Rafi_IT Solution Forum 1

 Rangkuman Webinar

Narasumber 1 Ismail Fahmi, Ph.D.

BIG DATA & DATA SCIENCE UNTUK KEMAJUAN ASTRONOMI DAN PENATAPAN KALENDER ISLAM

Big Data adalah limpahan data berukuran sangat besar, kompleks, dan melebihi proses daya tampung dari konvensi sistem database yang ada yang mana tidak bisa diproses menggunakan perangkat pengelola biasa.

Data science adalah studi tentang data mentah dan unstructured data yang diolah melalui keterampilan analitis, programming dan bisnis.bidang ini menggunakan metode, proses, alogoritma, dan sistem ilmiah untuk menghasilkan wawasan pola dan trend.

Berbagai project astronomi yang banyak dilakukan adalah monitoring benda kecil disana, dark energy bekerja, pemantauan  transient sky, pemetaan galaxy dll, project tersebut membutuhkan data yang yang cukup banyak dalam berbagai survey yang dilakukan dalam astronomi pertumbuhan data yang terjadi bermaam-macam. Dibutuhkan insfrastruktur yang cukup besar dan memadai dalam melakukan memproses data-data tersebut sehingga dapat dilakukan analisis.

Arsitektur Big Data Drone Emprit

Drone emprit menyimpan dan memproses data besar lebih efektif dan murah jika menggunakan server sendiri (dedicated, bare metal) dibandingkan menggunakan cloud computing.

Media kerenls architecture diagram

Contoh Project LOFAR (Low Frequency Array)

Contoh project lofar dibelanda membutuhkan high performance computing dengan server IBM blue gene yang disimpan di Universitas Gronigen, Belanda.

Narasumber ke 2 Prof. Dr. Tono Saknoso

Akurasi Penentu Waktu Fajar

saat ini waktu-waktu shalat lebih banyak ditentukan berdasarkan jam, perlu diketahui kriteria astronomisnya yang menjelaskan fenomena fajar dalam dalil syar’i tersebut.

Fajar astronomi muncul cahaya kemerah-merahan diarah timur secara horizontal. Galaksi Bima Sakti di atas kepala masih terlihat dan kita belum bisa mengenali orang di sekitar kita. ditandai dengan meredupnya bintang-bintang di ufuk timur karena mulai munculnya cahaya akibat hamburan cahaya matahari oleh atmosfer. Itulah awal waktu shubuh.

Sumber Berita : https://bpti.uhamka.ac.id/kegiatan/webinar-it-solutions-forum

2003015221_Jawaban Uts SGD 2F

 Sumber berita : https://onlinelearning.uhamka.ac.id

Rafi Fadhlur Rahman : Contoh penerapan fuzzy logic

FUZZY LOGIC 

Fuzzy Logic adalah metodologi "berhitung"dengan variabel kata-kata (linguistic variabel),sebagai pengganti berhitung dengan bilangan. 

 Ada beberapa Alasan mengapa menggunakan fuzzy logic yaitu : 

1.konsep fuzzy logic mudah dimengerti. 

2.fuzzy logic sangat fleksibel. 

3.fuzzy logic memiliki toleransi terhadap ketidakpresisian data. 

4.pemodelan/pemetaan untuk mencari hubungan data input output dari sembarang sistem black box bisa dilakukan memakai sistem fuzzy. 

5.pengetahuan dan pengalaman para pakar dapat dengan mudah dipakai untuk membangun fuzzy logic. 

6.fuzzy logic dapat diterapkan dalam desain sistem control tanpa harus menghilangkan teknik desain sistem kontrol konvensional yang sudah terlebbih dahulu ada. 

7.fuzzy logic berdasar pada bahasa manusia. 

 Ada Bebebrapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy,yaitu: 

1.Variabel fuzzy 

2.Himpunan Fuzzy 

3.Semesta Pembicaraan 

4.Domain 

5.Fungsi keanggotaan 

 Metode Mamdani 

 Metode ini sering dikenal sebagai metode max-min untuk mendapatkan output yang diperlukan ada 4 tahapan   yaitu: 

 1.Pembetukan himpunan fuzzy 

2.Aplikasi fungsi implikasi 

3.Komposisi aturan 

4.Penegasan (Defuzzyfikasi) 

Pola pikir yang digunakan dengan menggunakan logika fuzzy: 

1.Variabel/kriteria yang ada (sistem lama) digunakan untuk mengukur tingkat ke validasinya. 

2.Penyebaran kuesioner pendahuluan dilakukan guna mendapatkan kriteria dan sub kriteria yang valid, sesuai dengan jawaban responden ahli. 

3.Pengolahan hasil kuesioner dilakukan dengan menggunakan cochran q test sehingga didapatkan kriteria/ variabel yang sah/valid 

4.Dengan varibel yang sudah valid maka mulailah membuat fungsi keanggotaan dan rule dengan menggunakan logika fuzzy. 

