kita dapat mengembangkan bisnis kita. Dan perlu menambah banyaknya relasi untuk mengembangkan atau memperkenalkan produk atau sjasa yang kita tawarkan. Kita dapat melakukannya di manapun tempat yang kita inginkan dan tidak menutup kemungkinan banyak tempat – tempat atau area free hotspot.

Apa yang harus menjadi strategi perusahaan saya terhadap EC? Harus mampu bersaing pada pengiklanan karena hanya pada advertising kita mampu mencuri point penuh dalam pengembangan bisnis awal. Tidak perlu menjual produk yang mahal akan tetapi pengembangan ide dan kreasi perlu di perhatikan. Tidak perlu kuantitas pada awal tahap pembuatan atau mendirikan bisnis e.commerce akan tetapi kualitas dan loyalitas yang harus di pertahankan. Kita tidak perlu menjual jasa ataupun barang dengan harga yang tinggi pada awal pengerjaan bisnis kita, hanya saja di perlukan strategi dan trik yang jitu untuk menembus pangsa pasar yang telah diserang oleh konsumen yang konsumtif yang merupakan cirri khas pada bangsa kita sendiri.

Mengapa daerah B2B begitu menarik? B2B dianggap menarik karena B2B saling menguntungkan dari pihak pengusaha yang 1 dengan pengusaha yang lain dalam urusan kerjasama. Hal ini akan terlihat pada negosiasi atau melakukan pembukaan yang saling ingin mencari untung. Dan jika sama – sama menguntungkan maka ke depannya B2B akan melakukan kerjasama lagi yang lebih baik daripada pengalaman sebelumnya. Sedikit dampak negative pada B2B karena pada hal ini kedua perusahaan akan mengirimkan orang yang sama – sama di bidangnya untuk melakukan negosiasi yang saling menguntungkan. Tidak hanya dilakukan antar 2 perusahaan, 2 pengusaha ataupun 2 orang yang melakukan kerja sama yang saling menguntungkan dapat dikatakan B2B. Ada hubungan timbal balik yang saling menguntungkan 1 sama lain.

Apa cara terbaik untuk belajar tentang EC? Cara terbaik untuk belajar e.commerce tidak ada salahnya kita harus mencoba bisnis yang hanya dalam proposal tugas yang akan dikumpulkan sebagai bahan untuk memperoleh nilai. Akan tetapi mendapatkan pengalaman dari berbisnis inilah nilai tambah untuk lebih memahami letak peluang usaha apa yang akan di buka dan akan memberikan hasil atau untung yang maksimal. Praktik yang digunakan hanyalah sederhana, melalui bisnis online inilah kita bias memanfaatkan bisnis yang tidak emmakan banyak waktu dan tenaga. Karena kita dapat mengerjakannya pada saat waktu luang dimanapun dan kapanpun. Kita dapat melakukan pengecekan usaha kita via internet. Melalui jejaring sosial dan email lah menurut saya e.commerce dapat berkembang dengan pesat. Buku – buku teori tentang e.commerce juga banyak di jual. Dan E-book nya pun mudah dicari dengan search engine.

Apa isu-isu etis yang ada? Ketidak nyamanan bisnis online di Indonesia terletak pada keamanan internet. Banyaknya hacker dan pihak yang menyalah gunakan jasa internet untuk melakukan pencurian dalam hal online. Keamanan inilah yang menjadi titik pusat perhatian untuk berbisnis online. Bagi orang awam hal inilah yang sangat ditakuti untuk melakukan bisnis online dan terjadi transaksi.

Bagaimana kegagalan dihindari? Kegagalan dapat dihindari jika kita memahami konsep dan melakukan survey lapangan. Apa yang perlu disiapkan? Daerah mana yang akan menjadi pengembangan bisnis kita? Dan ditujukan kepada siapa bisnis kita ini nanti? Serta rincian biaya yang dibutuhkan dan dana cadangan juga perlu di perhitungkan dalam bisnis kita. Tidak hanya itu, keuntungan harus diperhitungkan pada hal ini, karena tujuan dari berbisnis adalah mencari untung secepat – cepatnya dan sebesar – besarnya. Akan tetapi pada awal merintis bisnis kita tidak boleh memikirkan untung dahulu yang harus kita pertimbangkan adalah kembalinya modal yang telah kita keluarkan dan pengembangan usaha yang akan dilakukan ke depannya.

LocalAreaNetwork

Membangun LAN di lingkungan Kantor/Rumah

Local Area Network (LAN) merupakan suatu hal yang tidak asing bagi Anda yang sering bekerja dengan bantuan teknologi. Dengan adanya LAN, beberapa sumber daya (resource) yang penting dapat digunakan bersama-sama tanpa mengurangi sedikitpun kinerjanya. Sebagai contoh, diasumsikan dikantor Anda terdapat 15 karyawan administrasi yang masing-2 membutuhkan printer didalam pekerjaan sehari-harinya.

