.

.

Windows XP like Windows Seven

Posted by swilsarblog Tuesday, January 26, 2010 0 comments

Maraknya berita soal windows seven yang merupakan penyempurnaan dari windows vista membuat aku pengen coba buat kompiku yang masih menggunakan XP untuk bisa setara dengan windows 7. Nah coba - coba browsing, mang cukup lama sie dapetnya akhirnya aku dapat juga nih. bonus deh dengan theme royale. Sebenarnya menggunakan windowblinds si bisa, cuma lebih berat dan juga ya itu harus crack dolo males ah. Salah - salah bisa ancur kompiku.

Lihat Contoh :


Nah kemudian aku menemukan satu jurus nih .. kalian silahkan unduh di sini ...

FITUR - FITURNYA
Widget ini memiliki banyak kustomisasi dan Anda dapat:

  • Ubah Widget Judul
  • Kontrol Widget Tinggi
  • Ubah Blog Url feed, Anda dapat mengambil posting dari blog lain
  • Tampilan post thumbnail
  • Tampilan posting ringkasan
  • Sesuaikan post Ringkasan panjang
  • Tampilan post date
  • Display jumlah komentar
  • Menampilkan link Selengkapnya
  • Display a Separator b / w posting

Bagaimana Untuk membuat widget ini

Ini sangat mudah untuk men-setup widget ini,
Silakan pergi ke account blogger Anda, dan klik layout, pada Elemen Halaman halaman, silahkan klik Add A Gadget pada sidebar Anda,

Dalam jendela yang baru terbuka Anda akan menemukan bar pencarian, silakan masukkan kata kunci berikut dan tekan enter "posting terbaru dengan thumbnail",
kemudian dalam hasil Anda akan menemukan sebuah widget yang disebut: lanjutan posting terbaru
kemudian klik (tambahkan) ikon dan pastikan untuk mengklik ikon menambahkan bahwa di sebelah lanjutan posting terbaru widget.

Blogger Recent Posts Widget With Thumbnail

And on the next page, please customize you widget, and once you finish please click Save

Bookmark sosial kini merupakan faktor yang sangat penting ketika datang ke blog Anda seo, karena dapat memberi Anda banyak back link, dan aku yakin bahwa Anda ingin membuat mudah bagi pengunjung untuk berbagi dan penunjuk posting blog Anda.
Jadi di sinilah aku daftar 6 terbaik sharing dan bookmark widget untuk blogger (blogspot) pengguna Dan saya akan menjelaskan masing-masing dan akan mengatakan kepadamu dan pro kontra untuk masing-masing.


1. AddtoAny

Add to any for blogger
AddtoAny.com

  • Lebih dari 120 situs bookmark
  • Pengguna dapat mencari layanan khusus
  • Memungkinkan pengguna untuk mengirim halaman anda untuk seorang teman melalui email.
  • Memungkinkan pengguna untuk mem-bookmark blog Anda pada browser mereka
  • Customizable mudah.

2. AddThis

AddThis for blogger
Addthis.com

  • Terpintar berbagi alat lamanya.
  • Terbesar koleksi layanan, dan berkembang. 170 + jasa
  • Otomatis diterjemahkan dalam lebih dari 50 bahasa.
  • Sesuaikan warna dan menu
  • Track bagaimana pengguna Anda berbagi dengan analisis.

3. ShareThis

ShareThis for blogger
ShareThis.com

  • Hanya layanan 45
  • Customize Mampu
  • Bahasa Inggris saja.
  • Anda dapat mendaftar dan impor alamat email teman Anda untuk mengirim berita mereka dengan mudah.

4. Share The Love

Share The Love for blogger
AllBlogTools.com

  • 18 Layanan
  • JQuery Expanding system

Nah kalian bisa memilih deh mana yang lebih bagus dan paling cocok untuk situs anda ... OK !!!

secondlife Bagai Kehidupan Nyata

Posted by swilsarblog Friday, January 15, 2010 0 comments


Sebelumnya saya mengucapkan terimakasih kepada Bapak Rendy Febriano Sukardi atas informasi yang diberikan tadi siang. langsung saja, Ada yang pernah mencoba untuk mengunjungi secondlife.com..?
Bagi pengunjung yang belum pernah, coba deh iseng-iseng berkunjung kesana. Nanti kita dapat melakukan aktivitas keseharian kita tapi lewat dunia maya. keren kan..!? Ini review mengenai secondlife.com

Apa itu secondlife.com ?
Second Life atau Kehidupan Kedua (bahasa Indonesia) adalah dunia maya berbasis internet dan diluncurkan pada tahun 2003. Second Life dikembangkan oleh perusahaan riset Linden Research, Inc (sering disebut juga sebagai lab Linden), komunitas maya ini menjadi perhatian dunia saat diliput oleh media berita pada akhir tahun 2006 dan awal 2007. Sebuah program yang diberi nama "Pratayang Kehidupan Kedua" (Second Life Viewer) dapat diunduh saat penggunanya ingin menamakan dirinya "Penghuni" (Residents). Hal ini memungkinkan penghuni satu dan lainnya untuk saling berinteraksi melalui avatar-avatar yang dapat bergerak. Second Life memungkinkan penggunanya untuk memiliki jaringan sosial berbasis internet.

Kegunaan secondlife.com ?
Hampir sama dengan jejaring sosial lainnya seperti facebook, friendster, twitter dan lainnya. Pada secondlife kita juga dapat melakukan chatting, add teman, video streaming, dan masih banyak lagi keunggulannya. Dalam bidang ekonomi banyak orang sudah memanfaatkan secondlife sebagai tempat mempublikasikan produk mereka. Terkadang bagi pebisnis menggunakan secondlife sebagai tempat melakukan meeting atau melakukan persentasi produk. canggih kan...

Kelebihan secondlife.com ?
- software menggunakan 3 dimensi animasi jadi terlihat seperti kehidupan nyata.
- memiliki layanan yang lengkap seperti chatting, video streaming, melakukan meeting secara virtual atau pun melakukan penjualan secara online dengan 3 dimensi.

