Naration Script of Death Note

Ryuk, a God of Death look upon a mortal world as he thinks how boring the God Realm is. Thus, he dropped a Death Note. Death Note is a property every single God of Death has that could kill every mortal just by writing their name on it while thinking about them. The Death Note then find a way to mortal world as Ryuk anticipating that he would get the entertainment that he seeks by doing that.

Light Yagami is a very genius high school student who is working hard to achieve his dream as police officer as he looks up to his father who is the head officer of police department. Thus, he has this an extreme way with his sense of justice as he thinks the world is rotten with criminality that happens every single day.

Light Yagami then discover Death Note by chance, when he found it he thinks of killing every single criminal to fill this world with only kind people. He thinks what he is doing is a right thing to do as he thinks of himself as the embodiment of justice. The world then knows about this phenomenon where criminal getting killed every single day and refers the culprit as Kira.

The criminal in fear of getting killed while the others worship Kira as the god of justice. But there is an opposite of every single thing in the world. L is the number one detective in the world that sees what Kira’s doing is wrong: “No, what you’re doing is wrong. It’s not a justice, and you’re just a murderer. For I am will bring the justice upon you for I am the justice!”

Light and L, the two sides of opposite sides then fight each other to reveal the identity the others. For they have their own way of justice. Thus, Ryuk got what he seeks as he sees the fight with a big smile on his face.

Ikhzarul Muhammad · deathnote

Active Voice:

Thus, he dropped a Death Note

Passive Voice: 

Thus, Death Note was dropped by him

Active and Passive Voice (Including Video with Indonesian and English Explanation)

What's Active Voice?
When the subject of a sentence performs the verb’s action, we say that the sentence is in the active voice. Sentences in the active voice have a strong, direct, and clear tone.  It follows a clear subject + verb + object construct that's easy to read.
Examples:
She buys milk
I ran to the hill yesterday

What's Passive Voice?
A sentence is in the passive voice, on the other hand, when the subject is acted on by the verb. The passive voice is always constructed with a conjugated form of to be plus the verb’s past participle. Doing this usually generates a preposition as well. That sounds much more complicated than it is—passive voice is actually quite easy to detect.
Example:
Active Voice : She buys milk
Passive Voice : Milk is bought by her

Remember, not every active voice can be changed into passive voice.
Only Active voice with Transitive verb, not Intransitive verb.

Transitive Verb
Verb that needs object.
like: buy, eat, drink, make
Example:
_I_    _buy_    _meat_
  S         V           O

Intransitive Verb
Verb that doesn’t need object.
like: go, come, sleep, run
Example :
_I_    _go to_    _school_
  S          V             Adv

Tenses in Passive Voice
1. Simple Present Tense
S + to be ( is, am, are) + V3
Active : He plays a game
Passive : A game is played (by him)

2. Present Continuous Tense
S + to be ( is, am, are) + being + V3
Active : He is playing a game
Passive : A game is being played (by him)

3. Present Perfect Tense
S + has/have + been + V3
Active : He has played a game
Passive : A game has been played (by him)

4. Simple Past Tense
S + to be ( was, were) + V3
Active : He played a game
Passive : A game was played (by him)

5. Past Continuous Tense
S + to be ( was, were) + being + V3
Active : He was playing a game
Passive : A game was being played (by him)

6. Past Perfect Tense
S + had + been + V3
Active : He had played a game
Passive : A game had been played (by him)

7. Simple Future Tense
S + will + be + V3
Active : He will play a game
Passive : A game will be played (by him)

8. Future Continuous Tense
S + will + be + being + V3
Active : He will be playing a game
Passive : A game will be being played (by him)

9. Future Perfect Tense
S + will have + been + V3
Active : He will have played a game
Passive : A game will have been played (by him)

Why using active voice?
Using the active voice conveys a strong, clear tone. The sentences with active voice are shorter and more direct.
Why using passive voice?
The subject ( the one doing the acts ) is not that important, and when we want to focus attention on the person or thing affected by the action.

Sumber:
https://www.grammarly.com/blog/active-vs-passive-voice/
https://www.englishpage.com/verbpage/activepassive.html

Adjectives and Adverbs (With Poster)

Adjectives and Adverbs Poster

What's Adjectives?

Adjectives are one of the four major word classes, along with nouns, verbs and adverbs. Examples of adjectives are: big, small, blue, old, rich and nice. They give us more information about people, animals or things represented by nouns and pronouns. Adjectives fall into two categories: descriptive and limiting.

Descriptive adjectives are those which describe the colour, size, or quality of a person or a thing while limiting adjectives place restrictions on the words they modify (quantity, distance, possession, etc.)

Examples of adjectives:

·       The dress is expensive

That bag is different from the rest of the bags

His phone is similar to mine

I am disappointed of you

That man is very cruel

I am hungry

What's Adverbs?

A word or phrase that modifies or qualifies an adjective, verb, or other adverb or a word group, expressing a relation of place, time, circumstance, manner, cause, degree, etc. (e.g., gently, quite, then, there ). Adverbs modify verbs, adjectives, or other adverbs. Many descriptive adjectives can be changed to adverbs by adding –ly to the adjective base.

Adjectives	Adverbs
Loud	Loudly
Elegant	Elegantly
Slow	Slowly
Terrible	Terribly

Examples of adverbs:

He talks loudly

She walks slowly

I smell terribly because i have a cold

Adjectives With Linking Verbs

A special category of verbs connects or links the subject with the subject complement. Unlike most verbs, these do not show action. They must be modified by adjectives, not adverbs.

