//
archives

Arsip Kuliah

This category contains 11 posts

Event Detection pada Microblogging Twitter


Jurnal ini merupakan jurnal tugas akhir saya di Ilmu Komputer UPI.

Mengapa Event Detection? mengapa Twitter? Semua bisa dilihat di jurnal berikut.

Algoritma Pembentukan Garis dalam Grafika Komputer


Sebelum membahas mengenai Algoritma Pembentukan Garis, alangkah baiknya kita bahas dulu apa itu Garis? Garis adalah penghubung antara dua buah titik (titik awal dan titik akhir).

Seperti yang kita tahu, bahwa persamaan garis lurus dinyatakan dalam rumus: y=mx+c. Dimana m adalah gradien yang didapatkan dari hasil pembagian deltaY dengan deltaX dan c adalah sebuah konstanta. Berangkat dari sini kita coba mulai untuk membahas algortima apa saja yang digunakan dalam pembuatan garis lurus.

Algoritma Naive

  1. Tentukan titik-titik penghubung koordinat awal dan akhir.
  2. Dimulai dari titik (XAwal, Yawal), untuk menentukan titik selanjutnya, increment-kan Xi sebanyak 1 satuan. Lalu Yi dihitung dengan menggunakan rumus Yi = (m*Xi)+c.

Jika diimplementasikan dalam bahasa Java kurang lebih seperti ini:

float X1 = 0; float X2 = 3;
float Y1 = 0; float Y2 = 10;
float Dx = X2 - X1;
float Dy = Y2 - Y1;

float m = (Y2-Y1)/(X2-X1);
float c = Y1-(m*X1);
float Xi;
float Yi;

if (Math.abs(Dx) < Math.abs(Dy)) {
    Yi = Y1;
    while(Yi <=Y2){
        Xi=(Yi-c)/m;
        g.drawRect(Math.round(Xi),Math.round(Yi), 5,5);
        Yi++;
    }
} else {
    Xi = X1;
    while(Xi <= X2){
        Yi=(m*Xi)+c;
        g.drawRect(Math.round(Xi),Math.round(Yi),5,5);
        Xi++;
    }
}

Penjelasan kode:

Pertama, kita inisialisasi kan terlebih dahulu titik awal dan titik akhir. Dalam hal ini (X1,Y1) sebagai titik awal dan (X2,Y2) sebagai titik akhir. Lalu, dihitung gradien garis dan juga konstanta dari persamaan y = mx + c. Sebenarnya inti dari algoritma naive terletak dalam perulangan dimana Xi < = X2. Adapun Dx dan Dy dibuat hanya untuk mengetahui kemana titik yang membentuk garis akan bergerak. Gak ngerti kan? :P. Cobain aja deh sendiri, nanti juga ngerti ko. 🙂

Algortima Digital Differential Analyzer

  1. Tentukan dua buah titik.
  2. Titik awal (Xawal, Yawal) dan titik akhir (XAkhir, Yakhir).
  3. Hitung Dx dan Dy menggunakan rumus:

    Dx = XAkhir – Xawal,

    Dy = Yakhir – Yawal

  4. Bandingkan nilai mutlak Dx dan Dy. Jika Dx > Dy, maka steps = nilai absolut Dx. Jika Dx < Dy, maka steps = nilai absolut Dy.
  5. Hitung penambahan increment untuk X dengan xInc = Dx/steps dan yInc = Dy/steps.
  6. Kemudian increment-kan nilai Xi dengan nilai xInc, juga Yi dengan yInc.
  7. Bulatkan nilai koordinat untuk menentukan posisi pixel.
  8. Ulangi langkah 6 dan 7 sampai Xi = Xakhir dan Yi = Yakhir.

Jika diimplementasikan dalam bahasa Java kurang lebih seperti ini:

int X1 = 0;
int X2 = 100;
int Y1 = 0;
int Y2 = 30;
int Dx = X2-X1;
int Dy = Y2-Y1;
int steps;
float xInc, yInc;
float x = X1;
float y = Y1;
if (Math.abs(Dx) > Math.abs(Dy)) {
    steps = (int) Math.abs(Dx);
} else {
    steps = (int) Math.abs(Dy);
}

xInc = Dx / (float) steps;
yInc = Dy / (float) steps;

for (int k = 0; k < steps; k++) {
    x += xInc;
    y += yInc;
    g.drawRect((int) Math.round(x), (int) Math.round(y),5,5);
}

Penjelasan kode:

Dalam DDA, yang kita lakukan adalah mencari nilai absolut dari deltaX dan deltaY dan kemudian dibandingkan untuk menentukan steps. Steps ini nantinya digunakan sebagai nilai pembatas perulangan. Sehingga dalam satu perulangan x dan y di increment-kan bersama. 🙂

 

Algoritma Midpoint

Untuk algoritma ini masih dalam tahap analisis. Jika saya sudah paham benar baru saya akan cantumkan. Hehe :).

