Penulis: Konsultan Data Penelitian & ArcGIS

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Pemetaan Geografi Jasa Skripsi Tesis Disertasi Peta Digital Arcgis Arcview

Memahami Apa Itu Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan MATLAB di Sini:

Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan MATLAB

Teknologi yang ada saat ini tidak semuanya berasal dari penemuan-penemuan baru dengan fungsinya yang paling mutakhir. Penemuan lama pun masih ada yang digunakan hingga saat ini seperti misalnya pengolahan citra digital ini tetapi memang mengalami banyak perkembangan. Saat ini tentang pengolahan citra digital dan aplikasinya menggunakan MATLAB adalah yang paling populer.

Pengertian Citra Digital

Citra digital sendiri adalah representasi yang digunakan untuk menyebut fungsi dari intensitas cahaya yang terdapat dalam bidang dua dimensi. Seringnya citra digital ini digunakan dalam bentuk foto ataupun video dengan masing-masing keunikannya.

Pengelompokan citra digital berdasarkan jenis warnanya ada tiga jenis yakni RGB, Grayscale, dan Biner yang memang berbeda. Citra RGB ada tiga kanal warna yang digunakan sebagai dasar yakni merah, hijau, dan juga biru. Sedangkan pada citra grayscale warna yang digunakan adalah hitam putih tetapi dengan intensitas berbeda seperti warna abu-abu. Untuk citra Biner sendiri benar-benar menggunakan warna hitam dan putih saja dan tidak ada perbedaan warna seperti pada abu-abu di Grayscale.

Apa itu Pengolahan Citra Digital?

Pengolahan citra digital sendiri bisa diartikan sebagai manipulasi yang dilakukan terhadap gambar-gambar digital melalui sebuah proses komputasi. Nah dalam pengolahannya tidak terfokus pada sub-bidang sinyal dan sistem yang ada tetapi lebih fokus terutama pada gambarnya.

Sistem ini dalam pengembangannya lebih berfokus pada pengembangan sistem agar suatu citra bisa diproses dengan output lebih baik. Salah satu aplikasi yang digunakan untuk pengembangan ini adalah MATLAB sendiri dengan perintah unik tentunya. Input yang dimasukkan akan diolah dengan algoritma tertentu hingga menghasilkan sebuah citra sebagai hasil akhirnya.

Contoh Aplikasi dari Pengolahan Citra Digital

Saat ini, seiring dengan berkembangnya dunia fotografi maka pengolahan citra digital sebenarnya berada jauh lebih dekat. Ada banyak sekali penggunaan dari pengolahan citra digital yang biasa dilakukan tetapi mungkin tidak disadari. Salah satu contoh dari pengolahan citra digital yakni image sharpening and restoration.

Dalam bahasa Indonesia, fungsi tersebut sering disebut dengan mempertajam gambar dan merestorasinya agar tampak lebih baik. Beberapa editing atau pengolahan yang termasuk dalam fungsi ini misalnya adalah memperbesar, memblur, mempertajam, perubahan warna, dan juga rekognisi gambar.

Contoh paling mutakhir dalam pengaplikasiannya adalah UV Imaging atau pemindaian sebuah benda. Pemindaian bumi menggunakan sebuah satelit dari jarak jauh kemudian memprosesnya hingga didapat sebuah informasi juga merupakan pengolahan citra digital ini. Sebuah informasi bisa didapat dan dibagikan dengan lebih mudah karena adanya proses ini.

Pengolahan citra digital dan aplikasinya menggunakan MATLAB mungkin memang akan sedikit rumit karena bahasa pemrogramannya. Tapi saat ini sudah ada Patra Statistika yang bisa membantu dalam keadaan apa pun sehingga tidak ada lagi kata sulit. 

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Memahami Komputasi Numerik dengan MATLAB dengan Mudah

Komputasi Numerik dengan MATLAB

Perhitungan matematis yang bisa dilakukan oleh manusia sangatlah terbatas dan juga memiliki kecepatan yang sangat kurang. Karena itu dalam perkembangannya, manusia berusaha dan berhasil menciptakan sebuah program yang bisa melakukan perhitungan matematis dengan cepat. Ini biasa disebut dengan komputasi numerik. Seluruh aplikasi pada dasarnya menggunakan ini sebagai dasarnya tetapi komputasi numerik dengan MATLAB adalah salah satu yang populer.

Pengenalan Terhadap Komputasi Numerik

Komputasi numerik biasa disebut sebagai pendekatan yang dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan matematika kompleks. Prinsip dasar yang digunakan sangat simple sebenarnya yakni perhitungan dasar operasi aritmatika sederhana. Program pendekatan ini dilakukan dengan melibatkan perumusan dalam suatu model fisik hingga situasi bisa diselesaikan dengan operasi aritmatika.

