BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
|
|
- Sugiarto Tan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Bab ini menjelaskan mengenai analisis dan proses perancangan. Bagian analisis meliputi deskripsi umum sistem yang dibangun, spesifikasi kebutuhan perangkat lunak, data flow diagram, pemilihan struktur data yang digunakan dan pemilihan algoritma. 3.1 Analisis Perangkat Lunak Deskripsi perangkat lunak yang dibangun, spesifikasi kebutuhan dan struktur data serta algoritma yang digunakan dijelaskan pada sub bab berikut Deskripsi Umum Sistem Clustering (K-mean) Cluster Data Ekspresi Gen Gambar III-1 Gambaran Umum Perangkat Lunak Gambaran umum sistem dapat dilihat pada gambar III-1. Aplikasi yang dibangun merupakan perangkat lunak sederhana yang menerima masukan berupa data ekspresi gen yang bersesuaian dan mengeluarkan keluaran berupa cluster. Data ekspresi gen yang menjadi masukan merupakan file teks dengan nilai-nilai yang dipisahkan dengan karakter tab (tab delimited text file). Dengan menggunakan algoritma yang telah dipilih (dijelaskan kemudian), aplikasi menghasilkan keluaran berupa daftar cluster yang terbentuk, anggota-anggota dari cluster tersebut, serta kualitas dari cluster yang telah dihasilkan. III-1
2 III-2 Berdasarkan data ekspresi gen yang banyak dipakai dan dipublikasikan, data tersebut tidak memiliki kelas (informasi tambahan) untuk analisis supervised. Selain itu, data ekspresi gen yang dipublikasikan juga tidak dapat diberikan atau diprediksi labelnya. Objek-objek pada data ekspresi gen pada umumnya berkelompok menjadi cluster secara alami sesuai dengan peran objek tersebut pada sel. Oleh karena itu, analisis yang paling ideal untuk dilakukan adalah analisis unsupervised, dalam hal ini adalah pengelompokan (clustering) dari data ekspresi gen yang diberikan. Dengan pemusatan kebutuhan perangkat lunak pada pengelompokan data ekspresi gen, maka perlu ditentukan algoritma yang sesuai dan metode perhitungan jarak. Metode perhitungan jarak yang dipakai adalah metode Euclidean, karena metode ini merupakan metode yang umum digunakan untuk menghitung jarak, dan terjamin keabsahannya. Selain itu, metode Euclidean cepat dan sederhana [HOO04], hal ini sangat penting jika kompleksitas waktu akibat data yang begitu besar menjadi pertimbangan. Algoritma yang dipakai untuk pembentukan cluster adalah K-means, hal ini dikarenakan algoritma ini sangat sederhana, dan memiliki kompleksitas yang cukup rendah, yaitu berbanding lanjar dengan jumlah data (N). Sementara kompleksitas waktu dapat diperkirakan sebesar cn, dimana c adalah jumlah cluster yang diberikan. Dengan ini algoritma ini memiliki kompleksitas komputasi yang rendah dan sangat cepat dibandingkan dengan algoritma lain yang memiliki kompleksitas lebih besar [HOO04] Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Berdasarkan tujuan dan rumusan masalah pada bab sebelumnya, maka spesifikasi perangkat lunak yang perlu dibangun yaitu: Perangkat lunak mampu melakukan clustering data baik menurut gen (baris) maupun sampel (kolom). Perangkat lunak menerima masukan berupa jumlah cluster (K) yang ingin dihasilkan.
