1.    PAN (Personal Area Network)

Jenis jaringan ini mencakup wilayah yang lebih kecil, misalnya saja pada kantor, dan rumah. Biasanya, banyak digunakan hanya untuk keperluan internet, serta printer. Dan tidak memerlukan resources yang besar untuk menggunakan jaringan PAN.

-    Jenis LAN Berdasarkan Media Transmisi

Secara garis besar terdapat dua kategori media transmisi, yaitu guided (terpadu) dan unguided (tidak terpadu).

Media transmisi yang terpadu adalah media yang mampu mentransmisikan besaran-besaran fisik lewat materialnya, contohnya kabel twisted pair, kabel coaxial dan serat optik.

Media yang tidak terpadu adalah media yang mentransmisikan gelombang elektromagnetik tanpa menggunakan konduktor fisik seperti kabel atau serat optik. Contohnya adalah gelombang radio seperti microwave dan wireless mobile.

-    Jenis LAN Berdasarkan Metode Transmisi

Jenis LAN dibedakan berdasarkan metode transmisi yang digunakan dalam pengiriman data, dalam hal ini yaitu:

Baseband

pada metode baseband data yang berupa sinyal digital langsung dikirim pada media yang digunakan tanpa mengalami perubahan apapun. Dengan cara ini jarak capai data benar-benar bergantung pada kualitas media yang digunakan. Media tersebut hanya dapat digunakan secara tunggal dan perlatan yang dibutuhkan juga sederhana.

Broadband

data yang dikirimkan harus diubah dulu menjadi signal analog (mengalami modulasi). Hal ini menyebabkan data dapat dikirimkan pada jarak yang lebih jauh daripada baseband dan juga media dapat digunakan secara multi channel, sehingga pemakain media lebih efisien tetapi peralatan yang diperlukan lebih rumit, misalnya memerlukan modem frequensi radio (RF Modem).

-    Jenis LAN berdasarkan Topologi Fisik Jaringan.

Berdasarkan topologi jaringan Local Area Network dapat dibedakan menjadi beberapa jenis, yaitu: Point to point , Star, Ring, Bus, Tree dan Mesh.

-    Jenis LAN Berdasarkan Topologi Logic Jaringan

Topologi logis mendefinisikan tata letak logis dari jaringan. Ini menjelaskan bagaimana perangkat dalam jaringan berkomunikasi satu sama lain dan bagaimana data ditransmisikan. 

Tiga topologi logika utama adalah topologi bus, topologi ring, dan topologi switch.

-    Jenis LAN Berdasarkan Media Access Control

Ada berbagai jenis Media Access Control di LAN, yaitu sebagai berikuti:

Ethernet

Ethernet adalah LAN 10Mbps yang menggunakan protokol Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection (CSMA/CD) untuk mengontrol jaringan akses. Ethernet banyak digunakan dalam jaringan LAN berbasi kabel (wired network). Seluruh Ethernet LAN dikonfigurasi sebagai logical bus dan secara fisik dapat diimplementasikan dalam bentuk topologi bus atau star.

Token Ring

Ini adalah metode token-passing 4-Mbps atau 16-Mbps, beroperasi dalam topologi ring. Perangkat di jaringan Token Ring mendapatkan akses ke media melalui token passing.

Fast Ethernet

Ini adalah perpanjangan dari standar Ethernet 10Mbps dan mendukung kecepatan hingga 100Mbps. Metode akses yang digunakan adalah CSMA/CD. Untuk koneksi fisik digunakan topologi star.

FDDI (Fiber Distributed Data Interface)

FDDI adalah jaringan LAN token ring berkecepatan tinggi ( lebih cepat dari Token Ring dan Ethernet ) dan menggunakan kabel fiber optik. Teknologi ini biasanya diimplementasikan untuk jaringan backbone.

