INFORMASI DEMO WEB DATABASE D3 JARMUL

DEMO Tugas Akhir Kelas A Akan Dilaksanakan Pada:

Hari Selasa

tanggal 24 Januari 2012.

pukul 09.00 sampai selesai

Tempat menyesuaikan

bersama dengan pak harianto

setiap Praktikan Harus membawa Laporan dari BAB 1-8. dan di Jilid serta program demo Tugas Akhir. untuk Program Demo harus sesuai dengan Topik Yang Telah Di Ambil masing-masing Praktikan. ketidak sesuaian topik dapat mengurangi nilai demo.

Saya Himbau untuk tiap Laporan Harus Benar-benar fix.

Bagi praktikan yang kena semprot(omelan) pada waktu pagi hari tanggal 20 januari via telepon

saya minta maaf… karna saya lagi banyak pikiran n masalah….

^_^

 

Modul web db

sebelumnya saya minta maaf karna keterlambatan masalah modul3 web db. modul web db dapat di download disini

dan untuk modul 4 dapat di download disini

modul 5-6 dapat di download di sini

modul 7-8 dapat di download di sini

 

Modul Prak. Web DB D3 Jarmul

Bagi praktikan Web DB D3 Jarmul modul,format lapres,cover bisa di download
disini
modul yang ada masih modul 1-2 untuk 3-8 menyusul.

Bagi para praktikan segera mencari judul untuk project akhir dan diknsultasikan di asisten masing-masing

bidang :
1. Akademik = 3 orang
2. Kesehatan = 3 orang
3. Perbangkan = 3 orang
4. koperasi = 3 orang
5. perpustakaan = 3 orang
6. kepegawaian = 3 orang

NB: judul dan studi kasus tidak boleh sama….

untuk kelas A lapres dikirim via email. di abdulkurnain108@gmail.com  batas pengumpulan tiap hari sabtu jam 00.00 jika melebihi batas waktu pengumpulan nilai di kurangi 5 poin tiap pertemuan. terlambat masuk nilai dikurangi 5 point. toleransi keterlambatan 5 menit setelah praktikum di mulai.

 

nilai akhir prak.sistal 2011

sebelumnya saya minta maaf kepada semua praktikan. yang sudah menghub saya melalui sms….

untuk nilai akhir praktikum sistem digital dapat di download di sini

http://www.4shared.com/file/1Ibmx2sC/NILAI_AKHIR_PRAK_SISTAL_KLS_B2.html

 

Praktikum Sistal Th.ajar 2011-2012

Untuk Praktikan Kelas B2. Mengenai format Laporan Individu atau Kelompok bisa di download disini klik…….

* laporan individu

untuk laporan individu berisi modul 1-5 dan sesuai format laporan yang telah anda unduh sebelumnya di atas….

*Laporan Kelompok

Untuk laporan kelompok berisi modul 1-5 dan tugas besar. Untuk tugas besar buat papan pergantian pemain dan aplikasi BCD  tinggal dilampirkan saja. setelah modul 5. format laporan kelompok sesuai  format laporan yang telah di unduh sebelumnya di atas. dan untuk format laporan kelompok di print.

Nb: Jangan lupa untuk membawa laporan Individu dan Kelompok pada saat Post tes…….

 

Tugas TKRPL: Masalah Hypertext

Hypertext adalah antar muka pengguna (user-interface) untuk menampilkan dokumen yang berisi referensi yang terhubung otomatis ke dokumen lainnya yang disebut Hypelink.

^_^  Non Linier

Hypertext merupakan metode penyimpanan informasi dalam format non-linear yang memungkinkan akses atau browsing secara non-linear atau random. Disebut masalah non linier text, karena dalam bagian-bagian tertentu bisa merujuk ke bagian lain secara tidak sekuen sesuai dengan alamat rujukan yang diberikan. Komputer dapat mendukung kebutuhan yang berbeda dalam menyajikan domain yang tidak terstruktur dan membantu user untuk mendalami lebih dari satu perspektif topik atau issue.

^_^   Disorientasi dan Cognitive Overload

Disorientasi dan Cognitive Overload  merupakan sebuah kondisi dimana informasi yang ingin dicari user tidak tepat pada sasaran dan jumlah text yang dimasukkan terlalu banyak. Jika disorientasi terjadi maka akan mengakibatkan Lost in Hyperspace (LiH) atau dengan kata lain seorang pengguna berada pada dokumen tertentu, akan tetapi dia tidak mengerti sedang berada dimana. Sehingga seolah-olah pengguna benar-benar merasa tersesat saat berada pada dokumen tersebut.

 

SISTEM REKOMENDASI BAHAN AJAR UNTUK E-LERNING

Tujuan dari sistem rekomendasi bahan ajar yang akan  dibangun adalah untuk meningkatkan  efektifitas pemberian bahan ajar yang akan diberikan ke siswa. Kriteria efektifitas pemberian bahan ajar  ini diasumsikan sebagai berikut:

1.  mengetahui letak kelemahan siswa dan memberi bahan ajar  yang sesuai untuk mentupi kelemahan tersebut

2.  pemberian bahan ajar  memperhatikan kemampuan siswa dalam menyerap bahan ajar, dan menyadari bahwa kemampuan siswa dalam menyerap bahan ajar, baik ditinjau dari segi isi dan segi cara penyampaian (secara teks  atau gambar bergerak), tersebut berbeda

3.  siswa mendapatkan bahan ajar dengan kualitas yang baik tetapi juga sesuai dengan kemampuannya dalam menyerap bahan ajar