3 III-3 Perangkat lunak menampilkan kualitas cluster yang dihasilkan. Perangkat lunak mampu menangani hingga ribuan data Analisis Masukan Masukan utama perangkat lunak adalah: 1. File data ekspresi gen yang berformat tab delimited text file. Dijelaskan kemudian. 2. Jumlah cluster yang diinginkan. 3. Jenis clustering yang diinginkan, apakah mencari cluster pada gen (baris) atau sampel (kolom). Tabel III-1 Format File Masukan <nama_sampel_1> <nama_sampel_n> <gen_1> <nama_gen_1> <ekspresi_gen_1_dan_sampel_1> <ekspresi_gen_1_dan_sampel_n> <gen_n> <nama_gen_n> <ekspresi_gen_n_dan_sampel_1> <ekspresi_gen_n_dan_sampel_n> File data ekspresi gen harus memiliki format sebagai berikut: baris pertama diisi dengan nama sampel yang bersesuaian, sementara kolom pertama diisi dengan gen yang bersesuaian. Kolom kedua diisi dengan nama lengkap gen yang bersesuaian, data ini diperlukan untuk memudahkan membaca hasil, karena yang ditampilkan nama lengkap gen. Untuk sisanya, yaitu baris kedua dan seterusnya dan kolom ketiga da seterusnya diisi dengan tingkat ekspresi gen dari gen dan sampel yang bersesuaian. Masing-masing objek pada file dipisahkan dengan karakter tab. Jika digambarkan, file berisi data ekspresi gen dapat dilihat pada tabel III-1, sedangkan contoh nyata cuplikan data ekspresi gen masukan dapat dilihat pada gambar III-2. Gambar III-2 Cuplikan data masukan aplikasi [EIS05]
4 III Analisis Keluaran Perangkat lunak menghasilkan keluaran berupa: 1. sejumlah cluster yang diinginkan dan anggota-anggota dari cluster tersebut. 2. kualitas dari cluster yang dihasilkan yang diukur dari:. perbandingan diameter cluster dengan jarak antar cluster jarak dari masing-masing anggota cluster terhadap titik tengah cluster diameter dari cluster terkecil Dari cluster yang dihasilkan, dapat diambil kesimpulan antara lain, objek-objek (gen atau sampel) yang tergabung dalam satu cluster mungkin memiliki kedekatan yang berarti. Jika objek tersebut adalah gen, maka ada kemungkinan gen-gen yang berada pada satu cluster memiliki fungsi yang sama dalam regulasi sel, misalnya gen-gen yang saling berkaitan dalam membentuk ciri fisik. Jika objek merupaka sampel, maka sampel-sampel yang berada pada satu cluster mungkin memiliki sifat yang sama, misalnya seorang sampel pasien ternyata berada pada satu cluster dengan penderita jantung koroner, maka kemungkinan pasien tersebut juga berpenyakit jantung koroner. Contoh cuplikan keluaran aplikasi dapat dilihat pada gambar III-3. Pada gambar tersebut mamperlihatkan 1 cluster dengan 10 anggotanya. Gambar III-3 Contoh keluaran aplikasi Dari keluaran perangkat lunak berupa cluster, jika kualitas cluster mencukupi maka data keluaran tersebut dapat dijadikan acuan untuk penelitian lain seperti, mencari
5 III-5 gen-gen yang menentukan ciri fisik organisme. Contoh aplikasi lain adalah mencari kemungkinan penyebab tumor lain sejenis atau melihat kemungkinan variasi tumor dengan mencari sampel anggota cluster yang berada di cluster yang sama dengan sampel penderita tumor. 3.2 Analisis Algoritma dan Struktur Data Pada bagian ini dijelaskan algoritma dan struktur data yang dipakai pada perangkat lunak, serta alasan mengapa bentuk tersebut yang dipilih K-means Algoritma K-means dapat dilihat pada algoritma II-1 [HOO04]. Algoritma ini dipilih karena memiliki kompleksitas yang rendah. Kompleksitas waktunya dapat didekati dengan cn dimana c adalah jumlah cluster yang diinginkan dan N adalah jumlah data ekspresi gen yang diberikan. Dibandingkan dengan algoritma lain, yaitu hierarchical dan self-organizing map, algoritma ini jauh lebih sederhana, sehingga kompleksitas komputasinya pun cukup rendah [HOO04]. Hal lain yang menonjol dari algoritma ini dibandingkan algoritma lain adalah kecepatannya. Namun, algoritma ini juga memiliki kelemahan yaitu: 1. jumlah cluster harus ditentukan terlebih dahulu 2. penentuan cluster awal secara acak dapat menyebabkan hasil yang berbeda 3. sebuah cluster kadang tercipta tanpa memiliki kedekatan, hal ini disebabkan algoritma akan selalu menghasilkan k buah cluster Meskipun memiliki kelemahan seperti disebut di atas, algoritma ini tetap menjadi pilihan yang paling sesuai untuk pengelompokan data ekspresi gen, dalam hal ini analisis unsupervised. Hal ini dikarenakan kesederhanaan algoritma yang menyebabkan rendahnya kompleksitas waktu dan komputasi. Hal ini efektif untuk data yang cukup besar. Contoh sederhana penggunaan algoritma K-means dapat dilihat pada gambar III-4. Terdapat 3 titik yang akan dijadikan 2 cluster (i). Secara acak dipilih 2 titik sebagai titik tengah cluster yang disebut C1 dan C2 (ii). Kemudian titik ketiga dihitung
