Fuzzy Logic : Kelebihan dan Kekurangan

Fuzzy Logic (FL) pertama diperkenalkan oleh Lotfi. A. Zadeh. Tidak seperti logika boolean atau logika digital yang hanya bernilai 0 atau 1, logika fuzzy ini bernilai antara 0 dan 1. Fuzzy logic digunakan untuk menangani  fuzziness (kesamaran) dengan cara merepresentasikan nilai yang bersifat linguistik. Misalnya besar, kecil, sedang, pelan, agak cepat, cepat dan sebagainya. Permasalahan yang tidak dapat dilihat sebagai ‘hitam’ atau ‘putih’ seperti ini lebih sering terjadi di dunia nyata. Terdapat hal ‘abu-abu’ yang jika diperhitungkan dapat membua kita menentukan keputusan yang lebih adil.
Secara umum dalam sistem logika fuzzy terdapat empat buah elemen dasar, yaitu:
1.  Berbasis rule, yang berisi aturan-aturan secara linguistik yang bersumber dari pakar (atau data training).
2.  Suatu mekanisme pengambilan keputusan (inference engine), yang memodelkan bagaimana pakar mengambil suatu keputusan dengan menerapkan pengetahuan (knowledge).
3.  Proses fuzzification, yang mengubah nilai crisp ke nilai fuzzy.
4.  Proses defuzzification, yang mengubah nilai fuzzy hasil inference ke nilai crisp.

Kelebihan Fuzzy Logic
Diibandingkan dengan sistem logika lain, fuzzy logic bisa menghasilkan keputusan yang lebih adil dan lebih manusiawi. Fuzzy logic memodelkan perasaan atau intuisi dengan cara merubah nilai crisp menjadi nilai linguistik dengan fuzzification dan kemudian memasukkannya ke dalam rule yang dibuat berdasarkan knowledge.
Kelebihan yang kedua adalah Fuzzy logic cocok digunakan pada sebagian besar permasalahan yang terjadi di dunia nyata. Permasalahan di dunia nyata kebanyakan bukan biner dan bersifat non linier sehingga fuzzy logic cocok digunakan karena menggunakan nilai linguistik yang tidak linier. Fuzzy dapat mengekspresikan konsep yang sulit untuk dirumuskan, seperti misalnya “suhu ruangan yang nyaman”.
Pemakaian fungsi keanggotaan memungkinkan fuzzy logic untuk melakukan observasi obyektif  terhadap nilai-nilai yang bersifat subyektif. Selanjutnya fungsi keanggotaan ini dapat dikombinasikan untuk membuat pengungkapan konsep yang lebih jelas.

Kekurangan Fuzzy Logic
Selain kelebihan yang telah dijelaskan di atas, ternyata Fuzzy Logic juga memiliki kekurangan. Dalam mendesain fuzzy logic, sering ditemukan kesulitan dalam menentukan preferensi atau parameter agar output yang dihasilkan akurat, yaitu :
1.    Model Mamdani atau Sugeno atau model lain?
Penentuan model inference harus tepat, Mamdani biasanya cocok untuk masalah intuitive sedangkan sugeno untuk permasalahan yang menangani control
2.    Jumlah Nilai Linguistik untuk setiap variabel?
Kita harus merubah nilai crisp menjadi nilai linguisik. Jumlah dari nilai linguistik yang digunakan harus sesuai dengan permasalahan yang akan kita selesaikan.
3.    Batas-batas Nilai Linguistik?
Batas-batas nilai linguistik akan sangat berpengaruh pada akurasi fuzzy logic.
4.    Fungsi Keanggotaan: Segitiga, trapesium, phi, …?
5.    Fuzzy rule yang tepat?
Parameter-parameter di atas lah yang membentuk  knowledge. Knowledge tersebut bisa berasal dari pengetahuan pakar maupun data training. Pemilihan data training pun bisa menjadi kesulitan tersendiri, sebab data yang digunakan harus merepresentasikan data yang sebenarnya. Pemilihan data training akan sangat menentukan knowledge dan akurasi fuzzy logic yang dihasilkan. Pada intinya akurasi fuzzy logic tergantung dari pakar atau data training.

