Statistika Deskriptif

Pengertian Statistika
Statistika adalah Suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh.
Dalam arti sempit Statistik adalah data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif).
Pengetahuan tentang statistik membantu untuk :
Menjelaskan hubungan antar variabel.
Membuat keputusan lebih baik.
Mengatasi perubahan-perubahan.
Membuat rencana dan ramalan.
Dan masih banyak manfaat yang lain.

Sebagai suatu bidang studi, statistik memiliki dua bagian utama, yaitu :
Statistika Deskriptif adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data.
Statistika Inferensi (Statistika Induktif) adalah ilmu statistika  yang mempelajari tentang cara pengambilan kesimpulan secara menyeluruh (populasi) berdasarkan data sebagian (sampel) dari populasi tersebut.

Selengkapnya Download Materi, Kontrak Kuliah, SAP, dan Silabus Mata Kuliah Statistika Deskriptif Disini

Database Management System

PENGENALAN SISTEM DATABASE

Database:

Database adalah kumpulan data, biasanya menggambarkan kegiatan dari satu atau lebih organisasi terkait.

DBMS:

Database Management System (DBMS), adalah software yang dirancang untuk membantu dalam memelihara, memanfaatkan, dan menggunakan sekumpulan data yang besar dan sangat berkembang pesat.

SEJARAH DBMS

Sejak awal adanya komputer, menyimpan dan memanipulasi data telah menjadi fokus utama sebuah aplikasi.Awalnya DBMS yang didesain oleh Charles Bachman di General Electric pada awal tahun 1960 disebut Integrated Data Store. Ini membentuk dasar untuk model data jaringan, yang distandarisasi oleh Conference On Data System Languages (CODASYL) dan sangat berarti bagi sistem database pada tahun 1960-an. Bachman adalah penerima penghargaan pertama dari ACM Turing Award (penghargaan ilmu komputer setara hadiah Nobel) yang bekerja di bidang database pada tahun 1973.

Definisi

•Data

  Fakta, teks, hasil pengukuran, gambar, suara, dan video yang bernilai informasi.

•Informasi

   Data yang telah diproses sebagai bahan dalam proses pengambilan keputusan.

•Database

   Kumpulan data yang terorganisir berdasarkan suatu struktur hubungan.

•Metadata

  Data yang mendeskripsikan data lain.

Selengkapnya Download Mata Kuliah Database Management System

Teknik Pemrograman

 PENDAHULUAN
 Kebutuhan  informasi  menjadi  unsur  utama dalam  bisnis  sehingga  mendorong  pertumbuhan   industri software.
 Nilai  industri  software  di  Indonesia  sampai  akhir tahun  2013  antara  Rp  3.5  –5  Trilyun  dengan nilai  pertumbuhan  18-20%  per  tahun  (Pratama, 2013).
 Produk  perangkat  lunak  dikembangkan (developed)  atau  direkayasa  (engineered) sesuai  dengan  kebutuhan  pemakai  akhir  (end user)

TEKNIK PEMROGRAMAN
 Permasalahan  bisnis  yang  semakin kompleks  dan  rumit  sedangkan  waktu yang  diberikan  untuk  pengembangan program semakin cepat.
 Dibutuhkan  teknik  pemrograman  untuk mengembangkan  program  yang  kompleks dan rumit dalam waktu yang cepat.

Download Selengkapnya Materi, Kontrak Kuliah, SAP, dan Silbus Mata Kuliah Teknik Pemrograman

Metode Penelitian

Pengertian Penelitian
Menurut Webter Dictionary, Penelitian adalah investigasi atau eksperimen yang bertujuan untuk menemukan dan interpretasi atas fakta, revisi atas teori atau hukum karena terdapat fakta baru, atau aplikasi praktikal atas teori atau hukum yang telah direvisi. Menurut Donald & William (1997), penelitian ilmiah adalah  penyelidikan yang sistematis, terkendali, empiris, dan kritis mengenai fenomena  fenomena alam yang dibimbing oleh teori dan hipotesis-hipotesis mengenai hubungan-hubungan yang diduga antara fenomena-fenomena tersebut.                                

