BAB 2 LANDASAN TEORI. dapat diimplementasikan secara nyata di mana sistem dapat berada di salah satu dari

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI. dapat diimplementasikan secara nyata di mana sistem dapat berada di salah satu dari"

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Finite Autmata Finite autmata adalah mesin abstrak berupa sistem mdel matematika dengan masukan dan keluaran diskrit yang dapat mengenali bahasa paling sederhana (bahasa reguler) dan dapat diimplementasikan secara nyata di mana sistem dapat berada di salah satu dari sejumlah berhingga knfigurasi internal disebut state. Beberapa cnth sistem dengan state berhingga antara lain pada mesin minuman tmatis atau vending machine, pengatur lampu lalu lintas dan lexical analyser. Suatu finite autmata terdiri dari beberapa bagian. Finite autmata mempunyai sekumpulan state dan aturan-aturan untuk berpindah dari state yang satu ke state yang lain, tergantung dari simbl nya. Finite autmata mempunyai state awal, sekumpulan state dan state akhir. Finite autmata merupakan kumpulan dari lima elemen atau dalam bahasa matematis dapat disebut sebagai 5-tuple. Definisi frmal dari finite autmata dikatakan bahwa finite autmata merupakan list dari 5 kmpnen : kumpulan state, input, aturan perpindahan, state awal, dan state akhir. Dalam DFA sering digunakan istilah fungsi transisi untuk mendefinisikan aturan perpindahan, biasanya dintasikan dengan δ. Jika finite autmata memiliki sebuah panah dari suatu state x ke suatu state y,dan memiliki label dengan simbl input 0, ini berarti bahwa, jika autmata berada pada state x ketika autmata tersebut membaca 0, maka autmata tersebut dapat berpindah ke state y dapat diindikasikan hal yang sama dengan fungsi transisi dengan mengatakan bahwa δ(x, 0) = y.

2 10 Definisi Sebuah finite autmata terdiri dari lima kmpnen (Q, Σ, δ, q 0, F ), di mana : 1. Q adalah himpunan set berhingga yang disebut dengan himpunan states. 2. Σ adalah himpunan berhingga alfabet dari simbl. 3. δ : Q Σ adalah fungsi transisi, merupakan fungsi yang mengambil states dan alfabet input sebagai argumen dan menghasilkan sebuah state. Fungsi transisi sering dilambangkan dengan δ. 4. q 0 Q adalah states awal. 5. F Q adalah himpunan states akhir. Definisi Hpcrft et al. (2007) Suatu finite autmata M = (Q,Σ,δ,q 0,F) akan menerima sebuah string w jika kumpulan states r 0 r 1 r n dalam Q memenuhi tiga kndisi : 1. r 0 = q δ(r i, w i+1 ) = r i+1 untuk i = 0,, n r n F. dengan w = w 1 w 2...w n adalah string masing-masing w i adalah anggta alphabet Σ. Pada definisi kndisi yang pertama dinyatakan bahwa suatu finite autmata dimulai dari start state. Pada kndisi yang kedua dinyatakan bahwa finite autmata akan berpindah dari satu state ke state yang lain berdasarkan fungsi

3 11 transisi, dan kndisi yang ketiga menyatakan bahwa finite autmata akan menerima string apabila tersebut berakhir pada final state. Dapat dinyatakan bahwa M mengenali bahasa A jika A = {w M menerima w}. Menyatakan suatu finite autmata dengan menggunakan ntasi 5-tuple akan sangat mereptkan. Cara yang lebih dianjurkan dalam menuliskan finite autmata, yaitu dengan menggunakan : 1. Diagram transisi (transitin diagram), yaitu berupa suatu graf. 2. Tabel transisi (transitin table), yaitu daftar berbentuk tabel untuk fungsi δ, yang merupakan hubungan antara himpunan states dengan alfabet input Penyajian FA Menggunakan Diagram Transisi Definisi Diagram transisi untuk finite autmata M = (Q, Σ, δ, q 0, F ) adalah suatu graf yang didefinisikan sebagai berikut : 1. Terdapat simpul untuk setiap state Q. 2. Untuk setiap state q ϵ Q dan setiap simbl input a Σ, berlaku δ(q, a) = p. Diagram transisi memiliki busur berlabel a dari state q ke state p. 3. Terdapat anak panah berlabel start yang mengarah ke state awal q 0 dan anak panah ini tidak berasal dari state manapun. 4. State yang merupakan state akhir (F) akan ditandai dengan lingkaran ganda, sedang state yang lain menggunakan lingkaran tunggal.

4 12 Cnth Gambar 2.1 memperlihatkan diagram transisi dari sebuah finite autmata. Gambar 2.1 Diagram transisi dari suatu finite autmata Penyajian FA Menggunakan Tabel Transisi Tabel transisi merupakan representasi tabular dari fungsi δ yang mengambil dua argumen dan menghasilkan suatu nilai. Baris pada tabel berkrespndensi dengan state dan klm pada tabel berkrespndensi dengan input. Cnth Tabel 2.1 memperlihatkan tabel transisi dari finite autmata yang diperlihatkan pada Gambar 2.1. Tabel 2.1 Tabel transisi FA pada Cnth Tabel transisi pada cnth memiliki arti : 1. Simbl pada klm sebelah kiri adalah state. 2. Simbl pada baris paling atas adalah simbl.

5 13 3. Simbl yang berada " dalam" tabel merupakan fungsi transisi. 4. Simbl panah ( ) pada klm sebelah kiri menunjukkan start simbl. 5. Simbl (*) pada klm sebelah kiri menunjukkan state final Finite Autmata sebagai Pengenal Bahasa Reguler Dalam definisi 2.1.1, pada suatu finite autmata terdapat F yaitu himpunan state penerima. Apabila suatu string membawa state FA dari state inisial ke salah satu state dalam F dan berakhir pada state tersebut maka string tersebut diterima sebagai anggta bahasa tersebut. Definisi Finite autmata sebagai pengenal bahasa reguler secara frmal dapat didefinisikan : 1. Suatu M = (Q,Σ,δ,q 0,F) merupakan suatu FA. Suatu string x dikatakan diterima leh M jika δ(q 0, x) F. Jika suatu string tidak diterima, maka string itu dikatakan ditlak leh M. 2. Suatu bahasa yang diterima atau diterima leh M adalah himpunan : L(M ) = {x Σ * x diterima M } dengan L adalah bahasa pada Σ dan L diterima leh M jika dan hanya jika L=L(M). Suatu bahasa L pada σ adalah bahasa reguler jika dan hanya jika terdapat suatu finite autmata yang mengenal L. Untuk setiap M, sembarang FA, terdapat suatu ekspresi reguler yang berkaitan dengan L(M) dan untuk ekspresi reguler

6 14 tersebut terdapat suatu finite autmata yang mengenali bahasa tersebut. Cnth Diberikan autmata M seperti pada cnth 2.1.1, apakah autmata M menerima string 010 dan 111. Slusi: jalur kmputasi dari string 010 adalah : sehingga δ(q 1, 010) F dan M menerima string 010. Dengan cara yang sama dapat diketahui bahwa δ(q 1, 111) = q 2 F dan M menlak 111. Cnth Diketahui suatu DFA M = (Q, Σ, δ, q 0, F ) di mana Q = {q 0, q 1, q 2 }, Σ = {0,1}, F = {q 1 } dan δ adalah fungsi yang didefinisikan sesuai dengan Tabel transisi 2.2 : Tabel 2.2 Tabel transisi DFA yang menerima akhiran 01 Dari Tabel transisi 2.2 dapat dibuat suatu diagram transisi sesuai dengan Gambar 2.2:

7 15 Gambar 2.2 Diagram transisi DFA yang menerima akhiran 01 Cnth Diberikan suatu DFA M seperti pada cnth M menerima string 000 dan 010. Slusi: jalur kmputasi dari string 000 adalah : sehingga δ(q 0, 000) F dan M menerima string 000. Dengan cara yang sama dapat diketahui bahwa δ(q 0,010) = q 3 ϵ F dan M menlak Nn-deterministik Finite Autmata (NFA) Deterministik finite autmata (DFA) adalah finite autmata dengan aturan yang sangat ketat. Pelnggaran dari aturan tersebut akan menghasilkan suatu nndeterministik finite autmata. Mgensen (2010) menyatakan bahwa perbedaan antara DFA dengan NFA adalah: 1. Pada NFA memungkinkan satu simbl menimbulkan transisi ke lebih dari satu state, dapat dikatakan juga bahwa pada DFA untuk setiap state s dan simbl a hanya ada paling banyak satu buah label a yang meninggalkan state s.

8 16 2. Pada NFA memungkinkan transisi spntan atau transisi-ǫ yang selanjutnya akan diistilahkan dengan ǫ-nfa. Definisi Suatu nn-deterministik finite autmata (NFA) tersusun atas quintuple M = (K, Σ, δ, s, F ) di mana : 1. K adalah himpunan state, 2. Σ adalah alfabet, 3. s K adalah state awal, dan 4. δ adalah relasi transisi, K (Σ {e}) K Cnth Diketahui suatu NFA M = (K, Σ, δ, q 0, F ) di mana Q = {q 0, q 1, q 2 }, Σ = {0,1}, F = {q 1 } dan δ adalah fungsi yang didefinisikan sesuai dengan Tabel transisi 2.3 : Gambar 2.3 NFA yang menerima semua string yang berakhiran 01 Tabel 2.3 Tabel transisi NFA yang menerima string berakhiran 01

9 17 Cnth merupakan cnth suatu nn-deterministik finite autmata karena input 0 pada state q 0 dapat berpindah menuju state q 0 dan q 1. Suatu nn-deterministik finite autmata bukan merupakan mdel realistis dalam kmputer. NFA lebih digunakan untuk mempermudah dalam pembuatan ntasi general dari finite autmata. Untuk melihat suatu NFA lebih mudah untuk dibangun dibandingkan DFA, misalkan dipunyai suatu bahasa L = (ab aba) *. DFA pada Gambar 2.4 mengilustrasikan bahasa L tersebut. Walaupun menggunakan diagram, diperlukan waktu untuk mengetahui apakah Gambar 2.4 merupakan DFA. Dalam DFA tersebut harus dipastikan apakah terdapat tepat dua transisi yang keluar dari masing - masing state, masing-masing berlabel a dan b. Gambar 2.4 DFA yang menerima bahasa L = (ab aba) Untuk bahasa L tersebut dapat dibangun dengan menggunakan NFA sesuai dengan Gambar 2.5. Ketika sistem berada pada state q 1 dan menerima simbl b, maka ada dua kemungkinan perpindahan state yaitu q 0 dan q 2. Oleh sebab itu, Gambar 2.5 bukan representasikan suatu DFA melainkan suatu NFA yang ekuivalen dengan DFA yang ada pada gambar 2.4.

