Data transformasi layanan (DTS)

Data transformasi layanan (DTS) adalah metode alternatif yang dapat Anda gunakan untuk memindahkan data dari akses database Microsoft SQL Server.
DTS menyediakan fungsionalitas untuk mengimpor dan mengekspor data antara OLE DB atau ODBC data sumber, termasuk Microsoft Access dan SQL Server. SQL Server termasuk DTS DTS impor dan ekspor Wizard yang memungkinkan Anda untuk membuat dan menjalankan DTS paket secara interaktif.
 Dapat menggunakan DTS impor dan ekspor Wizard untuk secara otomatis membuat tabel SQL Server,  kemudian menyalin data dari akses ke tabel SQL Server baru. DTS dapat memindahkan data pada tingkat yang lebih cepat daripada Microsoft Access Upsizing Wizard dapat, tetapi DTS tidak menyediakan semua fitur akses Upsizing Wizard.
Berikut tindakan yang dapat melakukan akses Upsizing Wizard, tapi DTS impor dan ekspor Wizard tidak dapat melakukan:
•Jika tabel akses telah primary key, Wisaya Upsizing akses secara otomatis re-creates kunci utama di meja yang dihasilkannya pada SQL Server; DTS tidak.
•Wisaya Upsizing akses secara otomatis bermigrasi semua aturan dan default yang ada dalam tabel SQL Server; DTS tidak.
•Jika tabel dalam database Access terkait, Wisaya Upsizing secara otomatis re-creates hubungan ini pada SQL Server; DTS tidak.
• DTS tidak tidak upsize pertanyaan yang ada di database Access.
Menggunakan DTS Wizard Impor dan ekspor
Langkah-langkah berikut menunjukkan cara menggunakan DTS impor dan ekspor Wizard untuk menyalin tabel perintah dan rincian pesanan dari database contoh Northwind.mdb ke database SQL Server baru.
 Ikuti langkah berikut untuk mengimpor format file .mdb atau .accdb pada komputer yang memiliki SQL Server 2000 diinstal:
1.Di Microsoft Windows XP dan versi Windows yang sebelumnya, klik Mulai, arahkan ke Program, arahkan ke Microsoft SQL Server, lalu klik Impor dan Ekspor Data.
2.Ketika Wisaya layanan transformasi Data dimulai, klik Berikutnya.
3.Pada Pilih sumber Data Halaman, pilih Microsoft Access dari Sumber data daftar.
4.Klik tombol membangun (...) sebelah Nama Berkas kotak, dan kemudian telusuri untuk database contoh Northwind.mdb.
5.Klik dua kali Northwind, lalu klik Berikutnya.
6.Pada Pilih tujuan Halaman, pilih Penyedia DB Microsoft OLE SQL Server dari Tujuan daftar.
7.Dalam Server Daftar, klik (lokal).
8.Klik Menggunakan SQL Server otentikasi, kemudian masukkan nama pengguna dan sandi yang diakui oleh SQL Server atau MSDE sebagai pengguna yang memiliki izin untuk membuat database dan tabel di server.
9.Klik Refresh, lalu klik <new></new> dalam daftar Database.
10.Dalam Nama kotak, masukkan MyNwind. Menerima nilai-nilai default di Ukuran file data dan Ukuran file log kotak, dan kemudian klik Oke.
11.Klik Berikutnya dua kali.
12.Dalam daftar tabel, klik Rincian pesanan dan Pesanan tabel.
13.Klik Berikutnya dua kali, dan kemudian klik Menyelesaikan.
14.DTS paket yang Anda buat dengan DTS impor dan ekspor Wizard berjalan. Ketika paket DTS selesai, klik Oke, lalu klik Dilakukan untuk menutup wizard.
Ikuti langkah berikut untuk mengimpor format file .accdb pada komputer yang memiliki SQL Server 2005 diinstal:
1.Dalam SQL Server Management Studio, terhubung ke jenis server Database Engine, memperluas Pangkalan data, klik kanan DatabaseName, arahkan ke Tugas, lalu klik Data impor .
2.Pada Pilih sumber Data Halaman, klik Microsoft Office 12,0 akses Database Engine penyedia DB OLE dalam Sumber data Daftar, dan kemudian klik Properti.
3.Pada Data Link properti Halaman, ketik DatabaseFile.accdb nama file di bawah Sumber data, klik Oke, lalu klik Berikutnya.
4.Pada Pilih tujuan Halaman, klik Penyedia DB Microsoft OLE SQL Server dalam Tujuan daftar.
5.Dalam Server Daftar, klik ServerName, lalu klik Berikutnya.
6.Pada Menentukan meja salinan atau permintaan Halaman, pilih Menyalin data dari satu atau lebih tabel atau dilihat, lalu klik Berikutnya.
7.Pada Pilih sumber meja dan Views Halaman, pilih TableName untuk mengimpor meja, dan kemudian klik Berikutnya.
8.Pada Menyimpan dan menjalankan paket Halaman, klik Berikutnya.
9.Pada Menyelesaikan Wisaya Halaman, klik Menyelesaikan untuk menutup wizard.
 REFERENSI
http://technet.Microsoft.com/en-US/SQLServer/bb331756.aspx

