Exam Multimedia

Apa itu Data Stream ?

•Data Stream is “A sequence of individual packet transmitted in a time-dependent fashion” (suatu barisan paket yang ditransmisikan dlm modus yang tergantung waktu)

–Sinonim dari Data Stream adalah Data FLow

–Paket data (atau disingkat paket atau juga message/pesan) membawa informasi baik dari data dalam medium diskrit atau kontinyu

–Paket mengindikasikan data sudah dalam bentuk representasi digital

Data stream tradisional

Terdapat 3 mode transmisi data stream:

1.Mode transmisi Asynchronous

•Mengacu pada peristiwa yang tidak sinkron, atau terkoordinasi, dalam waktu. Berikut ini adalah dianggap operasi asynchronous. Interval antara transmisi A dan B tidak sama antara B dan C. Kemampuan untuk memulai transmisi di kedua ujung. Kemampuan untuk menyimpan pesan dan maju. Mulai operasi berikutnya sebelum yang sekarang selesai..

2.Mode transmisi Synchronous

•Mengacu pada peristiwa yang disinkronkan, atau terkoordinasi, dalam waktu. Sebagai contoh, interval antara transmisi A dan B adalah sama seperti antara B dan C, dan menyelesaikan operasi ini sebelum yang berikutnya mulai dianggap operasi sinkron..

3.Mode transmisi Isochronous

•Transmisi isochronous mentransmisikan data asynchronous melalui data link sinkron sehingga karakter individu yang hanya dipisahkan oleh seluruh nomor interval bit-panjang. Sebuah protokol pesan isochronous setiap sumber data memberikan jumlah waktu yang tetap untuk mengirimkan ("slot" nya) dalam setiap siklus melalui sumber-sumber. Yang menjamin bahwa sumber masing-masing akan memiliki kesempatan rutin untuk menyampaikan informasi terbaru. Jika sumber memiliki data yang tidak lebih untuk mengirim, maka sisa slot waktu yang terbuang. Jika memiliki lebih untuk mengirim dari akan masuk dalam slot-nya, itu baik untuk menyimpan data kelebihan dan mengirimkan dalam slot berikutnya, atau membuangnya.
Cocok komunikasi isochronous aplikasi dimana data stream stabil lebih penting daripada kelengkapan dan akurasi, misalnya video conferencing

Karakteristik data stream tradisional

1.Mode transmisi Asynchronous

•Tidak ada batasan waktu transmisi paket

•Paket yg dikirimkan cepat

•Kebanyakah digunakan untuk media diskrit (misalnya: Email, Ethernet)

•Jika digunakan untuk mentransmisikan media kontinyu dapat dikombinasikan dengan menambahkan pembatasan waktu

•Contoh : Modem Asinkron

2.Mode transmisi Synchronous

•Maksimum waktu delay end-to-end ditentukan. Manfaatnya untuk menghindari paket data yang hilang. Setiap pakettidak memiliki garansi sampai ke penerima.Oleh karena itu perlu buffer/storage temporer.

•Misalnya maksimal data rate video 140 Mbps dan maksimal delay dalam 1 detik

•Contohnya modem Sinkronous (HDLC,SDLC)

3.Mode transmisi Isochronous

•Maksimum dan minimum waktu delay end-to-end ditentukan dan dilakukan garansi pada tiap paket.

Transmisi data

•Pada multimedia yang terditribusi (distributed multimedia/network base multimedia) data disitribusikan melalui jaringan transmisi dan switching.

•Informasi yang ditransmisikan dibagi-bagi menjadi paket-paket data.