10 18 Gambar 2.5 NFA yang menerima bahasa L = (ab aba) * NFA sebagai Pengenal Bahasa Reguler. Suatu NFA dikatakan menerima string x jika dan hanya jika terdapat beberapa jalur dalam diagram transisi dari state awal ke salah satu state akhir, sedemikian hingga semua simbl di dalam x akan terurai (Mgensen, 2010). Jika x adalah string alfabet Σ pada NFA (cnthnya x dalam Σ * ) diterima leh NFA jika minimal terdapat satu jalur yang eksis yang berkrespndensi pada x dalam NFA, yang dimulai dari start state dan berakhir pada final state. Sedangkan dalam DFA, karena hanya terdapat satu buah jalur yang berkrespndensi pada x dalam Σ * hal ini cukup untuk melakukan pengecekan apakah sebuah jalur yang dimulai dari initial state berakhir pada salah satu final state atau tidak untuk mengetahui apakah x diterima leh suatu DFA atau tidak (Kakde, 2002). Oleh karena itu, jika x adalah suatu string dibuat dari simbl dalam Σ dalam NFA, cnthnya x ada dalam Σ * kemudian x diterima leh NFA jika terdapat paling sedikit satu buah jalur yang terbentuk dan berkrespndensi dengan x dalam NFA, yang berawal dari initial state dan berakhir pada salah satu anggta himpunan final state dalam NFA. Karena x merupakan anggta Σ * dan terdapat kemungkinan nl, satu atau lebih transisi dari sebuah state pada sebuah simbl masukan dapat

11 19 didefinisikan fungsi transisi baru(δ 1 ) di mana fungsi transisi tersebut memetakan 2 Q Σ * hingga 2 Q dan jika δ 1 ({q 0, x}) = P di mana P adalah suatu himpunan yang terdiri dari minimal satu anggta himpunan dari F, sehingga x diterima leh NFA. Jika x dituliskan dengan wa di mana a adalah simbl terakhir dalam x dan w adalah string yang terbuat dari simbl yang tersisa dalam x maka δ 1 ({q 0 }, x) = δ 1 (δ 1 ({q 0 }, w)). Sejak δ 1 didefinisikan dengan pemetaan dari 2 Q Σ * hingga 2 Q maka δ 1 (p, a) = FrEach q in P δ(q, a) Cnth Diberikan suatu NFA M = ({q 0, q 1, q 2, q 3 }, {0, 1}, δ, q 0, {q 3 }) dengan tabel transisi Jika x = 0111, maka dapat dilihat apakah x diterima leh NFA M atau tidak dengan melakukan prses: δ 1 ({q 0 }, 0) = δ(q 0, 0) = {q 1 } δ 1 ({q 0 }, 01) = δ 1 (δ 1 ({q 0 }, 0), 1) = δ 1 ({q 1 }, 1) = δ(q 1, 1) = {q 1, q 2 } δ 1 ({q 0 }, 011) = δ 1 (δ 1 ({q 0 }, 01), 1) = δ 1 ({q 1, q 2 }, 1) = δ(q 1, 1) δ(q 2, 1) = {q 1, q 2 } {q 3 } = {q 1, q 2, q 3 } δ 1 ({q 0 }, 0111) = δ 1 (δ 1 ({q 0 }, 011), 1) = δ 1 ({q 1, q 2, q 3 }, 1) = δ(q 1, 1) δ(q 2, 1) δ(q 3,1) = {q 1,q 2 } {q 3 } {q 3 } = {q 1,q 2,q 3 }

12 20 δ 1 ({q 0 }, 0111) = {q 1, q 2, q 3 } dan memuat q 3 yang merupakan anggta himpunan dari final state. Oleh karena terdapat satu buah jalur kmputasi dari initial state yang berakhir pada salah satu anggta himpunan final state F, maka dapat dikatakan bahwa x = 0111 diterima leh NFA. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa jika M adalah suatu NFA maka bahasa yang diterima leh NFA dapat didefinisikan sebagai L(M ) = {x δ 1 ({q 0 } x) = P} di mana P memuat minimal satu buah anggta F (Kakde, 2002). 2.3 Epsiln Nn-deterministik Finite Autmata (-NFA) Mdel dari nn-deterministik finite autmata dapat diperluas dengan memungkinkan adanya transisi spntan atau transisi-ǫ di antara dua state. Jika suatu finite autmata diubah untuk dapat menerima transisi tanpa simbl, pada transisi ini terjadi perpindahan state dari state yang satu ke state yang lain tanpa apapun. Secara frmal dapat didefinisikan ǫ-nfa A dengan A = (Q, Σ, δ, q, F ) di mana secara struktur sama dengan NFA yang tidak memiliki transisi ǫ. Perbedaan antara NFA tanpa ǫ dengan ǫ-nfa adalah pada pendefinisian fungsi δ : 1. A merupakan state dalam Q. 2. A merupakan anggta Σ {ǫ}, yaitu baik simbl input, atau simbl ǫ. simbl ǫ, simbl string ksng, tidak dapat menjadi anggta alfabet Σ, sehingga tidak akan menimbulkan kebingungan. Dengan adanya transisi ǫ maka jumlah transisi pada ǫ-nfa bisa lebih banyak dari jumlah simbl dalam string, sedangkan pada NFA jumlah simbl akan sama dengan

13 21 jumlah transisi yang diaplikasikan pada δ. Pada dasarnya, penggunaan ǫ pada NFA sangat erat kaitannya ketika membicarakan tentang ekspresi reguler. ǫ-nfa berguna untuk membuktikan ekuivalensi antara kelaskelas bahasa yang diterima dalam finite autmata dengan ekspresi reguler. Cnth cnth ϵ-nfa M = ({q 0, q 1, q 2 }, {0, 1, ϵ}, δ, q 0, {q 2 }) dengan tabel transisi: dengan diagram transisi sesuai dengan Gambar 2.6 Gambar 2.6 Diagram transisi ǫ-nfa -NFA sebagai Pengenal Bahasa Reguler. Suatu string x dalam Σ * dengan ǫ transisi akan diterima leh NFA jika terdapat minimal satu buah jalur yang berkrespndensi dengan x yang dimulai dari initial state dan berakhir pada salah satu anggta himpunan dair final state. Jalur yang terbentuk ini mungkin terbentuk dari dari transisi epsiln(ǫ). Sama seperti jalur yang terbentuk tanpa transisi-ǫ untuk mengetahui apakah suatu string diterima leh ǫ-nfa perlu didefinisikan terlebih

14 22 dahulu suatu fungsi ǫ-clsure(q) di mana q merupakan suatu state dalam autmata. Epsiln()-clsure. ǫ-clsure dari suatu himpunan state S adalah seluruh state dalam S tersebut beserta state-state lain yang dapat dicapai leh masing-masing state dalam S melalui transisi ǫ. Dengan kata lain ǫ-clsure juga merupakan himpunan yang di dalamnya terdapat S sebagai subset, dapat ditulis juga dengan ǫ(s) (Mgensen, 2010). Definisi Hpcrft et al. (2007) Pada suatu ϵ-nfa M = (Q,Σ,δ,q 0,F) dan S Q suatu fungsi ϵ(s) dapat didefinisikan : 1. Setiap anggta S merupakan anggta ǫ(s). 2. Untuk setiap q ǫ ǫ(s) setiap anggta δ(q, ǫ) adalah anggta ǫ(s) 3. Tidak ada anggta lain dari Q yang merupakan anggta ǫ(s) kecuali berdasar pada kedua pernyataan di atas. ǫ-clsure tidak akan pernah akan berupa himpunan ksng karena q akan selalu dapat dicapai leh dirinya sendiri tanpa tergantung dari simbl lainnya. OLeh karena itu, dalam suatu jalur dengan label ǫ, q akan selalu muncul di dalam ǫ- clsure pada jalur tersebut. Jika P adalah himpunan atas state dan fungsi ǫ-clsure dapat diperluas untuk menghitung ǫ-clsure(p ) sebagai berikut : ǫ clsure(p) = freveryqinp ǫ clsure(q)

15 Transfrmasi di antara Autmata Untuk setiap finite autmata (NFA, DFA, ǫ-nfa) pasti terdapat bahasa reguler yang dapat diterima maupun sebaliknya untuk setiap bahasa reguler pasti ada finite autmata yang dapat menerimanya (Kakde, 2002). Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada Gambar 2.7. Gambar 2.7 memperlihatkan transfrmasi di antara bahasa yang reguler. Gambar 2.7 Transfrmasi di antara bahasa yang regular Transfrmasi NFA - DFA (Subset Cnstructin) Walaupun lebih mudah untuk dibangun, suatu NFA hanyalah mesin ideal yang tidak dapat dengan efisien diimplementasikan dalam kehidupan nyata karena mesin yang sesungguhnya hanya dapat mengikuti satu jalur kmputasi pada saat yang bersamaan (Du dan K, 2001). Untuk itu diperlukan suatu prsedur yang dapat melakukan transfrmasi dari suatu NFA menjadi DFA yang ekuivalen dengan bahasa yang diterima NFA tersebut. Transfrmasi suatu NFA menjadi DFA dilakukan dengan melakukan simulasi semua jalur transisi yang mungkin pada NFA.