6 III-6 jaraknya terhadap titik tengah kedua cluster. Diambil jarak yang terdekat yaitu terhadap C2 (iii). Titik tengah cluster kemudian dihitung ulang (iv). Hal tersebut dilakukan sampai tidak ada titik yang berpindah cluster. Gambar III-4 Contoh algoritma K-means Setelah membahas algoritma, perlu ditentukan metode penghitungan jarak yang sesuai. Metode penghitungan yang biasa dipakai adalah metode penghitungan jarak Euclidean, dengan kompleksitas yang sederhana, metode ini terjamin keabsahannya untuk data ekspresi gen. Jarak Euclidean dihitung dengan akar kuadrat dari jumlah seluruh kuadrat selisih dari dua buah titik pada ruang dimensi n. Dengan bentuk yang sederhana metode ini digunakan dalam perangkat lunak yang dibangun. Meskipun secara teori, tidak ada metode penghitungan jarak yang benar benar valid [BRA00] Struktur Data Karena data yang dikelola sangat besar, sebagai contoh, data ekspresi gen dari [EIS05] yang mencapai kira kira 6000 gen dan 80 sampel, maka diperlukan sebuah struktur data yang dapat mengelola data tersebut meskipun dengan resource yang minimal. Untuk menghemat pemakaian memori komputer, terutama RAM, maka data ekspresi gen tidak disimpan pada RAM, data tetap berada pada arsipnya tanpa diubah sedikitpun. Data yang perlu disimpan di RAM beserta jenis tipenya antara lain: 1. data cluster, mencakup: ID cluster, berupa integer Titik tengah cluster, berupa tipe bentukan titik, terdiri dari dua buah angka real Diameter cluster (dihitung kemudian), berupa angka real List anggota cluster, berupa pointer ke anggota pertama
7 III-7 2. data hasil, mencakup: jarak antar cluster, berupa real jarak masing-masing anggota cluster terhadap titik tengah cluster, berupa real Untuk menghemat memori, maka list anggota cluster diimplementasikan dengan pointer berupa list of objek biasa. 3.3 Perancangan Antarmuka Perangkat Lunak Gambar III-5 Rancangan antarmuka input Perangkat lunak dibuat dengan tampilan yang sederhana. Implementasi perangkat lunak lebih menitikberatkan pada penanganan data ekspresi gen yang sangat besar. Rancangan antarmuka perangkat lunak dapat dilihat pada gambar III-5 dan gambar III-6. Terdapat dua tampilan utama perangkat lunak yaitu untuk data masukan dan keluaran. Pada antarmuka masukan dapat dipilih file data yang diinginkan dan pilihan lainnya untuk algoritma K-means, yaitu tipe clustering dan jumlah cluster yang diinginkan.
8 III-8 Gambar III-6 Rancangan antarmuka output Pada antarmuka keluaran ditampilkan cluster cluster yang dihasilkan dan kualitas dari cluster tersebut.
BAB II DASAR TEORI. 2.1 DNA (Deoxy-Ribonucleic Acid)
BAB II DASAR TEORI Pada bagian ini dijelaskan mengenai teori-teori yang mendukung pengelompokan data ekspresi gen, bentuk data ekspresi gen dan jenis analisis dari data ekspresi gen tersebut. Dasar-dasar
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini menjelaskan mengenai proses implementasi dan pengujian. Bagian implementasi meliputi lingkungan implementasi, spesifikasi dan batasan implementasi. Bagian pengujian
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN DATA EKSPRESI GEN
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN DATA EKSPRESI GEN LAPORAN TUGAS AKHIR Disusun sebagai syarat kelulusan tingkat sarjana oleh : Aloysius Nugroho W / 13501042 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. efektivitas dan efisiensi kerja tercapai. STIKOM Surabaya merupakan salah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang masalah Solusi pemanfaatan teknologi komputer sebagai alat bantu dalam mendukung kegiatan operasional suatu bidang usaha memudahkan manusia dalam mendapatkan data atau
Lebih terperinciBAB III ANALISIS III.1 Analisis Konseptual Teknik Pengolahan Data
BAB III ANALISIS III.1 Analisis Konseptual Teknik Pengolahan Data Data sudah menjadi bagian penting dalam pengambilan keputusan. Data telah banyak terkumpul baik itu data transaksi perbankan, data kependudukan,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengenalan ucapan (speech recognition) merupakan sistem yang dirancang untuk dapat mengenali sinyal suara, sehingga menghasilkan keluaran berupa tulisan. Input dari
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 5.1. Tahapan Implementasi Tahap implementasi ini dilakukan setalah tahap analisa dan perancangan selesai dilakukan. Dalam tahap implementasi ini akan dilakukan pengkodingan
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka
Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Adapun penelitian terdahulu yang berkaitan dalam penelitian ini berjudul Penentuan Wilayah Usaha Pertambangan Menggunakan Metode Fuzzy K-Mean Clustering
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. informasi yang akurat sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari, sehingga
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Dengan kemajuan teknologi informasi dewasa ini, kebutuhan akan informasi yang akurat sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari, sehingga informasi akan menjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak di era ini sangat mempengaruhi pola pemakaian komputer. Komputer dapat di program seolah-olah seperti manusia. Salah
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
A 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK Pada bab ini diuraikan mengenai perancangan perangkat lunak untuk implementasi aplikasi pengenalan obyek tiga dimensi dengan metode Subclass Discriminant Analysis (SDA).