Selengkapnya Download Mata Kuliah Metode Penelitian

Logika ALgoritma

 LOGIKA
Diperkenalkan pertama kali oleh Aristoteles (384-322 SM)
ALGORITMA
Diperkenalkan Oleh Ahli Matematika : Abu Ja’far
Muhammad Ibnu Musa Al Khawarizmi.
Seorang ilmuan Persia yang menulis kitab al jabr w’al muqabala (rules of restoration and reduction) sekitar tahun 825 M

Definisi Logika
 1. penalaran atau bentuk pemikiran.
 2. ilmu yang memberikan prinsip-prinsip yang harus diikuti agar dapat berfikir valid menurut aturan yang berlaku. Definisi Algoritma
1. Langkah - langkah yang dilakukan agar solusi masalah dapat diperoleh.
2. Suatu prosedur yang merupakan urutan langkah-langkah yg berintegrasi.
 3. Suatu metode khusus yang digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah yang nyata.(Webster Dictionary)

Selengkapnya Materi, Kontrak Perkuliahan, SAP, dan Silabus Mata Kuliah Logika Algoritma bisa Download Di Sini
  

Pelatihan Pengenalan Komputer Menggunakan Microsoft Office bagi Remaja Karang Taruna Pada RW 05 Kelurahan Rawamngun Februari 2017

Jakarta (03/02) Pada era globalisasi kemajuan akan teknologi informasi, menyebabkan kebutuhan manusia semakin bertambah,  terdapat keterkaitan antara kemajuan teknologi dengan bertambahnya kebutuhan manusia, yaitu kebutuhan akan teknologi. Seperti aplikasi Microsof Office aplikasi ini sangat membantu para pekerja kantoran, mahasiswa, pelajar, dan masih banyak lagi. untuk meningkatkan kemampuan Masyarakat dalam mengaplikasikan beberapa program komputer. Oleh sebab itu, AMIK BSI Jakarta mengadakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat untuk membantu meningkatkan ilmu pengetahuan di bidang Komputer. Pengabdian masyrakat dilaksanakan di kampus BSI pemuda dengan peserta Karang taruna RW 05.

Pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat didasarkan pada Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional dalam pasal 20 ayat (2) Perguruan Tinggi berkewajiban menyelenggarakan pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat serta Pasal 24 ayat (2) perguruan tinggi memiliki otonomi untuk mengelola sendiri lembaganya sebagai pusat penyelenggaraan pendidikan tinggi, penelitian ilmiah, dan pengabdian kepada masyarakat; serta Undang-undang Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen dalam Pasal 51 ayat (1) huruf d bahwa dalam melaksanakan tugas keprofesionalan, dosen berhak memperoleh kesempatan untuk meningkatkan kompetensi, akses sumber belajar, informasi, sarana dan prasarana pembelajaran, serta penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat di semester ini, dilaksanakan pada tanggal 31 Januari sampai 3 Februari 2017 dan bertempat di Kampus BSI Pemuda. Pengabdian kepada masyarakat ini berupa Pelatihan Pengenalan Komputer Menggunakan Microsoft Office bagi Remaja Karang Taruna Pada RW 05 Kelurahan Rawamangun Jakarta.  dengan kapasitas masing-masing Lab. adalah 20 (duapuluh) peserta. Selama pelaksanaan pelatihan komputer ini, para peserta sangat antusias sekali dengan materi yang diberikan. Terlihat semangat dari mereka untuk belajar mengenai Microsoft Excell. Mereka sangat memperhatikan terhadap materi yang disampaikan oleh Tutor dan langsung dipraktekkan di komputer. Materi yang diberikan seperti pembuatan tabel dan pengenalan rumus-rumus dalam Microsoft Excell. Alhamdulillan dengan peran dari Tutor dan rekan-rekan sejawat untuk membantu kegiatan ini,maka apa yang menjadi target dari kegiatan pengabdian kepada masyarakat dapat tercapai. Para peserta memahami materi yang disampaikan dengan baik dan memiliki semangat untuk belajar lebih giat lagi dalam mengenal Microsoft Excell. Harapan kami, walaupun hanya sebentar waktu untuk kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini, ilmu yang telah disampaikan kepada peserta semoga bermanfaat, dan setidaknya bisa membantu para peserta dalam menyelesaikan pekerjaannya.