Selain itu komputasi numerik tidak akan pernah menemui kata sempurna dan selalu membutuhkan pengembangan, analisis, serta penggunaan algoritma. Kalkulasi aritmatika yang rumit bisa diselesaikan dengan cepat karena revolusi yang terjadi pada mikroelektronika. Ada banyak penggunaan komputasi numerik ini salah satunya adalah untuk menyelesaikan masalah-masalah ilmiah yang ada.

Karakteristik dari Komputasi Numerik

Komputasi pada dasarnya memiliki berbagai jenis berbeda dengan karakteristiknya masing-masing. Berikut ini adalah beberapa karakteristik dari komputasi numerik yang penting untuk diketahui sebagai pembeda:

1. Akurasi

Setiap metode yang dilakukan dalam komputasi numerik akan selalu berpotensi menghasilkan error atau kesalahan. Mungkin perhitungan yang dilakukan dengan komputasi numerik memang terkenal cepat dan tepat tetapi bisa saja terjadi kesalahan. Kesalahan sering muncul karena prosedur yang dijalankan tidak tepat atau karena manipulasi angka yang juga salah. Kesalahan kecil seperti ini bisa sangat mempengaruhi hasil akhir yang diterima dalam suatu proses.

2. Efisiensi

Salah satu hal yang perlu dijadikan bahan pertimbangan dalam penggunaan model komputasi numerik adalah efisiensi. Ini berhubungan dengan seberapa besar usaha yang perlu dilakukan oleh manusia untuk komputer bisa menjalankan metode yang diperlukan.

3. Stabilitas

Hal yang paling ditonjolkan oleh metode yang digunakan dalam komputasi numerik adalah ketidakstabilan numerik. Hal ini terjadi ketika terjadi kesalahan dalam memasukkan sumber ke komputasi bisa menyebar dengan cara yang beragam. Biasanya kesalahan ini akan tumbuh secara eksponensial sehingga merusak keseluruhan hasil komputasi.

Aplikasi dalam Komputasi numerik

Komputasi numerik biasa digunakan dalam perancangan dan juga untuk menganalisis teknik sehingga solusi nantinya akan cukup akurat. Kegunaan dari komputasi ini adalah untuk membuat perkiraan cuaca yang membutuhkan banyak perhitungan terhadap faktor-faktornya. Selain itu perusahaan otomotif juga biasa menggunakan ini untuk simulasi yang dikalkulasi dalam persamaan matematis.

Komputasi numerik dengan MATLAB sebenarnya adalah salah satu yang populer meskipun memang akan tampak sangat sulit. Beragam perintah komputasi tampak membingungkan untuk orang awam tetapi jangan khawatir karena sudah ada Patra Statistika. Permasalahan dalam komputasi numerik atau sekedar berkonsultasi bisa didapatkan dengan mudah sekarang.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Tentang Low Pass Filter MATLAB Beserta Aturannya

low pass filter MATLAB

Untuk sebuah penelitian yang memiliki perhitungan matematis rumit, maka gunakanlah MATLAB. Software ini memang dikembangkan untuk studi, penelitian, hingga kini dimanfaatkan juga di dunia industri. Salah satu tools yang menarik dari MATLAB adalah filter visualization tool-nya. Dalam tulisan ini, poin yang akan dibahas adalah low pass filter MATLAB yang dapat menghasilkan efek penghalusan.

Sebelum lebih jauh membahas low pass filter MATLAB, perlu diketahui bahwa sebenarnya ada dua jenis pengolahan citra lainnya, yaitu high pass filter dan band pass filter. Namun pada pembahasan di bawah akan berfokus ke low pass filter. Sebab ini adalah sebuah proses yang mengambil data pada frekuensi rendah, kemudian membuang frekuensi yang tinggi supaya noise pada sebuah image berkurang.

Aturan Low-Pass Filtering

Prinsip utama dari low pass filtering adalah meredam komponen pada gambar yang intensitasnya tinggi. Beberapa frekuensi dihilangkan sehingga terciptalah efek penghalusan. Sebab sudah menjadi sifat low pass filtering adalah meloloskan yang frekuensi rendah dan menghilangkan yang frekuensi tinggi. Oleh sebab itu, hasil dari proses filtering ini akan menciptakan gambar yang lebih halus dan lebih blur.

Saat proses filtering terjadi perubahan yang lambat dalam nilai output. Ini supaya mempermudah melihat tren dan menaikkan rasio signal-to-noise secara keseluruhan. Low pass filtering juga sering digunakan untuk membersihkan sinyal dan noise, menemukan pola-pola penting, merata-ratakan data, serta mendesain desimator dan interpolator. Adapun aturan lainnya yang harus diperhatikan adalah:

  • Koefisien kernel semuanya harus bernilai positif.
  • Jika dijumlahkan, semua koefisien kernel harus sama dengan satu.

