Transport in Card

Tugas 2 Pemrograman Jaringan : Inovasi Teknologi

Kelas : 4IA18

Anggota Kelompok :

1. Enrico Didi Fransman          (52411444)
2. Yohanes Frans Budiman      (57411551)
3. Juliandi Kasugara G.            (53411879)

1. Latar Belakang

Transportasi adalah hal yang sangat krusial dalam kehidupan manusia, terganggunya kelancaran dalam transportasi dapat mengganggu seluruh aktivitas manusia. Era globalisasi ini membutuhkan perpindahan manusia dengan cepat, tempat kerja yang terkadang jauh harus diakses dengan transportasi umum seperti kereta, bus, atau angkutan umum lainnya. Tentunya setiap penggunaan transportasi umum ini membutuhkan biaya yang harus dikeluarkan oleh penggunanya. Pembayaran yang digunakan masih sekarang ini masih cenderung merepotkan, setiap transportasi memiliki cara pembayaran yang berbeda. Indonesia memiliki cara pembayaran untuk angkutan umum yang cukup rumit, setiap transportasi masih mengharuskan penggunanya merogoh saku dan menyediakan uang receh untuk pembayaran. Cara pembayaran yang cenderung modern yaitu menggunakan kartu magnetik masih hanya terfokus pada Pulau Jawa, sementara angkutan umum Bus Transjakarta hanya ada di ibukota Indonesia yaitu DKI Jakarta. Bahkan di DKI Jakarta sendiri pembayaran juga masih melibatkan uang kartal yang pastinya sangat merepotkan, karena pengguna masih harus naik turun angkutan umum, dan masih harus menyiapkan uang pas di kantongnya agar tidak menghambat mobilitas. Solusi untuk hal ini adalah penyederhanaan cara pembayaran, penulis menamakannya dengan “Transport in Card”

2. Landasan Teori

Kartu Magnetic Stripe adalah Salah satu jenis kartu yang mampu menyimpan data dalam pita magnetik yang berbaris dalam Garis-garis magnetik dikartu, sering disebut juga kartu gesek atau magstripe, ia dapat dibaca ketika ada kontak fisik dan menggesekkannya melewati mesin pembaca atau card reader. Pita Magnetik stripe itu data tentang informasi pemilik kartu , PIN, dan data lainnya yang digunakan menggunakan kartu magnetik stripe ini. Kartu Magnetic strip dibuat untuk menyimpan data yang mana kartu tersebut digunakan untuk transaksi atau sebagai alat pembayaran.

Pembuatan Kartu Magnetic Stripe dibuat berdasarkan standar dari :

1. ISO 7810 : Physical Characteristics
2. ISO 7811-1 : Embossing
3. ISO 7811-2 : Magnetic Stripe – Low Coercivity
4. ISO 7811-3 : Location of Embossed Characters
5. ISO 7811-4 : Location of Tracks 1 and 2
6. ISO 7811-5 : Location of Track 3
7. ISO 7811-6 : Magnetic Stripe – High Coercivity
8. ISO 7813 : Financial Transaction Cards

Standar diatas merupakan standar dalam pembuatan kartu magnetic stripe oleh institusi. Besarnya harus standar, letaknya harus sesuai, harus dapat menghandle panas lain lain. Tujuannya agar semuanya standar dan dapat digunakan dinegara manapun. Tentunya dengan standar Kartu, maka card reader dimanapun akan juga standar agar dapat membaca kartu magnetic stripe.

Magnetic Stripe Encoding Tipe :

Track 1 (IATA)

IATA : International Air Transport Association : Format Magnetic Stripe yang menyimpan informasi lebih besar dibanding Trac 2, dan berisi Nama Pemilik Kartu, Nomer Akun, dan Informasi Data yang lainnya, seperti dalam Format Track 1. Track format seperti ini digunakan untuk Penerbangan Pesawat ketika melakukan reservasi melalui Kartu Kredit atau pemesanan tiket dan reservasi sistem secara otomatis menggunakan kartu Standar IATA.