-    Jenis LAN berdasarkan Metode Akses

Jenis LAN berdasarkan metoda akses atau bagaimana cara sistem menggunakan jaringan secara bersama dibagi menjadi:

Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection (CSMA/CD)

Maksudnya sebelum komputer mengirim data, komputer tersebut “menyimak/mendenga” dulu media yang akan dilalui sebagai pengecekan apakah komputer lain sedang menggunakannya, jika tidak ada maka komputer akan mengirimkan datanya.Terkadang akan terjadi dua atau lebih komputer yang mengirimkan data secara bersamaan dan itu akan mengakinbatkan collision (tabrakan). Bila collision terjadi maka seluruh komputer yang ada akan mengabaikan data yang hancur tersebut. Namun bagi komputer pengirim data, dalam periode waktu tertentu maka komputer pengirim akan mengirim kembali data yang hancur akibat tabrakan tersebut.

Token Passing

Dalam token passing, digunakan suatu “tanda (token)” yang akan dikirim secara “estafet” dari komputer atau node yang satu ke node yang lain. istem yang menerima token  inilah yang berhak mengirim data dan setelah data dikirimkan maka token tersebut diteruskan ke node yang lain.  Topologi ini mutlak harus berbentuk ring. Untuk menghindari masalah terhadap token yang tidak berguna atau token yang hilang maka diletakkan sebuah komputer yang bertugas sebagai pengontrol atau monitor.

3.    WAN (Wide Area Network)

Jenis Jenis WAN

Jaringan WAN sendiri sebenarnya ada beberapa jenis yang biasa digunakan, adapun di tiap-tipa jenisnya memiliki fungsi dan keperluan yang berbeda-beda. Untuk lebih jelasnya simak jenis-jenis WAN berikut ini :

1. Leased Line

Ini merupakan jenis Wide Area Network dengan model koneksi dedicated point to point, maksudnya koneksi ini tidak memerlukan proses call setup dalam berkirim data. Adapun mekanisme pengiriman paket data yang dilakukan sifatnya Synchronous serial.

Synchronous serial adalah sebuah komunikasi dimana pengirim atau penerima hanya 1 pihak saja yang bisa menghasilkan clock dan mengirimkannya bersamaan dengan data.

2. Circuit Switching

Pada jenis ini jaringan akan melakukan call setup terlebih dahulu untuk membentuk koneksi dengan tujuan agar bisa mulai pengiriman data.

ISDN dan PTSN adalah dua protokol pada jaringan WAN yang menggunakan jenis koneksi circuit switching untuk jaringan publik

3. Paket Switching

Jenis koneksi paket switching memiliki kelebihan bisa mengatur dan membagi bandwith ke pengguna lain dengan tujuan supaya koneksinya bisa lebih stabil dan sesuai dengan jumlah pengguna jaringan.

Paket switching ini sebenarnya pengembangan dari koneksi jenis Lased Line dengan mekanisme koneksi secara Synchronous Serial.

4.    MAN (Metropolitan Area Network)

MAN (Metropolitan Area Network)

Metropolitan Area Network (MAN), merupakan jenis jaringan komputer yang lebih luas dan lebih canggih dari jenis jaringan komputer LAN. Jenis jaringan komputer MAN ini biasa digunakan untuk menghubungkan jaringan komputer dari suatu kota ke kota lainnya. Untuk dapat membuat suatu jaringan MAN, biasanya diperlukan adanya operator telekomunikasi untuk menghubungkan antar jaringan komputer. 

 a. Jelaskan konsep dan karakteristik dari BIG DATA!

Konsep Big Data 

Big data memiliki konsep untuk mengumpulkan seluruh data yang dihasilkan dan kemudian mengolahnya dengan tepat agar menghasilkan sebuah nilai diharapkan.

Konsep big data terbagi menjadi tiga macam, yaitu:

a. Integrasi Data

Integrasi data merupakan suatu proses untuk mengumpulkan data yang telah dibuat yang akan menjadi big data. Data tersebut akan tercatat pada sistem untuk kemudian menjadi materi untuk masuk ke proses selanjutnya.

b. Pengolahan Data

Seluruh data yang dihasilkan harus bisa dikelola dengan benar, baik saat proses penyimpanan maupun saat data akan diakses kembali. Maka dari itu, kamu membutuhkan ruang penyimpanan yang besar serta bisa diakses kapan saja dan dimana saja.