Menggunakan MATLAB Untuk Proses Filtering

Selain MATLAB, ada beberapa software pemrograman lainnya, seperti Visual Basic, Java, C/C++, dan sebagainya. Dari kesemuanya memiliki tujuan penggunaan, hasil akhir, serta fitur-fitur khusus tersendiri. Namun MATLAB lebih spesifik ditujukan untuk kebutuhan-kebutuhan ilmiah, misalnya riset di ranah akademis, penelitian industri, dan lainnya.

Melakukan proses low pass filtering dengan MATLAB akan menghasilkan citra yang reliable. Selain itu, prosesnya pun lebih cepat dan ringkas. Aplikasi MATLAB memudahkan penuangan rumus perhitungan yang matematis. Walaupun demikian, tidak semua orang familiar menggunakan MATLAB untuk berbagai kebutuhan, termasuk low pass filtering.

Jika membutuhkan bantuan untuk low pass filter MATLAB, bisa menghubungi Patra Statistika sekarang juga. Kontak admin kami melalui nomor WhatsApp yang tertera atau mengirimkan email ke alamat yang ada pada situs ini. Tim kami berpengalaman dalam menggunakan aplikasi pengolahan data lainnya.

Layanan kami lainnya juga berupa konsultasi di awal penelitian untuk desain atau metode penelitian, analisis data, hingga pembuatan peta digital. Kami pun melayani jasa pembuatan abstrak dan terjemahannya ke bahasa Inggris. Untuk informasi lebih lengkap, silahkan menghubungi admin atau datang langsung ke kantor kami.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Konsep Pengolahan Citra dan Sekilas Tentang Source Code MATLAB Pengolahan Citra

Source Code MATLAB Pengolahan Citra

Pengolahan citra merupakan salah satu cabang dari ilmu komputer. Seseorang yang mempelajari ilmu ini akan mengetahui bagaimana sebuah gambar dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menyajikan sesuatu yang mudah dipahami oleh orang lain. Source code MATLAB pengolahan citra menjadi salah satu hal yang harus dikuasai. Sebab dengan aplikasi tersebut, model yang kompleks akan lebih mudah dipecahkan masalahnya.

Bagi pemula atau yang belum familiar dengan MATLAB, ini adalah sebuah pemrograman yang interaktif. Penggunanya tidak perlu lagi memusingkan urusan dimensi karena MATLAB telah memiliki elemen data dalam suatu array. “Toolbox”, yakni fitur-fitur pada MATLAB, kini telah banyak dikembangkan sehingga mampu mengerjakan banyak hal. Dengan menggunakan MATLAB versi terbaru, maka seseorang bisa mengekspor kode yang dibuatnya ke dalam bahasa pemrograman lain. Misalnya source code MATLAB pengolahan citra ingin diubah ke Java atau C++.

Memahami Tentang Pengolahan Citra

Sebelum mendiskusikan lebih jauh tentang source code MATLAB pengolahan citra, seseorang harus memahami terlebih dahulu apa itu citra. Citra adalah fungsi dari intensitas cahaya yang dituangkan dalam bidang dua dimensi secara kontinu sehingga terciptalah sebuah gambar. Adapun citra dibagi menjadi dua, yaitu citra analog dan digital.

Citra analog berasal dari alat akuisisi citra analog, contohnya adalah mata seseorang dengan kamera analog. Kualitas resolusinya sangat baik, namun tidak dapat disimpan dan diduplikasi secara komputerisasi. Sedangkan citra digital representasi dari fungsi intensitas cahaya. Fungsi ini berbentuk diskrit pada bidang dua dimensi yang tersusun dari piksel dengan koordinat dan amplitudo.

Selain citra, ada istilah lainnya yang harus dipahami dalam pengolahan citra, yaitu:

  • Lebih familiar dengan sebutan noise, yaitu gambar atau piksel yang membuat tampilan citra terganggu atau tidak jernih. Hal ini bisa muncul karena adanya proses yang tidak sesuai saat pengolahan.
  • Sebuah proses di mana warna rata-rata diasosiasikan dengan warna tertentu.
  • Proses ini bagian dari statistika di mana seseorang menentukan warna pada pixel tertentu.

Pengolahan Citra Pada MATLAB

MATLAB akan selalu memberikan contoh kode untuk memecahkan suatu masalah yang baru. Sehingga ada banyak source code pada MATLAB. Tidak hanya untuk pengolahan citra, tetapi ada juga plotting, pemasangan kurva, pemrosesan gambar, dan sebagainya.