Track 2 (ABA)

ABA : American Banking Association, dikembangkan oleh American Bankers Association untuk alat pembayaran atau transaksi. Saat ini Track 2 yang sering digunakan yaitu untuk kartu debit bank dan kartu kredit. Tetapi untuk beberapa kartu kredit sudah diharuskan untuk berpindah menggunakan Format Track 1 untuk mengamankan pemilik Kartu. Format Track 2 biasa dapat dibaca dengan Channel Reader seperti ATM, EDC ataupun Kartu Kredit Reader. ABA didesain sebagai spesifikasi standar untuk semua Bank yang menerbitkan kartu untuk digunakan oleh nasabah dalam transaksi. Isi datanya dapat dilihat seperti digambar. Saat ini Track 2 yang digunakan untuk Bank- Bank di Indonesia untuk mengakomodasi informasi tentang Issuer atau pemilik kartu untuk dapat bertransaksi baik antar bank maupun untuk pembayaran via EDC.

ABA sama dengan implementasi di indonesia disebut juga dengan Kode Bank. Biasanya kalau kita transaksi via ATM, maka kita dapat lihat kode banknya. ABA code sama dengan ialah Kode Bank untuk bank-bank yang ada di indonesia untuk digunakan sebagai routing transaksi dalam financial transaction.

Track 3 (THRIFT)

THRIFT : Track 3 belum banyak digunakan, tetapi beberapa telah digunakan untuk Industri dengan berbagai tipe Giro atau Tabungan atau Kartu Kredit dalam mengakomodir transaksi. Dengan jumlah Data Character yang lebih banyak dapat dihandle di track 3 sehingga kartu tersebut dapat berisi sesuai dengan data yang diinginkan.

Format Track yang digunakan untuk semua tracknya dimulai dengan SS (start Sentinel) dan ES (End Sentinel) ini seperti layaknya Header dan Trailer sebagai tanda untuk melakukan pembacaaan dalam informasi yang ada di dalam pita stripe. Selain itu, Informasi yang dimiliki dalam Track semuanya ialah PAN (Primary Account Number) ini sama dengan Nomor Kartu yang tercetak di kartu nasabah., Kartu Nasabah Maksimal 19 Digit, dan selalu memiliki 6 Digit Unik untuk setiap Bank. Dan besarnya digit kartu sesuai dengan kebijakan Bank.

3. Rancangan

“Transport in Card” adalah sistem pembayaran transportasi dengan menggunakan kartu magnetik sebagai medianya. Sistem ini mengadaptasi dari kartu kredit, di mana penggunaan kartu kredit yang sudah sangat luas, dapat digunakan di hamper seluruh pusat perbelanjaan, restoran, tempat wisata, hotel, dan lainnya. Transport in Card membuat penggunaannya hanya perlu butuh satu kartu untuk akses pembayaran semua transportasi di seluruh Indonesia. Sebagai fase awal kartu ini digunakan untuk semua pembayaran transportasi yang membutuhkan tiket dalam penggunannya, seperti kapal laut, bus antar daerah, pesawat, kereta api, dan bus TransJakarta. Cara penggunaannya pun dengan cara tapping, atau hanya dengan mengarahkan kartu ke pemindai, dan pemindai akan mendeteksi kartu magnetic dan mengurangi nominal saldo di dalam kartu tersebut. Adapun diagram use case dari sistem ini adalah sebagai berikut :

Diagram di atas masih sangat sederhana namun menggambarkan secara umum bagaimana penggunaan kartu untuk transportasi ini, singkatnya pengguna membeli kartu, mengisi saldo kartu, menggunakan kartu pada stasiun angkutan umum yang digunakan dan saldo pada kartu pun berkurang.

Dengan sistem ini akan menghemat penggunaan kertas sebagai tiket bawaan. Sedangkan untuk sistem pembelian reservasi, pengguna dapat mengakses reservasi melalui website, atau langsung di stasiun angkutan umum, dengan menunjukkan kartu transportasi, menggunakan nomor induk kartu saldo akan langsung dikurangi saat pembelian, dan akan diberikan karcis reservasi tempat duduk, kemudian pada hari keberangkatan kembali dilakukan pemindaian di stasiun sebagai verifikasi atau dapat dikatakan sebagai fase boarding pass.

Sumber :

http://ilmuberbagi.or.id/mengenal-kartu-standar-magnetic-stripe/

http://www.magtek.com/

Bioinformatika

Definisi

Bioinformatika (bahasa Inggris: bioinformatics) adalah (ilmu yang mempelajari) penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

Sejarah

Istilah bioinformatics mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an.

Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika.

Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Bidang-bidang yang terkait dengan BioInformatika

1. Genomics

Adalah bidang ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih.

2. Informatika Medis

Sebagai pembelajaran, penemuan, dan implementasi dari struktur dan algoritma untuk meningkatkan komunikasi, pengertian, dan manajemen informasi medis

3. Komputasional Biologi

Bidang ini fokus pada Computational Biology adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam molekul dan sel.

4. Proteomics

Bidang ini menggunakan bioinformatika untuk menyelidiki protein yang tersusun oleh genomika

5. Biofisika

Merupakan sebuah bidang berdasarkan teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur dan ilmu biologi. Ilmu ini terkait dengan bioinformatika karena untuk mengenal teknik-teknik dari ilmu fisika untuk memahami struktur tersebut membutuhkan penggunaan TI.

Manfaat Bioinformatika

a. Bioinformatika dalam bidang Klinis

Perananan Bioinformatika dalam bidang klinis ini sering juga disebut sebagai informatika klinis (clinical informatics). Aplikasi dari clinical informatics ini adalah berbentuk manajemen data-data klinis dari pasien melalui Electrical Medical Record (EMR) yang dikembangkan oleh Clement J. McDonald dari Indiana University School of Medicine pada tahun 1972 [5]. McDonald pertama kali mengaplikasikan EMR pada 33 orang pasien penyakit gula (diabetes). Sekarang EMR ini telah diaplikasikan pada berbagai penyakit. Data yang disimpan meliputi data analisa diagnosa laboratorium, hasil konsultasi dan saran, foto ronsen, ukuran detak jantung, dll. Dengan data ini dokter akan bisa menentukan obat yang sesuai dengan kondisi pasien tertentu. Lebih jauh lagi, dengan dibacanya genom manusia, akan memungkinkan untuk mengetahui penyakit genetik seseorang, sehingga personal care terhadap pasien menjadi lebih akurat.

b. Bioinformatika dalam bidang Virologi

Khusus di bidang Virologi (ilmu virus), kemajuan bioinformatika telah berperan dalam mempercepat kemajuan ilmu ini. Sebelum kemajuan bioinformatika, untuk mengklasifikasikan virus kita harus melihat morfologinya terlebih dahulu. Untuk melihat morfologi virus dengan akurat, biasanya digunakan mikroskop elektron yang harganya sangat mahal sehingga tidak bisa dimiliki oleh semua laboratorium. Selain itu, kita harus bisa mengisolasi dan mendapatkan virus itu sendiri.

c. Bioinformatika Untuk Penemuan Obat

Cara untuk menemukan obat biasanya dilakukan dengan menemukan zat/senyawa yang dapat menekan perkembangbiakan suatu agent penyebab penyakit. Karena perkembangbiakan agent tersebut dipengaruhi oleh banyak faktor, maka faktor-faktor inilah yang dijadikan target. Diantaranya adalah enzim-enzim yang diperlukan untuk perkembangbiakan suatu agent Mula mula yang harus dilakukan adalah analisa struktur dan fungsi enzim-enzim tersebut. Kemudian mencari atau mensintesa zat/senyawa yang dapat menekan fungsi dari enzim-enzim tersebut.

d. Bioinformatika Untuk Identifikasi Agent Penyakit Baru

Bioinformatika juga menyediakan tool yang sangat penting untuk identifikasi agent penyakit yang belum dikenal penyebabnya. Banyak sekali penyakit baru yang muncul dalam dekade ini, dan diantaranya yang masih hangat adalah SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome).

e. Bioinformatika Untuk Identifikasi Agent Penyakit Baru

Bioteknologi telah diterapkan secara luas dalam bidang pertanian, antara lain yaitu:

• Pupuk Hayati (biofertiliser) yaitu suatu bahan yang berasal dari jasad hidup, khususnya mikrobia yang digunakan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas produksi tanaman.
• Kultur in vitro, yaitu pembiakan tanaman dengan menggunakan bagian tanaman yang ditumbuhkan pada media bernutrisi dalam kondisi aseptik.
• Kultur in vitro memungkinkan perbanyakan tanaman secara massal dalam waktu yang singkat.
• Teknologi DNA Rekombinaan, pengembangan tanaman transgenik, misalnya galur tanaman transgenik yang membawa gen cry dari Bacillus thuringiensis untuk pengendalian hama.