Jenis-Jenis Kamera

Ada 3 jenis kamera berdasrkan penggunannya :

•Kamera Broadcasting

–Kamera ini biasanya dipakai pada stasium TV

•Kamera Profesional

–Kamera ini biasanya dipakai pada cameramen diluar ruangan

•Kamera Home-use

–Kamera ini biasanya dipakai untuk hobi amatir

MEKANISME ALIH TEKNOLOGI

•Mekanisme Berorientasi PASAR

–Pembelian Pabrik, Peralatan Produksi

–Foreign Direct Investment

–Joint Ventures

–Technical Collaboration

•Licencing

•Technical Service Agreement

•Engineering and Construction Agriment

Mekanisme .. lanjutan

•Sub Contracting

•Turnkey project

•Product In hand contacts

•Management contract

•Production Sharing

•Joint Research Ventures

•Expert Services

MEKANISME ALIH TEKNOLOGI

TIDAK BERORIENTASI PASAR:

•LITERATUR, BUKU, JURNAL, MAJALAH

•INFORMASI TEKNIK

•PAMERAN

•KOONTAK PERSONAL / INFORMAL

•KONPERENSI, SEMINAR

•TRAINING, DIKLAT

Komunikasi Massa - KAP

Beberapa defenisi komunikasi massa.

•Komunikasi massa adalah proses di mana informasi diciptakan dan disebarkan oleh organisasi untuk dikonsumsi oleh khalayak (Ruben, 1992)

•Komunikasi massa adalah pesan-pesan yang dikomunikasikan melalui media massa pada sejumlah orang. (Bittner, 1980)

•Komunikasi massa adalah suatu proses dalam mana komunikator-komunikator menggunakan media untuk menyebarkan pesan-pesan secara luas, dan secara terus menerus menciptakan makna-makna yang diharapkan dapat mempengaruhi khalayak yang besar dan berbeda-beda dengan melalui berbagai cara. (DeFleur dan Denis, 1985)

•Dari ketiga defenisi di atas dapat disarikan beberapa unsur yang terlibat dalam komunikasi massa.

1.1. Sumber

2.2. Khalayak

3.3. Pesan

4.4. Proses

5.5. Konteks

6.6. Media

Karakter Komunikasi massa:

1.1. Ditujukan pada khalayak yang luas, heterogen, anonim, tersebar dan tidak mengenal batas geografis-kultural.

2.2. Bersifat umum, bukan perorangan atau pribadi. Kegiatan penciptaan pesan melilbatkan orang banyak dan terorganisasi.

3.3. Pola penyampaian bersifat cepat dan tidak terkendala oleh waktu dalam menjangkau khalayak yang luas.

4.4. Penyampaian pesan cenderung satu arah.

5.5. Kegiatan komunikasi terencana, terjadwal dan terorganisasi.

6.6. Penyampaian pesan bersifat berkala, tidak bersifat temporer.

7.7. Isi pesan mencakup berbagai aspek kehidupan manusia (ekonomi, sosial, budaya, politik dll)

•Memahami komunikasi massa tidak akan terlepas dari media massa, karena objek kajian terbesar adalah pada peran dan pengaruh yang dimainkan media massa. Di bawah ini akan diuraikan faktor-faktor yang mendasar dari media massa:

1.1. Media massa merupakan industri yang berubah dan berkembang yang menciptakan lapangan kerja, barang dan jasa serta menghidupkan industri lain yang terkait. Media juga merupakan industri sendiri yang memiliki peraturan dan norma-norma yang menghubungkan institusi tersebut dengan masyarakat dan institusi sosial lainnya. Di lain pihak, institusi media di atur oleh masyarakat.

2.2. media massa merupakan sumber kekuatan- alat kontrol, manajemen, inovasi dalam masyarakat yang dapat didayagunakan sebagai penganti kekuatan atau sumber daya lainnya.

3.3. media merupakan forum atau agen yang semakin berperan untuk menampilkan peristiwa-peristiwa kehidupan masyarakat, baik yang bertaraf nasional maupun internasional.

4.4. media seringkali berperan sebagai wahana pengembangan kebudayaan, bukan saja dalam pengertian pengembangan bentuk seni dan simbol tetapi juga dalam pengertian pengembangan tata cara, mode, gaya hidup dan norma-norma.

5.5. media telah menjadi sumber dominan bukan saja bagi individu untuk memperoleh gambaran dan citra realitas sosial, tetapi juga bagi masyarakat dan kelompok secara kolektif. Media menyuguhkan nilai-nilai dan penilaian normatif yang dibaurkan dengan berita dan hiburan.

