Kabar Terkini
Teknik Informatika : Pemrograman Web, Desain Web, Algoritma Pemrograman, Sistem Informasi, Database Management System, GUI, Komputer Dasar dan Internet, Jaringan Komputer, Komunikasi dan Keamanan Data, Rekayasa Perangkat Lunak, Aplikasi Perkantoran, Multimedia, Mikrokontroller, Elektronika Analog dan Digital, Matematika Diskrit, Sistem Operasi "

Sunday, 9 December 2018

Pengertian Hirarki Basis Data



Dalam artikel kali ini, kita akan membahas tentang masalah Basis Data. Basis data ini sama dengan DataBase yaitu pelajaran yang Anda memiliki jurusan RPL. RPL ini merupakan jurusan yang dapat Anda temui di sekolah menengah kejuruan (SMK). Basis data biasanya digunakan di suatu program.

Basis data sangat memiliki banyak arti yaitu Basis artinya markas atau gudang ataupun tempat berkumpul, sedangkan Data yaitu representasi nyata dan sebuah fakta dari semua objek. Secara garis besarnya Basis Data adalah kumpulan dari data yang saling berhubungan dengan data yang lainnya dan di simpan di sebuah komputer secara bersama semirip mungkin tampa adanya sebuah pengulangan yang mungkin tidak di gunakan dengan berbagai metode yang ada.
Pengertian Basis Data menurut para ahli, yaitu:
  1. Database yaitu sekumpulan suatu informasi penting yang di simpan di sebuah komputer sehingga dapat di lihat untuk mendapatkan petunjuk dari data base tersebut.
  2. Database yaitu pencerminan semua kenyataan yang berkaitan di simpan secara bersama sedemikian mirip dan tampa pengulangan yang tidak berguna, untuk melengkapi semua kebutuhan tersebut.
  3. Database yaitu sekumpulan informasi yang saling berhubung pada suatu benda atau permasalahan tertentu pada tujuan tertentu juga.
Ternyata ini mempunyai sebuah struktur hirarki yang saling berkaitan dengan data base tersebut. Struktur hirarki basis data merupakan model data yang mana data tersebut di atur dengan struktur tree, yaitu: character, field atau data, record, file, tabel dari basis data tersebut. Character yaitu suatu data yang paling kecil yang membuat sebuah data.
  1. Field atau data yaitu sangat mencerminkan pada suatu atribut dari record sebuah data.
  2. Record yaitu suatu kumpulan dari beberapa data.
  3. File yaitu suatu bagian yang terdiri dari record yang sama.
  4. Tabel yaitu suatu pokok di penyimpanan sebuah data.
Selain yang di atas ada juga yang namanya ERD. ERD yaitu sebuah model data yang terdiri dari entitas dan relasi antara objek.
ERD terbagi atas menjadi 3 yaitu:
  1. Entitas (Entity)
Entitas yaitu suatu benda yang bisa di bedakan dengan objek lain. Entitas di lambangkan dengan simbol persegi panjang. Entitas dapat di bedakan menjadi entitas kuat dengan entitas lemah. Yang membedakan keduanya tersebut yaitu kalau entitas kuat sering memiliki atribut kunci atau key atribut, sedangkan kalau entitas lemah sama sekali tidak memiliki atribut kunci tersebut. Entitas berdasarkan konsep yaitu gaji, pekerjaan, dan lain sebagiannya. Sedangkan entitas berdasarkan fisikal yaitu: rumah, mobil, dan lain sebagiannya.
  1. Atribut (Attribute)
Atribut adalah karakter dari suatu entitas, yang menjelaskan sebuah karakter dari entitas tersebut. Atribut di lambangkan dengan simbol oval. Attribute ini Greader terbagi menjadi beberapa bagian yang terdiri dari Key attribute, Composite attribute, Single-valued attribute, Multi-valued attribute, Derived attribute, dan Simple attribute. Berikut
  • Key attribute yaitu atribut kunci yang dapat membedakan dengan atribut lain.
  • Composite attribute adalah atribut yang bisa di pisah menjadi atribut lainnya.
  • Single value attribute merupakan suatu atribut yang cuman mempunyai satu nilai tidak lebih pada atribut itu.
  • Multi value attribute merupakan atribut yang memiliki beberapa nilai atau lebih satu nilai atribut tersebuut.
  • Derived attribut merupakan sebuah turunan dari sebuah atribut.
  • Simple attribute adalah atribut yang sudah tidak bisa untuk di pisah pisahkan menjadi bagian yang lebih kecil lagi.
  • Hubungan (Relationship) adalah sesuatu hal yang menjadi hubungan antara entitas yang satu dengan entitas yang lainnya. Relasi ini di lambangkan dengan sebuah simbol belah ketupat.
Di dalam ERD ini ada juga sebuah kardinalitas yang berfungsi sebagai batasan dalam relasi. Kardinalitas adalah penjelasan terhadap jumlah maksimum dan minimum antara sesama entitas.
Baca Selengkapnya ...