Cara bergabung di secondlife.com :
- masuk ke website secondlife.com
- lakukan register/registrasi terlebih dahulu,
- isi keterangan sesuai dengan perintah yang diminta,
gambar : register1

gambar : register2

gambar : register3

- kemudian klik Create Account,
- system akan meminta anda untuk mengecek email yang digunakan pada saat mendaftar atau melakukan register, karena pada email tersebut akan diberikan suatu link agar anda dapat melakukan login.
gambar : Halaman setelah melakukan register,

Progam Sistem Pakar Deteksi Penyakit Yang Disebabkan Oleh Nyamuk

Posted by swilsarblog Wednesday, January 13, 2010 0 comments

Awal dari tugas dari dosen pengajar Pengantar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) yang mengharuskan membuat sebuah program sistem pakar apa saja terserah kita. akhirnya setelah melakukan googling selama beberapa lama akhirnya ketemu judul yang lumayan keren,
"Sistem Pakar Deteksi Penyakit Yang Disebabkan Oleh Nyamuk".

Judul ini kemudian saya buatkan sebuah program dengan menggunakan bahasa prolog. Apa itu prolog bisa dilihat di sini. Karakteristik dari program tersebut ada mencari kesimpulan penyakit dari data-data atau keterangan pengguna program. program akan menentukan apakah data tersebut merupakan ciri-ciri penyakit yang disebabkan oleh nyamuk atau tidak.

Untuk program dapat didownload disini !!,
program ini membutuhkan program tambahan dalam pengoperasiannya yaitu Borland Turbo Prolog 2.0.

Programming in Logic (Prolog Tutorial)

Posted by swilsarblog Friday, January 8, 2010 0 comments

singkatan dari Programming in Logic. Dikembangkan oleh Alain Colmenraurer dan P.Roussel di Universitas Marseilles Perancis, tahun1972. Prolog populer di Eropa untuk aplikasi artificial intelligence, sedangkan di Amerika peneliti mengembangkan aplikasi yang sama, yaitu LISP.

Perbedaan Prolog dengan Bahasa Lainnya :
a. Bahasa Pemrograman yang Umum (Basic, Pascal, C, Fortran):
-Diperlukan algoritma/prosedur untuk memecahkan masalah (procedural languange)
-Program menjalankan prosedur yang sama berulang-ulang dengan data masukan yang berbeda-beda.
-Prosedur dan pengendalian program ditentukan oleh programmer dan perhitungan dilakukan sesuai dengan prosedur yang telah dibuat.

b. Bahasa Pemrograman Prolog :
-Object oriented languange atau declarative languange.
-Tidak terdapat prosedur, tetapi hanya kumpulan data-data objek (fakta) yang akan diolah, dan relasi antar objek tersebut membentuk aturan yang diperlukan untuk mencari suatu jawaban
-Programmer menentukan tujuan (goal), dan komputer menentukan bagaimana cara mencapai tujuan tersebut serta mencari jawabannya.
-Dilakukan pembuktian terhadap cocok-tidaknya tujuan dengan data-data yang telah ada dan relasinya.
-Prolog ideal untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur, dan prosedur pemecahannya tidak diketahui, khususnya untuk memecahkan masalah non numerik.
-Prolog bekerja seperti pikiran manusia, proses pemecahan masalah bergerak di dalam ruang masalah menuju suatu tujuan (jawaban tertentu).
- Contoh : Pembuatan program catur dengan Prolog

Aplikasi Prolog :

* Sistem Pakar (Expert System)
Program menggunakan teknik pengambilan kesimpulan dari data-data yang didapat, layaknya seorang ahli.
Contoh dalam mendiagnosa penyakit

* Pengolahan Bahasa Alami (Natural Languange Processing)
Program dibuat agar pemakai dapat berkomunikasi dengan komputer dalam bahasa manusia sehari-hari, layaknya penterjemah.

* Robotik
Prolog digunakan untuk mengolah data masukanyang berasal dari sensor dan mengambil keputusan untuk menentukan gerakan yang harus dilakukan.

* Pengenalan Pola (Pattern Recognition)
Banyak digunakan dalam image processing, dimana komputer dapat membedakan suatu objek dengan objek yang lain.

* Belajar (Learning)
Program belajar dari kesalahan yang pernah dilakukan, dari pengamatan atau dari hal-hal yang pernah diminta untuk dilakukan.

Fakta dan Relasi
* Prolog terdiri dari kumpulan data-data objek yang merupakan suatu fakta.
* Fakta dibedakan 2 macam :
- Menunjukkan relasi.
- Menunjukkan milik/sifat.
* Penulisannya diakhiri dengan tanda titik “.”

- Contoh :

Fakta

Prolog

Slamet adalah ayah Amin ayah (slamet, amin).
Anita adalah seorang wanita wanita (anita).
Angga suka renang dan tenis suka(angga, renang). dan suka(angga,tenis).
Jeruk berwarna jingga jngga(jeruk).

Aturan (“Rules”)
- Aturan adalah suatu pernyataan yang menunjukkan bagaimana fakta-fakta berinteraksi satu dengan yang lain untuk membentuk suatu kesimpulan.
- Sebuah aturan dinyakatakan sebagai suatu kalimat bersyarat.

- Kata “if” adalah kata yang dikenal Prolog untuk menyatakan kalimat bersyarat atau disimbolkan dengan “:-”.

- Contoh :

Fakta dan Aturan

Prolog

F : Tino suka apel

A : Yuli suka sesuatu yang disukai Tino

suka(tino, apel).

suka(yuli,Sesuatu) :- suka(tino,Sesuatu).

- Aturan memiliki sifat

- Setiap aturan terdiri dari kesimpulan(kepala) dan tubuh.

- Tubuh dapat terdiri dari 1 atau lebih pernyataan atau aturan yang lain, disebut subgoal dan dihubungkan dengan logika “and“.

then/if conditional

“Kepala(head) benar jika tubuh (body) benar”.

