Kamis, 16 Oktober 2014

NILAI APLIKOM ( APLIKASI KOMPUTER )

Daftar Nilai Aplikom 1
kelas AP 106
no nama nilai nilai akhir
tugas1 tugas 2 uts uas
1 arini githa oktavia  70 90 75 90
2 ARRIFQI 70 tdk msk 78 tdk msk
3 Asti Nova 90 80 80 85
4 dedi fadilah 70 80 75 80
5 gita susanti 70 90 80 95
6 Ina Indriani  90 80 75 85
7 Indallah Febriyanti 70 80 88 80
8 kartika paramitha 80 80 77 80
9 lukman hakiki 95 85 80 90
10 M. abdul aziz 60 80 75 80
11 Nelvi 90 90 70 95
12 NUZULAH  80 80 78 80
13 ovi 70 tdk msk 75 tdk msk
14 puspa 80 80 78 80
15 PUTRI MAIDA GURNING 85 80 77 80
16 riki 85 80 78 80
17 rizky rahmatika 80 80 75 80
18 ropiah piah 90 80 70 80
19 shara 80 90 77 90
20 sifa kurnia 80 80 80 90
21 VICA TINDAON 70 80 75 80
23 yudi yuhelmi 80 85 77 90
24 ZULIA DESMAIZITA  90 80 75 85



Daftar Nilai Aplikom 2
kelas : AP 205 materi : microsoft access
no
nama
nilai
nilai akhir
tugas1
tugas 2
uts
uas
1
agung prabowo
70
80
75
tdk mask
2
andrie
75
80
78
80
3
azizah
70
80
75
78
4
CAHYO UTOMO
70
80
75
75
5
delta
85
80
80
80
6
deri aryanti
85
80
80
83
7
dewi purnamasari
85
70
80
85
8
elsa alfiyanti
89
80
85
85
9
EUIS
70
80
70
tdk msk
10
ika tungga dewi
75
80
78
tdk msk
11
lucky anggriawan
70
80
75
70
12
misbah alfi sahar
95
80
80
75
13
neni tazakir
70
80
78
80
14
nur setyawati
60
80
75
80
15
nur'aini
90
80
85
80
16
sarman
78
80
78
75
17
williguna
70
80
75
tdk msk
18
Kurnia Pratiwi
70
80
75
75

Sabtu, 14 Juni 2014

Penyelesaian Algoritma Decision Tree C4.5 dengan Ms Excel

Contoh kasus kali ini saya akan memberikan contoh penyelesaian algoritma decision tree C4.5 menggunakan Ms Excel. Namun tidak akan menjelaskan panjang lebar apa tu algoritma decision tree C4.5, untuk jelasnya anda bisa membaca teori nya dari artikel Algoritma Decision Tree C4.5.
Sebagai contoh kasus awal merupakan Soal Ujian Tengah Semester Pascasarjana STMIK LIKMI Bandung, berikut penulis gambarkan deskripsi kasus yang akan dipecahkan menggunakan algoritma decision tree C4.5.  Penulis memiliki serangkaian data  yang tersimpan dalam format tabel dimana data merupakan hasil observasi dari 11 proses produksi dengan tingkat kecepatan, kelembaban dan temperatur yang berbeda-beda sehingga menghasilkan produk dengan dua kategori yaitu produk baik dan produk cacat, dengan algoritma decision tree akan mencoba mengklasifikasikan produk dengan kriteria apa yang akan dikelompokan kedalam hasil baik dan buruk, untuk jelasnya perhatikan tabel dibawah ini :

Untuk menyelesaikan kasus diatas dengan algoritma decision tree C4.5 berikut langkah-langkahnya :
1. Buat nama pada cell area dengan ketentuan sebagai berikut :
  • cell C3 sampai cell C14 diberi nama data_temp
  • cell D3 sampai cell D14 diberi nama data_cepat
  • cell E3 sampai cell E14 diberi nama data_suhu
  • cell F3 sampai cell F14 diberi nama data_hasil
Untuk memberi nama cell seperti diatas silahkan baca artikel Memberi Nama Pada Cell Area
2. Berdasarkan data pada tabel pertama buat calon percabangan, adapun calon percabangan yang mungkin terjadi dari tabel pertama adalah :