Secara umum,  data  yang digunakan oleh sistem rekomendasi bahan ajar adalah sebagai berikut:

1.  data hasil evaluasi belajar siswa

2.  data aktivitas belajar siswa melalui eLearning

Gambar 2. Gambaran umum sistem rekomendasi bahan ajar

Gambaran umum sistem rekomendasi bahan ajar yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar

2.  Evaluation engine  berguna untuk  melakukan  evaluasi  hasil belajar siswa dan mengetahui

kelemahan siswa.  Activity logger berguna  untuk mendeteksi perilaku penggunaan  sistem  eLearning  oleh siswa sehingga  didapatkan  data  materi yang  pernah dibaca siswa dan rating materi  tersebut. Kedua  komponen tersebut akan menghasilkan data  yang digunakan sebagai sumber  dalam pembuatan profil user. Kemudian dilakukan filtering  terhadap informasi dan hasil tersebut akan  digunakan oleh bagian  delivery engine.  Delivery engine  akan bertugas untuk menampilkan hasil  rekomendasi dan menyampaikan bahan ajar baik yang tidak hanya berupa format teks, tapi juga berupa format multimedia.

Komponen  utama dalam sistem rekomendasi ini adalah  komponen  coach.  Coach  ini akan berfungsi  untuk membuat profil siswa  berdasarkan evaluation engine  dan  activity logger. Coach  juga berfungsi untuk melakukan filtering berdasarkan profil siswa.

Karena  diasumsikan tiap siswa mempunyai tingkat  pemahaman yang dipengaruhi oleh media penyampaian  bahan ajar, maka  rekomendasi pada tahap awal  harus menilai  media bahan ajar yang tepat untuk siswa.  Untuk mengetahui  kemampuan dalam penyerapan bahan ajar oleh siswa,  maka di awal juga dilakukan ujian awal. Dari hasil ujian ini maka siswa dikelompokkan  berdasarkan kemampuan  dalam penyerapan materi. Pada awal penggunaan  sistem ini, maka sistem akan memberikan rekomendasi berdasarkan popularitas. Kemudian setelah beberapa saat siswa menggunakan sistem, maka sistem akan memberikan rekomendasi dengan meggunakan teknik  collaborative filtering. Setelah sistem  melakukan evaluasi hasil belajar siswa, sistem  juga akan memberikan rekomendasi berdasarkan kelemahan siswa.

 

Fitur Igoogle,ask,My yahoo

Fitur di iGoogle

• Terdapat date & time
• Terdapat perakiraan cuaca di suatu wilayah
• Bisa langsung melakukan chating dengan pengguna Google chat
• Bisa menambah daftar teman, baik teman yang berasal dari daftar Contact, maupun dari alamat email lain yang sebelumnya belum pernah tercatat di daftar Contact.
• Inbox langsung tampak sehingga kita dapat mengetahui  pesan-pesan yang masuk
• Tampilannya bisa kita atur sesuai keinginan kita
• Tersedia video streaming  dari YouTube
• Bisa melihat berita

Fitur di My Yahoo

• Ada perakiraan cuaca pada wilayah yang kita inginkan
• Tampilan inbox yang bisa langsung terlihat
• Bisa bermain game sambil saling mengirim pesan instan
• Tersedia fitur menarik seperti horoscope
• Bisa melihat berita-berita terbaru
• Tersedia video streaming  dari YouTube
• Link yang tersedia lebih banyak

Fitur di Ask

• Kurang mudah dimengerti untuk orang awam
• Di Ask kita bisa merubah themes dengan yang telah tersedia
• Fitur lebih sedikit jika dibandingkan dengan iGoogle dan MyYahoo

Kesimpulan

Dari ketiga fitur di atas, fitur favorit saya adalah fitur-fitur yang tersedia di iGoogle. Di iGoogle fitur lebih simple tetapi sudah mewakili dari informasi yang kita inginkan sedangkan di MyYahoo! terlalu banyak fitur dan agak membingungkan. Jika di Ask kurang penjelasan sehingga saya sebagai pemula kurang mengerti.

 

Information Retrieval

Arti istilah pencarian informasi dapat sangat luas. Informasi Pengambilan (IR) adalah menemukan material (biasanya dokumen) dari alam yang tidak terstruktur (biasanya teks) yang memenuhi kebutuhan informasi dari dalam koleksi besar (biasanya disimpan di komputer). Bidang pencarian informasi juga mencakup mendukung pengguna dalam browsing atau koleksi dokumen penyaringan atau pengolahan lebih lanjut diambil satu set dokumen. Diketahui sebuah himpunan dokumen, clustering adalah tugas datang dengan pengelompokan yang baik berdasarkan isi documen.

Sistem pencarian informasi scan juga dapat dibedakan oleh skala pada dimana mereka beroperasi, dan itu berguna untuk membedakan tiga bersisik. Dalam pencarian web, sistem harus menyediakan pencarian lebih dari milyaran dokumen tersimpan pada jutaan komputer. Isu-isu khusus yang perlu untuk mengumpulkan dokumen untuk mengindeks, mampu membangun sistem yang bekerja secara efisien skala ini, dan penanganan aspek khusus lembut web, seperti eksploitasi hyper teks dan tidak tertipu oleh penyedia situs halaman manupulasi konten dalam usaha untuk meningkatkan peringkat mesin pencari mereka, mengingat pentingnya komersial web…., lanjut

 

Tugas tambahan Modul SO

Tugas pendahuluan praktikum SO dapat dilihat disini…..