Thursday, 6 December 2018

Macam-Macam Metode JST (Jaringan Saraf Tiruan)

Jaringan saraf tiruan atau juga dapat disingkat dengan JST merupakan sebuah prosesor atau proses yang telah terdistribusi secara parallel dalam jumlah besar yang dibuat dari suatu unit yang prosesnya sederhana, dan juga mempunyai sebuah kemampuan untuk melakukan penyimpanan pengetahuan berupa pengalaman dan juga dapat digunakan oleh proses lain. Sebenarnya, jaringan saraf tiruan tersebut tidak diprogram untuk menghasilkan sebuah output tertentu. Jadi, semua yang di outputkan tersebut akan ditarik oleh jaringan sesuai dengan didasarkan pengalamannya selama dia mengikuti semua proses pembelajaran tersebut. Kemudian, untuk proses pembelajaran tersebut, sehingga di dalam jaringan saraf tiruan atau JST tersebut telah dimasukkan sebuah pola – pola input dan output setelah itu  lalu jaringan tersebut akan melaksanakan untuk melakukan pemberian sebuah jawaban yang dapat diterima.
Sebenarnya, jaringan saraf ini akan dibentuk dengan sebuah generalisasi suatu acuan atau model matematika dari jaringan saraf biologis manusia itu sendiri, sesuai pendapat atau asumsi bahwa setiap melakukan sebuah pemrosesan atau mendapatkan informasi terjadi pada banyak elemen atau satuan, sehingga, sinyal tersebut akan dikirimkan atau diterima diantara neuron melalui sebuah penghubung antar neuron tersebut yang memiliki bobot/nilai yang memperkuat dan juga memperlemah sebuah sinyal yang diberikan, dan untuk menentukan keluaran atau outputnya jadi setiap neuron itu harus menggunakan sebuah fungsi-fungsi yang akan dilakukan pada jumlah input yang telah diterima. Dan juga, pada arsitektur di  JST tersebut terbagi menjadi 3 jenis arsitektur antara lain jaringan lapisan tunggal, jaringan dengan banyak lapisan, jaringan lapisan yang kompetitif.
Yang terdapat ada yang ada di dalam otak makhluk hidup tersebut, yang terkhususnya manusia terdapat kurang lebih 1000 sel saraf. Didalam sel-sel saraf tersebut terdapat 4 komponen antara lain badan sel, soma, akson dan dendrit.
Selanjutnya, macam-macam metode yang terdapat pada jaringan saraf pada pengaplikasiannya yaitu : learning vector quantization (LVQ), backpopagation, perceptron dan multi layer perception.
Jadi, metode yang pertama akan dijelaskan yaitu metode learning vector quantization (LVQ). Jadi LVQ adalah sebuah metode yang dilakukan dalam melaksanakan sebuah training atau sebuah pelatihan yang terdapat pada lapisan yang tidak terlalu terawasi dilapisan kompetitif tersebut. Metode ini pun mengklasifikasikan setiap unit atau item keluarannya pada suatu kelas dari LVQ ini digunakan dalam pengelompokan yang sudah ditentukan arsitekturnya.
Selanjutnya metode backrpopagation yaitu sebuah metode jaringan saraf tiruan (JST) atau algoritma pembelajaran untuk memperkecil dengan cara menyesuaikan bobot/nilai berdasarkan perbedaan dari output yang diinginkan.
Selanjutnya metode pereptron yaitu metode yang menggunakan algoritma pelatihan atau training yang dilakukan untuk melakukan pengklasifikasian secara linier. Sehingga klasifikasi sederhana dan membagi data yang digunakan untuk menentukan data yang masuk dalam klasifikasi dan data yang di luar klasifikasi tersebut.
Dan yang terakhir metode multi layer perception yaitu JST yang terdiri dari beberapa neuron yang dikoneksikan oleh bobot/nilai penghubungnya. Mungkin ini saja yang dapat disampaikan.
Baca Selengkapnya ...