Lebih terperinciSTMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 20010/2011
STMIK GI MDP Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 20010/2011 PENERAPAN METODE CLUSTERING HIRARKI AGGLOMERATIVE UNTUK KATEGORISASI DOKUMEN PADA WEBSITE SMA NEGERI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Saat ini, konsep data mining semakin dikenal sebagai tools penting dalam
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Saat ini, konsep data mining semakin dikenal sebagai tools penting dalam manajemen informasi karena jumlah informasi yang semakin besar jumlahnya. Data mining sendiri
Lebih terperinciyang menunjang dalam pengembangan program cluster. Aplikasi cluster ini dikembangkan pada laptop, dengan spesifikasi terdapat
BAB IV IMPLEMENTASI Bab ini akan menjelaskan mengenai implementasi dari sistem yang akan dikembangkan, berdasarkan hasil analisis yang telah diperoleh sebelumnya. Bab ini terdiri dari penjelasan mengenai
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA SISTEM
BAB 3 ANALISA SISTEM Pada perancangan suatu sistem diperlakukan analisa yang tepat, sehingga proses pembuatan sistem dapat berjalan dengan lancar dan sesuai seperti yang diinginkan. Setelah dilakukan analisis
Lebih terperinciBAB III METODE DAN PERANCANGAN SISTEM. menggunakan referensi jurnal, e-book, dan artikel terkait.
BAB III METODE DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Studi Literatur Pada tahap ini, dilakukan pencarian referensi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian ini ada beberapa tahapan penelitian yang akan dilakukan seperti terlihat pada gambar 3.1 berikut : Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisa Aplikasi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
61 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Analisis Permasalahan Proses Segmentasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain dengan metode konvensional secara statistik maupun
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN 4.1. Analisa 4.1.1 Analisis Data Pada tahap analisa data ini akan dibahas mengenai citra CT Scan yang akan dilakukan proses segmentasi atau pengelompokan data. Data citra
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi komputer khususnya di jaringan Internet telah berkembang dengan sangat cepat. Semua orang dapat saling bertukar dan mendapatkan informasi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. tempat bagi para mahasiswa maupun dosen untuk belajar dan menambah
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Permasalahan Perpustakaan merupakan salah satu gudang ilmu pengetahuan bagi sebagian masyarakat. Perpustakaan STIKOM Surabaya merupakan salah satu tempat
Lebih terperinciAnalisis dan Perancangan Perangkat Lunak. IV.1 Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Bab IV Analisis dan Perancangan Perangkat Lunak Bagian ini menjelaskan tentang analisis dan rancangan sistem pendukung keputusan estimasi biaya produk pada IKM manufaktur dengan mempergunakan metode k-means
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 3.1 Analisis ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada penelitian ini akan dibangun sistem yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi pasien menurut body mass index (BMI), Basal Metabolic Rate (BMR), usia dan
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
53 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Pembahasan pada bab ini menjelaskan mengenai hasil pengumpulan data, hasil analisis data, pembahasan dan hasil perancangan layar. Setelah hasil perancangan layar juga terdapat
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJICOBA
BAB IV HASIL DAN UJICOBA IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini dijelaskan mengenai tampilan hasil dari perancangan data mining varian produk elektronik sound system dengan metode K-Means Clustering yang dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi saat ini sangatlah pesat. Berbagai ragam jenis informasi dapat diakses dari berbagai jenis media. Image digital merupakan salah satu
Lebih terperinciTAKARIR. : Mengelompokkan suatu objek yang memiliki kesamaan. : Kelompok atau kelas
TAKARIR Data Mining Clustering Cluster Iteratif Random Centroid : Penggalian data : Mengelompokkan suatu objek yang memiliki kesamaan. : Kelompok atau kelas : Berulang : Acak : Pusat area KDD (Knowledge
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Hasil dari perancangan serta uji coba yang dilakukan dari sistem yang telah selesai dan dapat digunakan. Hasil sistem yang dibuat merupakan sistem keamanan dalam pengiriman