- Contoh : Silsilah keluarga :

aturan terdiri dari kesimpulan(kepala) dan tubuh.
- Tubuh dapat terdiri dari 1 atau lebih pernyataan atau aturan yang lain, disebut subgoal dan dihubungkan dengan logika “and”.
then/if conditional

“Kepala(head) benar jika tubuh (body) benar”.

- Contoh : Silsilah keluarga :

Fakta dan Aturan

Prolog

F : Slamet adalah ayah dari Amin

F : Amin adalah ayah dari Badu

F : Slamet adalah kakek dari Badu

A :

Slamet adalah benar kakek Badu jika Slamet adalah benar ayah Amin dan Amin adalah benar ayah Badu.

ayah(slamet,amin).

ayah(amin,badu).

kakek(slamet,badu).

kakek(slamet,amin) :-

ayah(slamet,amin) and

ayah(amin,badu).

F : Amin adalah saudara kandung Anang

F : Amin mempunyai ayah Slamet

F: Anang mempunyai ayah Slamet.

A :

Amin adalah benar saudara kandung Anang, jika Amin mempunyai ayah Slamet dan Anang juga mempunyai ayah Slamet.

saudara_kandung(amin,anang).

ayah(slamet,amin).

ayah(slamet,anang).

saudara_kandung(amin,anang) :-

ayah(slamet,amin) and

ayah(slamet,anang).

Pertanyaan (“Query”)

- Setelah memberikan data-data berupa fakta dan aturan, selanjutnya kita dapat mengajukan pertanyaan berdasarkan fakta dan aturan yang ada.

- Penulisannya diawali simbol “?-” dan diakhiri tanda “.“.

- Contoh :

Pertanyaan

Prolog dan Jawaban Program

Apakah Tini suka boneka ? ?- suka(tini,boneka).

Yes ……. (jika faktanya Tini suka boneka)

No………..(jika tidak sesuai fakta).

Apakah yang disukai Tini ? ?- suka(tini,Apa).

Apa=boneka

Siapakah yang suka boneka ? ?- suka(Siapa,boneka).

Siapa=tini

Dari contoh silsilah keluarga di atas :

Siapakah kakek Budi ?

Siapakah cucu Slamet ?

?- kakek(Siapa,budi).

Siapa=slamet

?- kakek(slamet,Cucu).

Cucu=budi ;

Cucu=badu

(jika kemungkinan ada lebih dari satu jawaban gunakan tanda “;” pada akhir setiap jawaban).

Predikat (“Predicate”)
- Predikat adalah nama simbolik untuk relasi.
- Contoh : ayah(slamet,amin).
Predikat dari fakta tersebut ditulis : ayah(simbol,simbol).
dimana ayah adalah nama predikat, sedangkan slamet dan amin adalah menujukkan argumen.
Sebuah predikat dapat tidak memiliki atau memiliki argumen dengan jumlah bebas. Jumlah argumen suatu predikat disebut aritas (arity).
ayah(nama) …… aritas-nya 1
ayah(nama1,nama2) ….. aritasnya 2

- Syarat-syarat penulisan nama predikat :
o Harus diawali dengan huruf kecil dan dapat diikuti dengan huruf, bilangan atau garis bawah.
o Panjang nama predikat maksimum 250 karakter.
o Tidak diperbolehkan menggunakan spasi, tanda minus, tanda bintang dan garis miring.

Variabel
- Varibel adalah besaran yang nilainya dapat berubah-ubah.
- Tata cara penulisan variabel :

1. Nama varibel harus diawali huruf besar atau garis bawah(_)
2. Nama variabel dapat terdiri dari huruf, bilangan, atau simbol dan merupakan kesatuan dengan panjang maksimum 250 karakter.
3. Nama variabel hendaknya mengandung makna yang berkaitan dengan data yang dinyatakannya.

- Contoh : dari silsilah di atas :

?- ayah(slamet,Anak).
Anak=budi ;
Anak=badu
No

Dari query di atas akan dicari siapakah anak dari ayah yang bernama Slamet. Karena mempunyai relasi yang sama (yaitu ayah), variabel Anak akan mencari nilai dari konstanta suatu fakta/aturan yang sepadan.
Tanda “;” digunakan bila terdapat kemungkinan ada lebih dari satu jawaban.
“No” berarti tidak ada lagi kemungkinan jawaban.

Contoh : dari silsilah di atas :
?- ayah(slamet,X),ayah(X,Y).
X=amin
Y=budi ;
X=amin
Y=badu ;
X=anang
Y=didi ;
X=anang
Y=didi
No

Contoh : Silsilah Keluarga
%% FAKTA */
%%orang tua */
ayah(slamet,amin).
ayah(slamet,anang).
ayah(amin,budi).
ayah(amin,badu).
ayah(anang,didi).
ayah(anang,dadi).
ayah(santoso,bu_amin).
ayah(supardi,bu_anang).
ibu(bu_slamet,amin).
ibu(bu_slamet,anang).
ibu(bu_amin,budi).
ibu(bu_amin,badu).
ibu(bu_anang,didi).
ibu(bu_anang,dadi).
ibu(bu_santoso,bu_amin).
ibu(bu_santoso,bu_anang).