Biasanya, penggunaan website dengan layanan hosting yang sesuai akan dipilih untuk memenuhi kebutuhan aktivitas data bagi suatu perusahaan. Nantinya, data pada website tersebut akan dipilah ke dalam sistem penyimpanan supaya mudah ditemukan ketika membutuhkannya.

c. Analisis Data

Terakhir adalah analisa data, yaitu semua data yang telah disimpan dan dikelompokkan sesuai jenisnya dapat kamu gunakan untuk kebutuhan selanjutnya.

Misalnya saja riwayat belanja toko online yang ada di tokomu, data ini bisa menjadi informasi produk apa saja yang dicari dan layak kita tawarkan ketika konsumen tersebut sedang berbelanja.

Dengan begitu, produk-produk yang akan ditawarkan bisa relevan dengan apa yang konsumen itu butuhkan.

Karakteristik Big Data 

Sebuah data dapat disebut dengan big data apabila memenuhi karakteristik big data itu sendiri. Lalu, apa saja karakteristiknya?

1. Volume

Sesuai dengan namanya, karakteristik dari big data adalah jumlah data yang sangat besar baik secara keseluruhan maupun berdasarkan platform yang mengelolanya, termasuk transaksi, perangkat pintar, video, peralatan industri, gambar, audio, media sosial, dan lain sebagainya.

2. Velocity

Selain volume, kecepatan atau velocity big data adalah suatu kecepatan data saat data tersebut diterima dan bahkan saat data akan langsung digunakan. Proses ini dapat berlangsung secara instan dan real time dengan bantuan koneksi internet.

3. Variety

Variety yang dimaksud adalah berbagai jenis data yang tersedia. Jenis data tradisional biasanya lebih terstruktur dan numerik. Namun, dengan perkembangan data yang terjadi, ada puka data yang belum memiliki struktur, seperti email, audio, video, dan data transaksi keuangan.

4. Veracity

Veracity atau kebenaran data merupakan tingkat akurasi dari informasi yang diberikan oleh sebuah set data. Dengan tingkat kebenaran data yang baik, maka keputusan yang diambil dengan mengolah data tersebut akan menghasilkan data yang maksimal.

5. Value

Yang terakhir adalah value. Value atau nilai adalah makna suatu data setelah data tersebut melalui proses pengolahan. Suatu data akan dianggap bernilai apabila informasi yang diperoleh dari hasil pengolahan tersebut dapat membantu seseorang untuk mengambil keputusan bisnis yang baik.

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

b. Berikan gambaran dan jelaskan menganai Arsitektur BIG DATA!

Bagaimana Arsitektur Big Data?

Arsitektur dari big data dirancang untuk menangani penyerapan, pemrosesan dan analisis data yang terlalu besar atau kompleks untuk sistem basis data tradisional.

1.    Data Sources

Semua solusi big data dimulai dengan satu atau beberapa sumber data, contohnya:

-    Penyimpanan data aplikasi, seperti database relasional

-    File statis yang dihasilkan oleh aplikasi, seperti log server web

-    Sumber data waktu nyata, seperti perangkat IoT

2.    Data Storage

Data untuk operasi pemrosesan batch biasanya disimpan di media penyimpanan file terdistribusi yang dapat menampung file besar dalam berbagai format. Penyimpanan semacam ini sering disebut dengan data lake.

3.    Batch Processing

Semua data dipisahkan ke dalam kategori yang berbeda menggunakan long-running jobs untuk memfilter, mengaregasi dan juga menyiapkan data atau status pemrosesan data yang akan dianalisis.

4.    Real-time Message Ingestion

Semua sistem streaming real-time melayani data yang dihasilkan secara berurutan dan dalam pola tetap. Biasanya sering digunakan untuk data toko yang bertanggung jawab atas semua pesan masuk di dalam folder yang digunakan untuk pemrosesan data.