ETL (Extraction, Transformation, Loading)

Proses ETL merupakan proses yang mesti harus dilalui saat akan membentuk Datawarehouse. ETL sendiri merupakan singkatan dari Extraction,Transformation,Loading. Berikut akan dijelaskan mengenai ETL:

Extraction

Extraction atau dalam bahasa Indonesia nya Ekstraksi ialah Proses ketika sebuah data itu di unduh atau di ekstraksi dari berbagai Operating System baik yang menggunakan Query maupun aplikasi ETL.
Fungsi Ekstraksi data yaitu:

1. Ekstraksi data secara otomatis dari aplikasi sumber.
2. Penyaringan atau seleksi data hasil ekstraksi.
3. Pengiriman data dari berbagai platform aplikasi ke sumber data.
4. Perubahan format layout data dari format aslinya.
5. Penyimpanan dalam file sementara untuk penggabungan dengan hasil ekstraksi dari sumber lain.

Transformation

Transformation atau Transformasi data ialah proses ketika raw data atau data mentah  hasil dari proses ekstraksi di ubah sesuai bisnis yang berlaku.
Berikut langkah-langkahnya:

1. Memetakan data input dari skema data aslinya ke skema data warehouse.
2. Melakukan konversi tipe data atau format data.
3. Pembersihan serta pembuangan duplikasi dan kesalahan data.
4. Penghitungan nilai-nilai derivat atau mula-mula.
5. Penghitungan nilai-nilai agregat atau rangkuman.
6. Pemerikasaan integritas referensi data.
7. Pengisian nilai-nilai kosong dengan nilai default.
8. Penggabungan data.

 

Loading

Proses terakhir yang dilakukan adalah pemuatan data hasil dari transformasi ke dalam data warehouse. Cara untuk memuat data adalah dengan menjalankan SQL script secara berkala.

http://informatika.web.id/etl-extraction-transformation-loading.htm

Hunting Kereta

                                          Kereta Api Jayabaya New Image

                                               1. Perjalanan perdana Kereta Api Jayabaya.

2. Kereta Api Jayabaya melewati shortcut SGU-SBI.

3. Menanjak dan meliuk.

Kereta Api Malabar

1. KA 98 Malabar.

2. Kereta Api Malabar berjalan Ls Stasiun Ngebruk.

Kereta Api Lokal Daerah Opersional 8 Surabaya

1. KA 439 Penataran Dhoho.

2. KA 433 Dhoho Penataran.

3. KA 443 Penataran Dhoho memasuki stasiun Ngebruk.

Kereta Api Sritanjung

1. Kereta Api Sritanjung.

2. Kereta Api dari LPN menuju SGU-BW.

3. KA Sritanjung berjalan Traksi Ganda.

Resume Pemodelan dimensi

Pemodelan dimensi

Suatu logic yang mempresentasikan data dalam bentuk standart( dimensi berisi penjelasan deskriptif dari sebuah proses bisnis).