Verbs that can be linked to adjectives are:

Be, Become, Remain, Stay, Appear, Seem, Sound, Feel, Look, Smell, Taste

Example:

Utie feels bad for mocking Iyan

Louis becomes tired after running for 1 hour

Julia looks beautiful in that dress

They were sorry for cancelling the concert

The pizza tastes good

Jimmy looks at his dog happily

Download original size poster HERE

Sumber:

Pyle, Michael A & Page, Mary Ellen Munoz. 1995. Cliffs TOEFL Preparation Guide Test of English as a Foreign Language. Series Editor Jerry Bobrow, Ph D.

McCharty, Chris. 2012. Adjective or Adverb. https://www.ecenglish.com/learnenglish/lessons/adjective-or-adverb. Diakses tanggal 3 April 2020.

Anonim. Adjectives and Adverbs. https://www.grammarbook.com/grammar/adjAdv.asp. Diakses tanggal 3 April 2020.

Summary "Information Technology Control and Audit Second Edition - Chapter 11 : Risiko Aplikasi dan Kontrol"

Pada buku berjudul “Information Technology Control and Audit Second Edition”, Chapter 11 yang berisi tentang “Risiko Aplikasi dan Kontrol”, di dalamnya menceritakan bahwa aplikasi berbasis komputer dengan fungsi otomatis dapat membantu proses bisnis dengan efisien. Aplikasi juga memiliki risiko terhadap organisasi yang berupa biaya yang mahal, kemungkinan kehilangan data, kerahasiaan yang lemah, ketersediaan yang terbatas, dan kinerja yang kurang.

Pada bagian pertama bab ini menjelaskan tentang risiko aplikasi. Risiko pada sistem berbasis komputer meliputi risiko yang timbul saat memproses manual, yaitu kesalahan individual. Tedapat juga risiko pada sistem dengan proses yang berjalan otomatis. Berdasarkan risiko yang terdapat pada sistem, sistem informasi profesional butuh mempertimbangkan level dari risiko terhadap aplikasi dan menetapkan kontrol untuk pencegahan. Risiko yang timbul pada aplikasi meliputi: keamanan yang lemah, pihak yang tidak berwenang mengakses data, pihak yang tidak berwenang melakukan remot akses, informasi tidak akurat, kesalahan dalam memasukan data, penyalahgunaan bagi pihak yang berwenang, proses yang tidak selesai, transaksi yang duplikat, proses yang tidak tepat waktu, sistem komunikasi yang gagal, pelatihan yang tidak memadai, bantuan yang tidak memadai, serta tidak adanya dokumentasi.

Pada bagian kedua bab ini menjelaskan tentang Risiko Aplikasi Komputerisasi Pengguna Langsung. Komputerisasi pengguna langsung menghasilkan perluasan ruang lingkup dari audit di luar ruang lingkup sistem informasi dan memasukkan ruang lingkup dari pengguna ataupun dari organisasi. Tingkat risiko dan tingkat kebutuhan kontrol bergantung terhadap seberapa pentingnya sebuah aplikasi. Ada tiga pertanyaan yang digunakan untuk menentukan seberapa pentingnya sebuah aplikasi:

1. Apakah aplikasi berisi informasi yang dapat mempengaruhi arah atau tujuan dari perusahaan?
2. Apakah data dari aplikasi dinilai sensitif atau berharga bagi perusahaan?
3. Apakah aplikasi dapat mengakses aplikasi lainnya yang bersifat sensitif di komputer lain? 

Jika setiap pertanyaan terjawab “iya”, maka keabsahan, integritas, dan akurasi data dari aplikasi tersebut harus dilindungi dan dijaga.

Auditor TI harus berjaga-jaga terhadap ancaman dan risiko terhadap penggunaan aplikasi. Auditor TI harus menentukan apakah aplikasi tersebut harus diinstal dalam sebuah PC saja, terkoneksi LAN atau tidak, terkoneksi WAN, atau terkoneksi pada client/server. Hal ini untuk mencegah terjadinya pihak tidak berwenang melihat data, menduplikat data, mengubah data, atau melakukan perubahan terhadap pesan atau proses yang terkoneksi dengan jaringan.

Adapun risiko yang berkaitan dengan komputerisasi pengguna langsung:

Penggunaan sumber daya yang tidak efisien, sistem yang tidak kompatibel, sistem yang tidak terpakai, implementasi yang dinilai tidak efektif, tidak adanya pembagian kerja, pihak tidak berwenang mengakses data atau program, penyalahgunaan copyright, kerusakan informasi akibat virus komputer.

Bagian selanjutnya pada bab ini membahas Risiko Aplikasi Pertukaran Data Elektronik. Bagian ini menjelaskan bahwa auditor, manajemen, developer, dan konsultan keamanan perlu waspada terhadap risiko yang ada pada pertukaran data elektronik sebagaimana diharuskan untuk memasang sistem keamanan yang tepat serta mekanisme kontrol  terhadap aplikasi pertukaran data elektronik. Risiko yang ditimbulkan pada aplikasi pertukaran data elektronik antara lain:

Hilangnya kelanjutan bisnis, ketergantungan, hilangnya kerahasiaan terhadap informasi yang bernilai sensitif, meningkatkan penipuan, memanipulasi pembayaran, kehilangan transaksi, kesalahan pada informasi dan sistem komunikasi, kehilangan jejak audit, kegagalan aplikasi, berpotensi menciptakan aturan, pertukaran data kepada pihak ketiga yaitu penyedia provider, manipulasi organisasi, serta tidak mendapatkan tabungan untuk berjaga-jaga.

