Sofi Defiyanti

Database terdistribusi memiliki pengertian kumpulan data yang digunakan bersama yang saling terhubung secara logik tetapi tersebar secara fisik pada suatu jaringan komputer.
Contoh Basisdata Terdistribusi :
Misalnya sebuah bank yang memiliki banyak cabang, bahkan di sebuah kota bisa terdiri dari beberapa cabang/kantor. Masing-masing lokasi memiliki jaringan lokal sendiri, dan semua jaringan lokal itu dihubungkan satu sama lain membentuk sebuah jaringan nasional.


download Materi :
Ziddu : DDB
adfly : DDB 

Adfly :
Kelas 3A
Kelas 3B
Kelas 3C
Kelas 3D
Kelas 3E
Kelas 3F
Tambahan

Ziddu :

Kelas 3A
Kelas 3B
Kelas 3C
Kelas 3D
Kelas 3E
Kelas 3F
Tambahan

Proses klasifikasi tahapan tidur (sleep staging) dengan hanya menggunakan sinyal ECG telah banyak diteliti. Penelitian terdahulu telah membuktikan bahwa sinyal ECG memiliki potensi untuk dapat memetakan tahapan tidur seseorang. Setiap tahapan tidur akan dibagi ke dalam unit-unit (epochs) dengan setiap unit berdurasi 30 detik [1].
Pada penelitian ini akan diselidiki seberapa besar pengaruh preprocessing dari atribut (features) terhadap akurasi hasil klasifikasi tahapan tidur. Preprocessing yang dilakukan adalah menormalisasi atribut dengan menggunakan window yang memiliki lebar dan bentuk yang bervariasi.
Setelah normalisasi atribut maka data akan diklasifikasikan dengan menggunakan classifier dengan karakteristik yang berbeda. Hal ini untuk melihat ukuran generalisasi dari preprocessing tersebut terhadap jenis classifier. Untuk mengukur tingkat keberhasilan klasifikasi maka digunakan ukuran pengujian berupa percent correct classification. Data akan diklasifikasikan ke dalam enam kelas tahapan tidur [1]; Wake, NREM1, NREM2, NREM3, NREM4 dan REM. REM merupakan kependekan dari Rapid Eye Movement sedangkan NREM merupakan kependekan dari Non-REM. Beberapa peneliti mengelompokkan NREM1 dan NREM2 menjadi shallow sleep sedangkan NREM3 dan NREM4 dikelompokan menjadi delta deep sleep.
Penelitian terdahulu yang terkait dengan klasifikasi tahapan tidur antara lain penelitian oleh Bsoul pada 2010 [2]. Bsoul melakukan klasifikasi pada tahapan tidur ke dalam empat kelas (yaitu Wake, REM, delta deep sleep dan shallow sleep) dengan menggunakan Multi–Stage Support Vector Classifier dan atribut yang digunakan diturunkan dari RRI dan EDR.
Redmond dan Heneghan pada 2003 melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan tiga tahapan tidur (yaitu wakefulness, REM sleep dan Non REM sleep) dari orang yang terkena sleep-disordered breathing. Redmond dan Heneghan dalam penelitiannya [3] menghitung ciri yang digunakan per 5-epochs berpusat di tengah. Hal ini dikarenakan resolusi frekuensi yang jelek dari power spectral diagram (PSD) pada tiap epoch.

Download :
Ziddu : PDF

Models with sample-selection biases are widely used in various fields of economics such as labour economics (see Maddala, Amemiya, and Mroz). The models are usually estimated by Heckman's two-step estimator. However, Heckman's two-step estimator often performs poorly (see Wales and Woodland, Nelson, Paarsch, and Nawata). It is necessary to use the maximum likelihood method to estimate the models in such cases. For solving uncertainty data of a parametric sample selection model, in this paper needs to consider the models estimation using fuzzy modeling approach, called Fuzzy Parametric Sample Selection Model (FPSSM). Fuzzy Parametric sample selection model (FPSSM) is builds as a hybrid to the conventional parametric sample selection model. Finally, the result is shown, using FPSSM and Maximum Likelihood Estimator (MLE) to estimate the mean and standard deviation (SD).

Dowmload :
Ziddu : PDF

In medical area, the quality of an image which is acquired from mammography often has a poor contrast. The poor quality image leads a difficulty for a radiolog to analyze the image. The problem becomes more complex when the image contains some noises on a cancer or tumor area. There are many methods in image processing technique to increase the contrast quality of an image. Some of them have applied fuzzy theories in their methods. This research intend to implement and to compare some of fuzzy contrast enhancement methods such as fuzzy histogram hyperbolization and the improvement of fuzzy if then rules in the mammography images. To determine the success rate, this experiment had tried to compare these methods using quantity parameters such as linier index of fuzziness, fuzzy entropy and also some radiologs’ opinion. The result showed that although fuzzy histogram hyperbolization offers slightly better result to improve the contrast quality than the improvement of fuzzy if then rules, but the radiolog rather tend to choose the improvement of fuzzy if then rules due to flexibility of this method.

Download
Ziddu : PDF

Peta dasar sebagai basis pembuatan peta tematik digunakan untuk berbagai kebutuhan informasi dengan tema tertentu dan sebagai acuan didalam pengambilan keputusan. Untuk kebutuhan tersebut keakuratan ukuran peta dasar sangat dibutuhkan terutama terkait dengan informasi berbasis geografis.
Berbagai cara dapat dilakukan untuk membuat peta dengan menggunakan berbagai teknologi alat ukur dari yang sederhana, bentuk mekanik, elektronik, berbasis kamera sampai dengan penggunaan citra satelit. Peta dasar yang menggambarkan permukaan bumi sudah dikembangkan oleh berbagai lembaga atau institusi misalnya Bakosurtanal
Khususnya dalam bentuk digital sudah banyak dikembangkan dan dimanfaatkan terutama berbasis internet seperti Google-maps yang dapat dicocokkan dengan koordinat pada perangkat GPS. Penggunaan Google-maps memiliki kemampuan untuk mengetahui posisi geografis pada permukaan bumi berupa koordinat bujur timur atau barat dan lintang utara atau selatan. Keakuratan posisi sudah semakin tajam, pada lokasi tertentu dapat melihat permukaan bumi kurang dari 500 meter diatas permukaan laut, yang dapat memperlihatkan atap gedung atau perumahan, jalan, sungai, pepohonan, sawah, kendaraan dan sebagainya.
Dengan adanya perkembangan teknologi GPS baik secara khusus atau yang menjadi fitur berbagai gadget komunikasi seperti telpon genggam yang telah dilengkapi teknologi ini. Dan sejalan dengan hal tersebut, bentuk peta permukaan bumi dari Google-maps menjadi acuan untuk pembuatan peta dasar yang cukup akurat, sehingga menjadi latar belakang penulisan ini, dan diharapkan peta dasar yang dibuat dapat dikembangkan menjadi peta tematik yang dapat dikembangkan berbantuan teknologi GPS.
Pada penggunaan aplikasi pengolahan citra, proses pembuatan peta dasar berbasis Google-maps secara manual dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak aplikasi pengolahan citra seperti photoshop dan yang sederhana dapat menggunakan aplikasi grafik citra seperti MS-Paint dari berbagai sistem operasi keluarga MS Windows atau dari keluarga sistem operasi Linux.
Langkah sederhananya gambar peta dari Google-maps di Print Screen kemudian hasilnya dibuka pada aplikasi pengolahan citra grafis untuk dilakukan perbaikan distorsi geometrik dan penyederhanaan warna menjadi 2 atau beberapa warna seperti hijau dan biru. Warna hijau menunjukkan daratan dan warna biru menunjukkan laut, samudra, danau, dan sungai.

Klasifikasi dan Clustering merupakan salah satu teknik untuk memisahkan sejumlah data menjadi beberapa kelas atau kelompok data sedemikian sehingga data yang terletak dalam kelompok yang sama memiliki karakteristik yang sama. Teknik klasifikasi telah digukan untuk klasifikasi Leukemia [1,2], Tingkat keganasan Brain cancer [3,4,5], protein fold [6], HIV protease cleavage sites[7], Jenis Gprotein coupled receptors [8], protein secondary structure [9,10,11]. Diantara sekian banyak teknik klasifikasi yang telah digunakan untuk diagnosa cancer berdasarkan konsentrasi kimiawi dalam darah dilakukan oleh Ivanciuc dengan menggunakan Support Vector Machines [12]. Tingkat keakuratan yang dihasilkan berdasarkan teknik SVM berkisar antara 51%- 91%. Pada tulisan ini, akan diberikan hasil klasifikasi berdasarkan metode Online Spherical K-Means [13].

Download :
Ziddu : PDF

Dalam jangka waktu yang relatif singkat, Internet dan World Wide Web, telah berkembang dengan sangat pesat sehingga dapat melampaui kecepatan perkembangan teknologi lainnya di dunia. Internet dan web juga berkembang pesat dalam hal jangkauan dan luas bidang kegunaan yang secara nyata mempengaruhi beberapa aspek kehidupan. Industri, seperti manufaktur, biro perjalanan, rumah sakit, perbankan, pendidikan dan pemerintahan menggunakan web untuk meningkatkan efisiensi operasional mereka.
Web bergerak dari media informasi menjadi media aplikasi. Aplikasi web kini adalah sistem software yang komplek. Salah satunya menyediakan layanan interaktif, data intensive, customizable dan dapat diakses dari perangkat yang berbeda-beda.
Pengembangan web engineering bukanlah hal yang mudah, ada banyak tantangan dan kendala dalam pengembangannya. Masalah utamanya adalah biaya, waktu dan kinerja. Banyak perusahaan tidak memahami pentingnya manajemen proyek dari suatu pengembangan aplikasi web, sehingga manajer proyek akan kesulitan dalam melacak bug, mengetahui personil yang terlibat di suatu proyek, dokumentasi proyek, menganalisa proyek yang belum berjalan, sedang berjalan atau telah berjalan. Masalah tersebut dapat diatasi dengan manajemen proyek yang dapat membantu mengelola proyek-proyek pengembangan aplikasi dari awal proyek sampai akhir dengan baik.