5.Membangun prototipe penilaian kinerja dosen berdasarkan variabel yang ada dengan Graphical User Interface (GUI) menggunakan Software Matlab 7.10.0 (R2010a). 

6.Melakukan input hasil kuesioner dari mahasiswa pada prototipe yang ada sehingga akan diperoleh hasil kinerja dosen kurang, cukup, dan baik. 

Kerangka Konsep 

Pada penelitian ini untuk menentukan kinerja dosen berdasarkan 4 kriteria yaitu; 

1.Kompetensi Pedagogik 

2.Kompetensi Profesional 

3.Kompetensi Kepribadian 

4.Kompetensi Sosial 

dan ada 25 sub kriteria fuzzy bisa dilihat didalam laman web https://journal.uhamka.ac.id/index.php/rektek/article/view/1322 

nantinya setiap variabel dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu : 

- Kurang 

- Cukup 

- Baik 

Himpunan fuzzy kurang akan meiliki domain[0.3],dimana derajat keanggotaan KURANG tertinggi (=1) terletak pada angka 0-2.Himpunan fuzzy Cukup Memiliki domain [2.5,3.5]dimana derajat keanggotaan Cukup tertinggi (=1)terletak pada nilai 3.Himpunan Fuzzy Baik akan memiliki domain [3.5] dimana derajat keanggotaanya BAIK tertinggi(=1)terletak pada angka >4. 

  

Proses Mamdani 

A. Fuzzyfikasi Fungsi derajat keanggotaan yang digunakan adlah fungsi linier turun,fungsi segitiga dan fungsi linier naik 

Fungsi Linier Naik

 

 

Fungsi Linier Turun 

Fungsi Segitiga 

 

Dari hasil kuisioner sebanyak 32 responden yang sudah di inputkan pada prototipe sistem keputusan penilaian kinerja dosen fisip mamdani dengan tool matlan R2010a,maka didapat nilai inputan score rata-rata untuk 4 kriteria penentuan kinerja dosen sebagai berikut: 

Kompetensi pendagogik = 3.348 

Kompetensi Profesional=3.476 

Kompetensi Kepribadian=3.322 

Kompetensi Sosial =3.344 

Berikut adalah menentukan fungsi derajat keanggotaan dari nilai masing-masing variabel tersebut sebagai input: 

 

Sumber :

Nama   : Rafi Fadhlur Rahman

Nim     : 2003015221

Kelas   : 2F

https://onlinelearning.uhamka.ac.id

Tugas 5 Rangkuman Teorema DeMorgan's

 Teorema 

Komplemen 2 atau lebih variabel - variabel gerbang AND sama dengan komplemen variabel khusus gerbang OR

Komplemen 2 atau lebih variabel gerbang OR sama dengan komplemen variabel khusus gerbang AND

Kesetaraan gerbang dan hubungan tabel kebenaran yang digambarkan oleh Teorema DeMorgan

Contoh :

Contoh : 

Analisa Boolean Rangkaian Logika

Jika A = 1, B = 1, C = 1, maka Output nya adalah ???

Tabel Kebenaran

Penyederhanaan menggunakan Aljabar Boolean

Sumber :

Nama     : Rafi Fadhlur Rahman

Nim        : 2003015221

kelas      : 2F

https://onlinelearning.uhamka.ac.id

Tugas 4 Rangkuman Materi Aljabar Bolean

 Laws & Ruleas of Boolean Algebra

* Commutative law of addition

A+B = B+A

the order of  ORing does not matter

* Commutative law of Multiplication

AB = BA

the order of ANDing does not matter

* Associative law of addition

A + (B + C) = (A + B) + C

The grouping of ORed variables does not matter

* Assocoative law of multiplication

A(BC) = (AB)C 

The grouping of ANDed variables does not matter

*Distributive Law

A(B + C) = AB + AC

(A+B)(C+D) = AC + AD + BC + BD

* Boolean Rules

1) A + 0 = A

- In math if you add 0 you have changed nothing 

- In Boolean Algebra ORing woth 0 change nothing

2) A + 1 = 1

- ORing with 1 must give a 1 since if any input is 1 an OR gate will give a 1

3) A * 0 = 0

- In math if 0 is multiplied with anything you get 0. If you AND anything with 0 you get 0

4) A * 1 = A

- ANDing anything with 1 will yield the anything

5) A + A = A

- ORing with itself will give the same result

6) A + A = 1

- Either A or A must be 1 so A + A = 1

7)     A * A = A

- ANDing with itself will give the same result

8) A * A = 0 

- In digital Logic 1 = 0 and 0 = 1, so AA = 0 since one of the inputs must be 0

9) A = A

- If you not something twice you are back to the beginning

10) A + AB = A

Proof :