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan representasi digital dari objek gambar, yang tidak lepas dari kebutuhan manusia. Pada umumnya representasi citra membutuhkan memori yang cukup besar,
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C- MEANS DENGAN BERBAGAI RUANG WARNA
SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C- MEANS DENGAN BERBAGAI RUANG WARNA Kamil Malik Jurusan Teknik Informatika STT Nurul Jadid Paiton nomor1001@gmail.com Andi Hutami Endang Jurusan Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pelanggan merupakan salah satu posisi penting dalam pengembangan strategi bisnis, pelanggan juga merupakan salah satu sumber keuntungan dalam perusahaan. Untuk itu
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN KOLEKSI BUKU PERPUSTAKAAN BERDASARKAN LAMA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN K-MEANS
PENGELOMPOKAN KOLEKSI BUKU PERPUSTAKAAN BERDASARKAN LAMA PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN K-MEANS SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat guna memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program
Lebih terperinciPENENTUAN KEMIRIPAN TOPIK PROYEK AKHIR BERDASARKAN ABSTRAK PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE HIERARCHICAL
PENENTUAN KEMIRIPAN TOPIK PROYEK AKHIR BERDASARKAN ABSTRAK PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE HIERARCHICAL Nur Rosyid M, Entin Martiana, Damitha Vidyastana, Politeknik Elektronika
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DI SMA NEGERI 1 CILAKU KABUPATEN CIANJUR
PENGELOMPOKAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DI SMA NEGERI 1 CILAKU KABUPATEN CIANJUR SIDANG SKRIPSI Oleh Adry Rahadinata 10108069 Penguji 1 Andri Heryandi, S.T., M.T. Penguji 2 Adam Mukharil
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Seiring makin pesatnya perkembangan internet, dokumen-dokumen dari
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring makin pesatnya perkembangan internet, dokumen-dokumen dari internet ataupun milik pribadi juga semakin berkembang. Permasalahan utama adalah bagaimana memperoleh
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM V.1 Lingkungan Implementasi Lingkungan implementasi meliputi lingkungan perangkat keras (hardware) dan lingkungan perangkat lunak (software) yang digunakan pada
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang analisa data, rancangan sistem, dan skenario pengujian. Bagian analisa data meliputi data penelitian, analisis data, data preprocessing.
Lebih terperinci6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data
6.2 Pendekatan Database Untuk Pengelolaan Data Database adalah sekumpulan data yang diorganisasikan untuk melayani berbagai aplikasi secara efisien dengan memusatkan data dan mengurangi penggandaan data.
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang analisis dan perancangan dalam membangun Aplikasi Data Mining. Analisis meliputi analisis data mining, analisis lingkungan sistem serta
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Pengantar
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pengantar Dewasa ini fungsi komputer semakin dimanfaatkan dalam segala bidang. Baik di bidang pendidikan, bisnis, ataupun penelitian. Penggunaan komputer kini tidak lagi terbatas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengolahan citra pada masa sekarang mempunyai suatu aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang antara lain bidang teknologi informasi, arkeologi, astronomi, biomedis,
Lebih terperinciMETODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS. Oleh : Nengah Widya Utami
METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS Oleh : Nengah Widya Utami 1629101002 PROGRAM STUDI S2 ILMU KOMPUTER PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS PENDIDIKAN GANESHA SINGARAJA 2017 1. Definisi Clustering
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia bisnis pada jaman sekarang, para pelaku bisnis senantiasa selalu berusaha mengembangkan cara-cara untuk dapat mengembangkan usaha mereka dan memperhatikan
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN MASALAH
25 BAB III PEMBAHASAN MASALAH 3.1 Analisa Dari masalah yang telah dijelaskan sebelumnya, penulis menganalisa beberapa masalah dari pokok bahasan tersebut. Keterbatasan dalam membaca dan memahami isi Al
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian yang dilaksanakan adalah penelitian eksperimen, yaitu melakukan implementasi algoritma Fuzzy C-Means dalam pengelompokan berdasarkan data