Referensi
1.    Suyanto. 2007. Artificial Intelligence: Searching, Reasoning, Planning and Learning. Informatika, Bandung Indonesia
2.    Nugroho, Anto Satriyo. 2003. Pengantar Softcomputing. Modul Kuliah Umum IlmuKomputer.Com. http://asnugroho.net/papers/ikcsc.pdf
3.    http://wangready.wordpress.com/2011/05/03/fuzzy-logic/
4.    http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&view=article&id=506:fuzzy-system&catid=20:informatika&Itemid=14

Pengalaman Kerja Praktek di PT. Industri Telekomunikasi Indonesia (PT. INTI)

Apabila anda merupakan seorang warga kota Bandung pasti sudah tidak asing lagi dengan PT. INTI. Perusahaan yang memiliki kantor pusat di Jalan Moh Toha 77 Bandung ini merupakan salah satu perusahaan yang menjadi ciri kota Bandung. Dengan gedung utama yang tinggi disertai logo INTI yang besar membuatnya mudah dikenal oleh warga Bandung dan menjadi salah satu landmark.

Perusahaan yang memiliki hampir 700 orang karyawan ini sudah berdiri sejak sekitar 35 tahun yang lalu. Saat ini PT. INTI telah merubah orientasi bisnis dari yang semula berbasis manufaktur sekarang menjadi perusahaan yang menyediakan solusi kesisteman dalam bidang infokom serta integrasi teknologi. Salah satu contoh bisnis PT. INTI diantaranya menangani solusi dan layanan jaringan tetap dan seluler.

Dari tahun ke tahun PT. INTI tidak pernah absen menerima siswa atau mahasiswa yang akan melaksanakan KP dan PKL. Di perusahaan ini terdapat bagian diklat yang khusus menangani KP dan PKL. Pada saat melamar KP ke bagian diklat kami  dilayani dengan sangat baik. Sudah terdapat sistem khusus yang mencatat para peserta KP dan pembimbing lapangan yang masih tersedia. Setelah bertemu dengan Kepala Diklat, Bapak Kasnanta, lamaran KP kami langsung disetujui dan dipertemukan dengan Pak Iwan Mohamad Ridwan, Kepala Urusan SISFO Divisi MSDM, sebagai pembimbing lapangan kami.

Pada kerja praktek ini saya bekerja sebagai satu tim bersama rekan saya Saiful Saputra. Di divisi MSDM pak Iwan memberikan tugas untuk membuat aplikasi web untuk permohonan dokumen. Proses bisnis permohonan dkumen sebenarnya sudah berjalan secara manual. Kami diminta untuk mendesain sistem yang tepat agar proses bisnis ini menjadi lebih mudah dan efisien.

Pada pertengahan KP, setelah presentasi progres report, aplikasi kami dirasa sudah cukup. Untuk mengisi sisa waktu KP pak Iwan menawarkan untuk membantu pembuatan aplikasi mobile di Divisi RICE. Kami pun setuju dan dipertemukan dengan Bapak Gerhard Simanjuntak, Manajer RICE. Disini kami diminta untuk menambahkan fitur pemutar suara pada Aplikasi Doa Sehari-Hari berbasis J2ME bersama pak Sapto.

Masalah yang dihadapi
Permasalahan yang pertama dihadapi pada pelaksanaan KP di Divisi MSDM PT. INTI adalah tidak ada seat kosong yang tersedia, hanya ada meja rapat di ruangan tersebut. Selain itu, sistem keamanan jaringan di PT. INTI tidak membolehkan akses internet dari komputer atau laptop yang tidak terdaftar. Hal ini cukup menjadi masalah karena kami membutuhkan akses internet untuk mencari referensi. Sebenarnya peraturan kerja praktek di PT. INTI adalah kita wajib hadir pada hari kerja dari pukul 07.00 sampai pukul 12.00. Namun, setelah berdiskusi dengan pak Iwan akhirnya kita dipersilahkan untuk mengerjakan aplikasi dirumah dan hanya perlu hadir 2 kali seminggu untuk laporan progres dan diskusi. Kendalanya adalah kita tidak bisa sewaktu-waktu meminta bimbingan jika terdapat masalah atau pertanyaan.

