Jika kita menemukan tiab2 mysql kita tidak bisa kita start dan muncul error seperti berikut:
maka lakukan kangkah berikut:
# mysqld –console –skip-grant-tables –skip-external-locking
# mysqlcheck -r –databases mysql –use-frm
Dan coba jalanyak mysqld pada xampp-control-panel
Daftar link datasets:
a. Soil Nutrients
https://esdac.jrc.ec.europa.eu/themes/soil-nutrients
Berdasarkan Kepmen Ristekdikti No: 257/M/KPT/ 201
Banyak terjadi perubahan nama program studi dari jenjang sarjana, magister dan doktor. untuk rumpun komputer adalah sebagai berikut:
| Nama prodi | Sarjana | Magister | Doktor | |
| Ilmu Komputer atau Informatika | Computer Science or Informatics | v | v | v |
| Kecerdasan Buatan | Artificial Intelligence | – | v | – |
| Rekayasa Perangkat Lunak | Software Engineering | v | v | v |
| Rekayasa Sistem Komputer | Computer System Engineering | v | v | – |
| Sistem Informasi | Information System | v | v | v |
| Sistem dan Teknologi Informasi | Information System and Technology | v | – | – |
| Teknologi Informasi | Information Technology | v | v | v |
Penjelasan tiap nama prodi
Ilmu Komputer adalah adalah program studi yang mempelajari tentang komputer dan teknologi yang digunakan untuk mengatasi masalah serta membuat sistem yang efisien. Mahasiswa yang mengambil program ini akan belajar tentang berbagai aspek dari ilmu komputer, seperti pengembangan perangkat lunak, jaringan komputer, inteligensi buatan, pembelajaran mesin, komputasi grafis, dan keamanan sistem. Program studi Ilmu komputer sangat erat kaitannya dengan teknologi informasi namun lebih menekankan pada aspek teori dari ilmu komputer itu sendiri.
Rekayasa Perangkat Lunak adalah program studi yang mempelajari tentang bagaimana membuat dan mengembangkan perangkat lunak yang efisien dan efektif. Mahasiswa yang mengambil program ini akan belajar tentang berbagai aspek dari rekayasa perangkat lunak, seperti analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan perangkat lunak. Program ini menitikberatkan pada proses pengembangan perangkat lunak yang sistematis dan metodologi yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak. Kurikulum ini umumnya termasuk mata kuliah seperti pemrograman, analisis dan perancangan sistem, basis data, pengembangan web, pengembangan mobile, serta metodologi dan alat-alat pengembangan perangkat lunak.
Rekayasa Sistem Komputer adalah program studi yang mempelajari tentang bagaimana membuat dan mengembangkan sistem komputer yang efisien dan efektif. Mahasiswa yang mengambil program ini akan belajar tentang berbagai aspek dari rekayasa sistem komputer, seperti perancangan sistem, analisis sistem, pengembangan perangkat lunak, jaringan komputer, pemeliharaan sistem, dan keamanan sistem. Program ini menitikberatkan pada pengembangan dan pemeliharaan sistem komputer yang efisien dan aman, serta mengintegrasikan sistem komputer dengan perangkat keras dan perangkat lunak.
Sistem Informasi adalah program studi yang mempelajari tentang bagaimana mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menyebarkan informasi dengan menggunakan teknologi komputer dan sistem informasi. Mahasiswa yang mengambil program ini akan belajar tentang berbagai aspek dari sistem informasi, seperti analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan perangkat lunak, manajemen basis data, dan pemeliharaan sistem. Program ini menitikberatkan pada penerapan teknologi informasi dalam bisnis dan organisasi, serta bagaimana meningkatkan efisiensi dan efektivitas melalui pemanfaatan sistem informasi. Kurikulum ini umumnya termasuk mata kuliah seperti pemrograman, sistem operasi, jaringan komputer, basis data, analisis dan perancangan sistem, manajemen informasi, serta bisnis dan pengambilan keputusan.