3. Berikutnya buat tabel untuk menghitung frekwensi yang muncul dari setiap hasil produk berikut dengan proporsi-nya serta entropy-nya / H(t), sehingga tampak seperti berikut :

Berikut adalah formula-formula yang digunakan untuk mengisi tabel diatas:
  • Cell I17 (Frekwensi Baik)  :
    =COUNTIFS(data_hasil,H17)
  • Cell J17 (Proporsi Baik /Pj) :
    =I17/I19
  • Cell K17 (log2.Pj) :
    =Log(J17,2)
  • Cell L17 (Entropy Baik / -P.log2.Pj) :
    =(-K17)*J17
  • Untuk mengisi baris berikutnya anda cukup melakukan copy paste pada baris dibawahnya:
  • Cell I19 (Total Frekwensi ) :
    =SUM(I17:I18)
  • Cell L19 (Total Entropy ) :
    =SUM(L17:L18)
4. Berikutnya kita akan menghitung Gain dari masing-masing kriteria untuk mencari gain tertinggi yang akan dijadikan cabang keputusan, untuk itu gunakan bantuan tabel seperti dibawah ini :

Adapun formula-formula yang digunakan untuk mengisi kolom-kolom diatas adalah :
  • Cell E25 (Produk dengan hasil baik pada  temperatur tinggi) :
    =COUNTIFS(data_temp,D25,data_hasil,$E$24)
  • Cell F25 (Produk dengan hasil cacat pada  temperatur tinggi) :
    =COUNTIFS(data_temp,D25,data_hasil,$F$24)
  • Cell G25 (Proporsi Produk baik terhadap keseluruhan produk pada temperatur tinggi):
    =IFERROR((E25/(E25+F25)),0)
  • Cell H25 (Proporsi Produk cacat terhadap keseluruhan produk pada temperatur tinggi):
    =IFERROR(F25/(E25+F25),0)
  • Cell I25 (-P(baik) X LOG2 P(baik)) :
    =IFERROR((-G25*LOG(G25,2)),0)
  • Cell J25 (-P(cacat) X LOG2 P(cacat)) :=IFERROR((-H25*LOG(H25,2)),0):
  • Cell K25 (Total) :=I25+J25
  • Cell L25 (P=Temp..) :
    =COUNTIFS(data_temp,D25)/COUNTA(data_temp)
  • Cell M25 (Total X P(Temp=..)) :
    =K25*L25
  • Cell N25 (E(Total*P(Temperatur=..))):
    =SUM(M25:M26)
  • Cell O25 (Gain masing-masing cabang) :
    =$L$19-N25

5. Selanjutnya untuk mengisi Cell E26 sampai M26 (Cabang 1 Temperatur Normal), anda cukup mengcopy dari Cell E25 sampai M25 (Cabang 1 Temperatur Tinggi).
6. Berikutnya untuk mengisi cell E27 sampai O25, anda ulangi langkah nomor 4 dengan cara meng-copy cell E25 sampai O25, namun anda ubah pada bagian data_temp didalam formula dengan data_cepat, karena kita akan mengisi calon cabang 2 Kecepatan tinggi dan kecepatan rendah
7. Dan untuk mengisi Cell E28 sampai M28 (Cabang 2 Kelembaban Normal), anda cukup mengcopy dari Cell E27 sampai M27 (Cabang 2 Kelembaban Tinggi).
8. Selanjutnya untuk mengisi cell E29 sampai O29, anda ulangi langkah nomor 4 dengan cara meng-copy cell E25 sampai O25, namun anda ubah pada bagian data_temp didalam formula dengan data_suhu, karena kita akan mengisi calon cabang 3 Kelembaban tinggi, kelembaban normal, dan kelembaban rendah.
9. Dan untuk mengisi Cell E30 sampai M30 dan  Cell E31 sampai M31  (Cabang 2 Kelembaban sedang dan rendah), anda cukup mengcopy dari Cell E29 sampai M29 (Cabang 2 Kelembaban Tinggi).
10. Setelah selesai terisi semua saatnya menarik kesimpulan calon cabang yang mana yang akan dijadikan cabang sesungguhnya, hal ini dilakukan dengan mencari nilai tertinggi dari kolom Gain , dari kolom tersebut didapat gain 0,46 (calon cabang 1) yang akhirnya menjadi cabang, sehingga tahap pertama kita bisa membuat pohon keputusan level pertama seperti berikut :