Kendala teknis yang dihadapi sudah pasti ada. Yang pertama, kami tidak familiar dengan framework CodeIgniter sehingga kita harus benar-benar belajar dari awal. Kendala kedua adalah kita tidak boleh mengakses database karyawan milik PT. INTI, padahal aplikasi kami sangat berhubungan dengan database.
Setelah pelaksanaan KP di divisi MSDM, kami kemudian berpindah ke divisi RICE. Suasana di RICE jauh berbeda dengan MSDM. Sebelumnya kami terbiasa bekerja dengan pak Iwan yang ramah dan banyak mengajari kami. Sedangkan di RICE, jadwal pembimbing disini, pak Sapto, tidak menentu dan kadang sulit untuk ditemui dan berkomunikasi. Seringkali kami harus menunggu untuk waktu yang lama. Disini kami benar-benar bekerja sendiri dan hanya mempresentasikan progres saja.

Kami disini mengerjakan aplikasi berbasis J2ME yaitu aplikasi Doa Sehari-Hari.Meskipun kami sudah terbiasa dengan Java Standard Edition, tapi untuk mengerjakan aplikasi J2ME adalah pengalaman kami yang pertama. Lai-lagi kami harus mempelajari J2ME dari nol dan tentunya harus memahaminya dengan cepat karena terbatasnya waktu kerja praktek. Selain itu, aplikasi yang akan kami lanjutkan ternyata tidak memiliki dokumentasi yang lengkap sehingga kami harus mempelajari hanya dari baris-baris kodenya saja.

Penyelesaian Masalah
Mengenai tidak adanya seat kosong serta kesulitan akses internet, untungnya pak Iwan mengerti akan hal ini. Beliau memperbolehkan kami mengerjakan aplikasi ini di kos dengan syarat tetap hadir 2 kali seminggu untuk melakukan laporan, presesntasi, maupun diskusi.

Kurangnya waktu dikantor ini kami atasi dengan benar-benar memanfaatkan waktu pertemuan dengan pak Iwan. Untungnya pak iwan seorang yang friendly dan mudah akrab dengan kami. Beliau terlihat sangat antusias bila kami datang untuk berdiskusi maupun laporan, bahkan betah diskusi berlama-lama dari pagi hari hingga menjelang istirahat siang. Seringkali beliau memberikan motivasi dan cerita-cerita yang membuat kami bersemangat dan membuat KP di MSDM menjadi sangat menyenangkan.

Karena kami belum familiar dengan framework CodeIgniter, kami mengatasinya dengan meminjam buku dan CD CodeIgniter dari teman. Kami juga mencari referensi dan video tutorial dari Internet. Kami tidak punya waktu lama untuk belajar sehingga kami belajar sambil langsung mengerjakan aplikasinya. Sedangkan mengenai kendala akses databse, pak Iwan mengatakan bahwa kami cukup membuat database dummy sendiri untuk mengembangkan aplikasi ini. Selanjutnya beliau sendiri yang akan mencoba mengintegrasikannya dengan database perusahaan.

Setelah berpindah ke RICE, kendala pertama dalah pertemuan dan komunikasi dengan pembimbing disini, pak Sapto. Kehadiran dan waktu beliau di kantor yang tidak menentu cukup menyulitkan kita. Untuk mengatasi hal ini kami mencoba meminta nomor kontaknya dan menghubungi beliau sebelum pertemuan untuk membuat janji. Namun, seringkali kita tetap harus menunggu cukup lama.

Pada tahap awal pengembangan aplikasi doa sehari-hari, karena kami belum terbiasa dengan J2ME, pak sapto memberikan waktu untuk mempelajari J2ME dan versi awal dari aplikasi yang akan kita kembangkan tersebut. Untuk belajar J2ME kami juga meminjam buku dan meminta bimbingan kepada teman kami yang kebetulan juga mengerjakan aplikasi J2ME dan sudah lebih dulu mulai.

Melaksanakan KP di 2 divisi yang berbeda ini membuat kita menjumpai karakter orang yang berbeda-beda dan dituntut untuk tetap bisa menjalani komunikasi dengan baik.