A + AB = A(1 + B)           Distributive

             = A * 1                 Rule 2 : (1 + B) = 1

             = A                       Rule 4 : A * 1 = A

11) A + AB = A + B

- If A is 1 the output is 1, if A is 0 output is B

12) (A + B)(A + C) = A + BC

Proof : 

(A + B)(A + C) = AA + AC + AB+ BC         Distributive Law

                         = A + AC + AB + BC            Rule 7

                         = A(1 + C) + AB + BC          Factoring

                         = A * 1 + AB + BC                Rule 2

                         = A(1 + B) + BC                    Factoring

                         = A * 1 + BC                          Rule 2

                         = A + BC                                Rule 4

Sumber Artikel

Nama  :Rafi Fadhlur Rahman

Nim     : 2003015221

Kelas   : 2F

https://onlinelearning.uhamka.ac.id

Tugas 2. Rangkuman Materi Sistem Bilangan

 Gerbang Logika dan Aljabar Boolean

* Aljabar Boolean adalah alat yang penting dalam menggambarkan, menganalisa, merancang, dan mengimplementasikan rangkaian digital.

- Aljabar Boolean dibawah ini hanya mempunyai dua nilai : 1 dan 0

- Logika 0 dapat dikatakan : false, off, low, no, saklar terbuka.

- Logika 1 dapat dikatakan : true, on, high, yes, saklar tertutup

- Tiga operasi logika dasar : Or, And, dan Not.

Tabel Kebenaran

* Sebuah tabel kebenaran menggambarkan hubungan antara input dan output sebuah rangkaian logika.

* Jumlah The number of entries corresponds to the number of inputs. For example 

a 2 input table waould have 2^2 = 4 entries. 

A 3 input table would have 2^3 = 8 entries

* Contoh tabel kebenaran dengan masukan 2, 3, dan 4 buah

Operasi OR dengan gerbang OR

* The Boolean expression for the OR operation is

X = A + B

    * This is read as "x equals A or B"

    * X = 1 when A = 1 or B = 1.

* Truth table and circuit symbol for a two input OR gate :

* The OR operation is similiar to addition but when A = 1 and B = 1, the OR operation produce 1 + 1 = 1

* In the Boolean expression

x = 1 + 1 + 1 = 1

we could say in english that x is true (1) when A is true (1) OR B is true (1) OR C is true (1)

* There are many examples of applications where an output fuction is desire when one multiple input is activated

* The AND operation is similiar to multiplication 

* In the Boolean expresion 

    X = A. B. C

    X = 1 only when A = 1, B = 1, and C = 1

Not Operation 

* The Boolean expression for the NOT operation is

* This is read as :

- x equals NOT A, or

- x equals the inverse of A, or

- x equals the complement of A

* Truth table, symbol, and sample waveform for the NOT circuit.

Describing Logic Circuits Algebraically

* The three basic Boolean operation ( OR, AND, NOT ) can describe any logic circuit.

* If an expression contains both AND and OR gates the AND operation will be performed first, unless there is a parenthesis in the expression

* Examples of Boolean expressions for logic circuits

* Examples using inverters

Rules for evaluating a Boolean expression :

1. Perform all inversions of single terms.

2. Perform all operations within parenthesis.

3. Perform AND operation before an OR operation unless parenthesis indicate otherwise

4. If an expression has a bar over it, perform the operations inside the expression and then invert the result

Evaluating Logic Circuit Outputs

* Evaluate Boolean expressions by substituting values and performing the indicated operations 

Implementing Circuits From Boolean Expressions

* It is important to be able to draw a logic circuit from a Boolean expression

* The expression

                              X = A. B. C

could be drawn as a three input AND gate

* a more complex example such as

could be drawn as two 2-input AND gates and one 3-input AND gate feeding into a 3-input     OR gate. Two of the AND gates have inverted inputs.

NOR Gates and NAND Gates 

* Combine basic AND, OR, and NOT operations.

* The NOR gate is an inverted OR gate. An inversion "bubble" is placed at the output of the OR gate.

* The Boolean expression is 

Universality of NAND and NOR Gates

* NAND or NOR gates can be used to create the three basic logic expressions (OR, AND, and INVERT)

* This characteristic provides flexibility and is very useful in logic circuit design

* Combinations of NANDs are used to creat the three logic functions

* Combinations of NORs are used to creat the three logic functions

IEEE/ANSI Standard Logic Symbols

* Compare the IEEE/ANSI smbols to traditional symbols

* These symbols are not widely accepted but may appear in some schematics

Application

Sumber artikel

Nama     : Rafi Fadhlur Rahman     

NIM      : 2003015221    

Kelas     : 2F

https://onlinelearning.uhamka.ac.id