Lebih terperinciBAB IV PERANCANGAN SISTEM
BAB IV PERANCANGAN SISTEM Perancangan akan dimulai setelah tahap analisis terhadap sistem selesai dilakukan. Perancangan dapat didenifisikan sebagai penggambaran, perencanaan dan pembuatan sketsa atau
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perguruan tinggi yang baik dipengaruhi oleh kualitas. mahasiswa di dalamnya. Mahasiswa merupakan objek
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perguruan tinggi yang baik dipengaruhi oleh kualitas mahasiswa di dalamnya. Mahasiswa merupakan objek pembelajaran bagi perguruan tinggi sehingga jika prestasi mahasiswa
Lebih terperinci:Mahasiswa dapat mempraktekkan penggunaan array
Praktikum : Pemrograman II Modul Praktikum ke : 06 Judul Materi : Array Tujuan / Sasaran :Mahasiswa dapat mempraktekkan penggunaan array Waktu (lama) : 3 Jam Aplikasi yang digunakan : Visual Basic I. Array/Matrik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan jaman, peran komputer semakin banyak di dalam kehidupan masyarakat. Hampir semua bidang kehidupan telah menggunakan komputer sebagai alat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. menggunakan sistem komputerisasi. Salah satu bentuk perusahaan yang sangat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada zaman sekarang ini komputer merupakan kebutuhan yang umum dalam sebuah perusahaan. Di dalam perusahaan, banyak hal menjadi lebih efisien dengan menggunakan
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN BERAT BADAN IDEAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN BERAT BADAN IDEAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Johan Candra Juliner Hutabarat Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Motivasi dalam penelitian ini berawal dari laporan (ID-SIRTII/CC, 2014) terkait serangan yang sering terjadi pada jaringan internet khususnya Indonesia, serangan
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA SISWA BARU SEKOLAHMENENGAH KEJURUAN UNTUK CLUSTERING JURUSAN
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA SISWA BARU SEKOLAHMENENGAH KEJURUAN UNTUK CLUSTERING JURUSAN Fauziah Nur1, Prof. M. Zarlis2, Dr. Benny Benyamin Nasution3 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Segmentasi citra (image segmentation) merupakan langkah awal pada proses analisa citra yang bertujuan untuk mengambil informasi yang terdapat di dalam suatu citra.
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PEMROGRAMAN PASCAL * (TK) KODE / SKS: KK /2 SKS
MATA KULIAH PEMROGRAMAN * (TK) Minggu ke Pokok Bahasan dan TIU 1. Algoritma Konsep Dasar Bahasa Pascal secara singkat sejarah dirancangnya bahasa Memberikan konsep dasar pembuatan program dalam bahasa
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam
BAB PEMBAHASAN.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam Sistem absensi berbasis webcam adalah sistem yang melakukan absensi karyawan berdasarkan input citra hasil capture webcam. Sistem akan melakukan posting
Lebih terperinciProses mengelompokkan suatu set objek ke dalam kelompok-kelompok objek yang sejenis. Bentuk yang paling umum digunakan adalah unsupervised learning
CLUSTERING DEFINISI Clustering : Proses mengelompokkan suatu set objek ke dalam kelompok-kelompok objek yang sejenis Bentuk yang paling umum digunakan adalah unsupervised learning # Unsupervised learning
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Sistem Sistem merupakan kumpulan elemen elemen yang saling berkaitan, bekerja sama untuk mencapai suatu tujuan. (Jogiyanto, 1999, hlm 1). Suatu sistem terdiri atas
Lebih terperinciPengenalan Algoritma & Struktur Data. Pertemuan ke-1
Pengenalan Algoritma & Struktur Data Pertemuan ke-1 Apa itu Struktur Data? PROGRAM ALGO RITMA STRUKTUR DATA Algoritma.. deskripsi langkah-langkah penyelesaian masalah yang tersusun secara logis 1. Ditulis
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Untuk menjalankan alat bantu normalisasi ini dibutuhkan sarana perangkat keras
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi 4.1.1 Spesifikasi Sistem Untuk menjalankan alat bantu normalisasi ini dibutuhkan sarana perangkat keras dan piranti lunak sebagai berikut : Spesifikasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah kemiskinan merupakan hal yang sangat kompleks. Di wilayah Kecamatan Bantul, seorang warga disebut sebagai keluarga miskin berdasarkan beberapa aspek seperti
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra dapat dikelompokkan menjadi citra tampak dan citra tak tampak.