Penutup
Banyak hal yang saya dapatkan dari pelaksanaan kerja praktek di PT. INTI yang bisa saya jadikan bekal dan pelajaran, di antaranya :
1.    Saya mulai belajar menghadapi banyak karakter orang yang berbeda-beda. Melaksanakan KP di 2 divisi yang berbeda ini membuat kami menjumpai berbagai tipe orang dan dituntut untuk tetap bisa menjalani komunikasi dengan baik.
2.    Saya belajar bagaimana bekerja sama dalam tim dengan baik. Dengan keterbatasan waktu dan kemampuan kami, kami belajar bagaimana membagi tugas dan memanajemen waktu dengan tepat untuk belajar sambil bekerja sehingga tugas kami selesai dengan baik dan tepat waktu.
3.    Saya belajar untuk bekerja dibawah tekanan dan tuntutan untuk tepat waktu dan tidak asal-asalan. Pada pengerjaan aplikasi Doa Sehari-Hari misalnya, aplikasi ini rencananya akan di-bundle di HP produksi PT. INTI sehingga aplikasi ini harus benar-benar berjalan dengan baik. Seringkali pak Sapto merasa aplikasi kami masih kurang sehingga kami harus bersabar dan terus memperbaikinya.
4.    Ilmu apapun selama kita mau belajar pasti kita bisa memahaminya meskipun dalam waktu yang singkat. Kami membuktikannya bahwa meskipun kami tidak bisa menggunakan CodeIgniter maupun J2ME tapi pada akhirnya kita bisa mengerjakan tugas-tugas tersebut karena kami dituntut belajar.

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF QUICK SORT

Abstrak

Dalam penanganan kasus sorting terdapat bermacam-macam tipe algoritma, baik itu secara rekursif maupun non-rekursif. Salah satu algoritma sorting yang dianggap paling mangkus adalah algoritma Quick Sort yang merupakan algoritma rekursif. Quick Sort adalah algoritma yang terkenal cepat dalam proses sorting suatu data dibandingkan dengan algoritma yang lain sehingga algoritma ini disebut ‘Quick’ sort. Pada makalah ini, penulis mencoba membahas tentang algoritma Quick Sort tersebut. Pembahasan makalah ini berupa analisis dari kompleksitas waktu algoritma Quick Sort, baik itu kondisi Best case maupun worst case. Data-data dalam makalah ini penulis peroleh dari berbagai sumber yang berkaitan. Selain dari diktat dan slide mata kuliah Desain Analisis Algoritma pada Jurusan Teknik Informatika IT Telkom tahun ajaran 2009/2010, penulis juga mengambil referensi dari berbagai sumber di Internet.

Kata kunci: Sorting, algoritma, Quick Sort, rekursif 

Untuk lebih lengkapnya silahkan download makalah versi PDF saya di link di bawah ini

DOWNLOAD : Makalah Analisa Algoritma Quick Sort Rekursif - Febri Puguh Permana

Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP)

Algoritma Knuth-Morris-Pratt dikembangkan secara terpisah oleh Donald E. Knuth pada tahun 1967 dan James H. Morris bersama Vaughan R. Pratt pada tahun 1966, namun keduanya mempublikasikannya secara bersamaan pada tahun 1977.

Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) merupakan algoritma yang digunakan untuk melakukan proses pencocokan string. Algoritma ini merupakan jenis Exact String Matching Algorithm yang merupakan pencocokan string secara tepat dengan susunan karakter dalam string yang dicocokkan memiliki jumlah maupun urutan karakter dalam string yang sama.

Contoh : kata ‘algoritma’ akan menunjukkan kecocokan hanya dengan kata ‘algoritma’. Pada algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP), kita simpan informasi yang digunakan untuk melakukan pergeseran lebih jauh, tidak hanya satu karakter seperti algoritma Brute Force. Algoritma ini melakukan pencocokan dari kiri ke kanan.

Terdapat beberapa definisi pada algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) :

1.       Misalkan A adalah alfabet dan x = x1x2…xk adalah string yang panjangnya k yang dibentuk dari karakterkarakter di dalam alfabet A.

• Awalan (prefix) dari x adalah upa-string (substring) u dengan u = x1x2…xk – 1 , k ϵ {1, 2, …, k –1}dengan kata lain, x diawali dengan u.

• Akhiran (suffix) dari x adalah upa-string (substring) u dengan u = xk – b xk – b + 1 …xk , k ϵ {1, 2, …, k– 1}dengan kata lain, x di akhiri dengan v

• Pinggiran (border) dari x adalah upa-string r sedemikian sehingga r = x1x2…xk – 1 dan u=xk–bxk – b + 1 …xk , k ϵ {1, 2, …, k –1}, dengan kata lain, pinggiran dari x adalah upa-string yang keduanya awalan dan juga akhiran sebenarnya dari x.