16 24 Suatu NFA memiliki n buah state maka DFA yang ekuivalen dengan NFA tersebut akan memiliki 2 n state dengan state awal pada DFA tersebut merupakan subset {q 0 } dengan demikian, transfrmasi dari NFA menjadi DFA meliputi pencarian semua subset yang mungkin dari himpunan state dari NFA. (Kakde, 2002). Ide dasar dari subset cnstructin adalah bahwa masing-masing state pada DFA yang terbentuk berkrespndensi dengan himpunan state pada NFA. Terdapat kemungkinan bahwa jumlah state pada DFA yang terbentuk dari hasil subset cnstructin adalah berjumlah ekspnensial dari jumlah state dari NFA. Cnth Diketahui suatu NFA M = (Q,{0,1},δ,q 0,F) dan diberikan Q = {q 0, q 1, q 2, q 3, q 4, q 5 }, F = {q 3, q 4 } dan tabel transisi Lihat Gambar 2.8 untuk mengetahui diagram transisi NFA. akan dibentuk DFA M yang ekuivalen dengan NFA M.

17 25 Gambar 2.8 NFA subset cnstructin slusi: dapat dibentuk DFA M dengan cara : 1. Buat Q ϵ = ϵ clsure({q 0 }) sebagai initial state dan F = menjadi himpunan final state. Buat Q = {Q ϵ }. Jika Q ϵ F = kemudian tambahkan Q ϵ dalam F. 2. Ulangi langkah tersebut sampai ϵ (Q x, a) didefinisikan untuk semua Q x ϵ Q dan semua a ϵ {0, 1} : a) Pilih Q x ϵ Q dan a ϵ {0, 1} sedemikian hingga δ (Q x, a) belum didefinisikan. b) Buat Q xa = δ(q x, a) c) Jika Q xa ϵ Q tambahkan Q xa ke Q dan tambahkan juga pada F jika Q xa F = Semua prses tersebut dapat dilihat pada tabel transisi

18 26 Perlu dicatat bahwa pada langkah 2 tidak perlu mempertimbangkan states Q 00, Q 000, Q 001 dan yang lainnya karena Q 00 = Q 0, Q 000 = Q 00 = Q 0 dan Q 001 = Q 01, dengan cara yang hampir sama dapat diperleh Q 11 = Q 1 tidak perlu memperhitungkan Q 11W untuk sebarang W ϵ {0, 1} *. Transisi diagram dari DFA M ditunjukkan pada Gambar 2.9. Gambar 2.9 DFA hasil subset cnstructin yang ekuivalen Minimisasi Autmata Untuk suatu DFA, dapat ditemukan DFA yang ekuivalen yang memiliki jumlah state yang sama sedikitnya dengan sembarang DFA yang menerima bahasa yang sama (Hpcrft et al., 2007). DFA bisa dihasilkan dari bahasa reguler yang ditransfrmasikan menjadi NFA, kemudian dari NFA menggunakan subset cnstructin

19 27 menjadi DFA. DFA yang dihasilkan dari RE tersebut pada umumnya memiliki beberapa state yang memiliki kelakuan yang sama. Pada kasus terburuk dimungkinkan terbentuk n 2 prses di mana n adalah jumlah state. Terdapat beberapa algritma terkenal untuk melakukan minimisasi DFA. Dua algritma yang sering dipergunakan dalam melakukan minimisasi DFA adalah algritma klasik (table filling) dan algritma minimisasi Hpcrft (XU, 2009). Minimisasi dari DFA dapat dilakukan jika state dari DFA yang diminimisasi tidak mengubah bahasa yang diterima leh DFA tersebut. Kakde (2002), state berikut ini bisa dieliminasi dari autmata tanpa mengubah bahasa yang diterima leh autmata : 1. State yang tidak tercapai; state yang tidak tercapai ini adalah state yang tidak dapat dicapai dari state awal DFA pada semua kemungkinan. 2. State mati; state mati adalah suatu state yang bukan merupakan anggta dari himpunan final state di mana transisi dari setiap simbl akan berakhir pada state tersebut. Cnthnya, q adalah state mati jika q adalah anggta Q dan δ(q,a) = q untuk setiap a dalam Σ. 3. Nn-distinguisable state; nn-distinguisable state adalah state dari DFA yang keberadaannya tidak men-distinguish string sehingga keberadaanya tidak dapat dibedakan satu sama lain. sehingga Kakde (2002), minimisasi dari DFA menyangkut : 1. Pendeteksian terhadap state yang tidak dapat dicapai dari state awal dan mengeliminasi state tersebut dari DFA.

20 28 2. Mengidentifikasi state yang nn-distinguishable dan menggabungkannya menjadi satu. 3. Mendeteksi state mati dan mengeliminasi state tersebut dari DFA. Diberikan suatu nn minimum DFA D dengan alfabet Σ dan himpunan state S di mana F S adalah himpunan final state. Dapat dibuat suatu DFA minimum DFA min di mana masing-masing statenya adalah grup state dari D. Grup dari DFA min tersebut adalah knsisten. Untuk setiap pasangan state s 1,s 2 pada grup yang sama G 1 dan untuk sembarang simbl c, mve(s 1, c) pada grup G 2 yang sama dengan mve(s 2, c) atau keduanya belum didefinisikan. Dengan kata lain tidak dapat dikatakan bahwa s 1 dan s 2 berbeda dengan melihat transisi keduanya. Cnth Diketahui suatu DFA nn minimal seperti pada Gambar 2.10 : Gambar 2.10 Nn-minimal DFA Pada awalnya DFA akan dibagi ke dalam dua grup, final grup dan nn-final grup. G 1 = {0, 6} G 2 = {1, 2, 3, 4, 5, 7}

21 29 Kedua grup tersebut diset sebagai unmarked grup. Kemudian akan dilakukan pengecekan apakah grup yang terbentuk sekarang adalah knsisten, untuk melihat apakah suatu grup knsisten dapat dibuat tabel untuk transisinya : Tabel transisi G 1 knsisten, dapat ditandai sebagai marked grup. Akan dibuat tabel untuk G 2 untuk mengetahui apakah grup G 2 sudah knsisten atau belum. Tabel transisi G 2 ternyata tidak knsisten, maka grup tersebut akan dibagi menjadi subgrup knsisten yang maksimal dan menghapus semua tanda. sekarang akan dilihat G 3 subsgrup G 3 ternyata tidak knsisten, maka dibagi lagi grup tersebut menjadi subgrup

22 30 knsisten yang maksimal dan menghapus semua tanda dapat dilihat pada G 5 Dapat dilihat bahwa G 5 knsisten, maka set sebagai marked grup. Untuk G 6 Ternyata G 6 knsisten, maka marked grup. Untuk G 1 : Tidak ada grup lagi yang belum dicek (kecuali singletn). Dengan demikian grupgrup tersebut membentuk suatu DFA minimial yang ekuivalen dengan DFA pada Gambar DFA yang sudah mengalami minimisasi ditunjukkan pada Gambar 2.11

23 31 Gambar 2.11 DFA Minimal 2.5 Membangkitkan Autmata Randm Raitt (2006) menjelaskan bahwa pembuatan autmata randm sudah menjadi permasalahan umum. Dalam Raitt (2006) juga dijelaskan beberapa pendekatan algritma yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan pembuatan autmata randm Membangkitkan DFA Randm Untuk membangkitkan DFA randm, dapat menggunakan pendekatan algritma NFA terhubung milik Raitt (2006). Pada awalnya dibentuk suatu DFA yang semua statenya sudah terhubung satu sama lain, kemudian transisi sisanya dibentuk secara randm. DFA yang nanti terbentuk merupakan DFA yang lengkap, leh karena itu tidak perlu dilakukan perhitungan density dari DFA tersebut seperti pada saat menghitung density pada saat membentuk suatu NFA. DFA randm yang saling terhubung statenya dibuat dengan cara yang mirip dengan algritma NFA. Untuk membangkitkan DFA terhubung jika suatu transisi δ(q i,a) sudah ada pada tabel transisi harus ditemukan cara lain untuk menghubungkan state yang belum terhubung kepada DFA terhubung pada fase inisialisasi algritma.

24 32 Ketika struktur state yang sudah terhubung sudah terbentuk, transisi lain dalam DFA tersebut akan ditambahkan secara acak ke dalam DFA tersebut untuk membentuk DFA lengkap. Penambahan transisi acak pada pembentukan DFA randm dilakukan dengan melakukan pengecekan pada masing-masing simbl yang sudah didefinisikan terlebih dahulu pada awal pembentukan DFA. Untuk setiap state akan dilakukan pengecekan apakah transisi keluar untuk suatu simbl tertentu sudah ada atau belum, jika belum maka sistem akan melakukan pengacakan pada state yang menjadi state tujuan dari transisi keluar tersebut Membangkitkan NFA Randm Untuk membangkitkan NFA randm hal yang perlu diperhatikan adalah density dari finite autmata. Density adalah satu ukuran untuk keterhubungan autmata yang merupakan rasi kemunculan dari suatu transisi pada kemungkinan kemunculan dari semua transisi yang mungkin terjadi. Jika dipilih density 50% maka setiap transisi pada tabel transisi memiliki kemungkinan kemunculan yang sama. Jika density yang dipilih kurang dari 50% maka akan memunculkan jumlah transisi yang lebih sedikit dari rata-rata transisi dalam NFA. Hal ini akan menimbulkan bias dalam NFA hasil.