Teknologi Dan Penerapan Bioinformatika

Program-program Bioinformatika

Sehari-harinya bionformatika dikerjakan dengan menggunakan program pencarisekuen (sequence search) seperti BLAST, program analisa sekuen (sequence analysis) seperti EMBOSS dan paket Staden, program prediksi struktur seperti THREADER atau PHD atau program imaging/modelling seperti RasMol dan WHATIF. Contoh-contoh di atas memperlihatkan bahwa telah banyak program pendukung yang mudah di akses dan dipelajari untuk menggunakan Bioinformatika.

Teknologi Bioinformatika Secara Umum

Pada saat ini banyak pekerjaan Bioinformatika berkaitan dengan teknologidatabase. Penggunaan database ini meliputi baik tempat penyimpanan database “umum” seperti GenBank atau PDB maupun database “pribadi”, seperti yang digunakan oleh grup riset yang terlibat dalam proyek pemetaan gen atau database yang dimiliki oleh perusahaan-perusahaan bioteknologi. Konsumen dari data Bioinformatika menggunakan platform jenis komputer dalam kisaran: mulai dari mesin UNIX yang lebih canggih dan kuat yang dimiliki oleh pengembang dan kolektor hingga ke mesin Mac yang lebih bersahabat yang sering ditemukan menempati laboratorium ahli biologi yang tidak suka komputer.

Database dari sekuen data yang ada dapat digunakan untuk mengidentifikasi homolog pada molekul baru yang telah dikuatkan dan disekuenkan di laboratorium. Dari satu nenek moyang mempunyai sifat-sifat yang sama, atau homology, dapat menjadi indikator yang sangat kuat di dalam Bioinformatika. Setelah informasi dari database diperoleh, langkah berikutnya adalah menganalisa data. Pencarian database umumnya berdasarkan pada hasil alignment / pensejajaran sekuen, baik sekuen DNA maupun protein. Kegunaan dari pencarian ini adalah ketika mendapatkan suatu sekuen DNA/protein yang belum diketahui fungsinya maka dengan membandingkannya dengan yang ada dalam database bisa diperkirakan fungsi daripadanya. Salah satu perangkat lunak pencari database yang paling berhasil dan bisa dikatakan menjadi standar sekarang adalah BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) yang merupakan program pencarian kesamaan yang didisain untuk mengeksplorasi semua database sekuen yang diminta, baik itu berupa DNA atau protein. Program BLAST juga dapat digunakan untuk mendeteksi hubungan di antara sekuen yang hanya berbagi daerah tertentu yang memiliki kesamaan.

Data yang memerlukan analisa Bioinformatika dan mendapat banyak perhatiansaat ini adalah data hasil DNA chip. Dengan perangkat ini dapat diketahui kuantitas dan kualitas transkripsi satu gen sehingga bisa menunjukkan gen-gen apa saja yang aktif terhadap perlakuan tertentu, misalnya timbulnya kanker, dan lain-lain.

Sumber :

http://kambing.ui.ac.id/bebas/v06/Kuliah/SistemOperasi/2003/50/Bioinformatika.pdf

http://ilhamsyahputraa.blogspot.com/2013/11/bioinformatika.html

https://irmamino.wordpress.com/2011/05/04/bioinformatika-perkembangan-ilmu-terkait-dan-penerapannya-2/

http://muh-fahri.blogspot.com/2014/06/bioinformatika.html

Analisis Website Universitas Gunadarma Menggunakan Alexa Rank

Alexa rank itu adalah sebuah peringkat terhadap sebuah website atau blog berdasarkan trafik atau banyaknya pengunjung yang diberikan atau dibuat oleh alexa.com, dan data trafik tersebut diambil melalui toolbar alexa pada browser pengunjung website atau blog tersebut. Alexa rank setiap website atau blog berbeda-beda jumlahnya. Jika alexa suatu blog rendah maka semakin bagus namun jika alexa suatu blog tinggi, artinya trafik blog tersebut rendah. Beda dengan Page Rank yang diberikan oleh mbah google karna semakin tinggi Page Rank suatu blog maka semakin bagus pula blog tersebut, namun nilai page rank google tak sebanyak alexa rank yaitu maksimal PR 10.