Implikasi Risiko dalam Sistem Pertukaran Data Elektronik

Implikasi yang timbul dari risiko potensial yang disebutkan di atas termasuk:

• Potensi kehilangan jejak audit transaksi
• Peningkatan paparan tebusan, pemerasan, atau penipuan melalui potensi gangguan layanan atau peningkatan peluang
• Gangguan arus kas ketika transaksi pembayaran dihasilkan karena kesalahan atau dialihkan atau dimanipulasi.
• Kehilangan profitabilitas yang terjadi karena meningkatnya biaya bunga atau pesanan yang dikirim ke pesaing karena kurangnya penerimaan pesan EDI.
• Kerusakan reputasi karena kehilangan pelanggan utama, terutama jika masalah EDI dipublikasikan secara luas.
• Keruntuhan finansial (penolakan pesanan EDI setelah pembuatan dan pengiriman suatu produk) di mana, misalnya, kesalahan terjadi dalam jumlah pesanan untuk produk bernilai tinggi

Pada bagian keempat dalam bab ini menjelaskan tentang Kontrol Aplikasi. Untuk meminimalisir risiko aplikasi, berbagai persyaratan fungsional dan operasional perlu dimasukkan sebagai bagian dari struktur kontrol perusahaan, seperti:

Kontrol aplikasi dan persyaratan keamanan, pengujian dan penerimaan fungsional, persyaratan dokumen, siklus hidup perangkat lunak aplikasi, metodologi pengembangan sistem, antarmuka pengguna-mesin, kustomisasi paket.

Kontrol aplikasi dapat digambarkan sebagai teknik manual atau otomatis yang digunakan untuk mengontrol input, pemrosesan, dan output informasi dalam suatu aplikasi. Sebagaimana dibahas dalam bagian sebelumnya, tujuan dari kontrol aplikasi adalah untuk memastikan pemrosesan dan integritas data yang lengkap. Kontrol aplikasi dapat dibagi menjadi tiga kategori utama: input, pemrosesan, dan output.

Adapun ruang lingkup aplikasi yang harus dikontrol yaitu:

kontrol input, antarmuka, keaslian, ketepatan, kontrol pemrosesan, kelengkapan, koreksi kesalahan, kontrol keluaran, rekonsiliasi, distribusi, dan penyimpanan.

Pengujian fungsional dan pengujian penerimaan adalah kunci untuk kontrol aplikasi. Ini memastikan bahwa aplikasi memenuhi harapan fungsional yang disepakati para pengguna, memenuhi kriteria kegunaan yang ditetapkan, dan memenuhi pedoman kinerja sebelum diterapkan dalam produksi. Rencana fungsional dan penerimaan dan hasil pengujian masing-masing perlu disetujui oleh departemen fungsional yang terkena dampak serta departemen TI.

Bagian selanjutnya pada bab ini membahas Persyaratan Dokumen. Dokumentasi memastikan pemeliharaan sistem dan komponennya dan meminimalkan kemungkinan kesalahan. Dokumentasi harus didasarkan pada standar yang ditetapkan dan terdiri dari uraian prosedur, instruksi kepada personel, diagram alur, diagram aliran data, tampilan atau tata letak laporan, dan bahanbahan lain yang menggambarkan sistem.

Kemudian terdapat pembahasan mengenai Siklus Hidup Perangkat Lunak Aplikasi. Siklus hidup perangkat lunak meliputi pengembangan, akuisisi, implementasi, dan pemeliharaan perangkat lunak. Dari siklus hidup perangkat lunak aplikasi terdapat metodologi pengembangan sistem di mana Proses pengembangan sistem formal menyediakan lingkungan yang kondusif untuk pengembangan sistem yang sukses. Metodologi pengembangan sistem mendapatkan persyaratan kontrol dan keamanan dari pengguna serta persyaratan fungsionalnya. Kemudian terdapat antarmuka pengguna yang merupakan sarana bagi pengguna untuk berinteraksi dengan sistem. Contohnya adalah mouse, layar, dan keyboard. Antarmuka yang efektif untuk pengguna akan membantu mengurangi biaya dan meningkatkan akurasi dan efisiensi.

Pada bagian selanjutnya terdapat pembahasan mengenai Pemeliharaan Aplikasi yang di dalamnya menjelaskan bahwa Organisasi sering merasa bahwa begitu aplikasi dimasukkan ke dalam produksi, semua pekerjaan selesai. Namun, aplikasi memerlukan pemeliharaan dan perubahan seiring waktu, dan perubahan memberikan peluang risiko. Pemeliharaan perangkat lunak adalah fase penting dalam siklus hidup pengembangan sistem. Perawatan dapat dipisahkan menjadi tiga kategori berikut:

• Perawatan korektif: perbaikan program darurat dan debugging rutin
• Pemeliharaan adaptif: akomodasi perubahan
• Pemeliharaan yang sempurna: peningkatan pengguna, peningkatan dokumentasi, dan pengodean ulang untuk efisiensi