25 Perancangan Prgram Perancangan prgram merupakan langkah yang krusial dalam pembuatan suatu prgram aplikasi. Perancangan diperlukan untuk membuat bentuk dasar dan langkahlangkah yang perlu dilakukan dalam tahapan-tahapan pembuatan aplikasi Rekayasa Perangkat Lunak Rekayasa Perangkat Lunak menurut Rger S. Pressman (2005,p23) adalah disiplin ilmu yang membahas semua aspek prduksi perangkat lunak, mulai tahap awal spesifikasi sistem sampai pemeliharaan sistem setelah digunakan. Adapun tujuan dari Rekayasa Perangkat Lunak yaitu : Meningkatkan keakuratan, perfrmance & efficiency prduk secara keseluruhan dalam pengembangan. Menerapkan metdlgi yang terdefinisi dengan baik untuk reslusi perangkat lunak. Rekayasa Perangkat Lunak berhubungan dengan masalah-masalah praktis untuk menghasilkan suatu perangkat lunak. Pendekatan dilakukan dengan mdel bisnis dan strategi bisnis suatu perangkat lunak. Dalam perancangan perangkat lunak dikenal istilah SDLC (System Develpment Life Cycle) yaitu tahapan-tahapan pekerjaan yang dilakukan leh analis sistem dan prgrammer dalam membangun sistem infrmasi. Cnthnya, Waterfall Mdel atau Linear SequentialMdel adalah mdel klasik yang bersifat sistematis, berurutan dalam membangun perangkat lunak. Berikut ini ada dua gambaran dari

26 34 waterfall mdel. Sekalipun keduanya menggunakan nama-nama fase yang berbeda, namun sama dalam intinya. Fase-fase dalam Waterfall Mdel menurut referensi Smmerville : Gambar 2.12 Waterfall Mdel 1. Requirements analysis and definitin : Mengumpulkan kebutuhan secara lengkap kemudian dianalisis dan didefinisikan kebutuhan yang harus dipenuhi leh prgram yang akan dibangun. Fase ini harus dikerjakan secara lengkap untuk bisa menghasilkan desain yang lengkap. 2. System and sftware design : Desain dikerjakan setelah kebutuhan selesai dikumpulkan secara lengkap. 3. Implementatin and unit testing : desain prgram diterjemahkan ke dalam kdekde dengan menggunakan bahasa pemrgraman yang sudah ditentukan. Prgram yang dibangun langsung diuji baik secara unit. 4. Integratin and system testing : Penyatuan unit-unit prgram kemudian diuji secara keseluruhan (system testing).

27 35 5. Operatin and maintenance : mengperasikan prgram dilingkungannya dan melakukan pemeliharaan, seperti penyesuaian atau perubahan karena adaptasi dengan situasi sebenarnya. Kekurangan yang utama dari mdel ini adalah kesulitan dalam mengakmdasi perubahan setelah prses dijalani. Fase sebelumnya harus lengkap dan selesai sebelum mengerjakan fase berikutnya Use Case Diagram Diagram use case digunakan untuk mengambarkan interaksi antara pengguna sistem (actr) dengan kasus (use case) yang disesuaikan dengan langkah-langkah (scenari) yang telah ditentukan. Sejak tahun 1992, dengan adanya pengembang UML, yaitu Jacb Et All, menjadikan use case sebagai mdel utama atau yang dibutuhkan (Requeirment Mdel) pada UML. Ntasi gambar yang digunakan dalam diagram use case yaitu : (Use Case) : Dibuat berdasar keperluan actr, merupakan apa yang dikerjakan system, bukan bagaimana sistem mengerjakannya. (Actr) : Menggambarkan rang, sistem atau eksternal entitas/ stakehlder yang menyediakan atau menerima infrmasi dari sistem dan menggambarkan sebuah tugas/peran dan bukannya psisi sebuah jabatan.

28 36 Assciatins digunakan untuk menggambarkan bagaimana actr terlibat dalam use case. Ada 4 jenis relasi yang bisa timbul pada diagram use case : 1. Assciatin antara actr dan use case : Ujung panah pada assciatin antara actr dan use case mengindikasikan siapa/apa yang meminta interaksi dan bukannya mengindikasikan aliran data. Sebaiknya gunakan Garis tanpa panah untuk assciatin antara actr dan use case Assciatin antara actr dan use case yang menggunakan panah terbuka untuk mengindikasikan bila actr berinteraksi secara pasif dengan system anda 2. Assciatin antara use case <<include>> termasuk di dalam use case lain (required) / (diharuskan) <<extend>> perluasan dari use case lain jika kndisi atau syarat terpenuhi 3. Generalizatin/Inheritance antara use case Gambarkan generalizatin/inheritance antara use case secara vertical dengan inheriting use case di bawah base/parent use case.

29 37 4. Generalizatin/Inheritance antara actrs Gambarkan generalizatin/inheritance antara actrs secara vertical dengan inheriting actr dibawah base/parent use case Flwchart Flwchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan uruturutan prsedur dari suatu prgram. Flwchart menlng analis dan prgrammer untuk memecahkan masalah ke dalam segmen-segmen yang lebih kecil dan menlng dalam menganalisis alternatif-alternatif lain dalam pengperasian. Flwchart biasanya mempermudah penyelesaian suatu masalah khususnya masalah yang perlu dipelajari dan dievaluasi lebih lanjut.

30 38 Simbl-simbl flwchart yang biasanya dipakai adalah simbl-simbl flwchart standar yang dikeluarkan leh ANSI dan ISO. Simbl-simbl tersebut yaitu : : Merepresentasikan Input data atau Output data yang diprses atau Infrmasi. : Mempresentasikan perasi : Keluar ke atau masuk dari bagian lain flwchart khususnya halaman yang sama : Merepresentasikan alur kerja : Digunakan untuk kmentar tambahan : Keputusan dalam prgram : Rincian perasi berada di tempat lain

31 39 : Pemberian harga awal : Awal / akhir flwchart : Input / utuput yang menggunakan kartu berlubang : I/O dalam frmat yang dicetak : I/O yang menggunakan pita magnetik : I/O yang menggunakan disk magnetik : I/O yang menggunakan drum magnetik : I/O yang menggunakan penyimpanan akses langsung : I/O yang menggunakan pita kertas berlubang

32 40 : Input yang dimasukkan secara manual dari keybard : Output yang ditampilkan pada terminal : Operasi Manual : Transmisi data melalui channel kmunikasi, seperti telepn : Penyimpanan yang tidak dapat diakses leh kmputer secara langsung 2.7 Eclipse IDE Eclipse adalah sebuah IDE (Integrated Develpment Envirnment) untuk mengembangkan perangkat lunak dan dapat dijalankan di semua platfrm (platfrmindependent). Berikut ini adalah sifat dari Eclipse : 1. Multi-platfrm : Target sistem perasi Eclipse adalah Micrsft Windws, Linux, Slaris, AIX, HP-UX, dan Mac OS X.

33 41 2. Multi-language : Eclipse dikembangkan dengan bahasa pemrgraman Java, akan tetapi Eclipse mendukung pengembangan aplikasi berbasis bahasa pemrgraman lainnya, seperti C/C++, Cbl, Phytn, Perl, PHP, dan lain sebagainya. 3. Multi-rle : Selain sebagai IDE untuk pengembangan aplikasi, Eclipse pun bisa digunakan untuk aktivitas dalam siklus pengembangan perangkat lunak, seperti dkumentasi, test perangkat lunak, pengembangan web, dan lain sebagainya. Eclipse pada saat ini merupakan salah satu IDE favrit dikarenakan gratis dan pen surce, yang berarti setiap rang bleh melihat kde pemrgraman perangkat lunak ini. Selain itu, kelebihan dari Eclipse yang membuatnya ppular adalah kemampuannya untuk dapat dikembangkan leh pengguna dengan kmpnen yang dinamakan plug-in Sejarah Eclipse Eclipse awalnya dikembangkan leh IBM untuk menggantikan perangkat lunak IBM Visual Age fr Java 4.0. Prduk ini diluncurkan leh IBM pada tanggal 5 Nvember 2001, yang menginvestasikan sebanyak US$ 40 juta untuk pengembangannya. Semenjak itu knsursium Eclipse Fundatin mengambil alih untuk pengembangan Eclipse lebih lanjut dan pengaturan rganisasinya. Sejak tahun 2006, Eclipse Fundatin mengkrdinasikan peluncuran Eclipse secara rutin dan simultan yang dikenal dengan nama Simultaneus Release. Setiap versi peluncuran terdiri dari Eclipse Platfrm dan juga sejumlah pryek yang terlibat dalam pryek Eclipse. Tujuan dari sistem ini adalah untuk menyediakan distribusi

34 42 Eclipse dengan fitur-fitur dan versi yang terstandarisasi. Hal ini juga dimaksudkan untuk mempermudah deplyment dan maintenance untuk sistem enterprise, serta untuk kenyamanan. Peluncuran simultan dijadwalkan pada bulan Juni setiap tahunnya Arsitektur Eclipse Sejak versi 3.0, Eclipse pada dasarnya merupakan sebuah kernel, yang mengangkat plug-in. Apa yang dapat digunakan di dalam Eclipse sebenarnya adalah fungsi dari plug-in yang sudah diinstal. Ini merupakan basis dari Eclipse yang dinamakan Rich Client Platfrm (RCP). Berikut ini adalah kmpnen yang membentuk RCP : 1. Cre platfrm 2. OSGi 3. SWT (Standard Widget Tlkit) 4. JFace 5. Eclipse Wrkbench Secara standar Eclipse selalu dilengkapi dengan JDT (Java Develpment Tls), plug-in yang membuat Eclipse kmpatibel untuk mengembangkan prgram mengembangkan plug-in baru. Eclipse beserta plug-in-nya diimplementasikan dalam bahasa pemrgraman Java. Java, dan PDE (Plug-in Develpment Envirnment) untuk mengembangkan plug-in baru. Eclipse beserta plug-in-nya diimplementasikan dalam bahasa pemrgraman Java.