Metode-Metode Dalam Sistem Pakar

Sistem Pakar (Expert System) merupakan sebuah algoritma yang mengadopsi kemampuan dan pengetahuan manusia yang diubah menjadi suatu sistem komputer. Sistem pakar juga dapat diartikan sebagai suatu program komputer yang berisikan satu set atau sekumpulan perintah yang memuat pengetahuan dan kemampuan satu atau lebih pakar manusia, dalam suatu bidang khusus atau spesifik yang kemudian direkayasakan sedemikian rupa menjadi sebuah sistem komputer.
Sistem pakar teCertainly Factor (CF). Certainly Factor merupakan metode perhitungan dalam sistem pakar yang digunakan dalam teknik pencarian data dalam algoritma Depth First Search (DFS), dan juga Breadth First Search (BFS).
rmasuk kedalam kategori kecerdasan buatan (artificial intellegence) dalam program komputer. Tujuan dikembangkannya sistem pakar adalah agar komputer dapat membantu sesorang dalam mengetahui, berkonsultasi atau menyelesaikan suatu hal. Dalam perjalanannya, metode yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar telah banyak mengalami perkembangan. Salah satu contoh metode dalam pengembangan sistem pakar adalah metode
Adapun metode yang digunakan dalam sistem pakar merupakan metode yang mampu menampung dan menganalisa suatu variabel beserta elemennya. Variabel yang dimaksud adalah segala kriteria tentang suatu gejala yang berhubungan dengan penyelesaian dalam sebuah sistem pakar. Misalnya dalam pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosa suatu penyakit, maka dalam hal ini yang dimaksud dengan variabel adalah gejala-gejala yang berkaitan dengan penyebab atau gejala yang ada pada suatu penyakit, yang kemudian akan diselesaikan atau didiagnosa sesuai dengan pengetahuan seorang pakar.
Adapun metode-metode lain yang digunakan dalam pengembangan sistem pakar adalah:

1. Metode AHP (Analytical Hierarchy Process

AHP merupakan suatu metode dalam sistem pakar yang digunakan untuk pengambilan keputusan dengan melakukan perbandingan antara pasangan dan kriteria yang ada dalam variabel. Teknik analisa dalam metode ini adalah variabel-variabel yang ada akan di analisa lalu dibentuk menjadi suatu hirarki, yang kemudian disusun berdasarkan urutan, yang selanjutnya akan dibandingkan lalu ditarik sebuah kesimpulan dengan membuatnya menjadi matrik guna menentukan nilai pada tiap kriteria atau variabel.

2. Metode BFS (Breadth First Search)

BFS merupakan algoritma yang melakukan pencarian data secara melebar dalam suatu sistem pakar. Pencarian data diawali dengan menganalisa suatu simpul secara preorder, atau mengunjungi suatu simpul lalu beralih ke seluruh simpul yang ada dan bertetangga dengan simpul awal. Pada metode ini dibutuhkan algoritma dengan sebuah antrian (queue) guna menyimpan informasi simpul yang telah dikunjungi ataupun dianalisa. Kemudian dalam metode ini di butuhkan juga table Boolean guna menyimpan informasi simpul, sehingga tidak ada simpul yang disimpan dan dikunjungi lebih dari sekali.