Saat mendiskusikan citra pada MATLAB, maka citra dibagi menjadi tiga, yaitu RGB, grayscale, dan biner. Untuk citra RGB memiliki tiga kanal: merah, hijau, dan biru. Adapun perintah di MATLAB-nya adalah:

Sedangkan untuk citra grayscale, bisa menggunakan kode berikut untuk perintah MATLAB-nya kalau ingin dikonversi dari citra RGB:

Terakhir, jika ingin mengubah dari citra grayscale menjadi citra biner menggunakan perintah MATLAB berikut:

Apabila membutuhkan bantuan lebih lanjut untuk pengolahan citra, khususnya source code MATLAB pengolahan citra, lebih baik menghubungi admin Patra Statistika. Kami punya tim yang handal untuk pengolahan data dengan berbagai macam aplikasi pemrograman, analisis data, hingga pembuatan peta digital. Konsultasikan penelitian guna mendapatkan hasil yang memuaskan.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Pengenalan MATLAB sebagai Komputasi Metriks dan Pemrograman

Pengenalan MATLAB

Dibandingkan dengan program lainnya, banyak yang setuju bahwa MATLAB unggul untuk urusan segala komputasi. Mulai dari penyelesaian persoalan matematis, hingga pembuatan pemrograman. Oleh karenanya, berikut sekilas pengenalan MATLAB sebagai program yang banyak diunggulkan:

1. Bisa Difungsikan untuk Hal Sederhana Sampai yang Paling Rumit

Seperti yang sudah disinggung di pembukaan di atas, MATLAB bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan. Penyelesaian persoalan perhitungan sederhana hingga penulisan bahasa pemrograman. Bisa dibilang MATLAB bisa digunakan selayaknya kalkulator sampai pemanfaatan yang rumit untuk membuat sebuah program.

2. Variabel pada MATLAB

Menggunakan MATLAB sebagai kalkulator sepertinya terlalu sederhana dan menurunkan fungsionalitas dari program ini. Kebanyakan orang menggunakan MATLAB untuk mengidentifikasi variabel.

Proses identifikasinya bisa berupa nomor nilai, operasi matematis, variabel, hingga fungsi. Artinya proses ini bisa dilakukan secara manual, dengan fungsi yang sudah tersedia pada program, hingga penentuan fungsi sendiri oleh penggunanya.

3. Fungsi Matematis pada MATLAB

MATLAB awalnya didesain untuk mendukung sebuah program matriks yang dikembangkan oleh LINPACK dan EISPACK. Namun pada perkembangannya, MATLAB memiliki banyak masukan hingga menjadikan MATLAB seperti yang dikenal sekarang.

Fungsi matematis pada MATLAB sendiri bisa dibilang komplet. Semua standar fungsi matematis yang ada dimiliki oleh MATLAB, sehingga memudahkan pengguna dalam menyelesaikan persoalan yang dihadapi.

4. Plotting Dasar pada MATLAB

Dalam dunia matematika, plot gambar sudah menjadi satu kesatuan yang sulit untuk dipisahkan. Di setiap persamaan fungsi, pasti akan disertai dengan gambar grafik untuk memudahkan proses pemahaman terhadap persamaan yang dikerjakan.

Oleh karenanya, MATLAB juga dirancang untuk bisa mendukung hal ini. Pembuatan plot gambar untuk persamaan fungsi pun menjadi dimudahkan serta proses yang lebih singkat. Hanya saja, perlu dipastikan untuk menuliskan bentuk persamaan dengan tepat agar gambar yang dihasilkan tidak keliru.

5. Fungsi Matriks pada MATLAB

Bisa dibilang, fungsi matriks merupakan asal muasal dari keberadaan MATLAB itu sendiri. Seperti yang sudah disinggung, bahwa awalnya MATLAB dikembangkan untuk mendukung sebuah program matriks. Nama MATLAB sendiri merupakan kependekan dari MATrix LABoratory.

MATLAB mendukung semua bentuk persamaan matriks dan bisa membantu proses penyelesaiannya. Persamaan matriks sendiri bisa berasal dari hasil generasi maupun manipulasi.

6. Bahasa Pemrograman MATLAB

Sebagaimana yang sudah disinggung di awal, bahwa pengembangan MATLAB terus berlanjut hingga ke bahasa pemrograman. Di sini MATLAB tidak berhenti pada fungsi matriks saja, melainkan bisa digunakan untuk mengembangkan sebuah program.

Dari pengenalan MATLAB ini, bisa dilihat banyaknya variansi kegunaan dari program yang satu ini. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika MATLAB kemudian banyak dijadikan sebagai program rujukan untuk beragam kepentingan.

Sayangnya, penguasaan MATLAB tidak dimiliki oleh sebagian besar orang. Itulah alasan mengapa Patra Statistika hadir dengan menawarkan bantuan untuk proses pengolahan data dengan menggunakan MATLAB. Jadi, tak perlu bingung lagi jika butuh untuk menggunakan MATLAB, karena bisa langsung menghubungi Patra Statistika.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Konsultasi Susun Skripsi

Mengenal dan Memahami Kegunaan Jaringan Syaraf Tiruan MATLAB

Jaringan Syaraf Tiruan MATLAB

MATLAB adalah salah satu jenis aplikasi yang sangat berfungsi dalam pengembangan ilmu pengetahuan saat ini.. Perhitungan matematis yang dilakukan MATLAB memiliki akurasi lebih baik dan juga memerlukan waktu lebih cepat. Salah satu yang populer adalah jaringan syaraf tiruan MATLAB yang memang memiliki berbagai fungsi unik.

Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan syaraf tiruan sering disebut sebagai artificial neural network atau tiruan terhadap sistem otak manusia. Nah di dalam jaringan secara gambling diadaptasi pergerakan interkoneksi neuron yang ada di otak. Jenis jaringan tipe ini bisa belajar secara mandiri terhadap suatu data sehingga ini bisa digunakan untuk menerjemahkan pola, mengklasifikasikan data, hingga memperkirakan masa depan.

Pada jaringan syaraf tiruan, Ia akan dengan sendirinya memilah atau break down input yang diberikan dalam tahapan abstrak. Banyak program yang bisa diajarkan menggunakan berbagai contoh data seperti misalnya dalam percakapan atau bahkan foto. Perilaku yang akan dilakukan akan memperhatikan beberapa elemen seperti kekuatan atau berat beserta koneksi keduanya.

Bagaimana Jaringan Syaraf Tiruan MATLAB Bekerja

Jaringan syaraf ini sangat didesain untuk melakukan rekognisi dari setiap pola yang terjadi di dalamnya. Biasanya yang direkognisi adalah data yang berupa perkataan, penglihatan secara visual, dan juga sistem kontrol terhadap sesuatu. Sistem ini dalam pengembangannya biasa digunakan untuk prediksi dan juga pemodelan. Ada beberapa contoh kegunaan jaringan ini:

1. Mendeteksi Kehadiran

Kegunaan dari jaringan syaraf tiruan pada MATLAB yang pertama adalah sebagai software pendeteksi. Dalam hal ini, MATLAB bisa mendeteksi kehadiran dari suara perintah dalam bentuk audio dengan pelatihan terlebih dahulu. Pelatihan ini merupakan model dari deep learning atau pembelajaran yang secara merata atau menyeluruh agar bisa menerjemahkan perintah.

2. Mengaplikasikan Tampilan Stylish

Fungsi kedua yang sering dipakai dari MATLAB adalah untuk mengaplikasikan tampilan yang menarik dari suatu gambar. Suatu gambar bisa dijadikan sebagai dasar dari konten gambar kedua dengan menggunakan transfer model jaringan syaraf. Nah dari sini juga suatu gambar bisa secara langsung diterjemahkan dan dibedakan dari gambar serupa yang memiliki objek berbeda.

3. Menerjemahkan Tulisan Jepang

Jika pada suatu tulisan yang tidak menggunakan abjad seperti misalnya hiragana di Jepang, akan sulit untuk menerjemahkannya. Tetapi dengan software ini, bisa secara otomatis menerjemahkan tulisan tersebut kemudian diterjemahkan dalam teks digital.

4. Mendeteksi Kanker

Fungsi lain yang juga penting digunakan dalam software ini adalah sebagai pendeteksi kanker bagi patologis. Banyak patologis yang menggunakan software ini untuk mengklasifikasikan tumor tertentu berdasarkan bentuk sel, mitosis, dan faktor yang lainnya.

Kegunaan jaringan syaraf tiruan MATLAB memiliki banyak sekali kegunaan yang bisa bermanfaat untuk hidup manusia. Tetapi setiap perintah yang diberikan perlu dituliskan dalam enkripsi khusus untuk setiap kerjanya. Patra Statistika bisa membantu bagaimana pengisian enkripsi pada MATLAB dan pengaplikasiaannya nanti.

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Apa Itu Root Locus MATLAB

root locus matlab

Root locus berasal dari dua kata, yaitu “root” (akar) dan “locus” (tempat atau lokasi kedudukan). Sehingga apabila diartikan secara harfiah, maka root locus adalah tempat kedudukan dari akar-akar persamaan karakteristik sebuah sistem yang ditentukan oleh nilai K. Nilai K itu sendiri dalam root locus MATLAB bisa 0 sampai tak hingga.

Dengan adanya root locus, seseorang dapat menentukan stabilitas sebuah sistem. Apakah sistem tersebut mau memiliki batas kestabilan tertentu atau akan selalu stabil. Caranya adalah dengan mengubah-ubah nilai K sesuai dengan keinginan dan tujuan hasilnya. Membuat root locus MATLAB bisa lebih mudah karena software ini mampu mendukung pekerjaan penelitian hingga pengembangan sebuah sistem.

Sekilas Tentang Root Locus

Metode root locus pertama kali dikembangkan oleh W.R.Evans. Sejak metodenya tersebut terkenal di kalangan insinyur, sampai sekarang banyak digunakan untuk kontrol desain dan analisis sebuah sistem kontrol. Metode ini menjadi populer karena memudahkan seseorang menentukan cara modifikasi kutub pengontrol, nol, dan penguatan kutub sistem loop tertutup sesuai keinginan.