Alexa Traffic Rank tidak sepopuler punyanya Google. Namun ternyata Alexa Rank cukup penting bagi para Blogger yang ingin menjadikan blog-nya sebagai monetize blog karena kebanyakan menggunakan rank Alexa sebagai syarat atau patokan dalam menentukan nilai dari sebuah website. Dan berikut ini tips meningkatkan alexa rank web atau blog kita.

Hasil pemakaian Alexa Rank

Disini kita akan mencoba untuk mengukur kualitas dari website Universitas Gunadarma yaitu www.gunadarma.ac.id

Pertama Alexa Rank Akan menampilkan rangking dari website tersebut baik secara Global atau Negara (asal website tersebut ). Disini www.gunadarma.ac.id berada pada peringkat 25.333 di dunia, naik 1,016 peringkat dari sebelumnya selama 3 bulan, sedangkan di Indonesia sendiri berada pada peringkat 438.

Selanjutnya Alexa rank akan menampilkan keterlibatan pengunjung dalam sebuah situs (gunadarma.ac.id). ada 3 persentase yang akan ditampilkan yaitu :

Bounce Rate,  menampilkan Persentase kunjungan ke situs yang terdiri dari satu tampilan laman.Yakni 34.00%

Daily Pengunjung Per Visitor, Akan menampilakn persentase Perkiraan tampilan halaman unik setiap hari per pengunjung di situs.

Daily Time On Site, Perkiraan waktu setiap hari di situs (mm: ss) per pengunjung ke situs tersebut

.

Metrik keterlibatan membantu Anda memahami bagaimana tertarik pengunjung situs adalah dengan konten situs. Metrik diperbarui setiap hari berdasarkan trailing 3 bulan.

Siapa saja yang mengunjung sebuah situs (gunadarma.ac.id). Disini akan menampilakn pengunjung dari website tersebut, Dilihat dari 3 Sisi yaitu :

Gender, Melihat dari jenis kelamin yang mengunjung sebuah situs, terdiri dari laki – laki dan perempuan

Education, Melihat dari segi pendidikan yang mengunjungi situs ini (gunadarma.ac.id)

Browsing Location, Menampilkan lokasi tempat mengakses situs ini, locasi tersebut sendiri berada pada Rumah, Sekolah, dan tempat pekerjaan.

Audience Demographics

Data pengunjung geografi menjelaskan di mana pengunjung situs ini selama sebulan terakhir berada, dan bagaimana situs tersebut di negara-negara populer. Jika suatu negara tidak tercantum, itu karena Alexa tidak memiliki cukup data untuk situs ini untuk menentukan peringkat / mengukur popularitas situs di antara populasi online negara itu. Metrik ini diperbarui setiap bulan.

Dimana Pengunjung website berada akan ditampilkan disini dengan menunjukan peta dunia, kemudian akan menunjukan lokasi tempat pengunjung tersebut. Setelah itu Alexa rank akan menampilakn jumlah persentase pengunjung tersebut yang berada di Indonesia (96,2%), lalu yang berada di Amerika (0,8%) dan peringkat website di negara tersebut.

Selanjutnya akan menampilkan dimana pengunjung situs ini berasal. Disini Alexa rank akan menampilkan persentase pengujung situs dengan menggunakan mesin pencari sebanyak 32.00% Tabel menunjukkan kata kunci teratas yang mengirim lalu lintas ke situs ini dari mesin pencari utama selama 6 bulan terakhir. Daftar ini diperbarui setiap bulan. Disini kata yang sering digunakan adalah universitas gunadarma dengan sebanyak 3,80%

Alexa rank juga menampilkan Situs apa saja yang masih berkaitan dengan situ seperti (gunadarma.ac.id), Disini Total situs yang berhubungan dengan gunadarma.ac.id adalah sebanyak 11,617. Situs tersebut antar lain adalah wikipedia.org, hao123.com, fc2.com dan masih banyak lainya.