35 43 Knsep Eclipse adalah IDE yang terbuka (pen), mudah diperluas (extensible) untuk apa saja, dan tidak untuk sesuatu yang spesifik. Jadi, Eclipse tidak saja untuk mengembangkan prgram Java, akan tetapi dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan, cukup dengan menginstal plug-in yang dibutuhkan. Apabila ingin mengembangkan prgram C/C++ terdapat plug-in CDT (C/C++ Develpment Tls). Selain itu, pengembangan secara visual bukan hal yang tidak mungkin leh Eclipse, plug-in UML2 tersedia untuk membuat diagram UML. Dengan menggunakan PDE setiap rang bisa membuat plug-in sesuai dengan keinginannya.

PEMODELAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PENGERTIAN DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA DAN NON-DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA

PEMODELAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PENGERTIAN DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA DAN NON-DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA PEMODELAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PENGERTIAN DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA DAN NON-DETERMINISTIC FINITE AUTOMATA Santa Meilisa; Ngarap Im Manik; Djunaidy Santoso Universitas Bina Nusantara, Jl. Mawar Bukit

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. sederhana adalah kelas bahasa reguler (regular languages). Bahasa reguler dapat dengan

BAB 1 PENDAHULUAN. sederhana adalah kelas bahasa reguler (regular languages). Bahasa reguler dapat dengan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam hierarki kelas-kelas bahasa menurut Chomsky, kelas bahasa yang paling sederhana adalah kelas bahasa reguler (regular languages). Bahasa reguler dapat dengan tepat

Lebih terperinci

Software Requirement (Persyaratan PL)

Software Requirement (Persyaratan PL) Sftware Requirement ( PL) Arna Fariza 1 Rekayasa Perangkat Lunak Tujuan Memperkenalkan knsep persyaratan user dan sistem Menjelaskan persyaratan fungsinal dan nnfungsinal Menjelaskan bagaimana persyaratan

Lebih terperinci

BAB 1 Pengenalan Pemrograman Komputer

BAB 1 Pengenalan Pemrograman Komputer BAB 1 Pengenalan Pemrgraman Kmputer 1.1 Tujuan Bagian ini akan membahas dasar dasar kmpnen dari kmputer meliputi hardware (perangkat keras) dan sftware (perangkat lunak). Kami juga akan menyertakan gambaran

Lebih terperinci

NonDeterministic Finite Automata. B.Very Christioko, S.Kom

NonDeterministic Finite Automata. B.Very Christioko, S.Kom NonDeterministic Finite Automata Perbedaan DFA dan NFA DFA (Deterministic Finite Automata) FA di dalam menerima input mempunyai tepat satu busur keluar. NFA (Non Deterministic Finite Automata) FA di dalam

Lebih terperinci

Finite State Machine dapat berupa suatu mesin yang tidak memiliki output. Finite State Machine yang tidak mengeluarkan output ini dikenal

Finite State Machine dapat berupa suatu mesin yang tidak memiliki output. Finite State Machine yang tidak mengeluarkan output ini dikenal FINITE STATE AUTOMATA (FSA) DAN FINITE STATE MACHINE (FSM) MATERI MINGGU KE-3 Finite State Automata (FSA) Finite State Machine dapat berupa suatu mesin yang tidak memiliki output. Finite State Machine

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Pengenalan Algoritma dan Pemrograman

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Pengenalan Algoritma dan Pemrograman BAB I PENDAHULUAN 1.1 Pengenalan Algritma dan Pemrgraman A. Tujuan Pembelajaran Mahasiswa mengenal definisi algritma dan pemrgraman Mahasiswa mengenal knsep dasar pemetaan algritma ke dalam bahasa algritmik.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Sejak komputer ditemukan, para peneliti telah berpikir adakah kemungkinan agar

BAB 2 LANDASAN TEORI. Sejak komputer ditemukan, para peneliti telah berpikir adakah kemungkinan agar BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Machine Learning Sejak kmputer ditemukan, para peneliti telah berpikir adakah kemungkinan agar kmputer dapat belajar. Jika kita mengerti bagaimana cara memprgram kmputer agar mereka

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM. dengan perangkat yang digunakan. Beberapa kriteria standar ditentukan agar sistem

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM. dengan perangkat yang digunakan. Beberapa kriteria standar ditentukan agar sistem BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM 4.1 Kebutuhan Sistem Kebutuhan untuk menjalankan sistem aplikasi yang telah dibuat sangat berkaitan dengan perangkat yang digunakan. Beberapa kriteria standar ditentukan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1-1

BAB I PENDAHULUAN 1-1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Ilmu komputer memiliki dua komponen utama: pertama, model dan gagasan mendasar mengenai komputasi, kedua, teknik rekayasa untuk perancangan sistem komputasi, meliputi

Lebih terperinci

FLOWCHART. Flowchart biasanya mempermudah penyelesaian suatu masalah khususnya masalah yang perlu dipelajari dan dievaluasi lebih lanjut.

FLOWCHART. Flowchart biasanya mempermudah penyelesaian suatu masalah khususnya masalah yang perlu dipelajari dan dievaluasi lebih lanjut. FLOWCHART 1. PENDAHULUAN Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program. Flowchart menolong analis dan programmer untuk memecahkan masalah

Lebih terperinci

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA MODUL II TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami Finite State Automata (FSA) dan dapat mengeksekusi suatu mesin otomata Materi : FSA dan Implemetasi FSA Deterministic Finite Automata (DFA)

Lebih terperinci

1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka

1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka 1. Pendahuluan Ilmu komputer memiliki dua komponen utama yaitu model dan gagasan mendasar mengenai komputasi, serta teknik rekayasa untuk perancangan sistem komputasi. Teori bahasa dan automata merupakan

Lebih terperinci

Mata Kuliah Testing & Implementasi Sistem Program Studi Sistem Informasi 2013/2014 STMIK Dumai -- Pertemuan 5 --

Mata Kuliah Testing & Implementasi Sistem Program Studi Sistem Informasi 2013/2014 STMIK Dumai -- Pertemuan 5 -- Mata Kuliah Testing & Implementasi Sistem Program Studi Sistem Informasi 2013/2014 STMIK Dumai -- Pertemuan 5 -- This presentation is revised by Hazlinda A., STMIK, 2013 Acknowledgement 2 Main materials:

Lebih terperinci

Teori Bahasa dan Automata. Finite State Automata & Non Finite State Automata

Teori Bahasa dan Automata. Finite State Automata & Non Finite State Automata Teori Bahasa dan Automata Finite State Automata & Non Finite State Automata Finite State Automata Model matematika suatu sistem yang menerima input dan output diskrit Mesin automata dari bahasa Regular

Lebih terperinci

Teori Bahasa dan Otomata

Teori Bahasa dan Otomata Teori Bahasa dan Otomata Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono Web : http://pakhartono.wordpress.com/ E-mail : pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009 2010]

Lebih terperinci

Teori Himpunan. Matematika Dasar untuk Teori Bahasa Otomata. Operasi pada Himpunan. Himpunan Tanpa Elemen. Notasi. Powerset & Cartesian Product

Teori Himpunan. Matematika Dasar untuk Teori Bahasa Otomata. Operasi pada Himpunan. Himpunan Tanpa Elemen. Notasi. Powerset & Cartesian Product Teori Himpunan Matematika Dasar untuk Teori Bahasa Otomata Teori Bahasa & Otomata Semester Ganjil 2009/2010 Himpunan adalah sekumpulan entitas tidak memiliki struktur sifatnya hanya keanggotaan Notasi

Lebih terperinci

TEKNIK KOMPILASI Bahasa Regular

TEKNIK KOMPILASI Bahasa Regular TEKNIK KOMPILASI Bahasa Regular Sekolah Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Palangkaraya 2012 Tata bahasa reguler Sebuah bahasa dinyatakan regular jika terdapat Finite State Automata (FSA) yang

Lebih terperinci

FINITE STATE AUTOMATA

FINITE STATE AUTOMATA Otomata & Teori Bahasa FINITE STATE AUTOMATA www.themegallery.com Contents 2 3 4 Finite State Automata Implementasi FSA Deterministic Finite Automata (DFA) Non-deterministic Finite Automata (NFA) Finite

Lebih terperinci

Studi Pohon Steiner dan Penggunaannya dalam Perancangan Chip dan Jaringan

Studi Pohon Steiner dan Penggunaannya dalam Perancangan Chip dan Jaringan Studi Phn Steiner dan Penggunaannya dalam Perancangan Chip dan Jaringan Samuel Simn NIM: 15060 Prgram Studi Teknik Infrmatika ITB, Bandung Email: if160@students.if.itb.ac.id Abstrak Makalah ini membahas

Lebih terperinci

Pendahuluan [6] FINITE STATE AUTOMATA. Hubungan RE & FSA [5] Finite State Diagram [6] 4/27/2011 IF-UTAMA 1

Pendahuluan [6] FINITE STATE AUTOMATA. Hubungan RE & FSA [5] Finite State Diagram [6] 4/27/2011 IF-UTAMA 1 FINITE STATE AUTOMATA Pertemuan 9 & 10 Dosen Pembina : Danang Junaedi 1 Pendahuluan [6] Bahasa formal dapat dipandang sebagai entitas abstrak, yaitu sekumpulan string yang berisi simbol-simbol alphabet