Saat menggunakan root locus MATLAB, maka hasil yang didapat lebih cepat dan akurat. Namun beberapa orang tetap membutuhkan sketsa secara manual guna memperoleh ide dasar yang tepat. Ada beberapa hal lain yang perlu diketahui tentang root locus, yaitu:

  • Sifatnya simetri terhadap sumbu nyata.
  • Untuk K bernilai 0, maka root locus bermula dari pole-pole G(s)H(s). Lalu titik ini akan berakhir pada K bernilai tak hingga di zero-zero G(s)H(s).
  • Jika ingin mengubah root locus, maka harus mengubah juga respon transien. Adapun respon transien bisa disesuaikan dengan mengubah-ubah nilai K untuk mendapatkan respon waktu yang tepat.

Cara Menggambar Root Locus

Seperti yang disebutkan di atas bahwa gambar manual tetap dibutuhkan meski hasil dari MATLAB lebih akurat. Dengan demikian, harus tahu bagaimana cara penggambaran root locus supaya membaca hasil dari MATLAB pun tepat. Berikut adalah prosedurnya:

  • Tentukan open loop transfer function (OLTF), lalu letakkan pole-pole dan zero-zero pada bidang -s.
  • Tentukan banyaknya locus pada OLTF. Ingat, jumlah locus sama dengan jumlah pole di OLTF.
  • Melalui sumbu real, sekarang tentukan jumlah, sudut, serta perpotongan asimtot.
  • Dalam menggambar root locus ada dua hal yang harus dipahami, yaitu titik pencar (break away point) dan temu pole-pole (break in point). Dalam menentukannya bisa melalui dua cara, yaitu:
  • Jika ada, kini tentukan titik potong kurva root locus melalui sumbu imajiner. Setelah itu, tentukan pula sudut datang (untuk zero) dan sudut berangkat (untuk pole). Sudut-sudut ini berada di luar sumbu riil.
  • Pembuatan sketsa root locus selesai melalui data-data tadi.

Mungkin ada beberapa yang baru mengenal tentang root locus MATLAB di atas. Tenang, Patra Statistika dapat membantu siapapun yang sedang melakukan penelitian. Hubungi admin kami terlebih dahulu untuk mendiskusikan penelitian dan beberapa hal lainnya. Patra Statistika hadir sebagai solusi di tengah kesulitan dalam penelitian.

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

2 Cara Menjalankan Program Python yang Bisa Dicoba

Cara Menjalankan Program Python

Dalam dunia programmer, bisa dibilang Python menjadi primadona yang sangat dibanggakan. Bahasa pemrograman ini bisa dijalankan di berbagai jenis platform, mulai dari Windows, Linux, ataupun MacOS. Tak hanya itu saja, bahasa ini pun bisa ditransfer ke mesin virtual Java atau .NET. Itulah sebabnya, semakin banyak programmer yang belajar cara menjalankan program Python.

Bahasa Pemrograman Open Source yang Gratis

Satu keunggulan Python yang menjadikannya memiliki banyak penggemar adalah bahasa pemrograman ini bersifat open source dan gratis. Artinya, programmer tidak perlu membeli lisensi khusus untuk mulai bisa menggunakan Python.

Beberapa versi Linux dan MacOS memiliki bawaan program Python sudah terinstal. Akan tetapi, kebanyakan versi Python tersebut sudah kadaluarsa dan butuh di-update.

Meskipun Python bersifat open source dan tidak membutuhkan lisensi berbayar, namun menggunakan Python butuh dukungan program pihak ketiga. Hal ini dikarenakan, Python sepenuhnya berfungsi sebagai bahasa pemrograman saja.

Biasanya pengguna Python merupakan programmer yang telah memiliki jam terbang pengalaman dan kemampuan tingkat dewa. Terlebih, proses pembuatan program dengan menggunakan Python juga bisa memakan waktu yang lama dan kurang disarankan jika membutuhkan waktu proses yang cepat.

Bagaimana Cara Mengoperasikan Python?