Berikut ini adalah hal yang harus ditinjau untuk mengevaluasi efektivitas dan efisiensi proses pemeliharaan aplikasi:

• Rasio biaya perawatan aktual per aplikasi versus rata-rata semua aplikasi
• Waktu rata-rata yang diminta untuk mengirimkan permintaan perubahan
• Jumlah permintaan perubahan untuk aplikasi yang terkait dengan bug, kesalahan kritis, dan spesifikasi fungsional baru
• Jumlah masalah produksi per aplikasi dan perperubahan perawatan masing-masing
• Jumlah perbedaan dari prosedur standar, seperti aplikasi yang tidak terdokumentasi, desain yang tidak disetujui, dan pengujian reduksi
• Jumlah modul yang dikembalikan dikembalikan ke pengembangan karena kesalahan ditemukan dalam biaya penerimaan
• Waktu berlalu untuk menganalisis dan memperbaiki masalah
• Persen perangkat lunak aplikasi yang secara efektif didokumentasikan untuk pemeliharaan

Aplikasi memerlukan pemeliharaan untuk memperbaiki kesalahan, menyesuaikan aplikasi dengan persyaratan baru, atau menyempurnakan aplikasi melalui fungsi tambahan untuk memenuhi kebutuhan bisnis. Pemeliharaan juga menimbulkan risiko. Auditor yang ditugaskan untuk mengevaluasi risiko, efektivitas, dan efisiensi pemeliharaan aplikasi yang terkait dengan aplikasi harus meninjau berbagai hal. Seperti melihat kinerja aktual dan masalah yang terkait dengan aplikasi, disesuaikan dengan standar yang ditetapkan. Selain itu, masalah pemeliharaan perlu ditelusuri kembali ke penyebabnya.

Begitulah hasil dari Summary dari chapter 11 mengenai "Risiko Aplikasi dan Kontrol".

Download Information Technology Control and Audit Second Edition

Pengertian IF

Hallo pembaca blog nafaskuda, di sini saya mau menjelaskan pengertian If dalam java. 

Pengertian if adalah jika kondisi true/benar, maka program akan menjalankan sesuai perintah

Ok ini contoh dari Koding IF dalam java




Dan ini Hasil dari kodingan di atas, lalu kodingan di atas saya memakai concatenate (concat) " + ", di kodingan saya "System.out.println(a+" Lebih Besar dari "+b)", lalu fungsi concat adalah untuk menggabungkan string, jika saya tidak memakai concat "System.out.println(a" Lebih Besar dari "b)" atau jika saya memakai concat tidak benar "System.out.println(a++" Lebih Besar dari "++b)" atau "System.out.println(+a" Lebih Besar dari "+b)" maka akan tetap muncul error.

Jika a=4 lebih kecil dari b = 1, maka tidak ada output yang keluar, atau outputnya kosong.

Sekian Penjelasan If dari saya jika ada yang blm di mengerti silakan komentar.

Sekian dari saya terima kasih 

Apotek Maju dengan Data Mining

Data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Jika dibiarkan saja, maka data-data tersebut hanya menjadi sampah yang tidak berarti. Dengan adanya dukungan perkembangan teknologi, semakin berkembang pula kemampuan dalam mengumpulkan dan mengolah data. Sekumpulan fakta-fakta yang belum di olah itu sering didapatkan di sekitar kita, tak terluput pula dalam bidang kesehatan, seperti di klinik, apotek, atau rumah sakit. Ketika kita membeli obat di apotek, kita akan diberikan struk pembayaran yang berisi obat-obatan yang kita beli, lalu kamu apakan struk itu? Apakah kamu buang? Mungkin struk tersebut bermakna sedikit bagi kalian, tapi tahukah kalian jika data-data yang ada di struk kalian mengandung informasi berharga bagi pihak apotek? Data-data yang ada pada struk akan diolah oleh mereka sehingga tidak menjadi sampah. Data-data tersebut sangat penting, salah satunya sebagai antisipasi kekurangan stok, atau melohat karakteristik pembeli dalam kecenderungan membeli obat apa.

Lalu melihat studi kasus tersebut, teknik apa yang digunakan untuk mengolah data-data yang ada pada struk?

Data mining, sering juga disebut knowledge discovery in database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaikin pengambilan keputusan dimasa depan. Dengan adanya data mining maka akan didapatkan suatu permata berupa pengetahuan di dalam kumpulan data – data yang banyak jumlahnya.

           

Persaingan di dunia bisnis, khususnya dalam industri apotik, menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan khususnya penjualan obat dengan memaksimalkan pelayanan kepada konsumen. Salah satu caranya adalah dengan tetap tersediaannya berbagai jenis obat digudang apotik. Untuk mengetahui obat apa saja yang dibeli oleh para konsumen, dapat dilakukan dengan menggunakan teknik analisis keranjang pasar yaitu analisis dari kebiasaan membeli konsumen. Pendeteksian mengenai obat yang sering terbeli secara bersamaan disebut association rule (aturan asosiasi). Proses pencarian asosiasi atau hubungan antar item data ini diambil dari suatu basis data relasional. Proses tersebut menggunakan algoritma apriori.