5.    Stream Processing

Ada sedikit perbedaan antara real-time message ingestion dan stream processing. Yang pertama mempertimbangkan penyerapan data mana yang akan di kumpulkan pertama dan digunakan sebagai publikasi-berlangganan. Stream processing digunakan untuk menangani semua data streaming kemudian menulis data output.

6.    Analytical Data Store

Ini merupakan penyimpanan data yang digunakan untuk tujuan analitik oleh karenanya data yang sudah diproses kemudian ditanyakan dan dianalisis dengan menggunakan alat analitik yang sesuai.

7.    Analysis and Reporting

Wawasan harus dihasilkan pada data yang diproses dan itu dilakukan secara efektif oleh alat pelaporan dan analisis yang memanfaatkan teknologi dan solusi yang disematkan untuk menghasilkan grafik, analisis dan wawasan yang bermanfaat.

8.    Orchestration

Solusi berbasis big data terdiri operasi terkait data yang bersifat berulang dan juga dikemas dalam workflows yang dapat mengubah sumber data dan juga memindahkan data dari berbagai sumber ke unit analitik.

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

c. Sebutkan dan jelasakan hal yang menjadi tanatangan dalam penerapan BIG DATA saat ini!

Tantangan Penerapan Big Data

1.    Data dari berbagai sumber tersimpan dalam platform yang berbeda

Tantangan pengelolaan big data yang umum terjadi dalam suatu perusahaan adalah kebutuhan untuk mengelola data dari berbagai macam sumber, namun data yang diterima tersimpan di platform yang berbeda – berdasarkan jenis data dan asal sumbernya. Kesenjangan ini akan menimbulkan masalah saat proses penarikan dan analisa data.

Jika situasinya seperti itu, analisa hasil analisa data akan cenderung tidak efektif karena kelengkapan dan akurasinya perlu dipertanyakan.

Menggabungkan data dari berbagai sumber secara manual akan sangat menghabiskan banyak waktu, sehingga membatasi penglihatan karyawan terhadap “insight” yang seharusnya dapat terlihat dengan mudah.

2.    Mengklasifikasikan data yang berkualitas

Dengan banyaknya data yang dimiliki, karyawan akan sulit untuk mengklasifikasikan data yang berkualitas. Pada akhirnya, proses analisa tidak fokus pada data yang benar-benar memiliki value untuk kemajuan bisnis perusahaan.

Selain itu, jika karyawan harus mengklasifikan data yang berkualitas secara manual, maka mereka tidak akan mendapatkan data real-time untuk menemukan tren terkini.

Ketidakmampuan untuk melihat data secara real-time akan membawa banyak dampak negatif yang signifikan terhadap kualitas keputusan yang diambil berdasarkan data yang tersedia atau yang biasa disebut data-driven decision.

3.    Kurangnya jumlah karyawan yang memiliki kemampuan menganalisa data

Walaupun zaman sudah semakin maju dan modern, kenyataannya masih banyak perusahaan tidak memiliki jumlah karyawan yang cukup untuk menganalisa data dengan baik. Masalah ini terjadi karena pengoperasian platform yang kompleks, hanya karyawan tertentu saja yang dapat diandalkan untuk menganalisa data.

Jika situasinya seperti ini, perusahaan akan sulit mengikuti laju perkembangan kompetisi bisnis, karena proses analisa data menghabiskan waktu yang sangat lama.

4.    Membutuhkan banyak biaya

Tantangan pengelolaan big data berikutnya adalah banyaknya biaya yang dibutuhkan untuk menjalankan proses analisa data yang efektif.

5.    Masalah skalabilitas

Seiring dengan berkembangnya bisnis perusahaan, jumlah data yang akan di produksi akan semakin banyak tak terkendali.

Jumlah data yang semakin banyak akan menimbulkan masalah baru dalam penyimpanan dan pengelolaan data, karena prosesnya akan semakin kompleks. Banyak perusahaan gagal untuk mengelola data nya secara efektif saat bisnisnya semakin berkembang. Platform big data analytics yang sudah digunakan sejak awal tidak memiliki kemampuan yang cukup baik untuk mengelola data yang semakin banyak jumlahnya.