/* ATURAN */
/*Kakek adalah kakek Cucu */
kakek(Kakek,Cucu) :-
ayah(Ayah,Cucu),
ayah(Kakek,Ayah).
kakek(Kakek,Cucu) :-
ibu(Ibu,Cucu),
ayah(Kakek,Ibu).
%% Nenek adalah nenek Cucu */
nenek(Nenek,Cucu) :-
ayah(Ayah,Cucu),
ibu(Nenek,Ayah).
nenek(Nenek,Cucu) :-
ibu(Ibu,Cucu),
ibu(Nenek,Ibu).
%% Nama1 adalah saudara kandung Nama2
saudara_kandung(Nama,Name) :-
ayah(Ayah,Nama),
ayah(Ayah,Name),
ibu(Ibu,Nama),
ibu(Ibu,Name),
Nama \= Name.
%% Sdr1 adalah saudara sepupu Sdr2
saudara_sepupu(Sdr1,Sdr2) :-
ayah(Ayah1,Sdr1),
ayah(Ayah2,Sdr2),
saudara_kandung(Ayah1,Ayah2).
saudara_sepupu(Sdr1,Sdr2) :-
ayah(Ayah,Sdr1),
ibu(Ibu,Sdr2),
saudara_kandung(Ayah,Ibu).
saudara_sepupu(Sdr1,Sdr2) :-
ibu(Ibu,Sdr1),
ayah(Ayah,Sdr2),
saudara_kandung(Ibu,Ayah).
saudara_sepupu(Sdr1,Sdr2) :-
ibu(Ibu1,Sdr1),
ibu(Ibu2,Sdr2),
saudara_kandung(Ibu1,Ibu2).

Download software installer prolog 2.0 klik disini

Basis Data Terdistribusi

Posted by swilsarblog Thursday, January 7, 2010 0 comments

DATABASE TERDISTRIBUSI : Database yang disimpan pada beberapa komputer didistribusi dalam sebuah sistem terdistribusi melalui media komunikasi seperti high speed buses atau telepone line.

SISTEM DATABASE TERDISTRIBUSI : berisi kumpulan site eksekusi transaksi lokal (mengakses data pada satu site) & transaksi global (mengakses data pada site berbeda )

Contoh :
Transaksi lokal : transaksi menambahkan dana pada nomor rekening 1112234 yang berada di cabang margonda. Transaksi ditentukan pada cabang margonda.

Transaksi global : transaksi transfer dari rekening 1112234 ke rekening 2223410 yang berada di kramat jati (rekening didua site berbeda telah diakses sebagai hasil dari eksekusinya).
Artikel selengkapnya dapat dilihat pada file dibawah ini,

Materi yang dapat dipelajari :
- Materi1
- Materi2
- Materi3
- Materi4
- Materi5
- Materi6

Query Pada Basis Data

Posted by swilsarblog Wednesday, January 6, 2010 0 comments

Query

Adalah perintah SQL yang dirancang untuk memnggil kelompok record tertentu dari 1 tabel atau lebih.

Bahasa Query mulai dikembangkan oleh IBM pada tahun 1970 yang hingga saat ini telah digunakan pada hampir semua produk DBMS (Database Management System) yaitu Structure Query Language yang dikenal dengan standar SQL.

contoh :
SELECT * FROM [TABLE] WHERE [KOLOM]=[KONDISI YANG INGIN DICARI]
atau
SELECT [NAMA JUDUL] FROM [TABLE] WHERE [KOLOM]=[KONDISI]

Materi yang dapat dipelajari, Download disini :
- Materi1.ppt
- Materi2.ppt
- Materi3.ppt
- Materi4.ppt
- Materi5.ppt

Tabel Pada Basis Data

Posted by swilsarblog 0 comments

Tabel

Tabel adalah inti dari sebuah database. Tabel menyimpan data yang dikelompokkan di dalam bentuk baris dan kolom seperti layaknya lembar kerja.

- Setiap baris mewakili record, dan setiap kolom adalah atribut atau field.
- Setiap field mengandung satu jenis informasi.

Sebagai contoh :
Field bernama Value memiliki tipe data Numeric, sementara field bernama Name memiliki informasi bertipe Teks.

Field-field pada tabel bisa memiliki pembatasan mengenai isi yang akan disimpan ke dalam field tersebut.

Sebagai contoh :
Sebuah field bernama Quantity tidak bisa menyimpan teks, hanya bisa menyimpan angka, dan tidak bisa menerima nilai di bawah 1 atau di atas 100.

Materi yang dapat dipelajari, Download disini :
- Materi1.ppt
- Materi2.ppt
- Materi3.ppt
- Materi4.ppt
- Materi5.ppt

Entity Relationship Model

Posted by swilsarblog 0 comments

Model Entity-Relationship (ER)

Model Entity-Relationship adalah model data konseptual tingkat tinggi untuk perancangan basis data. Model data konseptual adalah himpunan konsep yang mendeskripsikan struktur basis data, transaksi pengambilan dan pembaruan basis data.

Model ER adalah data konseptual tak tergantung DBMS dan platform perangkat keras tertentu. Model ER dikemukakan oleh Chen [1976]. Sejak itu, telah memperoleh banyak perhatian dan perluasan.

Model ER adalah persepsi terhadap dunia nyata sebagai terdiri objek-objek dasar yang disebut entitas dan keterhubungan (relationship) antar entitas-entitas itu.

Konsep paling dasar di model ER adalah entitas, relationship dan atribut.


Komponen-komponen utama model ER adalah :

a. Entitas (entity), Entitas memodelkan objek-objek yang berada diperusahaan/lingkungan.

b. Relationship. Relationship memodelkan koneksi/hubungan di antara entitas-entitas.

c. Atribut-atribut (properti-properti), memodelkan properti-properti dari entitas dan relationship.

d. Konstrain-konstrain (batasan-batasan) integritas, konstrain-konstrain ketentuan validitas.


Entitas (Entity) dan Himpunan Entitas (Entitas Sets)

Entitas merupakan individu yang mewakili sesuatu yang nyata (eksistensinya) dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain. Sebuah kursi yang kita duduki, seseorang yang menjadi pegawai di sebuah perusahaan dan sebuah mobil yang melintas di depan kita adalah entitas.

Sekelompok entitas yang sejenis dan berada dalam lingkup yang sama membentuk sebuah himpunan entitas (entity sets). Sederhananya, entitas menunjuk pada individu suatu objek, sedang himpunan entitas menunjuk pada rumpun (family) dari individu tersebut.

Seorang pasien, misalnya akan dimasukkan dalam himpunan entitas pasien. Sedang seorang dokter akan ditempatkan dalam himpunan entitas dokter.