Algoritma apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif (Association rule) untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Association Rule yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme penghitungan support dan confidence dari suatu hubungan item. Sebuah rule asosiasi dikatakan interesting jika nilai support adalah lebih besar dari minimum support dan juga nilai confidence adalah lebih besar dari minimum confidence. Algoritma apriori ini akan cocok untuk diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisa. Salah satunya yang bisa diterapkan adalah di dalam bidang kesehatan dan penentuan pola pembelian obat

Yanto, Robi dan Khoiriah, Riri dalam jurnalnya yang berjudul “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat.” (2015) menjelaskan bahwa proses penentuan pola pembelian obat dapat dilakukan dengan menerapkan data mining dengan metode algoritma appriori. dengan metode tersebut penentuan pola pembelian dapat dilakukan dengan melihat hasil dari kecenderungan konsumen membeli obat berdasarkan kombinasi 2 itemset. Pengetahuan baru yang dapat diperoleh berdasarkan hasil perhitungan algoritma apriori dan sistem yang dibangun dapat dilakukan pengaturan tata letak obat secara berdekatan untuk memudahkan keberadaan obat.

Buulolo, Efori dalam jurnalnya yang berjudul “Implementasi Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan).” (2013) mengemukakan hasil analisis dengan algoritma apriori tersebut antara lain sebagai berikut:

1.      Dengan algoritma apriori dan pengujian dengan aplikasi menghasilkan pola kombinasi itemsets dan rules sebagai ilmu pengetahuan dan informasi penting dari data penjualan (data obat keluar).

2.      Teknik data mining denga algoritma apriori dapat diimplementasikan pada sistem persediaan dengan data yang digunakan adalah data penjualan (data obat keluar).

Data mining dan penerapannya dalam bidang kesehatan tidak terbatas dalam menentukan pola pembelian obat dan mengatur persediaan obat. Namun dapat digunakan pula sebagai suatu strategi jitu yang dapat meningkatkan penjualan barang. Salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersediaannya berbagai jenis alat-alat kesehatan secara kontinu digudang Apotik. Untuk mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang dibeli oleh para konsumen, dilakukan teknik analisis keranjang pasar yaitu analisis dari kebiasaan membeli konsumen. Algoritma apriori juga berperan penting dalam membantu dalam membentuk kandidat kombinasi item yang mungkin, kemudian dilakukan pengujian apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh pengguna.

Tampubolon, Kenedi dkk. dalam jurnalnya yang berdujul “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan.” (2013) menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1.      Data Mining dapat di implementasikan dengan menggunakan Database penjualan alat-alat kesehatan karena dapat menemukan kecenderungan pola kombinasi itemsets sehingga dapat dijadikan sebagai informasi yang sangat berharga dalam pengambilan keputusan untuk mempersiapkan stok jenis barang apa yang diperlukan kemudian.

2.      Penerapan Algoritma Apriori pada teknik Data Mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan alat-alat kesehatan di Apotek Kelambir-2 Medan, yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Stick Asam Urat - Stick Gula dan Stick Colestrol- Stick Gula.

Berdasarkan opini penulis, penerapan data mining dalam kehidupan sehari-hari khususnya dalam bidang kesehatan bisa dikatakan sebagai strategi jitu. Dari jurnal-jurnal yang sudah ditemukan penulis, penerapan data mining bisa menjadi suatu revolusi dalam memajukan bisnis suatu apotek, menjadikan data mining merupakan kunci dalam persaingan bisnis. Konsumen suatu apotek dengan sistem yang baik dan dilandasi dengan data mining juga tentu merasa diuntungkan, dengan melihat pola pembelian obat, konsumen dalam suatu apotek tidak perlu khawatir akan kekurangan stok. Bahkan dengan melihat pola pembelian obat, pihak apotek dapat menjajakan obat yang sering dibeli oleh konsumen dalam posisi yang berdekatan, sehingga konsumen tidak perlu kebingungan dalam mencari obat yang diinginkan. Semisal, banyak konsumen membeli obat penurun panas di apotek A, melihat pola ini pihak apotek menjajakan kompres penurun panas di samping obat penurun panas.

Begitu pula dengan algoritma apriori, algoritma apriori merupakan algoritma yang dapat menentukan item (dalam hal artikel ini merupakan obat atau alat kesehatan) yang sering dibeli oleh konsumen, dengan membandingkan jumlah transaksi suatu item dan total transaksi. Algoritma apriori sangat mudah diterapkan dan dipahami sehingga banyak dipakai dalam penerapan data mining.

Meskipun data mining sudah bukan hal yang asing lagi, dan penerapannya sudah banyak di berbagai bidang, namun begitu penerapan data mining belum merata di Indonesia, melihat kegunaannya penulis berharap data mining dapat diterapkan secara merata untuk memudahkan kehidupan sehari-hari.

Referensi :

1  Tampubolon, Kenedi; dkk. 2013. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan). http://www.academia.edu/, diunduh tanggal 19 Maret 2019.

2.  Yanto, Robi; Khoiriah, Riri. 2015. Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. http://citec.amikom.ac.id/, diunduh tanggal 19 Maret 2019.

3.   

      Buulolo, Efori. 2013. Implementasi Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan). https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/, diunduh tanggal 19 Maret 2019.