Lebih terperinciBAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisa Masalah Perkembangan game dari skala kecil maupun besar sangat bervariasi yang dapat dimainkan oleh siapa saja tanpa memandang umur, dari anak
Lebih terperinciBAB IV PERANCANGAN SISTEM. Perancangan proses merupakan proses usulan sebagai perbaikan dari proses
BAB IV PERANCANGAN SISTEM 4.1 Perancangan Proses Perancangan proses merupakan proses usulan sebagai perbaikan dari proses yang sedang berjalan. Perancangan proses akan ditampilkan dalam bentuk diagram-diagram
Lebih terperinciAbidah Elcholiqi, Beta Noranita, Indra Waspada
Abidah Elcholiqi, Beta Noranita, Indra Waspada PENENTUAN BESAR PINJAMAN DI KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus di Koperasi Simpan Pinjam BMT Bina Insani Pringapus) Abidah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengurutan atau sorting merupakan jenis operasi penting dalam pengolahan data. Hampir setiap saat dalam kehidupan sehari-hari selalu menjumpai permasalahan yang harus
Lebih terperinciKLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING
KLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING Moh Ahsan Universitas Kanjuruhan Malang ahsan@unikama.ac.id ABSTRAK. Universitas Kanjuruhan Malang
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Tahap implementasi sistem adalah tahap yang konversi dari hasil analisis
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Pembuatan Sistem Tahap implementasi sistem adalah tahap yang konversi dari hasil analisis dan perancangan sebelumnya ke dalam sebuah bahasa pemrograman yang dimengerti
Lebih terperinciGIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model
Jurnal Komputer Terapan Vol. 2, No. 1, Mei 2016, 1-6 1 Jurnal Politeknik Caltex Riau http://jurnal.pcr.ac.id GIS berbasis Web untuk Pemetaan Lahan menggunakan Classifier Model Abstrak Warnia Nengsih Politeknik
Lebih terperinciPerancangan Perangkat Ajar Visualisasi Eksekusi Flowchart dan Konversinya ke Dalam Algoritma. Ahmad Suryan. Politeknik Telkom.
Perancangan Perangkat Ajar Visualisasi Eksekusi Flowchart dan Konversinya ke Dalam Algoritma ABSTRAK Ahmad Suryan Politeknik Telkom asa_suryan@yahoo.co.id Pengajaran algoritma untuk pemula seringkali mengalami
Lebih terperinci.: Analisis Gerombol - Bagian 2 :.
seri tulisan data mining.: Analisis Gerombol - Bagian 2 :. Penggerombolan Tak Berhirarki - Algoritma k-means Bagus Sartono bagusco@gmail.com June 4, 2016 Abstract Pada seri tulisan ini akan dipaparkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Clustering adalah proses di dalam mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteristik (similarity) antara satu data dengan data yang lain. Clustering
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS HASIL PENGUJIAN
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS HASIL PENGUJIAN Pada bab ini akan dijelaskan proses pengujian, hasil, dan analisis dari hasil pengujian. Ada tiga bagian yang diuji, yaitu perangkat keras, perangkat lunak,
Lebih terperinciBab 3 Metode Perancangan Model
23 Bab 3 Metode Perancangan Model 1.1 Metode Penelitian Tahapan penelitian ini dibagi menjadi 5 langkah, yaitu : 1. Rumusan masalah 2. Pengumpulan data 3. Input data dan analisis data 4. Perhitungan dan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. Bahan ajar adalah segala bentuk bahan yang digunakan untuk membantu
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Bahan ajar adalah segala bentuk bahan yang digunakan untuk membantu guru/instruktur dalam melaksanakan kegiatan belajar mengajar di kelas. Bahan yang dimaksud bisa
Lebih terperinciDAFTAR ISI. DAFTAR ISI... vii. DAFTAR GAMBAR... x. DAFTAR TABEL... xii I. PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah...
DAFTAR ISI Halaman DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xii I. PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Rumusan Masalah... 2 1.3 Batasan Masalah... 2 1.4 Tujuan... 3 1.5 Manfaat...