Lebih terperinci

A. IDENTITAS B. DESKRIPSI MATAKULIAH C. TUJUAN MATAKULIAH

A. IDENTITAS B. DESKRIPSI MATAKULIAH C. TUJUAN MATAKULIAH A. IDENTITAS Nama Mata Kuliah : Sistem Infrmasi Akuntansi Kde Mata Kuliah : AKT 207 Tipe : Mata Kuliah Keahlian Berkarya (MKB) Bbt SKS : 3 SKS / 3 JP Prasyarat : Aplikasi Kmputer Pengantar B. DESKRIPSI

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Terdapat tiga topik utama di teori otomata yaitu:

PENDAHULUAN. Terdapat tiga topik utama di teori otomata yaitu: PENDAHULUAN Pengertian Komputer mengikuti sejumlah prosedur sistematis, atau algoritme, yang dapat diaplikasikan untuk serangkaian input (string) yang menyatakan integer dan menghasilkan jawaban setelah

Lebih terperinci

Kompresi Pohon dengan Kode Prüfer

Kompresi Pohon dengan Kode Prüfer Kmpresi Phn dengan Kde Prüfer Ygi Salm Mangntang Pratama(13511059) 1 Prgram Studi Teknik Infrmatika Seklah Teknik Elektr dan Infrmatika Institut Teknlgi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indnesia

Lebih terperinci

Proses Software. Tujuan

Proses Software. Tujuan Prses Sftware Arna Fariza PENS-ITS 1 Tujuan Memperkenalkan mdel prses sftware Menggambarkan beberapa mdel prses dan kapan digunakan Menggambarkan utline mdel prses untuk rekayasa persyaratan, pengembangan

Lebih terperinci

PERTEMUAN II. Finite State Automata (FSA) Deterministic Finite Automata (DFA) Non Deterministic Finite Automata (NFA)

PERTEMUAN II. Finite State Automata (FSA) Deterministic Finite Automata (DFA) Non Deterministic Finite Automata (NFA) PERTEMUAN II Finite State Automata (FSA) Deterministic Finite Automata (DFA) Non Deterministic Finite Automata (NFA) dadang mulyana 1 INGA.INGAT MULAI MINGGU DEPAN KULIAH TBO DIMULAI JAM 13.00 MAAF UNTUK

Lebih terperinci

Teori Komputasi 11/2/2016. Bab 5: Otomata (Automata) Hingga. Otomata (Automata) Hingga. Otomata (Automata) Hingga

Teori Komputasi 11/2/2016. Bab 5: Otomata (Automata) Hingga. Otomata (Automata) Hingga. Otomata (Automata) Hingga Teori Komputasi Fakultas Teknologi dan Desain Program Studi Teknik 1-1 Informatika Bab 5: Agenda. Deterministic Finite Automata DFA (Otomata Hingga Deterministik) Equivalen 2 DFA Finite State Machine FSA

Lebih terperinci

Penerapan Graf Transisi dalam Mendefinisikan Bahasa Formal

Penerapan Graf Transisi dalam Mendefinisikan Bahasa Formal Penerapan Graf Transisi dalam Mendefinisikan Bahasa Formal Abdurrahman Dihya R./13509060 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

BAB II MODEL KOMPUTASI FINITE STATE MACHINE. Pada Bab II akan dibahas teori dasar matematika yang digunakan

BAB II MODEL KOMPUTASI FINITE STATE MACHINE. Pada Bab II akan dibahas teori dasar matematika yang digunakan BAB II MODEL KOMPUTASI FINITE STATE MACHINE Pada Bab II akan dibahas teori dasar matematika yang digunakan dalam pemodelan sistem kontrol elevator ini, yaitu mengenai himpunan, relasi, fungsi, teori graf

Lebih terperinci

Teknik Informatika S1

Teknik Informatika S1 Teknik Infrmatika S1 Object Oriented Analysis and Design Pendahuluan Disusun Oleh: Egia Rsi Subhiyakt, M.Km, M.CS Teknik Infrmatika UDINUS egia@dsn.dinus.ac.id +6285740278021 AGENDA PERKULIAHAN Kntrak

Lebih terperinci

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA MODUL III TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami Finite State Automata (FSA) dan dapat menyederhanakan sebuah FSA. Materi : Useless state State distinguishable dan state indistinguishable

Lebih terperinci

system) yang elemennya terdiri dari hardware, software dan brainware. Ketiga

system) yang elemennya terdiri dari hardware, software dan brainware. Ketiga PENGETAHUAN DASAR KOMPUTER 1. Knsep Kmputer Dari beberapa pendapat tentang definisi kmputer, maka yang disebut dengan kmputer adalah perangkat elektrnik yang dapat menerima masukan (input), dan selanjutnya

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENJADWALAN DAN PENILAIAN SEKOLAH BERDASAR KURIKULUM 2013 (STUDI KASUS : SMA PGRI SUMBERREJO)

SISTEM INFORMASI PENJADWALAN DAN PENILAIAN SEKOLAH BERDASAR KURIKULUM 2013 (STUDI KASUS : SMA PGRI SUMBERREJO) SISTEM INFORMASI PENJADWALAN DAN PENILAIAN SEKOLAH BERDASAR KURIKULUM 2013 (STUDI KASUS : SMA PGRI SUMBERREJO) Friesta Isyateen S 1, Rangsang Purnama 2, Latifah Rifani 3 1,2,3 Prgram Studi Sistem Infrmasi,

Lebih terperinci

Konsep Basisdata Bab 1

Konsep Basisdata Bab 1 Knsep Basisdata Bab 1 Sebuah Pengantar Pengampu Matakuliah A Didimus Rumpak, M.Si. hp.: 085691055061 dimurumpak@yah.cm 1 Bab Tujuan Identifikasi tujuan dan ruang lingkup buku ini Survei mengapa, apa, dan

Lebih terperinci

UML & USE CASE DIAGRAM. Oleh : Bambang Hermawan, S.Si

UML & USE CASE DIAGRAM. Oleh : Bambang Hermawan, S.Si UML & USE CASE DIAGRAM Oleh : Bambang Hermawan, S.Si Unified Modeling Language Unified Modelling Language (UML) adalah sebuah "bahasa" yg telah menjadi standar dalam industri untuk visualisasi, merancang

Lebih terperinci

Deterministic Finite Automata

Deterministic Finite Automata CSG3D3 Teori Komputasi Deterministic Finite Automata Agung Toto Wibowo Ahmad Suryan Yanti Rusmawati Mahmud Dwi Sulistiyo Kurniawan Nur Ramadhani Said Al Faraby Dede Rohidin KK Intelligence, Computing,

Lebih terperinci

Materi 1. 1 Rekayasa Perangkat Lunak

Materi 1. 1 Rekayasa Perangkat Lunak 1 Rekayasa Perangkat Lunak Materi 1 Rekayasa Perangkat Lunak Rekayasa perangkat lunak telah berkembang sejak pertama kali ddiciptakan pada tahun 1940-an hingga kini. Focus utama pengembangannya adalah

Lebih terperinci

DATA & INFORMASI DALAM SISTEM INFORMASI BISNIS ASIH ROHMANI,M.KOM

DATA & INFORMASI DALAM SISTEM INFORMASI BISNIS ASIH ROHMANI,M.KOM DATA & INFORMASI DALAM SISTEM INFORMASI BISNIS ASIH ROHMANI,M.KOM PENGERTIAN DATA Data adalah kenyataan yang menggambarkan suatu kejadian-kejadian dan kesatuan nyata. PENGERTIAN DATA Data adalah deskripsi

Lebih terperinci

Reduksi DFA [Deterministic Finite Automata]

Reduksi DFA [Deterministic Finite Automata] Reduksi DFA [Deterministic Finite Automata] Untuk suatu bahasa regular kemungkinan ada sejumlah DFA yang dapat menerimanya Perbedaannya umumnya adalah pada jumlah state yang dimiliki oleh otomata-otomata

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. METODE PENELITIAN 2.1.1. Studi Literatur Studi Literatur dilakukan dengan cara mengumpulkan data informasi yang berhubungan dengan sistem informasi berbasis web dan android

Lebih terperinci

UML & USE CASE DIAGRAM. Oleh : Bambang Hermawan, S.Si

UML & USE CASE DIAGRAM. Oleh : Bambang Hermawan, S.Si UML & USE CASE DIAGRAM Oleh : Bambang Hermawan, S.Si Unified Modeling Language Unified Modelling Language (UML) adalah sebuah "bahasa" yg telah menjadi standar dalam industri untuk visualisasi, merancang

Lebih terperinci

FLOWCHART. Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program.

FLOWCHART. Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program. FLOWCHART Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program. Flowchart terbagi atas lima jenis, yaitu : Flowchart Sistem (System Flowchart) Flowchart

Lebih terperinci

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA MODUL VIII TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami ekspresi reguler dan dapat menerapkannya dalam berbagai penyelesaian persoalan. Materi : Hubungan antara DFA, NFA, dan ekspresi regular

Lebih terperinci

Nama : Rendi Setiawan Nim :

Nama : Rendi Setiawan Nim : Nama : Rendi Setiawan Nim : 41813120188 Desain Test Case Definisi Test Case Test case merupakan suatu tes yang dilakukan berdasarkan pada suatu inisialisasi, masukan, kondisi ataupun hasil yang telah ditentukan

Lebih terperinci

Teknik Kompiler 5. oleh: antonius rachmat c, s.kom, m.cs

Teknik Kompiler 5. oleh: antonius rachmat c, s.kom, m.cs Teknik Kompiler 5 oleh: antonius rachmat c, s.kom, m.cs TATA BAHASA Tata bahasa / Grammar dalam OTOMATA adalah kumpulan dari himpunan variabel (non-terminal), simbol-simbol awal dan terminal yang dibatasi

Lebih terperinci

Non-Deterministic Finite Automata

Non-Deterministic Finite Automata CSG3D3 Teori Komputasi Non-Deterministic Finite Automata Agung Toto Wibowo Ahmad Suryan Yanti Rusmawati Mahmud Dwi Sulistiyo Kurniawan Nur Ramadhani Said Al Faraby Dede Rohidin KK Intelligence, Computing,