Critical Review : Sistem Pakar Penentuan Jenis Penyakit Ayam dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android

Judul : Sistem Pakar Penentuan Jenis Penyakit Ayam dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android

Pengarang : Fida Wiji Lestari

1.    Field Establishment

Kebutuhan informasi tentang penyakit ayam petelur saat ini sangat dibutuhkan, hal ini biasanya terjadi pada daerah yang jauh dari pemukiman, salah satunya peternak ayam petelur yang berlokasi di pedesaan yang jauh dari perkembangan teknologi, jauh dari dokter spesialis ayam atau ahli dan pakar yang ada di lingkungan sekitar. Salah satu peternakan tersebut ada di Desa Kidal, Kecamatan Tumpang. Dari permasalahan tersebut, mempunyai sebuah solusi yaitu media bantu berupa aplikasi layanan untuk mendiagnosa penyakit ayam berbasis android, yang dapat memberikan solusi untuk menangani permasalahan.

2.    Cara Penanganan

Pada aplikasi ini user dapat mendiagnosa melalui gejala – gejala untuk tau penyakit yang diderita ayam. Dengan penerapan metode Forward Chaining perhitungan dilakukan dengan mudah karena dimulai dengan mencocokkan gejala yang di inputkan dengan rules penyakit yang ada, kemudian dihitung dengan rumus probalitas.

3.    Metode

Aplikasi ini menggunakan algoritma forward chaining. Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh.

4.    Solusi

Aplikasi ini memiliki beberapa menu pilihan pada menu utamanya, yang berupa: Diagnosa, Data Penyakit, Bantuan, Tentang, dan Keluar. Pada menu “Diagnosa” terdapat beberapa check box mengenai gejala-gejala pada penyakit ayam, ketika sudah memilih beberapa gejala langkah selanjutnya adalah mencari tahu penyakit yang diderita ayam dengan menekan tombol “Proses”. Pada menu “Data Penyakit” berisi tentang penyakit-penyakit yang menderita ayam beserta penjelasan penyakit dan cara penanggulangannya. Pada menu “Bantuan” berisi tentang informasi bantuan penggunanaan menu-menu pada aplikasi tersebut. Menu “Tentang” hanya menampilkan informasi-informasi tentang pembuat aplikasi tersebu.

5.    Evaluasi

·      Perlu adanya admin agar user dapat memberikan feedback untuk konsultasi penyakit ayam.

·      Bisa diterapkan di multiplatform, agar tidak terbatas pada android saja.

·      Pada aplikasi ini terdapat 17 macam penyakit pada ayam secara umum, dapat dikembangkan untuk penyakit yang lebih detail lagi.

6.    Kontribusi

Dengan adanya aplikasi Diagnosa Ayam ini dapat membantu memudahkan user untuk melakukan proses pendiagnosaan pada ayam, namun begitu sistem pakar ini tidak berarti menggantikan dokter, tetapi hanya membantu dalam mengkonfirmasikan keputusannya.

Daftar Pustaka:

Lestari, Fida Wiji. 2017. Sistem Pakar Penentuan Jenis Penyakit Ayam dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android. https://www.researchgate.net/. Diunduh pada tanggal 26 November 2018.

Link unduh:

https://www.researchgate.net/publication/318722084_Sistem_Pakar_Penentuan_Jenis_Penyakit_Ayam_dengan_Metode_Forward_Chaining_Berbasis_Android

"Si Mesin Cerdas" yang Berpotensi Melebihi Kecerdasan Otak Manusia dan Mendominasi Dunia Teknologi

Teknologi sudah berkembang secara pesat. Dan dunia teknologi saat ini sudah mengenal dengan istilah Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan). Artificial Intelligence (AI) merupakan kecerdasan yang diberikan/ditambahkan kepada suatu sistem yang bisa diatur dalam konteks ilmiah. Pada masa ini kita sudah sering melihat robot-robot yang mulai diciptakan dengan artificial intelligence, yang mana mereka sudah bisa beroperasi sendiri tanpa bantuan manusia. Manusia berlomba-lomba menciptakan sistem dengan kecerdasan buatan. Memotivasi kebanyakan orang untuk membuat sistem yang lebih canggih dari yang sudah ada.

Lalu, mampukan manusia membuat mesin yang lebih cerdas dari mereka sendiri?

Untuk saat ini, manusia belum mampu menciptakannya. Namun di masa depan tidak menutup kemungkinan hal itu akan terjadi. Kejadian tersebut mungkin sudah sering kita lihat pada buku maupun film bertema fiksi ilmiah. Teknologi sendiri kian berkembang seiring zaman, berevolusi menjadi lebih canggih kian waktu. Begitu pun dengan kecerdasan buatan, manusia mungkin saja membuat sistem dengan kecerdasan buatan yang mirip dengan otak manusia, yaitu dengan karakteristik “belajar dan berkembang”, atau bisa kita kenal dengan istilah machine learning. Suatu mesin yang mempunyai karakteristik belajar dan berkembang mungkin bisa menyamai atau mungkin melebihi kecerdasan dari otak manusia.

Fikriya, Irawan, dan Soetrisno (2017) dalam jurnal berjudul “Impelementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital” menjelaskan machine learning adalah salah satu disiplin ilmu dari computer science yang mempelajari bagaimana membuat komputer atau mesin mempunyai suatu kecerdasan. Agar mempunyai suatu kecerdasan, komputer atau mesin harus dapat belajar. Dengan kata lain machine learning adalah suatu bidang keilmuan yang berisi tentang pembelajaran komputer atau mesin untuk menjadi cerdas.