Data Mining

    Data mining adalah rangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang belum terekplorasi dari sebuah basis data, melakukan ekplorasi dengan cara-cara tertentu untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga dengan cara mengektraksi dan mengenali pola penting dari basis data (Han & Kamber, 2006). Menurut Daryl Pregibons dalam (Gorunescu, 2011) “Data mining adalah perpaduan dari ilmu statistik, kecerdasan buatan, dan penelitian bidang database”. Nama data mining berasal dari kemiripan antara pencarian informasi yang bernilai dari database yang besar dengan menambang sebuah gunung untuk sesuatu yang bernilai (Sumathi, 2006). Keduanya memerlukan penyaringan melalui sejumlah besar material, atau menyelidiki dengan cerdas untuk mencari keberadaan sesuatu yang disebut bernilai tadi. Data Mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Beberapa aplikasi data mining fokus pada prediksi, mereka meramalkan apa yang akan terjadi dalam situasi baru dari data yang menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu (Witten, Frank, & Hall, 2011). 2. Neural Network Neural network atau jaringan syaraf tiruan adalah merupakan salah satu representasi buatan dan otak manusia yang selalu mencoba mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran (Kusuma Dewi, 2010). Neural network adalah (Han, 2006) satu set unit input/output yang terhubung dimana tiap relasinya memiliki bobot. Hal yang perlu mendapat perhatian istimewa adalah bahwa jaringan syaraf tiruan tidak diprogram untuk menghasilkan keluaran tertentu. Semua keluaran atau kesimpulan yang ditarik oleh jaringan didasarkan pada pengalamanya selama mengikuti proses pembelajaran. Pada proses pembelajaran, kedalam jaringan syaraf tiruan dimasukkan pola-pola input (dan output) lalu jaringan akan diajari untuk memberikan jawaban yang bisa diterima (Puspitaningrum, 2006). Neural Network dimaksudkan untuk mensimulasikan perilaku sistem biologi susunan syaraf manusia, yang terdiri dari sejumlah besar unit pemroses yang disebut neuron, yang beroperasi secara paralel (Alpaydin, 2010). Neuron mempunyai relasi dengan synapse yang mengelilingi neuronneuron lainnya. Susunan syaraf tersebut dipresentasikan dalam neural network berupa graf yang terdiri dari simpul (neuron) yang dihubungkan dengan busur, yang  berkorespondensi dengan synapse. Sejak tahun 1950-an, neural network telah digunakan untuk tujuan prediksi, bukan hanya klasifikasi tapi juga untuk regresi dengan atribut target kontinu (Vecellis, 2009). Neural network terdiri dari dua lapisan atau lebih, meskipun sebagian besar jaringan terdiri dari tiga lapisan : lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output (Larose, 2005). Pendekatan neural network dimotivasi oleh jaringan saraf biologis. Secara kasar, neural network adalah satu set terhubung input/output unit, di mana masing-masing sambungan memiliki berat yang terkait dengannya. Neural network memiliki beberapa ciri yang membuat mereka populer untuk clustering. Pertama, neural network adalah arsitektur pengolahan inheren paralel dan terdistribusi. Kedua, neural network belajar dengan menyesuaikan bobot interkoneksi dengan data, Hal ini memungkinkan neural network untuk "menormalkan" pola dan bertindak sebagai fitur (atribut) extractors untuk kelompok yang berbeda. Ketiga, neural network memproses vektor numerik dan membutuhkan pola objek untuk diwakili oleh fitur kuantitatif saja (Gorunescu, 2011).

DAFTAR PUSTAKA

[1] Alpaydin, Ethem. (2010). Introduction to Machine Learning. London: The MIT Press.

[2] Gorunescu, Florin (2011). Data Mining: Concepts, Models, and Techniques. Verlag Berlin          Heidelberg: Springer

[3] Han, J.,&Kamber, M. (2006).Data Mining Concept and Tehniques.San Fransisco: Morgan    Kauffman.

[4] Kusumadewi, Sri (2010). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta.Teknik Informatika FT UII.

[5] Larose, D. T. (2005).Discovering Knowledge in Data. New Jersey: John Willey & Sons, Inc.

[6] Puspitaningrum, Diyah (2006). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Andi Offset. 

[7] Sumathi, & S., Sivanandam, S.N. (2006). Introduction to Data Mining and its Applications. Berlin Heidelberg New York: Springer

[8] Vercellis, Carlo (2009). Business Intelligent: Data Mining and Optimization for Decision Making. Southern Gate, Chichester, West Sussex: John Willey & Sons, Ltd.

[9] Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011).Data Mining: Practical Machine Learning and Tools. Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.

Download Matakuliah Data Mining