Dalam berbagai pembahasan/literature, penyebutan himpunan entitas (yang kurang praktis) ini seringkali digantikan dengan sebutan entitas saja.

Karena itu sering ditemui, penggunaan istilah entitas (entity) di sebuah literature sebenarnya menunjuk pada himpunan entitas.


Kunci Entitas

Sebagaimana model relasional, adalah penting dan berguna untuk memasukkan kunci yang diasosiasikan dengan himpunan entitas. Kunci pada himpunan entitas S, adalah himpunan atribut A. Sehingga tidak ada dua entitas di S yang mempunyai nilai sama untuk tiap atribut di A dan tidak ada subset di A yang dapat menjadi kunci di S, dengan demikian kunci mempunyai property minimal.


Atribut (Atributes/Properties)

Setiap entitas pasti memiliki atribut yang mendeskripsikan karakteristik (property) dari entitas tersebut.

Penentuan / pemilihan atribut-atribut yang relevan bagi sebuah entitas merupakan hal penting lainnya dalam pembentukan model ER. Contoh : nim, nama, alamat, kode.


Relasi (Relationship) dan Himpunan Relasi (Relationship Sets)

Relasi menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda.

Misalnya, entitas seorang mahasiwa dengan

nim = �980001� dan
nama_mhs = �Ali Akbar� (yang ada di himpunan entitas Mahasiswa)

mempunyai relasi dengan entitas sebuah mata kuliah dengan

kode_kul=�IF-110� dan
nama_kul=�Struktur Data�.

Relasi diantara kedua entitas tadi mengandung arti bahwa mahasiswa tersebut sedang mengambil/mempelajari mata kuliah tersebut di sebuah perguruan tinggi yang ditinjau.

Kumpulan semua relasi diantara entitas-entitas yang terdapat pada himpunan entitas-himpuan entitas tersebut membentuk himpunan relasi (relationship sets).

Sebagaimana istilah himpunan entitas yang banyak sekali disingkat menjadi entitas, istilah himpunan relasi jarang sekali digunakan dan lebih sering disingkat dengan istilah relasi saja.


Kardinalitas/derajat Relasi

Kardinalitas Relasi menunjukkan jumlah maksimum entitas yang dapat berelasi dengan entitas pada himpunan entitas yang lain. Kardinalitas relasi merujuk kepada hubungan maksimum yang terjadi dari himpunan entitas yang satu ke himpunan entitas yang lain dan begitu juga sebaliknya.


Kardinalitas di antara dua himpunan entitas (misalnya A dan B) dapat berupa :

a. Satu ke satu (One to One),
setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas B,
begitu juga sebaliknya setiap entitas pada himpunan entitas B berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas A.

b. Satu ke Banyak (one to many),
setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B,
tetapi tidak sebaliknya, dimana setiap entitas pada himpunan entitas B berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas A.

c. Banyak ke Satu (Many to One),
setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas B,
tetapi tidak sebaliknya, dimana setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan dengan paling banyak satu entitas pada himpunan entitas B.

d. Banyak ke Banyak (Many to Many)
setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B,
demikian juga sebaliknya, di mana setiap entitas pada himpunan entitas B dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas A.


Diagram Entity-Relationship (ER)

Penggambaran Model ER secara sistematis dilakukan melalui diagram ER. Notasi-notasi simbolik di dalam Diagram ER yang dapat digunakan adalah:

a. Persegi panjang, menyatakan Himpunan Entitas.

b. Lingkaran/Elips, menyatakan atribut (Atribut yang berfungsi sebagai key digaris bawahi).

c. Belah ketupat, menyatakan Himpunan Relasi.

d. Garis, sebagai penghubung antara Himpunan Relasi dengan Himpunan Entitas dan Himpunan Entitas dengan Atributnya.

e. Kardinalitas Relasi dapat dinyatakan dengan banyaknya garis cabang atau dengan pemakaian angka (1 dan 1 untuk relasi one to one, 1 dan N untuk relasi one to many atau N dan N untuk relasi many to many).


Tahap Pembuatan Diagram ER

Diagram ER selalu dibuat secara bertahap. Paling tidak ada dua kelompok penahapan yang biasa ditempuh di dalam pembuatan diagram ER, yaitu :

a. Tahap pembuatan Diagram ER awal (preliminary design). Yaitu :

- Melakukan pengidentifikasian dan menetapkan seluruh himpunan entitas yang akan terlibat.
- Menentukan atribut-atribut key dari masing-masing himpunan entitas.
- Mengidentifikasi dan menetapkan seluruh himpunan relasi di antara himpunan entitas-himpunan entitas yang ada beserta foreign key nya.
- Menentukan derajat/kardinalitas relasi untuk setiap himpunan relasi.
- Melengkapi himpunan entitas dan himpunan relasi dengan atribut-atribut deskriptif (non key).

b. Tahap optimasi Diagram ER (final design).

Materi yang dapat dipelajari, Download disini :
- Materi1.ppt
- Materi2.ppt
- Materi3.ppt
- Materi4.ppt
- Materi5.ppt

Normalisasi Pada Basis Data

Posted by swilsarblog 0 comments

Proses normalisasi adalah proses untuk memperoleh properti-properti skema relasi yang bagus menjadi bentuk normal lebih tinggi sehingga syarat-syarat dibawah ini terpenuhi:

a. Mengoptimalisasi redudansi (pengulangan data yang tidak perlu). Redudansi tidak bisa dihilangkan sama sekali karena berguna untuk integritas referensial, tetapi redudansi bJustify Fullisa dioptimalisasi. Untuk jumlah data yang tidak terlalu banyak mungkin tidak terlalu berpengaruh dalam hal penggunaan harddisk. Tapi bayangkan jika ada ribuan, bahkan jutaan redudansi, mungkin akan sangat berpengaruh pada penggunaan ruang.

b. Menghilangkan anomali. Anomali pada dasarnya adalah ketidak-konsistenan (inkonsistensi). Misalkan ada pergantian nama dari Bank Perkasa menjadi Bank Perkasa Utama sebanyak 4 record. Jika pergantian nama hanya dilakukan pada salah satu record saja, maka terjadi ketidak-konsistenan yaitu satu nomor bank berrelasi dengan 2 nama bank yang berbeda.
Gambar : ERD Diagram

Dekomposisi tabel dapat mengurangi redudansi yang ada dan menghilangkan anomali.