2.       Fungsi Pinggiran b(j) didefinisikan sebagai ukuran awalan terpanjang dari P yang merupakan akhiran dari P[1..j].

pseudo code : (KLIK UNTUK MEMPERBESAR)

Alogoritma Boyer-Moore

Algoritma Boyer-Moore adalah salah satu algoritma pencarian string, dipublikasikan oleh Robert S. Boyer, dan J. Strother Moore pada tahun 1977. Algoritma ini dianggap sebagai algoritma yang paling efisien pada aplikasi umum.Tidak seperti algoritma pencarian string yang ditemukan sebelumnya, algoritma Boyer-Moore mulai mencocokkan karakter dari sebelah kanan pattern. Ide dibalik algoritma ini adalah bahwa dengan memulai pencocokkan karakter dari kanan, dan bukan dari kiri, maka akan lebih banyak informasi yang didapat. (Wikipedia)

Algoritma Boyer-Moore melakukan pencocokan karakter dimulai dari kanan ke kiri. Karakter paling kanan pada pola merupakan karakter pertama yang akan dicocokkan dengan teks. Algoritma ini mempunyai dua fase, yaitu fase preprocessing dan fase pencarian. Pada fase preprocessing terdapat dua buah fungsi untuk menggeser pola ke arah kanan. Kedua fungsi ini disebut good-suffix-shift dan bad-character-shift. Fungsi good-suffix-shift disimpan ke dalam sebuah tabel bmGs berukuran m+1. Sedangkan fungsi bad-character-shift disimpan ke dalam sebuah tabel bmBc yang berukuran n. 

Berikut adalah Algoritmanya : (KLIK UNTUK MEMPERBESAR)

Sekilas tentang Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)

Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN), atau juga disebut Simulated Neural Network (SNN), atau umumnya hanya disebut Neural Network (NN), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif yang dapat merubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. (Sumber : http://id.wikipedia.org/wiki/Jaringan_saraf_tiruan)

Jaringan saraf tiruan diperkenalkan secara sederhana pada tahun 1943 oleh McCulloch dan Pitts. Pada saat itu McCulloch dan Pitts melalui beberapa komputasi menggunakan neuron-neuron sederhana dapat mengubahnya menjadi sebuah sistem baru (disebut sistem neural) yang mempunya kemampuan komputasi yang lebih baik. Selain itu McCulloch dan Pitts juga mengusulkan pemberian bobot dalam jaringan yang dapat diatur untuk melakukan fungsi logika sederhana. Beliau-beliau ini menggunakan semacam fungsi aktivasi threshold.

Pada tahun 1958, Rosenblatt beserta Minsky dan Papert mulai mengembangkan model jaringan yang disebut dengan perceptron. Dalam model ini mereka mencoba untuk mengoptimalkan hasil iterasinya. Kemudian pada tahun 1960 Widrow dan Hoff mengembangkan model perceptron ini dengan memperkenalkan aturan pelatihan jaringan yang disebut aturan delta (sering juga disebut kuadrat rata-rata terkecil). Aturan tersebut akan mengubah bobot perceptron apabila keluaran yang dihasilkan tidak lagi sesuai dengan target yang telah ditetapkan. Hal inilah yang menyebabkan komputer dapat “belajar” dengan sendirinya. Kecepatan belajar dapat diatur dengan menggunakan parameter tertentu.

Perkembangan selanjutnya dibuat oleh Rumelhart (1986) dengan mencoba mengembangkan sistem layar tunggal (single layer) pada perceptron menjadi sistem layar jamak (multilayers), yang kemudian disebut dengan sistem backpropagation. Setelah itu, muncul beberapa model jaringan saraf tiruan lain yang dikembangkan oleh Kohonen (1972), Hopfield (1982), dan lain-lain.

Sistem jaringan saraf tiruan merupakan analogi yang berkaitan erat dengan proses berpikir dalam otak manusia. Sesungguhnya jaringan saraf tiruan merupakan pembentukan generalisasi model matematika dengan menggunakan beberapa asumsi, diantaranya:

·        - Sistem proses informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron).