Tabel fakta
- Tabel utama dalam konsep pemodelan dimensional hasil perhitungan bisnis disimpan.

Tabel dimensi
- Berisi sebuah penjelasan deskriptif dari sebuah bisnis dan memiliki banyak kolom.

Karateristik

Star skema
- Struktur logical yang memiliki tabel fakta terdiri atas data faktual ditengahnya.

Kelebihan Starskema lebih mudah dipahami dan lebih simpel. Namun di samping mempunyai kelebihan tentu ada kekuranganya, kekurangannya yakni boros dalam ruang/space.

Snowflake skema
-kelebihannya yakni pemakaian space yang lebih sedikit. untuk kekurangannya yakni pada skema yang kurang jelas dan sulit dipahami.

Starflake skema
-Kelebihannya yakni dalam hal mengakses data lebih efisien. Untuk kekurangannya yakni sulit untuk merekrontruksi dan tidak dapat fokus pada pemrosesan data.

Star skema dan snowflake skema

Star skema dan snowflake skema

• Dalam menggambarkan relasi database pada data warehouse dapat digunakan 2 pendekatan model skema yaitu star schema atau snowflake schema. Disebut star schema karena ERD-nya yang seperti bintang, tabel fakta berada di tengah dengan dikelilingi tabel dimensi di sampingnya.

contoh gambar star schema :

• snowflake schema lebih kompleks dibanding dengan star schema karena merupakan pengembangan dari star schema, karena tabel-tabel dimensinya merupakan hasil normalisasi dari beberapa tabel yang berhubungan.

contoh gambar snowflake schema :

Pustaka :

http://levinbosz.wordpress.com/2014/01/02/star-schema-dan-snowflake-schema-baru/ 

Windy,2012.OLAP(OnlineAnalyticalProcessing).http://kegiatanwindy.blogspot.com/2012_02_01_archive.html.

 Ramadhan, T.I., 2013. Perancangan dan Pembuatan Data Warehouse (Studi Kasus Database Swalayan Kopma UGM). Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Resume Data warehouse requirement

Data warehouse requirement

Dimensi yaitu struktur yang mengkatogorikan beberapa data dalam satu wadah.

macam-macam skema dalam materi data warehouse requirements yakni:

1. Skema star
2. Skema bola salju
3. fact table

Tahap definisi adalah mendefinisikan informasi apa yang akan dibutuhkan.

arsitektur requirement ialah bagaimana sebuah data warehouse dibangun.

Data strategis dibagi menjadi dua yakni :

1. Pendekatan dimensiona dan,
2. Pendekatan normalisasi

Sekian dan terima kasih.. :) 

Sumber : Materi Presentasi Kelas.

Penerapan Datawarehouse di PT.Adaro Energy Tbk

PT Adaro Energy Tbk Perusahaan Pertama di Indonesia Yang Menggunakan Microsoft SQL Server 2012 - Data Warehouse.

Adaro meraih efisiensi sebesar 90% untuk pelaporan dan analisa data.

Jakarta, 3 Mei 2012 - Sebagai produsen penambang batu bara nomor dua terbesar di Indonesia dan penyedia batu bara untuk pasar  domestik dan  global, PT Adaro Energy  Tbk memilih untuk menggunakan Microsoft SQL Server 2012, versi terbaru dari  platform  informasi Microsoft yang terdepan di industri, dan siap untuk cloud. Tingkat efisiensi yang tinggi dalam proses pembuatan laporan dan analisa  data,  business intelligence  dan pengalaman sebelumnya menggunakan SQL Server adalah  kunci utama  PT  Adaro Energy  Tbk  dalam menentukan keputusan untuk mengadopsi Microsoft SQL Server 2012. 