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Tes potensi akademik merupakan tes potensi intelektual untuk akademik. Tes potensi akademik sudah banyak diterapkan hampir di seluruh universitas saat ujian penerimaan
Lebih terperinciSTMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2011/2012
Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2011/2012 CLUSTERING DATA PENJUALAN DAN PERSEDIAAN BARANG PADA PT SAYAP MAS UTAMA DENGAN METODE K-MEANS Ahmad Afif 2008250031
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Informasi Dan Data Informasi di jaman modern seperti ini sangat dibutuhkan oleh setiap individu maupun suatu organisasi. Karena informasi dapat digunakan sebagai bahan
Lebih terperinci3 METODOLOGI PENELITIAN
19 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Berpikir Kebakaran hutan yang sering terjadi di Indonesia berkaitan erat dengan dua faktor utama yaitu faktor alam dan faktor manusia. Kemungkinan terdapat karakteristik
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Masalah Inventoris bagi perusahaan merupakan hal yang sangat penting dalam sistem operasionalnya. Pengawasan terhadap Inventoris merupakan tolak ukur sebuah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Menentukan kebutuhan data yang akan digunakan Mengumpulkan data yang dibutuhkan Mempersiapakan alat dan bahan penelitian Observasi Wawancara Data Penelitian
Lebih terperinciAplikasi Surat Keluar Masuk Versi 1.0
Aplikasi Surat Keluar Masuk Versi 1.0 1 Implementasi Bagian ini menjelaskan kebutuhan pengguna untuk membuat Aplikasi Surat Keluar Masuk Studi Kasus Biro Kerjasama Dan Kemahasiswaan Bagian ini juga menjelaskan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Metodologi penelitian digunakan sebagai pedoman dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari tujuan. Tahapan penelitian
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN 4.. Analisa Penelitian ini terdiri dari analisa kebutuhan data dan analisa proses identifikasi watermark untuk mendeteksi ada atau tidaknya watermark pada citra uang kertas
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN HASIL DAN PEMBAHASAN
METODE PENELITIAN Proses Dasar Sistem Proses dasar pengembangan sistem secara umum terdiri dari tahapan sebagai berikut: 1 Praproses. Pada tahap ini dilakukan persiapan yang meliputi seleksi data, transformasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jeruk merupakan komoditas buah-buahan yang mempunyai nilai ekonomi penting dan nilai kesehatan yang berarti karena mengandung nilai gizi yang tinggi (Vitamin C dan
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kanker merupakan salah satu penyakit yang dapat beresiko pada kematian atau lebih dikenal dengan penyakit pembunuh. Salah satu penyakit pembunuh diantaranya kanker prostat
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI (Evaluation Phase dan Deployment Phase)
BAB V IMPLEMENTASI (Evaluation Phase dan Deployment Phase) 5.1 Lingkungan Implementasi Implementasi merupakan tahapan dimana hasil perancangan yang telah dibangun mulai diterapkan pada kondisi yang menyerupai
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini, penyimpanan informasi pada media digital sudah banyak dilakukan oleh orang. Dimulai dengan menyimpan sebuah file atau gabungan beberapa file yang disimpan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
68 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini membahas tentang program yang telah dianalisis dan dirancang atau realisasi program yang telah dibuat. Pada bab ini juga akan dilakukan pengujian program. 4.1
Lebih terperinciAnalisa Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) dengan Metode Hierarchical Clustering
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Analisa Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) dengan Metode Hierarchical Clustering Viga Apriliana Sari, Nur Insani Jurusan Pendidikan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
84 BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab ini akan dibahas mengenai implementasi sistem yaitu spesifikasi sistem dan cara menggunakan aplikasi segmentasi citra dengan menggunakan metode Fuzzy C- Means
Lebih terperinciBAB IV Perancangan dan Implementasi
BAB IV Perancangan dan Implementasi Bab ini memuat perancangan dan implementasi yang dilakukan dalam penulisan Tugas Akhir, mencakup deskripsi dan lingkungan implementasi perangkat lunak, rancangan dan
Lebih terperinci3.6 Data Mining Klasifikasi Algoritma k-nn (k-nearest Neighbor) Similaritas atribut numerik
DAFTAR ISI PERNYATAAN... iii PRAKATA... vi DAFTAR ISI... viii DAFTAR GAMBAR... xi DAFTAR TABEL... xiv DAFTAR PERSAMAAN... xv DAFTAR ALGORITMA... xvi DAFTAR LAMPIRAN... xvii INTISARI... xviii ABSTRACT...
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Bahasa merupakan alat komunikasi lingual manusia baik secara lisan maupun tulisan. Dalam membuat suatu karya ilmiah, penggunaan Bahasa Indonesia harus sesuai
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 ANALISIS
29 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 ANALISIS Dengan menggunakan Visual Basic 6.0 aplikasi perangkat ajar pengelolaan dan perhitungan ekspresi matematika yang akan dibangun dalam penelitian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat dapat memberikan dampak positif di berbagai bidang termasuk di dalam bidang pendidikan. Perkembangan teknologi ini
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
32 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bab ini akan dibahas tentang analisis sistem melalui pendekatan secara terstruktur dan perancangan yang akan dibangun dengan tujuan menghasilkan model atau representasi
Lebih terperinci