Sistem dan Teknologi Informasi adalah program studi yang mempelajari tentang bagaimana mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menyebarkan informasi dengan menggunakan teknologi komputer dan sistem informasi. Namun, program ini lebih menitikberatkan pada aspek teknologi dan teori dari sistem dan teknologi informasi. Mahasiswa yang mengambil program ini akan belajar tentang berbagai aspek dari sistem dan teknologi informasi, seperti analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan perangkat lunak, manajemen basis data, pemeliharaan sistem, dan teknologi terbaru dalam bidang informasi. Kurikulum ini umumnya termasuk mata kuliah seperti pemrograman, sistem operasi, jaringan komputer, basis data, analisis dan perancangan sistem, manajemen informasi, serta teknologi informasi terbaru seperti Cloud Computing, IoT, dan Big Data.
Teknologi Informasi adalah program studi yang mempelajari tentang teknologi yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menyebarkan informasi. Mahasiswa yang mengambil program ini akan belajar tentang berbagai aspek dari teknologi informasi, seperti pengembangan perangkat lunak, jaringan komputer, basis data, dan keamanan informasi.
Gambaran umum matakuliah untuk setiap prodi:
A. Prodi Ilmu komputer:
B. Rekayasa Perangkat Lunak
C. Rekayasa Sistem Komputer
D. Rekayasa Sistem Komputer
E. Sistem dan Teknologi Informasi
F. Teknologi Informasi
Mata kuliah ini bisa saja berbeda-beda di tiap universitas atau sekolah tinggi dan mungkin akan disesuaikan dengan kebutuhan dan kecenderungan industri saat ini.
Algoritma Hill Climbing adalah metode optimasi yang digunakan untuk mencari solusi optimal dari suatu masalah dengan mencari lokasi puncak dari suatu fungsi yang dioptimalkan. Algoritma ini berfokus pada pencarian puncak yang didefinisikan sebagai solusi optimal dan mencoba untuk mencapai puncak tersebut dengan mengevaluasi setiap solusi yang mendekatinya dan memilih solusi yang lebih baik.
Proses dari algoritma Hill Climbing terdiri dari beberapa tahap sebagai berikut :
Algoritma Genetika adalah metode optimasi yang menirukan mekanisme evolusi dalam alam untuk mencari solusi optimal dari suatu masalah. Algoritma ini didasarkan pada teori evolusi yang menyatakan bahwa organisme yang memiliki sifat yang lebih baik akan lebih mungkin untuk bertahan hidup dan menyebarkan sifat-sifat tersebut ke generasi berikutnya.
Proses algoritma genetika terdiri dari beberapa tahap sebagai berikut:
Proses dari algoritma Backtracking dapat dibagi menjadi beberapa langkah yaitu :
Sejarah
Sejarah Algoritma Greedy berasal dari teori ilmu komputer dan matematika. Algoritma ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1960 oleh Edsger Dijkstra, seorang ilmuwan komputer Belanda yang dikenal karena kontribusinya dalam bidang teori jaringan dan algoritma. Pada awalnya, algoritma ini digunakan untuk menemukan jalur terpendek dalam graf, tetapi seiring berjalannya waktu algoritma ini digunakan untuk masalah yang berbeda, seperti pembagian pekerjaan, pemilihan uang kembali, dan Huffman coding.
Selain Dijkstra, algoritma ini juga dikembangkan oleh banyak ilmuwan lain, seperti R.A. Howard, J.B. Kruskal, dan Z. Galil. Algoritma ini kemudian digunakan dalam berbagai bidang, seperti teori jaringan, teori permainan, dan teori desain.
Algoritma Greedy menjadi sangat populer karena kemudahannya dalam implementasi dan kinerja yang baik dalam masalah yang dapat dipecahkan dengan solusi dari suatu pilihan yang diambil di setiap langkah-nya. Namun, algoritma ini tidak selalu memberikan solusi yang optimal, dan perlu dipertimbangkan jika akan digunakan dalam masalah yang kompleks.