Mesin yang cerdas sudah banyak ditemukan saat ini. Sebagai contoh, Google Assistant pada handphone android. Personal assistant pada handphone android ini mempunyai kecerdasan yang mengaggumkan, voice recognition, command voice, dan banyak lagi kegunaannya. Selain itu, banyak sekali ditemukan mesin cerdas lainnya. Banyak mesin yang sudah menggunakan kecerdasan buatan saat ini. Seperti mobil dengan mekanisme keamanan otomatis, yang bisa berhenti dan mematikan mesin seketika saat mobil tersebut hendak menabrak sebuah objek pada kecepatan yang signifikan. Atau air conditioner (AC) yang bisa mengatur suhu dengan melihat jumlah orang dalam suatu ruangan, dan ketika ruangan tidak ada seseorang maka ia akan melakukan shutdown secara otomatis, menjadikannya hemat daya.

Penggunaan machine learning bahkan sudah mulai diterapkan dalam dunia medis, seperti pengimplementasian Extreme Learning Machine (ELM) untuk mendiagnosa penyakit diabetes mellitus. Pangaribuan (2016) dalam jurnal yang berjudul “Mendiagnosis Penyakit Diabetes Melitus Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine” menjelaskan permasalahan yang diangkat bagaimana mendiagnosis penyakit diabetes melitus dengan menggunakan metode ELM dengan hasil yang akurat dibandingkan dengan metode backpropagation. Tujuan penelitian ini adalah implementasi ELM untuk diagnosis penyakit diabates melitus serta menganalisis keakuratan hasil diagnosis. Data yang sudah dikumpulkan dari UC Irvine Machine Learning Repository akan diuji dan selanjutnya membangun model diagnosis menggunakan ELM dengan tool MATLAB

Namun begitu, terlepas dari keberadaan kecerdasan buatan, sistem masih diprogram oleh manusia, dimaintenance oleh manusia, dan diperbaiki oleh manusia. Namun dalam operasinya, ada beberapa mesin dengan kecerdasan buatan yang mampu bekerja otomatis tanpa campur tangan manusia. Seperti contoh dari air conditioner (AC) yang sudah disebutkan di atas. Contoh lainnya adalah e-toll yang bisa membuka palang pintu secara otomatis. Dulu ketika kita berpergian menggunakan jalan tol, kita harus membayar dan proses tersebut masih ditangani oleh manusia. Namun sekarang, kita hanya perlu menggunakan e-toll card dan menempelkannya kepada mesin dan palang pintu langsung terbuka secara otomatis.

Penggunaan kecerdasan buatan lainnya bisa dilihat pada sekolah yang sudah menetapkan sistem absensi menggunakan finger print. Dulu absensi masih di atas kertas dan dilakukan secara manual. Namun sekarang dengan penggunaan finger print, kehadiran siswa dapat terekam otomatis di dalam basis data. Namun begitu, pengecekan data dan maintenance database serta interface masih dilakukan oleh guru, menyatakan bahwa sistem tersebut masih diperlukan kontrol dan tidak bisa sepenuhnya lepas dari manusia.

Saat ini tidak semua sistem sepenuhnya lepas tangan dari kontrol manusia. Keberadaan mesin yang bisa bekerja di bawah kontrol manusia memang masih belum mendominasi, namun tidak menutup kemungkinan bahwa mekanisme tersebut akan diterapkan secara menyeluruh.

Sumber:

Fikirya, Zulfa Afiq; Irawan, Mohammad Isa dan Soetrisno. 2017. Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital. Jurnal Sains Dan Seni ITS Vol. 6, No.1.

Pangaribuan, Jefri Junifer. 2016. Mendiagnosis Penyakit Diabetes Melitus Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine. Jurnal ISD Vol.2 No.2. ISSN : 5285114. https://ejournal.medan.uph.edu. Diunduh tanggal 29 Oktober 2018.

Perbedaan Grafik Komputer dan Pengolahan Citra serta Penerapannya dalam Berbagai Bidang

Saat kita mendengar kata grafik umumnya hal yang terlintas pertama kali di benak kita adalah sebuah gambar diagram. Seperti halnya dengan citra, hal yang terlintas pertama kali di benak kita pasti suatu yang berkaitan kehormatan.

Namun nyatanya dalam istilah dunia komputer, grafik sendiri adalah proses untuk menciptakan suatu gambar berdasarkan deskripsi objek maupun latar belakang yang terkandung pada gambar tersebut. Sedangkan citra berarti gambar yang diperoleh dengan alat pengambil gambar layaknya kamera.

Dalam dunia serba teknologi seperti sekarang ini, banyak sekali pemanfaatan dan penerapan grafik komputer dan pengolahan citra pada berbagai bidang. Grafik komputer maupun pengolahan citra diperlukan untuk menghasilkan sebuah objek yang baik. Lalu, apa itu grafik komputer dan pengolahan citra? Serta apa perbedaan dari mereka?

Grafik komputer adalah suatu proses pembuatan, penyimpanan dan manipulasi model dan citra. Model berasal dari beberapa bidang seperti fisik, matematik, artistik, dan bahkan struktur abstrak. Berikut ini adalah penerapan dan pemanfaatan dari ilmu grafik komputer:

1.      Bidang Hiburan

Misalkan pada film, grafik komputer menghasilkan efek animasi yang baik. Sudah banyak film-film yang menggabungkan berbagai teknik, salah satunya penerapan grafik komputer agar tercapai sebuah film dengan efek efek yang mengagumkan

2.      Bidang Pendidikan

Grafik komputer pada pendidikan digunakan untuk mempresentasikan objek-objek pada siswa secara nyata, dapat melalui power point ataupun software lainnya.