“Kami menggunakan Microsoft SQL Server 2012 dikarenakan berbagai alasan, salah satunya adalah efisiensi yang tercipta melalui kapabilitas  Business Intelligence,  dimana PT Adaro  Energy Tbk dapat mencapai 90% tingkat efisiensi,” ujar Devindra Ratzarwin, Corporate Secretary, PT Adaro Energy Tbk. “Alasan lainnya adalah pengalaman jangka panjang kami dengan SQL Server versi-versi sebelumnya di mana kami telah menggunakan Microsoft SQL Server sejak versi 2000.”

Dengan area pekerjaan yang tersebar antara kantor  administratif dan area penambangan,  PT Adaro Energy  Tbk sangat membutuhkan sistem yang mampu secara efisien membantu karyawan-karyawannya  untuk  melakukan  pelaporan dan  data  analisa  yang selanjutnya digunakan sebagai bahan untuk membuat keputusan.  Devindra Ratzarwin juga menyampaikan, “Dengan menggunakan kapabilitas analisa dan visualisasi data secara real-time dari SQL Server 2012, PT Adaro Energy Tbk dapat meningkatkan produktivitas dan mendapatkan informasi secara lebih cepat dan  lebih  akurat. Utilisasi  SSIS untuk melakukan impor data secara otomatis juga memberikan pengaruh yang signifikan untuk mengeliminasi data re-entry oleh karyawan.”

Sebelum menggunakan SQL Server 2012,  PT Adaro Energy  Tbk  telah menggunakan SQL  Server  2008. Kemudian pada November 2011, program rapid development untuk implementasi SQL Server 2012 dimulai. Pada Desember 2011, program rapid development mulai berjalan dengan dibantu oleh implementor dari salah satu partner bisnis Microsoft, yaitu Ebiz Cipta Solusi.  PT Adaro Energy  Tbk  juga mendapat dukungan penuh dari Microsoft Services Consulting dalam proses desain dan perencanaan arsitektur untuk sistem business intelligence yang dibangun. 

PT Adaro Energy Tbk juga mengintegrasikan solusi Business Intelligence pada SQL Server 2012 dengan portal internal mereka. ”Internal portal kami yang menggunakan Sharepoint, telah kami integrasikan dengan solusi Business Intelligence yang kami buat menggunakan SQL Server 2012,” tambah Devindra.

Dengan mengimplementasikan OLAP & OLTP Tabular yang terdapat pada solusi Business Intelligence tersebut, PT Adaro Energy Tbk berusaha menyederhanakan dan mengalirkan sistem laporan untuk membantu menganalisa dan membuat keputusan.  Ini dikarenakan OLAP modelling dan interaksi antara SSIS, SSAS, SSRS pada SQL Server 2012 dapat dilakukan dengan mudah sehingga memungkinkan tim Teknologi Informasi PT Adaro Energy Tbk memantau kondisi yang sedang  dialami perusahaan.  Selain itu, fitur Powerview yang terdapat pada solusi Business Intelligence sangat membantu proses analisa  yang  dibutuhkan  untuk proses pengambilan keputusan.  Dengan arsitektur  data warehousing  yang terintegrasi,  implementasi  OLAP dan pelaporan  dapat  mempercepat waktu pembuatan laporan mingguan dari 1-2 hari menjadi 1-2 jam.

Devindra menambahkan, “Microsoft SQL Server 2012 diharapkan  dapat meningkatkan produktivitas perusahaan kami dengan meminimalisir data re-entry secara manual, yang kemudian meningkatkan jumlah analisa data harian, mengurangi pelaporan manual non-standar, meningkatkan transparansi antar-departemen, dan meningkatkan kesadaran karyawan terhadap proses kerja mereka, baik sebelum maupun sesudah melakukan pekerjaan.”

Rencana PT Adaro Energy Tbk berikutnya adalah untuk memperluas solusi Business Intelligence yang digunakannya menjadi solusi data warehouse yang lebih besar. “Walaupun data warehouse merupakan hal yang baru untuk tim Teknologi  Informasi  kami,  kami  ingin membuktikan bahwa solusi  Business Intelligence  dapat  dengan mudah digunakan dan dikembangkan menjadi sebuah solusi data warehouse,” kata Devindra.