Dengan kondisi tersebut, mungkin akan muncul beberapa pertanyaan :

Apakah BigBoss Anda akan membeli 15 printer bagi mereka ? tentu saja tidak karena itu adalah suatu pemborosan.

Apakah sebuah komputer yang tersambung dengan sebuah printer akan digunakan secara bergantian hanya sekedar untuk mencetak selembar surat ? Tentu saja tidak karena hal itu akan menghambat kinerja masing-2 karyawan dan akan terjadi antrian serta terbuangnya sebagian waktu secara percuma.

Bagaimana solusinya, bangunlah sebuah LAN di lingkungan ! Mengapa ?

Dengan adanya LAN, sebuah printer (atau sumber daya lainnya) dapat disharing di sebuah komputer dan karyawan yang tidak mempunyai printer dapat mengkoneksikan komputer kerjanya ke komputer terminal ketika akan melakukan pencetakan. Selain printer untuk keperluan cetak mencetak, media penyimpanan seperti Hardisk atau CD-DVD dapat juga disaring agar bisa digunakan secara bersama-sama dalam satu lingkup LAN. Tersedianya LAN juga sudah memungkinkan saat ini untuk menikmati koneksi internet bersama-sama dengan cukup menggunakan sebuah koneksi.

Perangkat LAN

Diasumsikan Anda hendak membangun sebuah LAN dengan topologi Star/Bintang dengan jenis koneksi 10/100 mbps maka perangkat yang perlu disediakan adalah :

1. Komputer yang dilengkapi Kartu Jaringan (LAN Card/Ethernet).
2. Kabel Jaringan dengan jenis UTP Cat 5 dan Konektor Kabel (RJ45).
Penggunaan kabel yang memiliki kualitas baik akan membantu meningkatkan performance LAN yang akan dibangun nantinya.
3. Tang Kabel. Digunakan untuk menjepit kabel ke konektor.
4. Switch atau Hub. Digunakan untuk media pengatur aliran data secara fisik.
5. Sistem Operasi yang mendukung fitur Networking.

Instalasi Kabel
Proses instalasi kabel pada LAN hampir sama konsepnya dengan instalasi kabel listrik. Perbedaannya adalah jenis kabel UTP sudah mulai mengalami penurunan daya transmisi sewaktu melewati jangkauan sekitar 50 meter-an. Untuk menguatkan daya agar data tidak hilang ditengah jalan dibutuhkan sebuah penguat (repeater). Pada lingkungan LAN yang tidak terlalu komplek , sebuah switch dapat dimanfaatkan sebagai pengatur sekaligus sebagai repeater agar bisa berhemat didalam melakukan pembelian perangkat.

Sebelum melakukan proses instalasi, sebaiknya di-sketsa terlebih dahulu dengan matang dan seksama jalur kabel yang hendak dipasang. Jalur yang dilewati kabel sebaiknya harus terbebas dari gangguan alam (hujan & panas), interperensi gelombang elektromagnetik dan tekanan benda-2 keras. Usahakan kabel tidak melewati daerah yang bisa menyebabkan lekukan karena akan memungkinkan kabel menjadi patah atau terbelit. Selain itu , kabel yang telah dipasang sebaiknya dilindungi dengan penutup agar tidak diganggu binatang seperti tikus atau sejenisnya.

Langkah selanjutnya adalah memasang konektor pada kedua ujung kabel. Sebelum konektor dijepitkan pada kabel, susunan serat kabel haruslah benar. Secara teori, ada 2 bentuk susunan serat kabel yaitu Straight (sejajar) dan Cross (silang). Bentuk Cross hanya bisa digunakan untuk mengkoneksikan dua PC secara langsung tanpa perantara, sedangkan untuk bentuk koneksi yang melibatkan banyak PC maka harus menggunakan bentuk Straight.

Banyak variasi didalam penyusunan pola serat kabel dan salah satu skema yang sering digunakan oleh banyak implementator jaringan adalah sebagaimana tampak pada gambar berikut :

Anda bebas memilih menggunakan pola yang mana asal kedua ujung kabel haruslah mempunyai pola sama.

Penomoran IP (Internet Protokol) Komputer

Setiap komputer yang terhubung pada LAN harus mempunyai nomor identifikasi unik sebagai pengenal antar komputer yang biasanya dikenal dengan istilah nomor IP. Dalam ilmu komputer, nomor IP dibagi menjadi 3 golongan(kelas) A,B,C. Masing-masing kelas dibedakan berdasar jangkauan(range) nomor yang tersedia dan Anda harus menggunakan salah satu kelas/golongan dalam lingkup LAN yang sama. Nomor IP pada semua komputer dapat ditentukan secara manual (statis) ataupun dapat dialokasikan secara dinamis menggunakan bantuan perangkat lain (misal : sistem DHCP ). Untuk teori lanjut tentang penggolongan nomor IP akan penulis terangkan pada tulisan mendatang yang khusus membahas bentuk penomoran IP secara lebih detil.