·         -Sinyal yang dikirimkan di antara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung (sinapsis).

·        - Penghubung antarneuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal.

·         Untuk menentukan output (target), setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi (biasanya bukan merupakan fungsi linear) yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima. Besarnya output akan dibandingkan (learning process) dengan suatu batas ambang (threshold).

Dengan demikian, dari asumsi-asumsi tersebut jaringan saraf tiruan ditentukan oleh 3 hal yang paling mendasar:

1.      Pola hubungan antarneuron (arsitektur jaringan),

2.      Metode untuk menentukan bobot penghubung (learning atau training method), dan

3.      Fungsi aktivasi.

Hingga saat ini jaringan saraf tiruan telah memiliki beberapa aplikasi yang banyak digunakan dalam kehidupan manusia. Aplikasi yang sering digunakan antara lain:

·         Pengenalan pola (pattern recognition)

      Jaringan saraf tiruan dapat dipakai untuk mengenali beberapa pola seperti huruf, angka, suara, bahkan tanda tangan. Hal ini sangat mirip dengan otak manusia yang mampu mengenali seseorang, tentu saja yang pernah berkenalan dengan kita.

·         Pengolahan sinyal (signal processing)

      Jaringan saraf tiruan (terutama model ADALINE (adaptive linear newton)) dapat digunakan untuk menekan derau (noise) dalam saluran telepon.

·         Peramalan (forecasting)

      Jaringan saraf tiruan juga dapat dipakai untuk meramalkan apa yang terjadi di masa depan berdasarkan pola yang terbentuk di masa lampau. Hal ini dapat dilakukan karena kemampuan jaringan saraf tiruan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah ada sebelumnya.

Aplikasi E-Learning untuk orang buta??

Setiap orang butuh belajar. Banyak cara ang bisa kita lakukan untuk belajar, salah satunya dengan e-learning. Bagi orang normal, e-learning bisa berbentuk visual, audio atau gabungan keduanya yang tentunya sangat mudah digunakan. Namun bagaimana apabila user adalah seorang tuna netra? Bagaimanakah e-learning yang bisa digunakan oleh tuna  netra?

Aplikasi e-learning untuk tuna netra tentunya berbeda dengan orang normal. Kita tidak mungkin menggunakan tampilan visual. Kita harus memanfaatkan kemampuan lain yang dimiliki tuna netra yaitu pendengaran dan perabaan. Kita merubah sesuatu yang bisa dilihat agar bisa didengar atu diraba dan dimengerti oleh user.

Salah satunya yaitu dengan memasukkan software untuk membaca teks atau text-to-speech. Setiap informasi tertulis akan dilisankan sehingga dapat didengar oleh user. Atau jika mungkin bisa dibuat software dan hardware untuk mengubah teks di komputer menjadi huruf braille.

Uuntuk input atau perintah dalam aplikasi kita gunakan kebalikannya, kita menggunakan speech recognition untuk memudahkan user menginput. Alternatif lain adalah di dalam menu menunya kita bisa meniru konsep ‘mesin penanya otomatis’ (saya tidak tau namanya, seperti saat kita menelpon 388 pada indosat dan menggunakan tombol angka untuk menjawab mesin penanya,misal “tekan 1 untuk bahasa indonesia..”  :p) dalam telpon layanan operator seluler. Jadi kita memerlukan beberapa tombol yang mudah diingat dan digunakan user tanpa melihat, bisa berbentuk seperti huruf braille yang bisa diraba.

Dengan aplikasi seperti ini  sangat mungkin bagi tuna netra untuk menikmati e-learning seperti orang normal.

OSI reference model, Apaan ya??

OSI adalah singkatan dari Open Systems Interconnection. OSI Reference model adalah sebuah model arsitektural jaringan yang dikembangkan oleh badan International Organization for Standardization (ISO) di Eropa pada tahun 1977. Model ini disebut juga dengan model “Model tujuh lapis OSI” (OSI seven layer model).

Sebelum munculnya model referensi OSI, sistem jaringan komputer sangat tergantung kepada pemasok (vendor). OSI berupaya membentuk standar umum jaringan komputer untuk menunjang interoperatibilitas antar pemasok yang berbeda. Dalam suatu jaringan yang besar biasanya terdapat banyak protokol jaringan yang berbeda. Tidak adanya suatu protokol yang sama, membuat banyak perangkat tidak bisa saling berkomunikasi.