“PT  Adaro Energy  Tbk  menyadari keunggulan dari Microsoft SQL Server 2012 akan membantu mereka untuk mencapai kebutuhan  spesifik untuk  industry  mining  dan  energy  ,” ujar  Andreas Diantoro, President Director, Microsoft Indonesia.  “Seiring dengan  iklim bisnis global  yang semakin kompleks dan kompetitif, teknologi Microsoft dapat menyederhanakan dan mengintegrasikan proses untuk mempercepat pertumbuhan bisnis mereka dan memanfaatkan keunggulan kompetitif mereka. PT Adaro Energy Tbk sebagai pelanggan  lama   dari Microsoft SQL Server,  kami yakin dengan mengimplementasikan solusi ini dapat membantu dalam mencapai tujuan bisnis mereka.”

“Perusahaan-perusahaan yang memiliki business insight yang  fleksibil, dapat dipercaya dan  real time akan dapat bersaing dalam  situasi bisnis  –  baik untuk saat ini dan di masa yang akan datang.  Perusahaan-perusahaan di Indonesia seperti  PT  Adaro Energy  Tbk  yang membuka potensi data mereka  menggunakan  platform modern seperti Microsoft SQL Server 2012 akan mendapatkan insight yang mereka butuhkan dalam mengambil keputusan yang lebih baik, dan, dengan melakukan hal tersebut dapat meraih keunggulan persaingan terhadap perusahaan lain,” kata Alvaro Celis, Vice President, Microsoft Asia Pacific. “Dengan SQL Server 2012, Microsoft membantu para pelanggannya dalam mengelola data dalam ukuran apapun dan di manapun, dengan menggunakan platform dan tools yang dapat menghasilkan insight yang berharga sehingga dapat ditindak lanjuti.”

Tentang PT Adaro Energy Tbk

PT Adaro Energy Tbk yang dibentuk pada tahun 2004, awalnya bernama PT Padang Karunia, merupakan produsen batubara termal terbesar kedua di Indonesia yang terintegrasi secara vertikal from pit to power. Perseroan melalui anak perusahaan memiliki sumber daya dan cadangan batubara (sesuai kepatuhan JORC) masing-masing sebesar 4,6 miliar ton dan 1,1 miliar ton. Perseroan memiliki visi menjadi kelompok perusahaan tambang dan energi Indonesia yang terkemuka. Perseroan fokus pada penciptaan nilai maksimum yang berkelanjutan dari batubara Indonesia. Strategi utama yang diterapkan untuk penciptaan nilai tersebut terdiri dari pertumbuhan organik dari cadangan yang ada, peningkatan efisiensi rantai pasokan batubara, peningkatan dan diversifikasi cadangan, produk, dan lokasi serta penyempurnaan integrasi.

Pada tanggal 16 Juli 2008, Perseroan mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Indonesia melalui Penawaran Umum Saham Perdana (Initial Public Offering / IPO) dengan mengeluarkan saham baru sebanyak 11,14 miliar lembar atau 34,83% dari modal ditempatkan dan disetor penuh. Dengan harga IPO Rp1.100 per lembar saham (nilai nominal saham Rp100 per lembar), Perseroan berhasil meraup dana masyarakat sebesar Rp12,25 triliun. Nilai IPO tersebut merupakan yang terbesar dalam sejarah bursa saham Indonesia. Per Desember 2011, Perseroan memiliki Total Aset senilai US$5,66 miliar, Total Kewajiban sebesar AS$3,22 miliar, dan Total Ekuitas sebesar AS$2,44 miliar. Perseroan  dimiliki oleh PT Adaro Strategic Investments dengan kepemilikan sebesar 43,91%, PT Saratoga Investama Sedaya dengan kepemilikan 3,01%, PT Trinugraha Thohir sebesar 0,25%, PT Triputra Investindo Arya sebesar 0,17%, PT Persada Capital Investama sebesar 0,03%, Garibaldi Thohir sebesar 6,15%, Edwin Soeryadjaya sebesar 4,25%, Theodore Permadi Rachmat sebesar 2,21%, Sandiaga Salahuddin Uno 1,98% dan Ir. Subianto sebesar 1,30%. Sehingga saham Perseroan yang dikuasai oleh pemegang saham utama Perseroan adalah sebanyak 63,3%.