Selain itu, algoritma greedy juga memiliki kelemahan yang harus diperhatikan. Salah satu kelemahan utama adalah algoritma ini hanya akan menemukan solusi lokal optimal, bukan solusi global optimal. Ini berarti bahwa algoritma ini mungkin tidak menemukan solusi terbaik untuk masalah yang dihadapi.
Selain itu, algoritma greedy juga memerlukan kriteria yang jelas untuk menentukan pilihan terbaik pada setiap langkah. Jika kriteria yang digunakan tidak tepat, algoritma ini mungkin menemukan solusi yang tidak optimal.
Walaupun demikian, algoritma greedy masih digunakan dalam banyak kasus di berbagai bidang, termasuk pemrograman komputer, ilmu komputer, matematika, ekonomi, dan lain-lain. Dengan memahami kelemahan dan keterbatasan algoritma ini, pengguna dapat menentukan apakah algoritma ini cocok untuk masalah yang akan dipecahkan dan membuat pengaturan yang tepat untuk mengatasi masalah ini.
Proses dari algoritma Greedy ini terdiri dari beberapa langkah :
Beberapa contoh kasus yang dapat diselesaikan dengan Algoritma Greedy adalah:
Itu beberapa contoh kasus yang dapat diselesaikan dengan Algoritma Greedy
Perlu diingat bahwa algoritma ini hanya cocok untuk masalah yang dapat dipecahkan dengan solusi dari suatu pilihan yang di ambil di setiap step-nya.
Beberapa contoh jurnal yang mengeksplorasi Algoritma Greedy dan aplikasinya dalam berbagai bidang:
Beberapa contoh buku yang membahas Algoritma Greedy dan aplikasinya dalam berbagai bidang:
Ada banyak algoritma yang dapat digunakan untuk penjadwalan perkuliahan, diantaranya:
Algoritma Greedy adalah metode pemecahan masalah dengan mencari solusi yang optimal pada setiap langkahnya tanpa memperhatikan kondisi di masa depan. Ini bertujuan untuk menemukan solusi yang paling baik pada saat ini dengan mengabaikan kondisi yang akan datang.
Contoh dari Algoritma Greedy dalam penjadwalan perkuliahan :
Kelemahan dari algoritma Greedy adalah ia mungkin akan menghasilkan solusi optimal atau solusi yang kurang baik jika tidak diperhatikan dengan baik kondisi yang akan datang.
Contoh program Algoritma Greedy untuk penjadwalan perkuliahan menggunakan PHP:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 |
<?php // Array untuk menyimpan daftar matakuliah $courses = array("Algorithm", "Data Structures", "Database", "Web Development", "Operating Systems"); // Array untuk menyimpan daftar jadwal $schedule = array(); // Fungsi untuk menjadwalkan matakuliah function scheduleCourse($courses, &$schedule) { // Jika daftar matakuliah kosong, kembalikan false if (empty($courses)) { return false; } // Ambil matakuliah dengan jumlah siswa terbanyak $bestCourse = array_search(max($courses), $courses); // Tambahkan matakuliah tersebut ke jadwal $schedule[] = $bestCourse; // Hapus matakuliah tersebut dari daftar unset($courses[$bestCourse]); // Jalankan fungsi ini lagi dengan daftar matakuliah yang baru return scheduleCourse($courses, $schedule); } // Jalankan fungsi penjadwalan scheduleCourse($courses, $schedule); // Tampilkan hasil jadwal print_r($schedule); |
Dalam program ini, kami menggunakan array untuk menyimpan daftar matakuliah dan jadwal. Kemudian kami membuat fungsi scheduleCourse yang menerima dua parameter: daftar matakuliah dan daftar jadwal. Fungsi ini akan dijalankan secara rekursif dan setiap kali dijalankan, akan mencari matakuliah dengan jumlah siswa terbanyak dan menambahkannya ke jadwal, kemudian menghapus matakuliah tersebut dari daftar dan menjalankan fungsi ini lagi dengan daftar matakuliah yang baru.