Perancangan melalui proses normalisasi mempunyai keuntungan-keuntungan sebagai berikut :

a. Meminimalkan ukuran penyimpanan yang diperlukan untuk penyimpanan data.

b. Meminimalkan resiko inkonsistensi data pada basis data.

c. Meminimalkan kemungkinan anomaly pembaruan.

d. Memaksimalkan stabilitas struktur data.























Gambar : ERD dari Database

Bentuk Normal
Tujuan proses normalisasi adalah mengkonversi relasi menjadi bentuk normal lebih tinggi. Terdapat beragam tingkat bentuk normal, yaitu :

a. Bentuk normal pertama (1NF)
b. Bentuk normal kedua (2NF)
c. Bentuk normal ketiga (3NF)
d. Bentuk normal Boyce-Codd (BCNF)
e. Bentuk normal keempat (4NF)
f. Bentuk normal kelima (5NF)


Codd mendefinisikan bentuk normal pertama, kedua dan ketiga di makalah (Codd, 1970). Bentuk normal ketiga kemudian diperbaiki sehingga mempunyai bentuk normal yang lebih kuat yaitu BCNF (Codd, 1974). Fagin memperkenalkan bentuk normal keempat (Fagin, 1977), kemudian Fagin juga memperkenalkan bentuk normal kelima (Fagin, 1979).

Bentuk normal pertama untuk menghilangkan atribut bernilai jamak. Bentuk normal kedua untuk menghilangkan kebergantungan parsial. Bentuk normal ketiga untuk menghilangkan kebergantungan transitif. Bentuk normal Boyce-Codd untuk menghilangkan anomaly tersisa disebabkan kebergantungan fungsional. Bentuk normal keempat untuk menghilangkan kebergantungan nilai jamak. Bentuk normal kelima untuk menghilangkan anomaly tersisa.

Tiga bentuk normal pertama berkaitan dengan kebergantungan fungsional. Sementara itu bentuk keempat dan kelima berkaitan dengan redudansi yang disebabkan kebergantungan banyak nilai (multi-valued dependencies).


Bentuk Normal Pertama
Bentuk normal pertama adalah ekivalen dengan definisi model relasional. Relasi adalah bentuk normal pertama (1NF) jika semua nilai atributnya adalah sederhana (bukan komposit).










Gambar : Contoh Normalisasi Bentuk 1

Bentuk Normal Kedua
Bentuk normal kedua memiliki ketentuan harus telah berbentuk normal pertama (1NF), dan semua atribut bukan utama harus bergantung fungsional penuh pada kunci relasi.

Relasi pada bentuk normal kedua harus tidak menyimpan fakta-fakta mengenai bagian kunci relasi. Bentuk normal kedua menghilangkan kebergantungan parsial dan masih memiliki anomali-anomali yang secara praktis tidak dapat diterima.















Gambar : Contoh Normalisasi Bentuk 2


Bentuk Normal Ketiga
Bentuk normal ketiga memiliki ketentuan harus telah berbentuk normal kedua (2NF) dan relasi tidak boleh memuat kebergantungan fungsional di antara atribut-atribut bukan utama.

Bentuk normal ketiga menghilangkan kebergantungan transitif, awalnya bentuk normal ketiga dipikir sebagai bentuk normal puncak/paling akhir. Namun kemudian dapat ditemukan bentuk normal lebih kuat yaitu bentuk normal Boyce-Codd.


Bentuk Normal Boyce-Codd (BCNF)
BCNF memiliki ketentuan yaitu masing-masing atribut utama bergantung fungsional penuh pada masing-masing kunci dimana kunci tersebut bukan bagiannya. Relasi adalah BCNF (optimal) jika setiap determinan atribut-atribut relasi adalah kunci relasi. Relasi adalah BCNF (optimal) jika kapanpun fakta-fakta disimpan mengenai beberapa atribut, maka atribut-atribut ini merupakan satu kunci relasi. BCNF dapat memiliki lebih dari satu kunci. Properti penting BCNF adalah relasi tidak memiliki informasi yang redundan.





















Gambar : Contoh Normalisasi Bentuk 3

Bentuk Normal Keempat
Relasi dalam bentuk normal keempat (4NF) jika relasi dalam BCNF dan tidak berisi kebergantungan banyak nilai. Untuk menghilangkan kebergantungan banyak nilai dari satu relasi, kita membagi relasi menjadi dua relasi baru. Masing -masing relasi berisi dua atribut yang mempunyai hubungan banyak nilai.


Bentuk Normal Kelima
Bentuk normal kelima (5NF) berurusan dengan properti yang disebut join tanpa adanya kehilangan informasi (lossless join). Bentuk normal kelima (5NF) juga disebut PJNF (projection-join normal form). Kasus-kasus ini sangat jarang muncul dan sulit untuk dideteksi secara praktis.

Materi yang dapat dipelajari, Download disini :
- Materi1.ppt
- Materi2.ppt
- Materi3.ppt
- Materi4.ppt
- Materi5.ppt

Finite Automata

Posted by swilsarblog 0 comments

Finite automata adalah mesin abstrak berupa sistem model matematika dengan masukan dan keluaran diskrit yang dapat mengenali bahasa paling sederhana (bahasa reguler) dan dapat diimplementasikan secara nyata dimana sistem dapat berada disalah satu dari sejumlah berhingga konfigurasi internal disebut state.

State sistem merupakan ringkasan informasi yang berkaitan dengan masukan-masukan sebelumnya yang diperlukan untuk menentukan perilaku sistem pada masukan-masukan berikutnya.