3. Metode DFS (Depth First Search)

Metode DFS merupakan algoritma penelusuran struktur pohon / graf yang berpatokan pada kedalaman data. DFS akan membentuk simpul dari akar (root) menuju ke salah satu simpul, misalnya simpul yang menjadi prioritas yang biasanya merupakan simpul anak pertama atau simpul yang berada disebelah kiri hingga menuju level terdalam. Selanjutnya penelusuran dilanjutkan ke simpul paling atas atau level 1 guna menemukan simpul atau anak ke dua dari pohon / graf yang telah terbentuk, dan begitu seterusnya, hingga tiada simpul yang terlewati.
4. Metode Best Fisrt Search
Merupakan kombinasi antara metode BFS dan DFS. Keputusan yang dihasilkan dari metode ini, diambil dengan cara menarik kesimpulan dari hasil keputusan BFS dan DFS sehingga metode ini dapat menghasilkan keputusan yang terbaik.

5. Metode Penelusuran Ke Belakang ( Backward Chainning )

Metode Backward Chainning termasuk metode yang paling sering dan banyak digunakan dalam pengembangan sistem pakar. Pada metode ini pelacakan dan pencarian keputusan dimulai dari menari kesimpulan (goal) dalam sebuah titik penalaran, lalu dilanjutkan dengan menelusuri seluruh hipotesis yang ada, sampai kepada fakta yang dapat memberikan value dan penguatan (dukungan) pada kesimpulan yang telah ditemukan. Dalam implementasinya pada sistem, keputusan yang dihasilkan oleh metode ini dipengaruhi oleh metode yang telah disebutkan sebelumnya, BFS, DFS dan Best First Search.

6. Metode Penelusuran Ke Depan (Forward Chainning)

Dari namanya, Greader dapat menebak bahwa Forward Channing merupakan kebalikan dari metode Backward Channing. Metode forward chainning adalah teknik penalaran dalam sistem pakar yang proses penalarannya diawali dengan mencari fakta. Fakta yang telah ditemukan, selanjutnya digunakan untuk menguji nilai kebenaran dari suatu hipotesa. Keputusan atau penalaran yang dihasilkan dalam metode ini adalah penalaran yang bersifat logis, yang disebabkan oleh faktor pengecekan modus ponen dengan argumen serta infersi yang ada pada data.
Masing-masing metode yang telah dijelaskan memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing. Untuk penggunaan metodenya sendiri didasarkan atas kesesuaian permasalahan dengan metode, efektifitas, dan dukungan dari metode itu sendiri dalam pengembangan sistem pakar yang akan dirancang.

Baca Selengkapnya ...

Monday, 31 July 2017

Penerimaan Mahasiwa Baru Politeknik Kampar

Politeknik membuka pendaftaran untuk gelombang III untuk Program Study :
1. D3 Teknik Pengolahan Sawit ( TPS )
2. D3 Perawatan dan Perbaikan Mesin ( PPM )
3. D3 Teknik Informatika ( TIF )
4. D4 Administrasi Bisnis Internasional ( ABI )

Dibuka kelas reguler dan non-reguler.




Informasi Pendaftaran :
Kampus Politeknik Kampar Jl. Tengku Muhammad KM.2 Bangkinang-Riau 28412
HP. 0852 1129 0621
Website : www.poltek-kampar.ac.id
Baca Selengkapnya ...

Monday, 27 February 2017

"TOP 3" di Teknik Informatika Semester Ganjil

Selamat kepada mahasiswa-mahasiswa Politeknik Kampar yang memperoleh peringkat " TOP 3 " pada semester ganjil T.A 2016/2017. 

Berdasarkan hasil yudisium semester ganjil TA.2016/2017, maka nama-nama mahasiswa yang menduduki peringkat di kelas, khusus untuk Prodi Teknik Informatika adalah sebagai berikut :

Semester 1 :
Peringkat 1. Annisa Nur Fitriyani, dengan IP 3.82
Peringkat 2. Zulkifli, dengan IP 3.73
Peringkat 3. Siti Nurjannah, dengan IP 3.68

Semester 3 : 
Peringkat 1. Ridho Ganda Rahardi, dengan IP 3.42
Peringkat 2. Ricky Eka Putra, dengan IP 3.30
Peringkat 3. Wahyu Prasetya, dengan IP 3.17

Bagi mahasiswa yang berprestasi diatas, maka akan mendapatkan potongan semester untuk semester berikutnya dengan persentase yang berbeda dari setiap peringkat. 