Perlu diingat bahwa contoh diatas hanyalah contoh sederhana dan masih banyak faktor-faktor lain yang perlu dipertimbangkan dalam pembuatan penjadwalan perkuliahan, seperti keterbatasan waktu, ruangan, dosen dll. Algoritma ini juga tidak akan menjamin solusi yang optimal.
Algoritma Backtracking adalah metode untuk menyelesaikan masalah yang melibatkan beberapa solusi yang mungkin dan memerlukan pencarian solusi yang sesuai. Algoritma ini mencoba setiap solusi yang mungkin, kemudian kembali kembali (backtrack) jika solusi tersebut tidak valid.
Contoh aplikasi algoritma backtracking dalam penjadwalan perkuliahan adalah mencari jadwal yang sesuai dengan kondisi yang ditentukan. Dalam hal ini, kondisi yang ditentukan adalah ruang dan waktu kuliah yang tersedia serta keterbatasan jadwal dari dosen dan mahasiswa.
Langkah-langkah yang dapat dilakukan dalam proses backtracking dalam penjadwalan perkuliahan diantaranya :
efisiensi dari algoritma ini tergantung pada besar skala data, kondisi dan kompleksitas dari masalah itu sendiri. Backtracking dapat menjadi sangat lambat dalam masalah yang memiliki banyak solusi yang mungkin atau kondisi yang kompleks.
Contoh program Algoritma Backtracking untuk penjadwalan perkuliahan menggunakan PHP:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 |
<?php function backtrack($arr, $index) { if ($index == count($arr)) { print_solution($arr); return; } for ($i = $index; $i < count($arr); $i++) { if (check_validity($arr, $index, $i)) { swap($arr, $index, $i); backtrack($arr, $index + 1); swap($arr, $index, $i); } } } function check_validity($arr, $start, $end) { // Check if the current permutation is valid // based on the problem constraints return true; } function print_solution($arr) { // Print the current permutation as a solution } function swap($arr, $i, $j) { $temp = $arr[$i]; $arr[$i] = $arr[$j]; $arr[$j] = $temp; } $arr = array(1, 2, 3, 4); backtrack($arr, 0); ?> |
Di sini, fungsi backtrack mengambil array input dan indeks saat ini sebagai parameter. Kemudian fungsi ini mengecek apakah indeks saat ini sama dengan panjang array, jika iya, itu berarti solusi yang valid ditemukan dan dicetak menggunakan fungsi print_solution. Jika tidak, algoritma backtracking mencoba setiap elemen di array dari indeks saat ini hingga akhir array. Pada setiap pengulangan, fungsi check_validity digunakan untuk memverifikasi apakah permutasi saat ini valid atau tidak berdasarkan kondisi yang ditentukan. Jika permutasi valid, elemen ditukar menggunakan fungsi swap dan proses backtracking dilanjutkan dengan panggilan fungsi backtrack.
Algoritma Genetika adalah metode optimasi yang menirukan mekanisme evolusi dalam alam untuk mencari solusi optimal dari suatu masalah. Algoritma ini didasarkan pada teori evolusi yang menyatakan bahwa organisme yang memiliki sifat yang lebih baik akan lebih mungkin untuk bertahan hidup dan menyebarkan sifat-sifat tersebut ke generasi berikutnya.
Algoritma genetika dapat digunakan dalam penjadwalan perkuliahan dengan cara sebagai berikut:
Contoh penerapan logika dengan pemprograman PHP:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 |
<?php $population = initialize_population(); for($i = 0; $i < MAX_GENERATION; $i++){ $new_population = selection($population); $new_population = crossover($new_population); $new_population = mutation($new_population); $population = $new_population; if(termination_condition_met($population)){ break; } } $best_schedule = get_best_schedule($population); function initialize_population(){ // Create initial population // of schedules randomly } function selection($population){ // Select schedules based on their fitness // using roulette wheel or tournament selection } function crossover($population){ // Crossover schedules to generate new ones } function mutation($population){ // Mutate some schedules to introduce variation } function termination_condition_met($population){ // Check if termination condition is met // e.g. reached maximum generation or // found optimal schedule } function get_best_schedule($population){ // Return the schedule with the highest fitness } ?> |
Ini hanya contoh umum dari implementasi algoritma genetika menggunakan PHP. Anda harus menambahkan logika yang spesifik pada setiap fungsi, seperti inisialisasi populasi, seleksi, crossover, mutasi dan kondisi penghentian yang sesuai dengan masalah penjadwalan perkuliahan yang anda hadapi. Selain itu anda juga harus menyiapkan data yang sesuai dengan masalah anda. Saya sarankan anda mempelajari lebih lanjut tentang Algoritma Genetika dan bagaimana menerapkannya dalam masalah penjadwalan sebelum mencoba mengimplementasikannya.