•

Pentingnya komunikasi massa dalam kehidupan manusia modern dewasa ini, dikarenakan: kemampuannya untuk :

- menciptakan public image,

- menentukan issue,

- memberikan kesamaan kerangka berpikir,

- dan menyusun perhatian publik, pada gilirannya telah mengundang berbagai sumbangan teoritis terhadap kajian tentang komunikasi massa.

•Memberikan pengaruh yang jitu serta efektif bagi massa (baik positif maupun negatif)

•Politikus memanfaatkan komunikasi massa

Strategi Komunikasi Politik Melalui Komunikasi Massa :

•

- Untuk meyampaikan pesan – pesan politik

•- Menarik simpatisan sebanyak-banyaknya dari massa yang luas

•- Memperbaiki atau membentuk citra suatu gerakan politik

•- Mempublish prestasi kegiatan atau kebijakan politik

•

Media Penyalur pesan :

•-Rilis media (PR/Humas)

•-Televisi

•-Video

•-Brosur

•-Spanduk

•-News Letter

•-Internet

Agenda Setting :

•-Teori agenda setting yang dikemukakan oleh Maxwell Mc Combs dan Donald Shaw adalah salah satu teori tentang proses dampak media atau efek komunikasi massa terhadap masyarakat dan budaya.

•-Agenda setting menggambarkan kekuatan pengaruh media yang sangat kuat terhadap pembentukan opini masyarakat.

Ada 3 proses agenda setting

1.

1. Media Agenda - dimana isu didiskusikan dalam media

2.2. Public Agenda - ketika isu didiskusikan dan secara pribadi sesuai dengan khalayak

3.3. Policy Agenda – pada saat para pembuat kebijaksanaan menyadari pentingnya isu tersebut

•Jadi media massa mempunyai kemampuan untuk memilih dan menekankan topik tertentu yang dianggapnya penting (menetapkan ‘agenda’) sehingga membuat publik berpikir bahwa isu yang dipilih media itu penting

Pemilihan agenda setting

•-Analisis Isi Media, dilakukan dengan cara memfokuskan pada sejumlah isu yang menonjol (issue salience), misalnya tentang peristiwa, tokoh atau organisasi tertentu

•-Survey Khalayak, dapat dilakukan dengan cara memberikan pertanyaan atau questioner

Lanjutan Data Warehouse

1. Permodelan Data Warehouse

Kebutuhan organisasi akan data sangat besar, tetapi sering tidak mempunyai kemampuan untuk memprosesnya.. Hal tersebut sama halnya dengan otak kanan yang bertugas untuk menangkap dan menyimpan data dalam volume yang besar, sementara otak kiri tidak tahu bagaimana memakainya J. Kemampuan manajer untuk menganalisis data yang sangat besar tersebut sangat terbatas sehingga perlu dilakukan pengaturan tertentu sehingga lebih mudah untuk dianalisis.

Intinya adalah volume data tidak relevan jika tidak diorganisasikan, dengan mengorganisasikan data kita memperoleh nilai tambah dari data tersebut. Padahal, nilai bagi sebuah organisasi berarti bagaimana mengubah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan.

Datawarehouse mendukung kemampuan melakukan query untuk mendukung pengambilan keputusan, data warehouse lebih mudah dipahami oleh customer dilihat kebutuhan informasi mereka dalam menaksir keadaan finansial, produk dan layanan, serta waktu untuk memasarkan produk dan layanan baru. Yang terpenting – mungkin juga harapan yang berersiko – data warehousing dapat dilihat sebagai teknologi, dengan kemampuan unik untuk mengolah informasi, bertujuan untuk menghasilkan pendapatan yang tinggi dan memperbesar keuntungan.