Finite Automata menggunakan prosedur yang saat diberikan masukan "string berhingga" akan berhenti

Finite Automata menyatakan "ya" dengan sejumlah berhingga komputasi jika string tersebut merupakan elemen bahasa sehingga lebih berfokus pada pengenalan dimana bila diberikan suatu program (string) akan menyatakan apakah string tersebut termasuk di bahasa atau tidak.


Model Finite Automata

Model Finite Automata memiliki ciri-ciri:
- Memori 'infinite'-nya adalah null (tidak ada memori sementara).
- head hanya bergerak 1 arah.
- Hanya berisi memori masukan berupa tape berisi string masukan dan sejumlah kendali berhingga.


Properti Finite Automata

Finite Automata memiliki:

- 1 himpunan state kendali berhingga

- Simbol-simbol masukan yang dibolehkan/diijinkan

- State mula (initial state)

- Himpunan state akhir (set of final states)
State-state yang menandai diterimanya masukan.

- Fungsi transisi state (state transition function)
Adanya fungsi yang memberikan state saat itu (current state) dan simbol masukan saat itu (current input symbol). Selain itu juga fungsi memberikan/menyatakan semua state berikutnya yang dimungkinkan.

Semua kemungkinan transisi dipandang dijalankan secara paralel. Bila terdapat transisi yang menuju/sampai state akhir, berarti string masukan diterima otomata.


Cara Kerja Finite Automata

Finite Automata bekerja dengan cara mesin membaca memori masukan berupa tape yaitu 1 karakter tiap saat (dari kiri ke kanan) menggunakan head baca yang dikendalikan oleh kotak kendali state berhingga dimana pada mesin terdapat sejumlah state berhingga.

Finite Automata selalu dalam kondisi yang disebut state awal (initial state) pada saat Finite Automata mulai membaca tape. Perubahan state terjadi pada mesin ketika sebuah karakter berikutnya dibaca.

Ketika head telah sampai pada akhir tape dan kondisi yang ditemui adalah state akhir, maka string yang terdapat pada tape dikatakan diterima Finite Automata (String-string merupakan milik bahasa bila diterima Finite Automata bahasa tersebut).


Implementasi Finite Automata

Sistem dengan state berhingga diterapkan pada:
- Sistem elevator
- Mesin pengeluar minuman kaleng (vending machine)
- Pengatur lampu lalu lintas (traffic light regulator)
- Sirkuit penyaklaran (switching) di komputer dan telekomunikasi
- Protokol komunikasi (communication protocol)
- Analisis Leksikal (Lexical analyzer)
- Neuron nets
- sistem Komputer


Finite State Diagram (FSD)

Perilaku Finite Automata dimodelkan dengan Finite State Diagram (FSD) dapat juga disebut State Transition Diagram.

Finite State Diagram terdiri dari:

1. Lingkaran menyatakan state
Lingkaran diberi label sesuai dengan nama state tersebut.

Adapun pembagian lingkaran adalah:
- Lingkaran bergaris tunggal berarti state sementara
- Lingkaran bergaris ganda berarti state akhir

2. Anak Panah menyatakan transisi yang terjadi
Label di anak panah menyatakan simbol yang membuat transisi dari 1 state ke state lain

1 anak panah diberi label start untuk menyatakan awal mula transisi dilakukan


Contoh :

Gambar dibawah menggambarkan perilaku FA untuk penerimaan bilangan nyata (riil) yang paling tidak mempunyai 1 digit setelah titik desimal adalah sebagai berikut:

Simpul-simpul (berbentuk lingkaran) pada FSD dibawah mengambarkan state-state dari FA, yaitu :
- Simpul S
- Simpul A
- Simpul B

Busur dari 1 simpul ke simpul lainn menandakan transisi state. Karakter samping atau diatas busur menandakan karakter yang menyebabkan terjadinya transisi state.

Simpul dengan garis ganda menunjukkan state akhir.

Digit adalah nilai 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9



Gambar: FSD Bilangan Nyata Dengan Minimal Satu Angka di Belakang Titik Desimal



Contoh string : 9.8765


- Busur berlabel Start
Menunjukkan transisi ke state S

- Head membaca nilai "9"
Terdapat kondisi yang menunjukkan kesesuaian dengan aturan kendali pada state S yaitu adanya busur yang menunjukkan digit kembali ke state S (berarti memiliki kesesuaian bahasa)

- pembacaan ke karakter berikutnya adalah "."
Terdapat kesesuaian dengan aturan kendali pada state S, yaitu adanya busur yang menunjukkan nilai "." ke state A (kondisi berada di state A)

- pembacaan karakter berikutnya = "8"
Terdapat kesesuaian dengan aturan kendali yang sekarang sudah berada di state A, yaitu busur ke state B yang menunjukkan digit (kondisi berada di state B)

- pembacaan karakter berikutnya = "7"
Terdapat kesesuaian dengan aturan kendali pada state B, yaitu adanya busur yang menunjukkan digit kembali ke state B (kondisi tetap berada di posisi B)

- pembacaan karakter berikutnya = "6"
Terdapat kesesuaian dengan aturan kendali pada state B, yaitu adanya busur yang menunjukkan digit kembali ke state B (kondisi tetap berada di posisi B)

- pembacaan karakter berikutnya = "5"
Terdapat kesesuaian dengan aturan kendali pada state B, yaitu adanya busur yang menunjukkan digit kembali ke state B (kondisi tetap berada di posisi B)

- penyesuaian aturan kendali
Pada akhir pembacaan dilakukan penyesuaian apakah karakter terakhir berada pada state akhir.

Bila kesesuai kondisi "YA" maka string termasuk di dalam bahasa, dalam hal ini karakter "5" berada pada state B yaitu state dengan lingkaran bergaris ganda yang menandakan state akhir, maka sesuai.

String 9.8765 termasuk di dalam bahasa Finite Automata pada FSD di atas.