Tentang Microsoft

Microsoft Corporation (Nasdaq : MSFT) didirikan pada tahun 1975 dan sebagai pengembang piranti lunak, internet dan layanan teknologi terdepan di dunia bagi individu maupun korporasi. Microsoft menyediakan berbagai produk dan layanan yang dirancang untuk memberdayakan manusia melalui piranti lunak yang handal, kapan pun, dimana pun dan melalui perangkat apa pun.

Sumber : http://www.adaro.com/files/Adaro_Energy_Case_Study_Bhs.pdf

Analisa:

Keberhasilan PT.Adaro Energy Tbk tidak lepas dari penerapan arsitektur data warehouse di perusahaannya. Dengan arsitektur  data warehousing  yang terintegrasi,  implementasi  OLAP dan pelaporan dapat mempercepat waktu pembuatan laporan mingguan dari 1-2 hari menjadi 1-2 jam. PT Adaro Energy Tbk juga mengintegrasikan solusi Business Intelligence pada SQL Server 2012 dengan portal internal mereka. Dengan area pekerjaan yang tersebar antara kantor  administratif dan area penambangan,  PT Adaro Energy  Tbk sangat membutuhkan sistem yang mampu secara efisien membantu karyawan-karyawannya  untuk  melakukan  pelaporan dan  data  analisa  yang selanjutnya digunakan sebagai bahan untuk membuat keputusan.

Perbedaan Data warehouse dan Data mart

Pengertian

Data warehouse

Data warehouse adalah kumpulan dari berbagai sumber data, data tersebut bersumber dari data lama ataupun data baru yang disimpan dalam satu wadah yang nantinya akan di gunakan untuk proses pengambilan keputusan.

Data mart 

Data mart merupakan bagian dari datawarehouse yang levelnya berada di bagian departement perusahaan atau organisasi tersebut. Data mart menangani proses bisnis perusahaan tersebut, semisal pembelian maka hanya proses pembelian yang di tangani pada data mart.

Perbedaan data warehouse dan data mart:

http://informatika.web.id/data-warehouse.htm

http://aullyaarvianto.wordpress.com/2014/01/18/perbedaan-data-warehouse-dan-data-mart/

Data warehouse (OLAP dan OLTP)

Data warehouse adalah kumpulan dari berbagai sumber data, data tersebut bersumber dari data lama ataupun data baru yang disimpan dalam satu wadah yang nantinya akan di gunakan untuk proses pengambilan keputusan.

Online Analytical Processing (OLAP) adalah suatu metode untuk menyajikan proses analisis yang bersifat dimensional.  OLAP merupakan teknologi yang memproses data dalam data warehouse dan menyediakan jawaban yang cepat untuk query yang kompleks.

Online Transaction Processing (OLTP) adalah system yang berorientasi proses yang memproses suatu transaksi secara langsung melalui komputer yang terhubung dalam jaringan. Jadi OLTP merupakan penanganan dalam proses sehari-hari secara real-time.

Jika dari pengertiannya OLAP dan OLTP berbeda, yang satu berorientasi proses dan satunya berorientasi subjek(analytical) meskipiun OLAP dan OLTP sama-sama online.

http://informatika.web.id/data-warehouse.htm

http://cucusukmana.wordpress.com/2010/07/29/online-analytical-processing-olap/

http://adiwira058.wordpress.com/2008/12/09/perbedaan-oltp-dengan-olap/

Hasil Hunting Kereta Api selama periode bulan Februari 2014

Hunting Foto kereta api selama bulan Februari 2014

Kereta Api Barang Petikemas

Kereta api barang dengan tujuan akhir Tanjung priok berjalan langsung melewati sinyal masuk Benowo.

Data Exif : SONY DSC-W730 | 28.1 mm| 1/200| f/5.6| ISO : 100.