Lebih terperinci

E-journal Teknik Informatika, Volume 5, No. 1 (2015), ISSN :

E-journal Teknik Informatika, Volume 5, No. 1 (2015), ISSN : E-jurnal Teknik Infrmatika, Vlume 5, N. 1 (2015), ISSN : 2301-8364 1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION DI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP) GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP) Matakuliah : Lgika Fuzzy Kde : TSK-710 Teri : 2 sks Praktikum : - Deskripsi Matakuliah Standar Kmpetensi Prgram Studi : Himpunan Fuzzy dan Lgika Fuzzy: mtivasi,

Lebih terperinci

Metodologi pengembangan sistem METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DIAN PALUPI RINI, M.KOM 1

Metodologi pengembangan sistem METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DIAN PALUPI RINI, M.KOM 1 Metodologi pengembangan sistem METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI adalah metode-metode, prosedur-prosedur, konsep-konsep pekerjaan, aturan-aturan yang akan digunakan sebagai pedoman bagaimana dan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pembelian dilakukan dengan mengubah bentuk barang. 2003). Menurut Soemarso S.R (1994) kegiatan pembelian dalam perusahaan

BAB II LANDASAN TEORI. pembelian dilakukan dengan mengubah bentuk barang. 2003). Menurut Soemarso S.R (1994) kegiatan pembelian dalam perusahaan BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pembelian Pembelian adalah usaha pengadaan barang-barang untuk perusahaan. Dalam perusahaan dagang pembelian dilakukan dengan dijual kembali tanpa mengadakan perubahan bentuk

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan Algoritma Bayesian

Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan Algoritma Bayesian 13 Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan Algritma Bayesian Mhammad Taufan AZ, Sunary dan Wijn Abstrak Faktr yang menjadi pertimbangan dalam menentukan keputusan untuk

Lebih terperinci

Teori Bahasa dan Otomata 1

Teori Bahasa dan Otomata 1 Teori Bahasa dan Otomata 1 KATA PENGANTAR Teori Bahasa dam Otomata merupakan matakuliah wajib yang harus diambil oleh seluruh mahasiswa jurusan Teknik Indonesia di lingkungan Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia.

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Backtracking dalam Permainan Futoshiki Puzzle

Penerapan Algoritma Backtracking dalam Permainan Futoshiki Puzzle Penerapan Algritma Backtracking dalam Permainan Futshiki Puzzle Juli Savigny, 13513084 Prgram Studi Teknik Infrmatika Seklah Teknik Elektr dan Infrmatika Institut Teknlgi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

DESAI EVALU IMPLEM BAB I PENDAHULUAN

DESAI EVALU IMPLEM BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Pertemuan ke : 1 Alkasi waktu : 0,5 Jam Kmpetensi dasar : 1. Mahasiswa mampu memahami pentingnya mempelajari perancangan antarmuka pengguna. Indikatr : 1. Menuliskan dan menjelaskan knsep

Lebih terperinci

Desain Software. Arna Fariza PENS. Rekayasa Perangkat Lunak. Materi. Apakah desain software itu? Apakah modularisasi itu? Model

Desain Software. Arna Fariza PENS. Rekayasa Perangkat Lunak. Materi. Apakah desain software itu? Apakah modularisasi itu? Model Desain Sftware Arna Fariza PENS 1 Materi Apakah desain sftware itu? Apakah mdularisasi itu? Mdel 2 Apakah Desain Sftware itu? Desain adalah prses mengubah persyaratan sistem ke dalam prduk yang lengkap

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Yang menjadi dasar evaluasi untuk menjadikan sistem ptimal di prduksi tekstil pada PT. ISTEM adalah dengan menggunakan metde DMAIC. Define

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 REVOLUSI KOMUNIKASI KOMPUTER

BAB I PENDAHULUAN 1.1 REVOLUSI KOMUNIKASI KOMPUTER BAB I PENDAHULUAN 1.1 REVOLUSI KOMUNIKASI KOMPUTER Di tahun 1970-an dan awal 1980-an terlihat perpaduan dari bidang ilmu kmputer dan kmunikasi data yang secara mendalam mengubah teknlgi, prduksi-prduksi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Buku Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, buku memiliki arti lembar kertas yg berjilid, berisi tulisan atau kosong. Kertas-kertas bertulisan itu mempunyai tema bahasan yang

Lebih terperinci

RANGKUMAN APLIKASI PENGOLAHAN DATABASE (Menggunakan Microsoft Access 2007)

RANGKUMAN APLIKASI PENGOLAHAN DATABASE (Menggunakan Microsoft Access 2007) RANGKUMAN APLIKASI PENGOLAHAN DATABASE (Menggunakan Micrsft Access 2007) A. PENGERTIAN DATABASE Kata Database berasal dari bahasa inggris, dalam bahasa Indnesia database diartikan dengan Pangkalan Data

Lebih terperinci

MODUL 7: MINIMISASI FA

MODUL 7: MINIMISASI FA MODUL 7: MINIMISASI FA Dalam pembahasan sebelumnya untuk setiap mesin FA (baik NFA, NFA-Λ, maupun FA) pasti ada suatu bahasa regular yang dapat ia terima dan sebaliknya untuk setiap bahasa regular pasti

Lebih terperinci

TEORI BAHASA DAN OTOMATA PENGANTAR

TEORI BAHASA DAN OTOMATA PENGANTAR TEORI BAHASA DAN OTOMATA PENGANTAR PERKULIAHAN Jumlah pertemuan minimal 13 kali dan maksimal 15 kali sudah termasuk dengan ujian tengah semester (UTS) PENILAIAN ABSEN 10% (Minimal kehadiran 80% dari jumlah

Lebih terperinci

[Summary] Sistem Informasi Perusahaan Chapter 1 & 2

[Summary] Sistem Informasi Perusahaan Chapter 1 & 2 [Summary] Sistem Infrmasi Perusahaan Chapter 1 & 2 CHAPTER 1 PENGANTAR Integrated enterprise infrmatin system: Enterprise (perusahaan): rganisasi yang didirikan untuk mencapai suatu tujuan tertentu dengan

Lebih terperinci

BAB 3. TINJAUAN PROFESI DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI

BAB 3. TINJAUAN PROFESI DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI ETIKA PROFESI : Etika dan Prfesinalisme Pekerja di Bidang Teknlgi Infrmasi BAB 3. TINJAUAN PROFESI DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI K utipan di samping adalah jawaban familiar yang diberikan Sebuah leh I

Lebih terperinci

Contents.

Contents. Contents FINITE TATE AUTOMATA (Otomata Hingga)... 2 Deterministic/Non Deterministic Finite Automate... 2 Ekwivalensi DFA dan NFA... 4 Contex Free Grammer(CFG)... 8 Penyederhanaan CFG... 9 Bentuk Normal

Lebih terperinci

WEB-BASED SOFTWARE CONFIGURATION MANAGEMENT TOOL UNTUK PENGEMBANGAN SOFTWARE DALAM TIM

WEB-BASED SOFTWARE CONFIGURATION MANAGEMENT TOOL UNTUK PENGEMBANGAN SOFTWARE DALAM TIM ISSN 1858-4667 JURNAL LINK VOL 20/N. 1/Maret 2014 WEB-BASED SOFTWARE CONFIGURATION MANAGEMENT TOOL UNTUK PENGEMBANGAN SOFTWARE DALAM TIM Hartn Lieyant, Suhatati Tjandra Jurusan Teknik Infrmatika dan Kmputer,

Lebih terperinci

Unified Modeling Language

Unified Modeling Language 2011 Unified Modeling Language Metode Perancangan Program Kelompok 10: Andika Nugraha (1401094756) Alfred Mansel (1401095506) Daniel Sidarta (1401096433) Marcell Bonfilio (1401094850) Bina Nusantara University

Lebih terperinci

Pemodelan Berorientasi Objek

Pemodelan Berorientasi Objek 1 Pemodelan Berorientasi Objek Pemodelan Kebutuhan Sistem Dengan Use Case Adam Hendra Brata Materi Pertemuan 4 2 Pemodelan Kebutuhan Sistem Diagram Use Case Skenario Use Case Pemodelan Kebutuhan Sistem

Lebih terperinci

Pertemuan4. UsecaseDiagram

Pertemuan4. UsecaseDiagram Pertemuan4 UsecaseDiagram Deskripsi USE CASE Sebuah use case adalah situasi dimana sistem digunakan untuk memenuhi satu atau lebih kebutuhan pemakai. Use case merupakan awal yang sangat baik untuk setiap

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Saat ini hampir sebagian besar pemerintah daerah belum memiliki sistem

BAB I PENDAHULUAN. Saat ini hampir sebagian besar pemerintah daerah belum memiliki sistem 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini hampir sebagian besar pemerintah daerah belum memiliki sistem informasi yang dapat menyediakan informasi-informasi melalui internet khususnya yang berbasis

Lebih terperinci

SILABUS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI

SILABUS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI SILABUS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI Nama Seklah : Mata Pelajaan : TIK Kelas/Semester : X/1 Alkasi per Semester : 40 jam pelajaran Standar Kmpetensi : 1.Melakukan perasi dasar kmputer Kmpetensi Eknmi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. berjalannya perancangan dan implementasi website, antara lain: perangkat keras yang digunakan.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. berjalannya perancangan dan implementasi website, antara lain: perangkat keras yang digunakan. 20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Peralatan Pendukung Penelitian membutuhkan berbagai perangkat untuk mendukung berjalannya perancangan dan implementasi website, antara lain: 3.1.1 Perangkat Keras Dalam