Seperti yang sudah disinggung, Python hanya bersifat sebagai bahasa pemrograman saja. Jadi harus ada program lain yang dijalankan agar bisa menggunakan Python untuk membuat sebuah program. Untuk lebih jelasnya, simak dua cara yang bisa dipilih untuk mengoperasikan Python berikut:

1. Menginstal Thony IDE

Memilih menginstal Thony IDE berarti tidak perlu lagi menginstal Python secara terpisah. Alasannya karena program IDE ini punya versi terakhir Python sebagai bawaan. Bisa dikatakan, menggunakan Thony IDE merupakan shortcut untuk menggunakan Python. Untuk menjalankan Python menggunakan Thony IDE, ini langkah-langkahnya:

  • Download dan install Thony IDE di komputer
  • Buka menu File >> New, lalu save file dengan ekstensi .py
  • Tuliskan kode Python untuk program yang ingin dibuat, lalu simpan file
  • Jalankan program yang telah ditulis dengan atau lebih mudahnya tinggal pencet F5

2.  Menginstal Python secara Terpisah

Selain dengan menggunakan Thony IDE, menjalankan Python juga bisa dilakukan dengan program Python itu sendiri secara langsung. Pastikan ketika menginstal versi Python terbaru, mencentang dialog Add Python to environment variables, dengan begitu Python bisa dijalankan dari mana pun di komputer. Berikut 2 pilihan untuk menjalankan Python:

  • Jalankan immediate mode pada Python, caranya dengan mengetikkan Python pada baris perintah untuk mengaktifkan immediate mode Kemudian, langsung saja ketikkan kode Python dan tekan Enter untuk mendapatkan output. Setelah selesai, ketikkan quit () dan Enter.
  • Memanfaatkan IDE (Integrated Development Environment). Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, Python tidak memiliki IDE bawaan. Oleh karenanya, membuat script file untuk Python bisa dilakukan pada IDE atau Text Editor mana pun. Syaratnya hanya satu, simpan file dengan ekstensi .py.

Mengetahui cara menjalankan program Python memang tidak serta menjamin bisa langsung menghasilkan sebuah program dengan bahasa ini. Untuk itu, ada baiknya langsung berkonsultasi pada Patra Statistika untuk mendapatkan bantuan. Kami siap memberikan Konsultasi Skripsi Tesis Disrtasi dan Anlis Data Penelitian

Kategori
Jasa Olah Data Konsultasi Susun Skripsi

Tips Belajar Program Python untuk Pemula Mudah

belajar program python untuk pemula

Dalam dunia programmer, bisa dibilang Python menjadi primadona yang sangat dibanggakan. Bahasa pemrograman ini bisa dijalankan di berbagai jenis platform, mulai dari Windows, Linux, ataupun MacOS. Tak hanya itu saja, bahasa ini pun bisa ditransfer ke mesin virtual Java atau .NET. Itulah sebabnya, semakin banyak programmer yang belajar cara menjalankan program Python.

Bahasa Pemrograman Open Source yang Gratis

Satu keunggulan Python yang menjadikannya memiliki banyak penggemar adalah bahasa pemrograman ini bersifat open source dan gratis. Artinya, programmer tidak perlu membeli lisensi khusus untuk mulai bisa menggunakan Python.

Beberapa versi Linux dan MacOS memiliki bawaan program Python sudah terinstal. Akan tetapi, kebanyakan versi Python tersebut sudah kadaluarsa dan butuh di-update.

Meskipun Python bersifat open source dan tidak membutuhkan lisensi berbayar, namun menggunakan Python butuh dukungan program pihak ketika. Hal ini dikarenakan, Python sepenuhnya berfungsi sebagai bahasa pemrograman saja.

Biasanya pengguna Python merupakan programmer yang telah memiliki jam terbang pengalaman dan kemampuan tingkat dewa. Terlebih, proses pembuatan program dengan menggunakan Python juga bisa memakan waktu yang lama dan kurang disarankan jika membutuhkan waktu proses yang cepat.

Bagaimana Cara Mengoperasikan Python?

Seperti yang sudah disinggung, Python hanya bersifat sebagai bahasa pemrograman saja. Jadi harus ada program lain yang dijalankan agar bisa menggunakan Python untuk membuat sebuah program. Untuk lebih jelasnya, simak dua cara yang bisa dipilih untuk mengoperasikan Python berikut:

1. Menginstal Thony IDE

Memilih menginstal Thony IDE berarti tidak perlu lagi menginstal Python secara terpisah. Alasannya karena program IDE ini punya versi terakhir Python sebagai bawaan. Bisa dikatakan, menggunakan Thony IDE merupakan shortcut untuk menggunakan Python. Untuk menjalankan Python menggunakan Thony IDE, ini langkah-langkahnya:

  • Download dan install Thony IDE di computer
  • Buka menu File >> New, lalu save file dengan ekstensi .py
  • Tuliskan kode Python untuk program yang ingin dibuat, lalu simpan file
  • Jalankan program yang telah ditulis dengan atau lebih mudahnya tinggal pencet F5

2.  Menginstal Python secara Terpisah

Selain dengan menggunakan Thony IDE, menjalankan Python juga bisa dilakukan dengan program Python itu sendiri secara langsung. Pastikan ketika menginstal versi Python terbaru, mencentang dialog Add Python to environment variables, dengan begitu Python bisa dijalankan dari mana pun di computer. Berikut 2 pilihan untuk menjalankan Python:

  • Jalankan immediate mode pada Python, caranya dengan mengetikkan Python pada baris perintah untuk mengaktifkan immediate mode Kemudian, langsung saja ketikkan kode Python dan tekan Enter untuk mendapatkan output. Setelah selesai, ketikkan quit () dan Enter.
  • Memanfaatkan IDE (Integrated Development Environment). Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, Python tidak memiliki IDE bawaan. Oleh karenanya, membuat script file untuk Python bisa dilakukan pada IDE atau Text Editor mana pun. Syaratnya hanya satu, simpan file dengan ekstensi .py.