PLB 8024

Ketika senja tiba PLB 8024 ML-SGU melewati porong.

Data Exif : SONY DSC-W810 | 6.1 mm| 1/250| f/4.0| ISO : 100.

Kereta Api Penataran Ekspres

Ketika lokomotif diesel elektrik tak mampu menerjang derasnya banjir, lokomotif diesel hidraulik mampu menjadi penyelamat.

Data Exif : SONY DSC-W730 | 15.6 mm| 1/250| f/11.0| ISO : 200.

*Anda bisa mengunjungi koleksi foto kereta api saya di https://www.flickr.com/photos/cc203091293wahudeone/

Hasil Hunting Kereta Api selama periode bulan Maret 2014

                  Foto hunting Kereta Api di bulan Maret 2014

Kereta Api Gumarang

Kereta Api Gumarang melaju melewati alat berat bego di perkampungan daerah Demak. foto diambil pada 16 Maret 2014 di JPO daerah demak surabaya.

Data exif : DSC-W810 | 21.8mm| 1/125| f/5.6| ISO 200.

Kereta Api barang kontener TPK-KLM

Kereta api barang full isi melewati proyek double track. Foto diambil pada tanggal 16 Maret 2014.

Data exif : DSC-W810 | 14.9mm| 1/50| f/6.7| ISO 100.

Kereta Api ekonomi lokal Penataran

Kereta Api Penataran melewati persawahan di daerah malang. Foto ini diambil pada 30 Maret 2014.

Data exif : DSC-W810 | 19.2mm| 1/640| f/5.1| ISO 100.

KA 368 Penataran Dhoho

Kereta api penataran dengan nomor lokomotif CC20337 ngebul di tiber kepanjen. Foto ini diambil pada 30 Maret 2014.

Data exif : DSC-W810 | 16.9mm| 1/125| f/14.8| ISO 100.

Kereta Api Gajayana

Kereta Api gajayana melintasi persawahan di daerah ngebruk.Foto ini diambil pada 30 Maret 2014.

Data exif : DSC-W810 | 5.3mm| 1/500| f/3.7| ISO 100.

Kereta Api Penataran

KA 370 Penataran melintasi persawahan daerah ngebruk.30 Maret 2014.

Data exif : DSC-W810 | 6.1mm| 1/400| f/4.0| ISO 100.

Kereta Api Penataran di tarik loko CC201102 persiapan memasuki stasiun surabaya gubeng. Foto diambil pada 17 Maret 2014.

Data exif : DSC-W810 | 6.1mm| 1/160| f/4.0| ISO 100

*Untuk lebih lengkapnya silakan kunjungi flickr saya di https://www.flickr.com/photos/cc203091293wahudeone/

Hasil Hunting Kereta Api selama periode bulan April 2014

                         Hasil Hunting selama bulan April 2014

PLB 7023

PLB 7023 kirim rangkaian kereta kedinasan ke madiun. Foto ini diambil pada tanggal 26 april 2014 di surabaya kota.

Data exif : DSC-W810 | 13.1mm| 1/800| f/6.1| ISO 100.

PLB 7023

PLB 7023 kirim rangkaian kereta kedinasan ke madiun. Foto ini diambil pada 26 April 2014 di Fly Over Gubeng.

Data exif : DSC-W810 | 27.6mm| 1/250| f/6.5| ISO 100.

Kereta Api Inspeksi Wijayakusuma

Kereta api inspeksi atau biasa disebut KAIS berjalan langsung di Stasiun Kandangan setelah memberi jalan untuk KLB RI 2. Foto ini diambil pada 25 April 2014.

Data exif : DSC-W810 | 19.2mm| 1/320| f/5.1| ISO 100.

Kereta api barang kontener 

Kereta barang kontener dengan tujuan waru dry port. foto diambil pada 26 April 2014.

Data exif : DSC-W810 | 14.9mm| 1/320| f/6.7 ISO 100.

*Untuk lebih lengkapnya silakan kunjungi flickr saya di https://www.flickr.com/photos/cc203091293wahudeone/