Contoh string : a

- Busur berlabel Start
Menunjukkan transisi ke state S

- Head membaca nilai "a"
Terdapat kondisi yang menunjukkan ketidaksesuaian dengan aturan kendali pada state S yaitu tidak adanya busur yang menunjukkan persamaan simbol dengan simbol yang dibaca ("a")

- Ketidaksesuaian simbol
Aturan kendali pada kondisi "TIDAK" menandakan string a tidak termasuk di dalam bahasa FSD di atas.


Klasifikasi Finite Automata

Finite automata dapat berupa:

- Deterministic Finite Automata (DFA)
Terdiri dari 1 transisi dari suatu state pada 1 simbol masukan.

- Nondeterminictic Finite Automata (NDFA)
Lebih dari 1 transisi dari suatu state dimungkinkan pada simbol masukan yang sama

Kedua finite automata tersebut mampu mengenali himpunan reguler secara presisi. Dengan demikian kedua finite automata itu dapat mengenali string-string yang ditunjukkan dengan ekspresi reguler secara tepat.

DFA dapat menuntun recognizer(pengenal) lebih cepat dibanding NDFA.

Namun demikian, DFA berukuran lebih besar dibanding NDFA yang ekivalen dengannya.

Lebih mudah membangun NDFA dibanding DFA untuk suatu bahasa, namun lebih mudah mengimplementasikan DFA diabnding NDFA.

Materi Automata dapat didownload disini:
- Materi1.pdf
- Materi2.pdf
- Materi3.pdf
- Materi4.pdf
- Materi5.pdf
- Materi6.pdf
- Materi7.pdf
- Materi8.pdf
- Materi9.ppt
- Materi10.ppt

Teori Bahasa dan Automata

Posted by swilsarblog 0 comments


Contoh : Diagram Transisi dari sebuah Automata


*Dasar-dasar teori bahasa dan automata

Teori bahasa dan automata merupakan salah satu komponen ilmu informatika, teori ini merupakan ide dan model fundamental yang mendasari sebuah system komputasi, teori ini juga bisa disebut sebagai sebuah teknik rekayasa untuk perancangan system komputasi.

Beberapa bidang ilmu lain yang mendukung pengembangan metode komputasi :

1. Biologi
Mempelajari jaringan neuron yang mengilhami ditemukanannya finite automata.

2. Rangkaian Elektronika
Mempelajari teori switching sebagai perancangan perangkat keras menggunakan finite automata.

3. Matematika
Mengembangkan system logika yang berguna untuk masalah pembuktian automata.

* Beberapa model komputasi dalam automata:

1. Finite automata (FA)
Sering juga disebut dengan Finite State Automata (FSA). Terdiri dari Deterministic Finite Automata (DFA) dan Non Deterministik Finite Automata (NDFA). Teori dasar dari FA sangat umum yaitu system pada saat berada di salahsatu state dari sejumlah state bergerak diantara state-state secara dapat diproduksi yang bergantung pada masukan ke system. Salah satu penerapannya adalah kompilasi/translasi bahasa pemograman tingkat tinggi menjadi bahasa mesin yang ekivalen. Finite automata merupakan jenis otomata yang tidak memiliki memori sementara, FA adalah kelas mesin dengan kemampuan paling terbatas.

2. Pushdown Automata (PA)
Terdiri dari Deterministic Pushdown Automata (DFA) dan Non Deterministik Pushdown Automata (NDFA). PA memiliki memori sementara dengan mekanisme stack LIFO (Last In First Out).

3. Turing Machine (TM).
Memiliki mekanisme Random Access Memory.

Dalam teori bahasa dan Automata digunakan model state (State Machine Model). atau biasa disebut model transisi (State Transition Model), pengembangan teori automata difasilitasi dengan perkembangan bidang Psycho Linguistik.

Teori bahasa dan automata merupakan salahsatu komponen ilmu informatika, teori ini merupakan ide dan model fundamental yang mendasari sebuah system komputasi, teori ini juga bisa disebut sebagai sebuah teknik rekayasa untuk perancangan system komputasi.

Beberapa bidang ilmu lain yang mendukung pengembangan metode komputasi :

1. Biologi

Mempelajari jaringan neuron yang mengilhami ditemukanannya finite automata.

2. Rangkaian Elektronika

Mempelajari teori switching sebagai perancangan perangkat keras menggunakan finite automata.

3. Matematika

Mengembangkan system logika yang berguna untuk masalah pembuktian automata.

Beberapa model komputasi dalam automata:

1. Finite automata (FA)

Sering juga disebut dengan Finite State Automata (FSA). Terdiri dari Deterministic Finite Automata (DFA) dan Non Deterministik Finite Automata (NDFA). Teori dasar dari FA sangat umum yaitu system pada saat berada di salahsatu state dari sejumlah state bergerak diantara state-state secara dapat diproduksi yang bergantung pada masukan ke system. Salah satu penerapannya adalah kompilasi/translasi bahasa pemograman tingkat tinggi menjadi bahasa mesin yang ekivalen. Finite automata merupakan jenis otomata yang tidak memiliki memori sementara, FA adalah kelas mesin dengan kemampuan paling terbatas.

2. Pushdown Automata (PA)

Terdiri dari Deterministic Pushdown Automata (DFA) dan Non Deterministik Pushdown Automata (NDFA). PA memiliki memori sementara dengan mekanisme stack LIFO (Last In First Out).

3. Turing Machine (TM).

Memiliki mekanisme Random Access Memory.

Dalam teori bahasa dan Automata digunakan model state (State Machine Model). atau biasa disebut model transisi (State Transition Model), pengembangan teori automata difasilitasi dengan perkembangan bidang Psycho Linguistik.

http://prayoga.wordpress.com/category/teori-bahasa-dan-automata/

Rizka Manarul Fuadah (060616) » Blog Archive » Teori Bahasa dan Automata (lihat di Google Wikipinggir)


Materi Automata dapat didownload disini:
- Materi1.pdf
- Materi2.pdf
- Materi3.pdf
- Materi4.pdf
- Materi5.pdf
- Materi6.pdf
- Materi7.pdf
- Materi8.pdf
- Materi9.ppt
- Materi10.ppt