Mengetahui cara menjalankan program Python memang tidak serta menjamin bisa langsung menghasilkan sebuah program dengan bahasa ini. Untuk itu, ada baiknya langsung berkonsultasi pada Patra Statistika untuk mendapatkan bantuan.

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Penghitungan Newton Raphson MATLAB, Langkah Cepat Menentukan Akar Fungsi Riil

Newton Raphson MATLAB

Metode bisection seringkali menjadi rujukan dalam penghitung akar suatu fungsi. Padahal jika ditelusuri metode Newton Raphson lebih sederhana digunakan. Terlebih jika melakukan perhitungan Newton Raphson MATLAB dengan memanfaatkan program komputasi matriks tersebut.

Tentang Metode Newton Raphson

Dari namanya, mudah saja diketahui bahwa metode ini dicetuskan oleh Isaac Newton dan Joseph Raphson. Metode ini bertujuan untuk mengetahui akar dari suatu fungsi f(x) dengan menggunakan pendekatan satu titik yang digunakan sebagai titik awal. Lebih dikenal juga dengan sebutan metode Newton. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan persamaan polynomial dan transedental.

Proses penyelesaian fungsi f(x) = 0 tersebut diasumsikan memiliki bentuk turunan f’ yang bersifat kontinu. Metode ini memanfaatkan penggunaan garis lurus yang berfungsi sebagai hampiran fungsi pada suatu selang. Selain itu, garis lurus tersebut juga merupakan garis yang bersinggungan langsung dengan fungsi f(x). Adapun rumus fungsi dari garis lurus ini yaitu:

y = f’(x1) (x-x1) + f(x1)

Merujuk pada rumus persamaan tersebut, diumpamakan, f(x2) = 0 dengan x = x2, y = 0

Maka, 0 = f’(x1) (x2 – x1) + f(x1)

Maka diperoleh persamaan untuk x2 adalah x2 = x1 f(x1)/f’(x1)

Jika melanjutkan proses untuk xn dan xn+1, maka rumus persamaannya untuk metode Newton Raphson ini yaitu:

xn+1 = xn f(xn)/ f’(xn)

Menyelesaikan Penghitungan Newton Raphson dengan MATLAB

MATLAB bisa digunakan dalam penyelesain metode Newton Raphson. Hanya saja, sebelum itu sebaiknya ketahui dulu proses tahapan dari metode sebelum memprosesnya dengan MATLAB. Berikut tahapannya:

  • Pastikan bahwa fungsi yang akan dicari harus bersifat differentiable, jika tidak maka tidak bisa menggunakan metode ini
  • Hitung f’(x) dari fungsi f(x)
  • Beri penanda untuk bentuk akar fungsi yang pertama, seperti misalnya x1
  • Masukkan ke dalam persamaan rumus untuk menghitung akar fungsi kedua x2 (atau selanjutnya), yaitu x2 = x1 f(x1)/f’(x1)
  • Lanjutkan proses untuk mencari x3, x4, dan seterusnya

Untuk menghitung menggunakan MATLAB, semua jenis fungsi yang bersifat polynomial dapat digunakan sebagai input. Biasanya input disebut sebagai variabel a. Setelah itu, masukkan akar fungsi x(1) dan izinkan untuk error.

Begitu proses input variabel, akar fungsi x(1), dan error telah dilakukan, tinggal ikuti petunjuk pengoperasian MATLAB untuk melanjutkan proses. Adapun kode program pengorasiannya pada MATLAB adalah Newton Raphson method in MATLAB.

Meskipun metode Newton Raphson MATLAB jauh lebih cepat dilakukan dibandingkan metode pencarian akar fungsi lainnya, namun prosesnya tidak selalu bisa sukses dilakukan. Terlebih bagi yang belum menguasai program MATLAB secara menyeluruh. Oleh karena itu, ada baiknya untuk menyerahkan proses penghitungan dan olah data pada Patra Statististik.

Tak hanya pakar ahli dalam pengoperasian program MATLAB untuk berbagai jenis metode penghitungan, Patra Statistika juga menerima pengolahan data dengan program statistik lainnya. Program standar yang umum digunakan seperti SPSS hingga program lainnya seperti MPlus, Minitab, maupun R-Studio. Selain itu, Patra Statistika juga menerima Jasa Analis Olah Data untuk algoritma pemrograman baik dengan MATLAB maupun Python.