Untuk melakukan segmentasi citra digital menggunakan rumus Manhattan dan Python, Anda dapat menggunakan algoritma k-Medoids Clustering. Algoritma ini merupakan variasi dari algoritma k-Means Clustering yang menggunakan rumus Manhattan untuk menentukan jarak antar titik.
Untuk menggunakan algoritma k-Medoids Clustering, Anda perlu menentukan jumlah cluster yang diinginkan dan menentukan titik-titik yang akan dijadikan acuan atau medoid. Kemudian, setiap titik akan diklasifikasikan ke dalam cluster terdekat berdasarkan jarak terdekat menggunakan rumus Manhattan. Proses ini akan diulang beberapa kali sampai titik-titik terklasifikasi dengan benar.
Berikut ini adalah contoh implementasi algoritma k-Medoids Clustering menggunakan Python:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
from pyclustering.cluster.kmedoids import kmedoids from pyclustering.utils import read_sample from pyclustering.utils.metric import distance_metric from pyclustering.utils.metric import type_metric # Menentukan data yang akan dicluster X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # Menentukan jumlah cluster yang diinginkan kmedoids_instance = kmedoids(X, [2, 3]) # Menentukan metode pengukuran jarak yang akan digunakan (dalam hal ini adalah rumus Manhattan) kmedoids_instance.process.distance_calculator = distance_metric( |
Sebenarnya, rumus Haversine lebih sering digunakan untuk menghitung jarak antara dua titik koordinat geografis, bukan untuk keperluan clustering. Namun, jika Anda tetap ingin menggunakan rumus Haversine untuk keperluan clustering citra digital, Anda dapat menggunakan algoritma k-Means Clustering dengan mengubah fungsi pengukuran jarak yang digunakan.
Untuk menggunakan algoritma k-Means Clustering dengan rumus Haversine, Anda perlu menentukan jumlah cluster yang diinginkan dan menentukan titik-titik yang akan dijadikan acuan atau centroid. Kemudian, setiap titik akan diklasifikasikan ke dalam cluster terdekat berdasarkan jarak terdekat menggunakan rumus Haversine. Proses ini akan diulang beberapa kali sampai titik-titik terklasifikasi dengan benar.
Berikut ini adalah contoh implementasi algoritma k-Means Clustering menggunakan Python dan rumus Haversine:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import math # Fungsi untuk menghitung jarak menggunakan rumus Haversine def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # Jarak rata # Menentukan data yang akan dicluster X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # Menentukan jumlah cluster yang diinginkan kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0) # Melakukan proses clustering dengan menentukan centroid kmeans.fit(X) # Menampilkan hasil clustering print(kmeans.labels_) |
Hasil dari proses clustering di atas adalah: [0 0 0 1 1 1] yang menandakan bahwa titik-titik dengan indeks ke-0, 1, dan 2 termasuk dalam cluster 0, sedangkan titik-titik dengan indeks ke-3, 4, dan 5 termasuk dalam cluster 1.
Sekian contoh implementasi algoritma k-Means Clustering menggunakan Python dan rumus Haversine. Semoga membantu! Jika ada pertanyaan lain yang berkaitan dengan pemrograman atau teknologi lainnya, silakan tanyakan saja, saya akan berusaha menjawab sebaik mungkin.