Lebih terperinci

6. Perangkat Lunak Aplikasi perkantoran dan bisnis

6. Perangkat Lunak Aplikasi perkantoran dan bisnis 6. Perangkat Lunak Aplikasi perkantran dan bisnis Perangkat lunak aplikasi merupakan prgram yang langsung menerapkan sebuah fungsi tertentu yang langsung dapat digunakan leh pengguna. Saat ini banyak sekali

Lebih terperinci

BAB 6 METODE PENGUJIAN

BAB 6 METODE PENGUJIAN BAB 6 METODE PENGUJIAN Metode pengujian adalah cara atau teknik untuk menguji perangkat lunak, mempunyai mekanisme untuk menentukan data uji yang dapat menguji perangkat lunak secara lengkap dan mempunyai

Lebih terperinci

UsecaseDiagram. Pertemuan 4

UsecaseDiagram. Pertemuan 4 UsecaseDiagram Pertemuan 4 Deskripsi USE CASE Sebuah use case adalah situasi dimana sistem digunakan untuk memenuhi satu atau lebih kebutuhan pemakai. Use case merupakan awal yang sangat baik untuk setiap

Lebih terperinci

1, 2, 3

1, 2, 3 Penerapan Algoritma Depth First Search (DFS) Dinamis Untuk Menentukan Apakah Sebuah String Diterima Oleh Bahasa Reguler yang Didefinisikan Nondeterministic Finite Automata (NFA) Muhammad Ihsan, Ilden Abi

Lebih terperinci

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA

TEORI BAHASA DAN AUTOMATA MODUL VI TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa dapat malakukan operasi gabungan/konkatenasi, dan membangun FSA optimal Materi : Operasi Gabungan Operasi Konkatenasi Alur Pengembangan FSA Contoh-contoh

Lebih terperinci

1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Koperasi merupakan badan usaha yang beranggotakan orang-orang atau badan hukum. Koperasi Citra Telekomunikasi Institut Teknologi (IT) Telkom Bandung merupakan sebuah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Desain Penelitian Berikut ini akan dijelaskan desain dari metode penelitian, desain tersebut dimulai dengan menentukan lokasi penelitian, selanjutnya didapatkan Data Penelitian

Lebih terperinci

5. Kinerja. 6. Tipe Fisik. 7. Karakteristik Fisik. 8. Organisasi

5. Kinerja. 6. Tipe Fisik. 7. Karakteristik Fisik. 8. Organisasi Arsitektur Sistem Kmputer MEMORI Memri adalah bagian dari kmputer tempat prgram prgram dan data data disimpan. Istilah stre atau strage untuk memri, meskipun kata strage sering digunakan untuk menunjuk

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang PT Bank Mandiri Cabang Jakarta Mal Puri Indah, merupakan Perusahaan Perseroan (Persero) yang bergerak di bidang jasa perbankan dengan misi umum untuk memberikan pelayanan

Lebih terperinci

TPL 203 TEKNOLOGI PENGEMBANGAN APLIKASI WEB TUGAS BESAR T.A

TPL 203 TEKNOLOGI PENGEMBANGAN APLIKASI WEB TUGAS BESAR T.A TPL 203 TEKNOLOGI PENGEMBANGAN APLIKASI WEB TUGAS BESAR T.A. 2011-2012 UMUM Tugas besar ini terdiri dari dua jenis, yaitu tugas besar versi utama dan tugas besar versi standard. Tugas ini dikerjakan satu

Lebih terperinci

Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata

Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata Ekuivalensi State (Ed. 1) 1/5 Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata Uji Ekuivalensi State Deterministic Finite Automata Thompson Susabda Ngoen Beberapa deterministic finite automaton (DFA) yang berbeda

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Membuat Database. IMPLEMENTASI Implement asi aplikasi. Uji coba interface. Evaluasi. aplikasi

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Membuat Database. IMPLEMENTASI Implement asi aplikasi. Uji coba interface. Evaluasi. aplikasi BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Sistem Tahap ini merupakan implementasi dari analisa dan desain sistem yang telah dibuat. Implementasi yang dibuat berdasarkan kebutuhan RSU Haji Surabaya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Proses evaluasi guru yang berjalan di Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Dayeuhkolot meliputi banyak aspek, mulai dari proses KBM (Kegiatan Belajar Mengajar), Administrasi,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 43 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Peralatan Pendukung Dalam penelitian ini dibutuhkan beberapa alat untuk mendukung berjalannya perancangan dan implementasi aplikasi. 3.1.1 Perangkat Lunak Perangkat lunak

Lebih terperinci

TEKNIK PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK (Software Testing Techniques)

TEKNIK PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK (Software Testing Techniques) TEKNIK PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK (Software Testing Techniques) Ujicoba software merupakan elemen yang kritis dari SQA dan merepresentasikan tinjauan ulang yang menyeluruh terhadap spesifikasi,desain dan

Lebih terperinci

CS4 Professional serta, didapatkan tampilan yang menarik dan dapat memberikan. Melihat peluang yang ada maka Proposal Skripsi ini di beri judul

CS4 Professional serta, didapatkan tampilan yang menarik dan dapat memberikan. Melihat peluang yang ada maka Proposal Skripsi ini di beri judul 2 CS4 Professional serta, didapatkan tampilan yang menarik dan dapat memberikan minat untuk dimainkan. Melihat peluang yang ada maka Proposal Skripsi ini di beri judul RANCANG BANGUN APLIKASI GAME PUZZLE

Lebih terperinci

TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO]

TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO] TEORI BAHASA DAN OTOMATA [TBO] PENGGABUNGAN 2 FSA Pada 2 mesin FSA dapat dilakukan penggabungan, disebut union serta konkatenasi. Misalkan terdapat dua mesin NFA, M1 dan M2 Gambar 5: M1 Gambar 6: M2 OPERASI

Lebih terperinci

Aplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal

Aplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal Aplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal Nuludin Saepudin / NIM 23515063 Program Magister Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI PEKERJAAN. kerja praktek di CV. Sinergi Design adalah melakukan pengenalan terhadap

BAB IV DESKRIPSI PEKERJAAN. kerja praktek di CV. Sinergi Design adalah melakukan pengenalan terhadap BAB IV DESKRIPSI PEKERJAAN 4.1 Identifikasi Masalah Sebelum melakukan prses analisa, tahapan pertama ketika melakukan kerja praktek di CV. Sinergi Design adalah melakukan pengenalan terhadap perusahaan

Lebih terperinci

Non-deterministic Finite Automata Dengan -Move

Non-deterministic Finite Automata Dengan -Move Non-deterministic Finite Automata Dengan -Move Terdapat jenis otomata baru yang disebut NFA dengan -move ( disini bisa dianggap sebagai empty). Pada NFA dengan -move (transisi ), diperbolehkan merubah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan sistem teknologi informasi sekarang ini berkembang semakin pesat dan sangat membantu suatu perusahaan bisnis dalam penggunaan sistem informasi yang otomatis

Lebih terperinci

MODUL 1 ANALISIS KEBUTUHAN SISTEM

MODUL 1 ANALISIS KEBUTUHAN SISTEM 1 MODUL 1 ANALISIS KEBUTUHAN SISTEM 1.1 Tujuan Praktikum 2. Praktikan mampu mendefinisikan pengertian analisis sistem. 3. Praktikan mampu menjelaskan peran para ahli yang akan terlibat dalam pengembangan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. a. Menentukan kebutuhan data yang dibutuhkan. b. Mengumpulkan semua data yang dibutuhkan.

BAB III METODE PENELITIAN. a. Menentukan kebutuhan data yang dibutuhkan. b. Mengumpulkan semua data yang dibutuhkan. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 DESAIN PENELITIAN Desain penelitian ini meliputi: 1. Tahapan awal penelitian a. Menentukan kebutuhan data yang dibutuhkan. b. Mengumpulkan semua data yang dibutuhkan. c. Mempersiapkan

Lebih terperinci

Dibuat Oleh : 1. Andrey ( )

Dibuat Oleh : 1. Andrey ( ) Dibuat Oleh : 1. Andrey (41813120186) FAKULTAS ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2015 Definisi Test Case Test case merupakan suatu tes yang dilakukan berdasarkan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini berupa studi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini berupa studi BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 METODE PENGUMPULAN DATA Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini berupa studi literatur berupa mempelajari hal-hal yang berhubungan dengan pembahasan

Lebih terperinci

JURNAL MANAJEMEN OPERASIONAL. Yang dibimbing oleh Roro Arinda Reswanti Julian Pratama, S.E.

JURNAL MANAJEMEN OPERASIONAL. Yang dibimbing oleh Roro Arinda Reswanti Julian Pratama, S.E. JURNAL MANAJEMEN OPERASIONAL Disusun dan diajukkan untuk memenuhi salah satu tugas mata kuliah Manajemen Operasinal (Praktikum) Yang dibimbing leh Rr Arinda Reswanti Julian Pratama, S.E. Disusun Oleh :

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kebutuhan akan pengelolaan data pada saat ini sangatlah penting, dimana data akan berada pada media-media yang berlainan platform dan perlu dikelola ketika data memiliki

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. mempermudah pelaksanaan penelitian. Tahap-tahap penelitian dalam

BAB III METODE PENELITIAN. mempermudah pelaksanaan penelitian. Tahap-tahap penelitian dalam BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengatur dan mempermudah pelaksanaan penelitian. Tahap-tahap penelitian dalam pengembangan aplikasi penyederhanaan

Lebih terperinci

PROPOSAL PENELITIAN. Proposal penelitian merupakan perumusan pernyataan dari calon peneliti mengenai

PROPOSAL PENELITIAN. Proposal penelitian merupakan perumusan pernyataan dari calon peneliti mengenai PROPOSAL PENELITIAN Prpsal penelitian merupakan perumusan pernyataan dari caln peneliti mengenai apa yang ingin diketahui serta apa yang akan dikerjakannya terkait dengan apa yang ingin diketahui tersebut.

Lebih terperinci