OSI Reference Model pun dilihat sebagai sebuah model ideal dari koneksi logis yang harus terjadi agar komunikasi data dalam jaringan dapat berlangsung. Beberapa protokol yang digunakan dalam dunia nyata, semacam TCP/IP, DECnet dan IBM Systems Network Architecture (SNA) memetakan tumpukan protokol (protocol stack) mereka ke OSI Reference Model. OSI Reference Model pun digunakan sebagai titik awal untuk mempelajari bagaimana beberapa protokol jaringan di dalam sebuah kumpulan protokol dapat berfungsi dan berinteraksi.

OSI Reference Model memiliki tujuh layer, yaitu :

1. Layer fisik : Berfungsi untuk mendefinisikan media transmisi jaringan, metode pensinyalan, sinkronisasi bit, arsitektur jaringan seperti halnya topologi jaringan dan pengabelan.
2. Data-link layer : Befungsi untuk menentukan bagaimana bit-bit data dikelompokkan menjadi format yang disebut sebagai frame.
3. Layer network : Berfungsi untuk mendefinisikan alamat-alamat IP, membuat header untuk paket-paket, dan kemudian melakukan routing melalui internetworking dengan menggunakan router dan switch layer-3.
4. Layer Transport : Berfungsi untuk memecah data ke dalam paket-paket data serta memberikan nomor urut ke paket-paket tersebut sehingga dapat disusun kembali pada sisi tujuan setelah diterima.
5. Session Layer : Berfungsi untuk mendefinisikan bagaimana koneksi dapat dibuat, dipelihara, atau dihancurkan. Selain itu, di level ini juga dilakukan resolusi nama.
6. Presentation layer : Berfungsi untuk mentranslasikan data yang hendak ditransmisikan oleh aplikasi ke dalam format yang dapat ditransmisikan melalui jaringan.
7. Application layer : Berfungsi sebagai antarmuka dengan aplikasi dengan fungsionalitas jaringan, mengatur bagaimana aplikasi dapat mengakses jaringan, dan kemudian membuat pesan-pesan kesalahan. Protokol yang berada dalam lapisan ini adalah HTTP, FTP, SMTP, dan NFS.

(sumber : http://id.wikipedia.org/wiki/Model_OSI)

WYSIWYG ,apa ya??

WYSIWYG adalah  singkatan dari What You See Is What You Get, dalam bahasa Indonesia artinya adalah apa yang kamu lihat adalah apa yang kamu dapatkan. WYSWYG digunakan dalam komputasi untuk mendeskripsikan sebuah sistem dimana konten yang ditampilkan saat editing sangat mirip dengan hasil keluaran.
WYSIWYG mengimplimentasikan sebuah user interface yang memungkinkan pengguna untuk melihat sesuatu yang mirip dengan hasil akhir pada saat sebuah dokumen sedang dibuat. Maksudnya adalah apapun yang dibuat dan ditampilkan dalam komputer sama dengan apa yang dikeluarkan, contohnya saat kita menge-print dokumen.

Network: Dahulu dan Sekarang

Seperti yang telah disebutkan pada postingan sebelumnya, Network pada dasarnya adalah sekumpulan komputer dan perangkat lain seperti handphone, printer, dsb yang dihubungkan atau dikomunikasikan satu sama lain dengan koneksi tertentu untuk mencapai suatu tujuan yang sama. Bagaimana perkembangan network di dunia?

Dari tahun ke tahun network terus berkembang baik dari fungsinya yang semakin luas maupun dari peripheral/peralatan yang digunakannya. Pada awal kemunculannya, Network hanya menghubungkan sejumlah komputer dan hanya dimiliki oleh perusahaan besar dan instansi tertentu. Koneksinya masih menggunakan kabel konvensional. Network juga hanya dimanfaatkan sebatas sebagai e-mail atau mengakses database perusahaan. Kecepatan koneksi network jaman dulu juga masih lambat.