Multidimensional modeling (MDM) untuk memodelkan datawarehouse

Multidimensional modeling (MDM) adalah salah satu pendekatan untuk memberi arti (atau warehousing) pada gunungan data tersebut. MDM tidak terikat pada representasi fisik dari data. Dapat dipisahkan dari multidimensional database, Tidak terlalu sulit untuk dimengerti atau dipraktekan serta bukan mode yang terbaru atau terakhir

MDM adalah teknik untuk memodelkan bisnis secara konseptual sebagai sekumpulan ukuran yang dijabarkan oleh segi bisnis secara umum. Sangat berguna untuk pergantian, peringkasan dan penyusunan data untuk analisis. Sangat kontras dengan online trasaction processing (OLTP) System, yang didesain sekitar entitas, relationship, functional decomposition, dan state transition analysis, MDM untuk data warehousing berdasarkan fakta, dimensi, hirarki dan sparsity.

MDM didesain untuk data numerik, seperti nilai, jumlah, berat, dan kejadian, dalam OLTP permasalahan adalah “Bagaimana membuat model yang memenuhi proses transaksi”, dalam MDM permasalahan adalah “ Apa keuntungan bagi saya dengan pelanggan, dengan organisasi?”

Bagian yang menarik dari MDM adalah kesederhanaanya. Desain OLTP boleh jadi mimiliki selusin atau bahkan ribuan tabel, yang menyebabkan kesulitan bagi manajer untuk memahami desain data dalam rangka menganalisis data. MDM lebih sederhana, model tidak hanya dimengerti oleh orang bisnis, tetapi juga diexpresikan dengan cara yang natural oleh user. Desain konseptual MDM yang baik, dapat diimplementasikan dalam database relasional, multidimensional, bahkan object-oriented database.

MDM didesain untuk menunjang pelaporan dan kebutuhan analisis. Dapat dijelaskan dengan membedakannya dengan model relasional dalam beberapa hal:

MDM melihat informasi dari prespektif “potongan waktu” bahkan transaksi atomik. Sistem OLTP merekam kejadian diskrit dari transaksi. Contohnya isian jurnal, pesanan pembelian, billing,dll. MDM tidak mempedulikan actual event, hanya hasil kuantitatif pada suatu interval waktu, seperti hari, minggu atau bulan.

Enam pertanyaan mendasar

Tahap awal untuk membangun model multidimensional adalah mengambil subjek area tentang laporan penjualan mingguan, keadaan finansial bulanan, biaya klaim asuransi yang dimodelkan dengan enam pertanyaan mendasar:

1. Proses bisnis apa yang sedang dimodelkan

2. Ukuran atau fakta-fakta apa yang digunakan

3. Seberapa detil dari kegiatan analisis dilakukan

4. Dimensi dari ukuran secara umum

5. Apa atribut-atribut dari dimensi

6. Apakah atribut-atribut tersebut tetap atau berubah terhadap waktu

Masadepan data warehousing

Dalam penerapan data warehousing perlu diperhatikan komponen organisasi yang paling penting – sumber daya manusia – apa yang akan terjadi pada pekerjaan-pekerjaan mereka jika datawarehose dimanuka kedalam budaya organisasi. Dalam membangun aplikasi data warehouse perlu diperhatikan apakah aplikasi yang dibuat tersebut sanggup memenuhi objektif dari bisnis mereka.

Perkembangan jaringan komputer memungkinkan adanya sistem basis data tesebar, Internet yang semakin global menjadi tulang punggun dari perusahaan, teknologi media penyimpanan yang berkapasitas besar serta makin cepat dan murah, serta perkembangan platform baru akan mewarnai masa depan dari data warehousing.

kesimpulan

· Data warehouse sangat dekat dengan pengambilan keputusan dan masuk dalam sistem penunjang pengambilan keputusan (decession support system -- DSS)

· Data warehouse memberikan kemudahan bagi manajer untuk menganalisis data operasional yang sangat besar dalam rangka pengambilan keputusan

· Multidimensional modeling (MDM) adalah salah satu cara untuk memodelkan datawarehouse

· Internet, teknologi media penyimpanan, dan platform baru akan merubah masa depan dari data warehousing.