Dari gambar diatas terlihat dua simbol yaitu simbol kotak dan simbol elips, simbol kotak menandakan keputusan final artinya, jika temperatur nya tinggi maka hasil produksi nya pasti cacat, namun jika temperatur nya rendah kita tidak bisa menentukan apakah cacat atau baik, karena belum final keputusannya maka langkah pertama pada langkah-langkah diatas anda ulang lagi, namun membuang bagian produk yang diproduksi menggunakan temperatur tinggi (proses 1 s.d. 6), sehingga tabel data pertama akan menjadi seperti berikut setelah mengeliminasi hasil produk dengan temperatur tinggi.

  • cell C3 sampai cell C8 diberi nama data_temp_2
  • cell D3 sampai cell D8 diberi nama data_cepat_2
  • cell E3 sampai cell E8 diberi nama data_suhu_2
  • cell F3 sampai cell F8 diberi nama data_hasil_2
Untuk memberi nama cell seperti diatas silahkan baca artikel Memberi Nama Pada Cell Area
11. Hitung  entropi untuk tabel diatas (setelah mengeliminasi temperatur tinggi)

Untuk formula menghitung sama dengan pada langkah ke3, tugas anda hanya mengganti area data_hasil dengan data_hasil_2.
12. Berikutnya kita akan menghitung Gain dari masing-masing kriteria untuk mencari gain tertinggi yang akan dijadikan cabang keputusan, untuk itu gunakan bantuan tabel seperti dibawah ini :

Hitung kolom-kolom diatas menggunakan formula pada langkah-langkah ke-4 tugas anda hanya mengganti cell area data_hasil menjadi data_hasil_2, data_temp menjadi data_temp_2, data_hasil menjadi data_hasil_2.
13. Setelah seluruhnya terisi cari Gain tertinggi, kebetulan kedua calon memiliki gain yang sama yaitu 0.00 jika ditemukan hal demikian gunakan yang yang mana saja dalam hal ini calon cabang 3 yang terpilih untuk cabang ke-dua.
14. Dari hasil tersebut maka Decision Tree-nya adalah sebagai berikut :

Sebagai bahan latihan silahkan download file latihan excel-nya dibawah ini :
download file latihan



Kamis, 12 Juli 2012

MS. EXCEL FOR ALL CLASS

SOAL TYPE A :









* CLICK GAMBAR UNTUK MEMPERBESAR ...
* SILAHKAN DOWNLOAD JAWABANNYA DISINI

Selasa, 11 Januari 2011

for uas it n akuntansi komputer











kisi - kisi soal uas
computer office 1
4 all jurusan

komposisi : soal 20% teory dengan bentuk pertanyaan uraian 80 % kasus praktek
tipe soal uraian teory : konfigurasi hardware, Sistem Operasi, Windows explorer
soal kasus : membuat halaman aplikasi word dengan feature :
- tabel, picture, bullet dan mailmerge dengan minimal 5 field dan 5 record
membuat 5 slide dengan power point dengan feature :
- picture, tabel, chart, dan animation