Lahan Belajar

Locking

Wed, 23 Nov 2011 20:24:23 +4400

Materi basis data untuk Locking (PDF)

Materi Basis Data - Pertemuan 11

Fri, 18 Nov 2011 20:34:44 +4400

Transaction Management (PDF)

Test Perbaikan Nilai TTS Sistem Basis Data

Wed, 9 Nov 2011 22:10:29 +4400

Akan dilaksanakan Test Perbaikan Nilai untuk TTS Sistem Basis Data yang mendapat nilai TTS di bawah 7. Hasil perbaikan akan digunakan jika ternyata nilainya lebih baik dari Nilai TTS sebelumnya. Adapun waktu dan tempat untuk test perbaikan TTS Sistem Basis Data adalah:

Waktu : Jumat, 11 November 2011
Pukul : 11.00 - 12.00 WIB
Tempat: B.3.3

RPL - Basic of Measuring dan Function Point

Wed, 9 Nov 2011 11:09:58 +4400

Basic of Measuring (PDF)
Function Point (PDF)

Materi Kuliah Minggu-9

Wed, 2 Nov 2011 03:48:30 +4400

Text dan Web Mining (PDF)
Sistem Basis Data - Pengantar Data Warehouse (PDF)

Materi #6: Text dan Web Mining

Thu, 13 Oct 2011 03:45:35 +4400

Silahkan unduh Materi Mingu ke-6.

script pada contoh aplikasi iPhone

Wed, 5 Oct 2011 01:26:17 +4400

Dari contoh di kelas RAM terakhir (Jumat, 30 Sept 2011), ternyata ada kesalahan untuk event "pagebeforeload". Setelah event tersebut dihilangkan, dan tertinggal hanya script untuk mengambil nilai dari server dalam elemen script, aplikasi di iPhone sudah dapat berjalan seperti hanya di Android:

Tugas #2 (TTS) Text dan Web Mining

Tue, 4 Oct 2011 10:14:46 +4400

Untuk nilai TTS (20%) akan dipenuhi dengan cara tiap peserta matakuliah Text dan Web Mining menyelesaikan proyek berikut ini :

Unduhlah dataset untuk ber NIM GENAP dan NIM GANJIL. Dalam tiap file tersebut telah tersedia penjelasan dari tiap atribut. Yang perlu diketahui atribut terakhir adalah target klasifikasinya.
Untuk tiap-tiap dataset tersebut, silahkan buat 6 buah proyek RapidMiner untuk menerapkan 6 buah algoritma, masing-masing supervised dan unsupervised.
- Untuk supervised, buatlah 3 proyek yang masing-masing melakukan pembentukan model klasifikasi berdasar 900 record pertama dari dataset dengan menerapkan algoritma: KNN, NaiveBayes, dan Decission Tree. Kemudian gunakan model klasifikasi dari hasil pelatihan yang terbentuk untuk 100 record sisanya.
- Untuk unsupervised, buatlah 3 proyek yang masing-masing melakukan pengelompokan dengan algoritma:K-Means, K-Medoid, dan Agglomerative Hierarchical Clustering (untuk semua record dan atributnya).

Tugas ini harus dikumpulkan paling lambat tanggal 12 Oktober 2011 Pukul 10:00 WIB melalui email ke budsus {at} gmail {dot} com. File yang dikirimkan adalah dalam bentuk terkompresi .zip dengan nama file .zip. File tersebut harus berisi 6 buah file proyek RapidMiner. INGAT: perhatikan bahwa proyek Anda harus dapat di jalankan saat saya periksa. Terima kasih

Materi Text dan Web Mining: Cluster Analysis

Thu, 29 Sep 2011 04:22:07 +4400

Materi Minggu-5 matakuliah text dan web mining dapat diunduh.

Latihan Normalisasi dan E-R

Thu, 29 Sep 2011 04:19:57 +4400

Silahkan diunduh materi soal latihan (pertama dan kedua) untuk E-R Diagram dan Normalisasi matakuliah sistem basis data minggu-5 kemarin.