Menguji Koneksi LAN

Setelah semua komputer sudah terkoneksi ke LAN melalui kabel dan telah memiliki sebuah penomoran IP yang unik maka langkah selanjutnya adalah melakukan ujicoba apakah koneksi antar komputer dapat dilakukan. Cara yang paling gampang dan sederhana adalah dengan melakukan proses “Ping” antar komputer. “Ping” adalah semacam proses pengiriman sinyal pada sebuah komputer dan jika komputer target menerima sinyal yang Anda kirim maka otomatis akan direspon dengan sebuah sinyal balik ke komputer pengirim. Proses “Ping” dapat dilakukan melalui jendela Command Prompt(WIN) atau Console/Terminal(NIX) dengan mengetikkan sintak :

Ping [nomor IP]
Contoh : ping 192.168.0.18

Koneksi sukses ditandai dengan munculnya pesan “Replay xxx from xxx …..” pada layar dan selanjutnya Anda dapat bereksperimen dengan melakukan aktifitas lain seperti sharing printer, browsing internet dan lainnya.

Pencetak laser atau printer laser

Gary K. Starkweather adalah insinyur dan penemu berkebangsaan Amerika Serikat.

Pada tahun 1969, Starkweather menemukan pencetak laser di pusat penelitian Webster Xerox. Ia bekerja sama dengan sistem pencetak laser yang berfungsi penuh di Xerox PARC pada tahun 1971.

Di Apple Computer pada tahun 1990-an, Starkweather menemukan teknologi pengaturan warna, dan memimpin perkembangan Colorsync . Pada tahun 2004, ia dipilih ke United States National Academy of Engineering.

Printer atau pencetak adalah alat yang menampilkan data dalam bentuk cetakan, baik berupa teks maupun gambar/grafik, di atas kertas. Printer biasanya terbagi atas beberapa bagian, yaitu picker sebagai alat mengambil kertas dari tray. Tray ialah tempat menaruh kertas. Tinta atau toner adalah alat pencetak sesungguhnya, karena ada sesuatu yang disebut tinta atau toner yang digunakan untuk menulis pada kertas. Perbedaan toner dan tinta ialah perbedaan sistem; toner atau laser butuh pemanasan, sedangkan tinta atau inkjet tak butuh pemanasan, hanya pembersihan atau cleaning pada print-head printer tersebut.

Ada pula kabel fleksibel untuk pengiriman sinyal dari prosesor printer ke tinta atau toner. Kabel ini tipis dan fleksibel, namun kuat. Pada bagian belakang printer biasanya ada port paralel atau USB untuk penghubung ke komputer.

Pencetak modem merupakan alat canggih. Perkakasan elektronik yang terdapat dalam sebuah pencetak sama dengan perkakasan elektronik yang terdapat dalam komputer itu sendiri. Pencetak mempunyai 6 jenis yaitu jenis Dot-Matrix, jenis Daisy Wheel, jenis Ink-Jet / jenis Bubble Jet, jenis Chain, jenis Drum dan jenis Laser.

Pencetak laser atau printer laser adalah pencetak untuk komputer yang menggunakan teknologi diode cahaya untuk mendapatkan partikel-partikel kecil toner dari cartridge ke kertas. Alat ini sering lebih ekonomis dibanding menggunakan tinta pencetak tinta.

Proses

Pencetak laser bekerja dengan melibatkan 7 langkah:
1. Pemrosesan Gambar Raster: peosesor dalam pencetak mengubah data untuk dicetak dari format apapun yang ada, ke bitmap halaman untuk dicetak – yang kemudian disimpan dalam memori gambar raster.
2. Pengisian: Sebuah muatan elektrostatik kemudian diproyeksikan ke drum fotosensitif berputar dalam pencetak.
3. Penulisan: Sinar laser diarahkan pada cermin poligon berputar, yang mengalihkan sinar itu ke drum fotosensitif. Data yang dirasterisasi kini dibaca, dan digunakan untuk mengendalikan apakah laser itu menyala atau tidak, karena sinar itu menyapu drum – di mana ketika sinar laser mengenai drum muatannya dibalik, menciptakan gambaran listrik laten di permukaan.
4. Perkembangan: Permukaan drum kemudian dipajankan ke partikel toner bermuatan negatif, yang ditarik ke daerah di mana laser itu menulis gambaran listrik tersimpan. Toner itu akan diusir oleh muatan negatif daerah di drum di mana sinar laser tak mengenainya, dan kemudian menghilangkan muatan.
5. Transfer: Drum sekarang diputar ke kertas, mengubah gambar dari drum ke kertas (untuk membantu proses ini ada pemutar bermuatan positif di belakang kertas, yang mendorong toner dari drum dan ke kertas).
6. Penggabungan: Kertas kemudian dilewatkan melalui penggabung, di mana pemutar itu menyiapkan panas dan tekanan untuk mengikat toner ke kertas.
7. Pembersihan: Sebuah tangkai tak bermuatan listrik dan lampu penembak menghilangkan toner dan semua muatan yang tersisa di drum (semua ini akan terjadi dalam 1 revolusi drum).