 

3.      Computer Art

Computer art adalah penggunaan komputer grafis untuk menghasilkan karya-karya seni. Hasil dapat berupa kartun, potret, foto, layout media cetak, logo, lukisan abstrak, desain interior atau eksterior, dan lain sebagainya.

4.    Video Game

Video game adalah permainan yang melibatkan interaksi dengan user interface untuk menghasilkan umpan balik berupa visualisasi pada perangkat video. Aplikasi banyak beredar di pasaran mulai yang sederhana 2 dimensi, hingga yang rumit, 3 dimensi, dan memerlukan resource banyak dari yang standalone hingga online network. Dari PC, console, hingga mobile devices.

5.      Computer-Aided Design (CAD)

CAD adalah alat bantu berbasis komputer yang digunakan dalam proses analisis dam desain, khusunya untuk sistem arsitektural dan engineering. CAD banyak digunakan dalam mendesain bagunan, mobil, pesawat, komputer, alat-alat elektronik, peralatan rumah tangga, dan berbagai produk lainnya.

6.      Computer-Aided Sofware Engineering (CASE)

CASE mirip dengan CAD tetapi digunakan dalam bidang sofware engineering. CASE digunakan Dalam memodelkan user requirement, pemodelan basisdata, workflow dalam proses bisnis, struktur program, dan sebagainya.

7.      Virtual Reality

Virtual Reality adalah lingkungan virtual yang seakan-akan begitu nyata di mana user dapat berinteraksi dengan objek-objek dalam suasana atau lingkungan 3 dimensi.

8.      Visualisasi Data

Visualisasi Data adalah teknik-teknik membuat image, diagram, atau animasi untuk mengkomunikasikan pesan.

Sedangkan pengolahan citra adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra menggunakan ilmu komputer untuk menciptakan citra yang baru sehingga manusia dapat menginterpretasikannya dengan mudah. Berikut ini adalah penerapan dan pemanfaatan dari ilmu grafik pengolahan citra:

1.      Bidang Medis

Pada bidang ini tentunya kita pernah mengetahui adanya digital radiografi (rontgen), sedangkan yang lebih spesifik untuk pencitraan medis antara lain PET (positron emission tomography), CAT (computerized axial tomography), MRI (magnetic resonance imaging), dan sebagainya. Secara prinsip aplikasi tersebut berfungsi untuk melakukan pencitraan yang digunakan untuk analisis medis, yang membedakan hanyalah modalitas pencitraan dan target pencitraannya.

2.      Bidang Industri

Pengolahan citra telah diaplikasikan dalam bidang industri kususnya industri manufaktur seperti sistem safety, quality control, dan pengembangan kendaraan yang dipandu otomatis oleh komputer/mesin.

3.      Bidang Militer

Sudah tentu bidang militer sangat membutuhkan pengolahan citra untuk pengolahan dan analisis obyek-obyek visual seperti citra radar untuk menganalisis keberadaan obyek secara otomatis. Penerapan lain juga telah dikembangkan suatu sistem pemandu misil untuk mendeteksi target.

4.      Bidang Keamanan dan Ketertiban

Saat ini telah banyak dikembangkan peralatan untuk kebutuhan surveilance, yaitu berbagai jenis cctv dan juga video recorder. Berkembangkan peralatan tersebut terjadi mengingat pentingnya keamanan, sehingga dengan adanya sistem cctv mampu memonitor suatu obyek tertentu tanpa henti. Pengembangan berikutnya adalah pengembangan sistem pendeteksi gerak, pendeteksi manusia menggunakan teknik biometrik seperti sidik jari, wajah, iris, dan pengenalan tangan juga telah berkembang.

5.      Bidang Peralatan Elektronik Konsumtif

Pengolahan citra banyak diaplikasikan pada peralatan elektronik seperti camera digital, camcorders, smartphone, tablet, dimana pengolahan citra menjadikan adanya aplikasi untuk peningkatan kualitas gambar serta kompresi citra dan sebagainya.

           

REFERENSI:

1. Ardhiani, Ocvita. ___. Pemanfaatan Grafika Komputer dalam Pengolahan Citra, [pdf]. (http://ocvita_ardhiani.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/55391/Pertemuan+3+penerapan+grafika+komputer_Ocvita.pdf, diakses tanggal 2 Oktober 2018).
2. Dwijayanto, Arie. 2013. Penerapan Grafik Komputer di Berbagai Bidang, [online]. (https://ariedwijayanto.wordpress.com/2013/09/26/penerapan-grafik-komputer-di-berbagai-bidang/, diakses tanggal 2 Oktober 2018).
3. Johary, Muhtadan. 2013. Aplikasi Pengolahan Citra dalam Aktivitas Manusia, [online]. (https://muhtadan.wordpress.com/2013/02/06/aplikasi-pengolahan-citra-dalam-aktifitas-manusia/, diakses tanggal 2 Oktober 2018).
4. Putera, D Bummi. 2006. Grafik Komputer: Pendahuluan, [pdf]. (http://bummi.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/27996/2+Grafik+Komp-Pendahuluan.pdf, diakses tanggal 2 Oktober 2018).
5. RD. Kusumanto, dan Tompunu, Alan Novi. 2011. Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2011. ISBN 979-26-0255-0.