Tabel ini menunjukkan subdomain atas  situs pengunjung situs ini denga subdomain yang berbeda-beda. Perhatikan bahwa persentase dapat menambahkan hingga lebih dari 100% karena pengunjung dapat mengunjungi beberapa subdomain dalam satu bulan.

Alexa Rank kemudian akan menampilkan seberapa cepat sebuah situs diload kembali, Disini http://www.gunadarma.ac.id , dimuat kembali dengan kecepatan 1.453 detik, 50 % lebih lambat dari situs.

Kekurangan & Kelebihan Alexa Rank

Kekurangan

1. kenyataan data Alexa hanya sebuah hitungan kasar dan tidak relevan.

• Alexa hanya akan menghitung data secara akurat apabila pengunjung (visitors) telah menginstall alexa toolbar. Banyak website / blog yang sebenarnya mempunyai jumlah pengunjung dan pembaca yang lumayan banyak tetapi Rangking alexa-nya tidak begitu bagus. Ini di karenakan banyak sekali pengguna internet yang tidak menginstall alexa toolbar di browser mereka, jadi kemungkinan terindeksnya kunjungan mereka ke web kita akan kecil.
• Apabila sebuah website / blog mendapatkan satu pengunjung yang datang mengunjungi halaman dan membaca banyak artikel (page views) dalam sehari, maka hitungan data yang disimpan tetap satu kali.
• Site linking / backlinks, semakin banyak situs lain yang mengarah ke website kita maka akan semakin bagus ranking alexa. Untuk mendapatkan hal itu memang sangat butuh kerja keras, (ya memang harus sih), tetapi yang ironis adalah apabila sebuah blog / website mempunyai tingkat traffic tinggi namun jumlah links yang terhubung ke situs web-nya lebih sedikit dari website lain yang sejenis, maka bisa saja ranking alexa situs yang banyak link itu akan lebih bagus, walaupun trafficnya tidak terlalu banyak.
• Hanya domain utama yang punya peluang terindeks secara akurat. Alexa akan melakukan tracking pada website utama sebagai prioritas. Sementara untuk sub-domain atau sub-page, seperti blog dll, membutuhkan usaha super keras agar mudah dan cepat menghasilkan ranking terbaik.
• Ada beberapa tawaran pro account di samping free account pada web alexa, dimana kita bisa upgrade account dan membayar dengan credit card atau paypal. Setelah itu kita bisa memperoleh sertifikat dan segala blablabla-nya. Anda bisa lihat dan check di http://www.alexa.com/plans.

Kelebihan

1. Komersial (Monetize)

Inilah tujuan utama bagi kebanyakan bloggers atauwebmasters. Bila berkaitan dengan meraih “penghasilan” melalui iklan dan program marketing, memang Alexa Rank ini sangat penting. Semakin bagus ranking Alexa suatu blog / website, maka akan semakin besar peluang untuk memperoleh penghasilan yang besar pula. Kebanyakan para pengiklan dan program afiliasi (marketing) bergengsi akan lebih tertarik pada situs yang sudah populer.

2. Pribadi

Bila hasil karya dan hasil kerja kita di hargai dan di sukai oleh orang lain, pasti akan sangat membanggakan. Dengan peringkat Alexa yang bagus, itu artinya banyak orang yang gemar akan konten dan informasi yang kita bagikan. Sudah pasti akan menambah semangat tersendiri dalam diri kita kan. Worthed .

3. Persaingan

Seperti yang kita baca di atas bahwa alexa rank akan menempatkan situs kita dalam jajaran peringkat dunia bersama trilyunan website besar lainnya, ini membuat situs pribadi / bisnis kita terlihat bergengsi. Data Alexa lumayan detail, dimana kita bisa mengetahui seberapa populerkah blog / website kita, dari mana visitor mengetahui situs kita, berapa banyak links yang mengarah ke blog / website kita, dan banyak lagi.

Sumber :

http://www.gunadarma.ac.id/

http://www.alexa.com/

https://wikishare27.wordpress.com/analisis-website-dengan-alexa-rank/

http://id.wikipedia.org/wiki/Alexa_Internet

http://www.tiportips.com/2013/05/Apa-Manfaat-Peringkat-Alexa-Rank-Bagi-Blog-Anda.html

Pemrograman Jaringan Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Java

Berikut merupakan program pada Bahasa Pemrograman Java untuk menampilkan perintah-perintah yang biasa digunakan dalam jaringan.