Di jaman sekarang, dimana kebutuhan networking semakin besar akibat meluasnya aplikasi/fungsi network itu sendiri mendorong teknologi untuk menciptakan suatu network yang semakin canggih dan mudah digunakan. Akibat berkembangnya internet, kini masyarakat membutuhkan suatu network dengan koneksi super cepat. Selain itu, Network yang mobile dan wireless juga menjadi kebutuhan di masa sekarang. Saat ini berbagai teknologi mulai dikenalkan, diantaranya WLAN, 3G, HSDPA,Wimax, dsb yang memungkinkan kita untuk mengakses network dimana saja dengan kecepatan tinggi. Selain itu, semakin banyaknya komputer yang terhubung ke internet juga mendorong diciptakannya IPv6 untuk memenuhi kebutuhan alamat IP.

Pada intinya perubahan fungsi network dari hanya sekedar jaringan beberapa komputer menjadi suatu Network yang lebih luas fungsinya saat ini, terutama internet, telah mendorong perkembangan teknologi networking hingga secanggih saat ini. Network telah mulai berubah fungsi atau bertambah fungsinya jika dibandingkan dengan jaman dahulu. Jadi perbedaan Network jaman dahulu dan sekarang terutama adalah pada fungsinya.

Algoritma operasi matriks

program hitung_matriks

kamus

type Mat1= array [1..3,1..3] of integer
type Mat2= array [1..3,1..3] of integer
M1: Mat1
M2: Mat2
i,j: integer

procedure input1 (isi1: Mat1)
kamus
algoritma
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
input(isi1[i,j])

procedure input2 (isi2: Mat2)
kamus
algoritma
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
input(isi2[i,j])

procedure output1 (isi1: Mat1)
kamus
algoritma
output(‘Matriks 1 = ‘)
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
output(isi1[i,j],’ ‘)

procedure output2 (isi2: Mat2)
kamus
algoritma
output(‘Matriks 1 = ‘)
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
output(isi2[i,j],’ ‘)

procedure tambah(isi1: Mat1 isi2: Mat2)
kamus
algoritma
output(‘Hasil penjumlahan matriks tersebut= ‘)
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
output(isi1[i,j] + isi2[i,j],’ ‘)

procedure kurang(isi1: Mat1 isi2: Mat2)
kamus
algoritma
output(‘Hasil pengurangan matriks tersebut= ‘)
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
output(isi1[i,j] – isi2[i,j],’ ‘)

procedure kali(isi1: Mat1 isi2: Mat2)
kamus
algoritma
output(‘Hasil perkalian matriks tersebut= ‘)
i traversal [1..3]
j traversal [1..3]
if (i=1) and (j=1) then
output(isi1[1,1]*isi2[1,1] + isi1[1,2]*isi2[2,1] + isi1[1,3]*isi2[3,1],’ ‘)

else if (i=1) and (j=2) then
output(isi1[1,1]*isi2[1,2] + isi1[1,2]*isi2[2,2] + isi1[1,3]*isi2[3,2],’ ‘)

else if (i=1) and (j=3) then
output(isi1[1,1]*isi2[1,3] + isi1[1,2]*isi2[2,3] + isi1[1,3]*isi2[3,3],’ ‘)

else if (i=2) and (j=1) then
output(isi1[2,1]*isi2[1,1] + isi1[2,2]*isi2[2,1] + isi1[2,3]*isi2[3,1],’ ‘)

else if (i=2) and (j=2) then
output(isi1[2,1]*isi2[1,2] + isi1[2,2]*isi2[2,2] + isi1[2,3]*isi2[3,2],’ ‘)

else if (i=2) and (j=3) then
output(isi1[2,1]*isi2[1,3] + isi1[2,2]*isi2[2,3] + isi1[2,3]*isi2[3,3],’ ‘)

else if (i=3) and (j=1) then
output(isi1[3,1]*isi2[1,1] + isi1[3,2]*isi2[2,1] + isi1[3,3]*isi2[3,1],’ ‘)

else if (i=3) and (j=2) then
output(isi1[3,1]*isi2[1,2] + isi1[3,2]*isi2[2,2] + isi1[3,3]*isi2[3,2],’ ‘)

else if (i=3) and (j=3) then
output(isi1[3,1]*isi2[1,3] + isi1[3,2]*isi2[2,3] + isi1[3,3]*isi2[3,3],’ ‘)

algoritma
input1(M1)
input2(M2)
output1(M1)
output2(M2)
tambah(M1,M2)
kurang(M1,M2)
kali(M1,M2)