Peringkat 1, mendapatkan potongan semester 100%
Peringkat 2, mendapatkan potongan semester 75%
Peringkat 3, mendapatkan potongan semestr 50%
Baca Selengkapnya ...

Wednesday, 2 November 2016

Resmi, Akreditasi Program Studi Teknik Informatika Politeknik Kampar " B "



Alhamdulillah, hasil re-akreditasi Program Studi Teknik Informatika Politeknik Kampar resmi menjadi " B ". Ini merupakan hasil kerja keras seluruh civitas akademika Politeknik Kampar, tentunya untuk mewujudkan visi misi dari Politeknik Kampar. 

Ucapan selamat juga diberikan kepada Program Studi Teknik Pengolahan Sawit dan Perawatan Perbaikan Mesin yang juga telah memperoleh Akreditasi "B" dari Badan Akreditasi Nasional PerguruanTinggi (BAN-PT).

Segenap civitas Prodi Teknik Informatika, dan Politeknik Kampar pada umumnya mengucapkan terima kasih kepada semua pihak atas kerja sama, bantuan dan kerja kerasnya.


Baca Selengkapnya ...

Wednesday, 14 September 2016

Selamat Bagi Peserta Yang Dinyatakan Kompeten


Politeknik Kampar, khususnya Program Studi Teknik Informatika mengucapkan selamat kepada para peserta yang dinyatakan kompeten dalam acara uji kompetensi kluster Operator Komputer Junior.
 Uji kompetensi ini dilaksanakan oleh Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) melalui Lembaga Sertifikasi Profesi Komputer pada hari Rabu, tanggal 14 September 2016 di Laboratorium Teknik Informatika. Dalam uji kompetensi ini peserta di uji langsung oleh asesor dari LSP-Komputer : Bapak Novriyanto, ST.,M.Sc dan Ibu Elin Haerani, ST.,M.Kom.
Adapun peserta yang mengikuti tes uji kompetensi ini terdiri dari 40 Orang peserta yang berasal dari Staff, Pegawai, Karyawan, alumni, serta Mahasiswa Politeknik Kampar sendiri. Kegiatan ini terbagi atas 2 Sesi dimana Sesi 1 dari Pukul 08.30 - 12.30 Wib dan Sesi ke 2 dari Pukul 14.00 - 18.00 Wib. Bagi peserta yang dinyatakan lulus akan mendapatkan Sertifikat Kompetensi langsung dari BNSP Pusat. 


Baca Selengkapnya ...

Monday, 29 August 2016

Info Sertifikasi Profesi BNSP

Sertifikasi kompetensi adalah proses pemberian sertifikasi kompetensi yang dilakukan secara sistematis dan obyektif melalui uji kompetensi yang mengacu pada standar kompetensi kerja, baik yang bersifat nasional maupun internasional. Dengan memiliki sertifikasi kompetensi maka seseorang akan mendapatkan bukti pengakuan tertulis atas kompetensi yang dikuasainya.

Untuk itu, Teknik Informatika Politeknik Kampar akan mengadakan Uji Kompetensi yang akan mendapatkan Sertfikat Kompetensi di bidang/cluster : OPERATOR KOMPUTER JUNIOR ( Ms Word, Ms Excel dan Ms Powerpoint ). Uji kompetensi ini dapat diikuti oleh mahasiswa, alumni maupun karyawan di Politeknik Kampar, dan waktunya insyaallah direncanakan pada hari Rabu, 14 September 2016 di labor Teknik Informatika Politeknik Kampar.

Persyaratan :
1. Softcopy ijazah terakhir
2. Softcopy pas foto 3 x 4
3. Softcopy sertifikat yang relevan
4. Softcopy Curiculum Vitae

Untuk info lebih lanjut dapat menghubungi Kepala Prodi Teknik Informatika Politeknik Kampar atau saudara Defrizal.

Terimakasih.
Baca Selengkapnya ...
Designed By Published.. Teknik Informatika