1. Program untuk menampilkan IP Address

Code Program

Output Program

Logika Program

Untuk listing program yang pertama ini digunakan untuk menampilkan IP Address yang ada pada komputer saya. Dimana penjelasan perintah java seperti berikut, untuk langkah yang pertama program akan mengimport java.net. Kemudian program membuat class dengan nama getIP, perintah yang selanjutnya program akan mendeklarasikkan InetAddress host benilai null kemudian host akan didapatkan dari nilai InetAddress host dan terakhir pada byte ip didapatkan nilai dari hostAddress. Langkah terakhir terdapat suatu perulangan for dimana di bagian ini akan terjadi pada saat variabel i bernilai 0, dan nilai variabel i lebih kecil dari IP jika kondisi ini terpenuhi maka nilai i akan bertambah.

2. Program untuk menampilkan nama komputer user

Code program

Output Program

Logika Program

Digunakan untuk mencetak host name dari komputer, dimana penjelasan dari program adalah sebagai berikut. Program awal akan menginport java.net, untuk program ini menggunakan nama class tg2. Selanjutnya masuk pada pendeklarasian dimana bagian pendeklarasian adalah InetAddress host = null; dan host = InetAddress.getLocalHost(); maksudnya adalah InetAddress host bernilai null dan host didapatkan dari nilai InetAddress pada localhost.Kemudian masukkan perintah yang digunakan untuk menampilkan host name dari komputer tersebut.

3. Program untuk menampilkan nama komputer user berdasarkan IP Address

Code Program

Output Program

Logika Program

Program diatas digunakan untuk IP lokal dengan IP komputer yang lain dimana penjelasannya adalah berikut ini. Program akan menginport java.net dan masuk pada nama class yang dibuat yaitu IPtoName. Untuk program ini terdapat kondisi if dimana jika program nilainya lebih besar sama dengan 0 maka cetak nama pemakai dan IPtoName lalu program akan kembali ke semula dan program akan mendeklarasikkan String host yaitu 0 dan InetAddress address bernilai null. Kemudian program akan mengulang ke bagian address yang terdapat di InetAddress pada host kemudian apabila perulangan tersebut tidak terpenuhi maka akan mencetak invalid IP – malformed ip.

Untuk hasil output ini pada saat menjalankan program masukkan terlebih dulu IP Address, maka program akan mencetak nama komputer user.

4. Program untuk menampilkan IP Address berdasarkan nama komputer user

Code Program

Output Program

Logika Program

Pada aplikasi ini akan menampilkan NsLookup yaitu menampilkan host name dan ip address yang ada pada laptop saya. Untuk penjelasan dari program adalah sebagai berikut ini, program akan mengimport java.net kemudian program akan masuk ke dalam class program yang bernama NsLookup. Pada program utama ini akan mencetak Pemakai : Java NsLookup hostname kemudian aka mendeklarasikan String host adalah 0 dan InetAddress address bernilai null kemudian apabila host tidak dikenal maka akan tampil Unknown host. Untuk bagian listing byte ip nilainya didapat dari address lalu apabila i > 0 dan i

Untuk hasil output ini pada saat menjalankan program masukkan terlebih dulu nama komputer user, maka program akan mencetak IP Address.

5. Program Client Server Sederhana

Server

Code Program

 

Output Program

Logika Program

Listing program diatas merupakan listing untuk sebuah komputer yang dijadikan server dimana server sebagai pusat dari semua client. Saat program server berhasil untuk dijalankan maka akan muncul pesan “Aplikasi Server Hidup…”

Client

Code Program

Output Program

Logika Program

Listing diatas merupakan listing untuk komputer yang dijadikan client, dimana aplikasi client ini akan mengirimkan pesan ke server & server akan membalas pesan dari client. Dan jika program dapat dijalankan dengan baik maka akan menghasilkan.

Program di atas terdapat merupakan sebuah program client dan server, pada bagian simple client bertujuan untuk memberikkan permintaan pada sebuah server untuk bagian simple server bertujuan untuk melayani permintaan dari server. Sehingga tujuan dari program ini adalah adanya sebuah interaksi antara client dan server.