Ringkasan Data Warehouse

Data warehouse adalah kumpulan data dari berbagai sumber yang ditempatkan menjadi satu dalam tempat penyimpanan berukuran besar lalu diproses menjadi bentuk penyimpanan multidimensional dan didesain untuk querying dan reporting. Menurut Bill Inmon, data yang disimpan didalam data warehouse ini memiliki empat karakteristik, yaitu : 1. Subject oriented, data yang disimpan disesuaikan dengan proses bisnisnya 2. Integrated, semua data diintegrasikan kedalam satu media penyimpanan, dalam hal ini adalah database yang sangat besar, dimana formatnya diseragamkan, 3. Time variant, data yang disimpan bersifat historical, dan 4. Non-volatile, data cenderung tidak berubah. Komponen Utama Data Warehouse Tiga komponen utama Data Warehouse yaitu : 1. Data staging area Dalam tahap ini, data diolah dari sumbernya untuk siap menjawab query. Prosesnya terdiri dari extract,transform,load (ETL). 2. Data presentation area Dalam tahap ini, data diorganisasikan, disimpan dan dapat menjamin ketersediaannya akan segala kebutuhan query. Selain itu disini dilakukan juga penulisan laporan dan kebutuhan aplikasi untuk analisis selanjutnya. 3. Data access tools Penyediaan interface untuk penggunaan aplikasi untuk query data Distributed Data Warehouse Distributed data warehouse merupakan kumpulan data store yang dibangun secara terpisah yang digabungkan secara fisik melalui jaringan. Tujuannya adalah agar komponen-komponen yang terpisah ini terlihat sebagai satu kesatuan utuh sebuah sistem data warehouse . Suatu enterprise data warehouse dapat dibentuk dari kumpulan data mart yang terpisah, jadi tidak selalu membentuk sistem yang terpusat tetapi juga bisa terdistribusi. Dengan kecenderungan data-oriented, data pada suatu perusahaan atau organisasi seharusnya merupakan data yang widely-shareable. Tipe-tipe distributed data warehouse : 1. Dengan local dan global data warehouse Local Data Warehouse merepresentasikan data dan proses-proses pada remote site. Sedangkan global Data Warehouse merepresentasikan bagian dari bisnis yang diintegrasikan. 2. Technologically Distributed Data Warehouse Menunjukkan bahwa secara logic, ini merupakan single dw tapi pada kenyataannya secara fisik terdapat beberapa dw yang diintegrasikan yang berasal dari beberapa prosesor/site yang berbeda. 3. Independently evolving Distributed Data Warehouse Setiap bagian dari distributed data warehouse, memiliki otonomi untuk mengatur dan mengembangkan bisnisnya tanpa harus memperhatikan bagian yang lain. Arsitektur Distributed Data Warehouse Distributed data warehouse terbentuk dari beberapa data mart yang diintegrasikan. Setiap data mart ini memiliki skema ETL yang terpisah, bisa jadi satu data mart dengan data mart lainnya berbeda, tetapi tidak menutup kemungkinkan dimana skema ETLnya sama, tergantung proses bisnis yang terjadi didalamnya. Disini kita mengenal local data warehouse dan global data warehouse. Dalam beberapa kasus, bagian data warehouse bisa berada di lingkungan terpusat (global) sekaligus terdistribusi (local). Contohnya, suatu perusahaan yang besar yang memiliki cabang yang tersebar di beberapa kota. Mereka membutuhkan global data warehouse sebagai tempat informasi yang dikumpulkan. Sedangkan local data warehouse diperlukan untuk menangani masalah bisnis yang terjadi ditiap cabangnya. Sehingga dapat dikatakan bahwa distributed data warehouse ini memberikan otonomi kepada tiap local areanya untuk menjawab persoalan bisnisnya sendiri. Setiap local data warehouse, dalam hal ini data mart, dapat melakukan pekerjaannya dengan implementasi sendiri tanpa mengetahui apa yang sedang dilakukan data meart lainnya. Dalam distributed data warehouse ini, share informasi hanya dilakukan oleh local data warehouse dengan global data warehouse. Jadi tidak terjadi pertukaran informasi antar local data warehouse. Akan tetapi, disini semua data mart harus didesain untuk bekerja secara bersamaan menjadi satu warehouse yang utuh. 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) 3.26 Copyright (C) 2008 Compojoom.com / Copyright (C) 2007 Alain Georgette / Copyright (C) 2006 Frantisek Hliva. All rights reserved."