 

Apabila masih ada algoritma yang kurang efektif, saran dan masukan sangat saya harapkan.

Semoga Bermanfaat. :)

Embed File Google Docs di WordPress


Beberapa waktu lalu saya diberikan tugas oleh dosen untuk mempublikasikan tugas yang diberikan melalui blog. Satu hal yang menarik yang saya dapat dari teman saya, Pranjati yang akrab dipanggil ‘Prank’, yaitu kita bisa memasukkan atau bahasa gaulnya nge-embed file docs yang kita simpan di google, sehingga dokumen yang kita simpan di google docs bisa terbaca langsung di laman blog kita. Jadi kita bisa lihat dulu isi dokumen sebelum mendowlnoadnya.

Oke, caranya ternyata mudah (tinggal copy-paste aja sih):

  1. Simpan file di Google Docs dengan setting share: Public on the Web
  2. Lalu Anda copy-kan url di address bar.

    Misalkan tercatat seperti:

    https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=explorer&chrome=true&srcid=0B1quK4HqtS6-ODIxZGFjM2MtYTIxOS00ZWQwLWIwNTUtNDA3MDllZmEyYTNl&hl=en_US

  3. Anda copy-kan kode berikut dan isikan alamat_url_docs_anda dengan alamat yang tercatat pada nomor 2:

    <p style=”text-align:center”><iframe src=”alamat_url_docs_anda&amp;authkey=CJL0m9wI&amp;embedded=true” style=”border: none;” height=”750″ width=”600″></iframe></p>

  4. Hasilnya akan seperti berikut:

Semoga Bermanfaat.

Klasifikasi Tweet berdasarkan Berita dengan Metode Naive Bayes Classifier


Bisa juga di download di SINI

Metode Least Cost dan Northwest Corner untuk Penyelesaian Masalah Transportasi


Dalam permasalahan Teknik Riset Operasi ada beberapa tipe persoalan program linier, salah satunya adalah persoalan transportasi.

Terdapat beberapa metode yang dipelajari untuk menyelesaikan masalah ini, seperti metode Least Cost, metode Nortwest Corner, dan metode Vogel Approximation.

Karakteristik persoalan tranportasi:

  1. Terdapat sejumlah sumber dan sejumlah tujuan tertentu.
  2. Kuantitas komoditas atau barang yang didistribusikan dari sumber dan diminta oleh tujuan, besarnya tertentu.
  3. Komoditas yang dikirim atau diangkut dari sumber ke tujuan, besarnya sesuai dengan permintaan dan atau kapasitas sumber.
  4. Ongkos pengangkutan komoditas dari sumber ke tujuan, besarnya tertentu.

(sumber: Buku Operation Research karya Tjutju Tarliah Dimyati dan Ahmad Dimyati)

Sebenarnya terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan transportasi, yaitu:

  1. Menentukan solusi fisibel basis awal.
  2. Menentukan entering variable dari variabel-variabel nonbasis.

    Bila semua variabel sudah memenuhi kondisi optimum, STOP. Bila belum, lanjutkan ke langkah 3.

  3. Tentukan leaving variabel di antara variabel-variabel basis yang ada, kemudian hitung solusi yang baru. Kembali ke langkah 2.
(sumber: Buku Operation Research karya Tjutju Tarliah Dimyati dan Ahmad Dimyati)

Nah, jadi pada dasarnya Metode Least Cost dan Metode Northwest Corner yang saya buat hanya menyelesaikan solusi pada langkah pertama. Namun, ini sangat membantu dalam menyelesaikan permasalahan transportasi. Saya membuat sebuah program menggunakan PHP dan saya lampirkan juga SRS terkait di link download berikut.

Least Cost and Northwest Corner Method Download.

Semoga Bermanfaat.

J

%d blogger menyukai ini: