Teknik-Teknik Pada Machine Learning

Machine Learning (Pembelajaran Mesin) mencakup berbagai teknik dan algoritma yang dikategorikan ke dalam beberapa kelompok utama, berdasarkan cara mereka belajar dan jenis masalah yang mereka selesaikan. Berikut adalah beberapa teknik utama dalam Machine Learning:

1. Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)

Dalam pembelajaran terawasi, algoritma dilatih menggunakan data yang sudah dilabeli. Tujuannya adalah untuk mempelajari pemetaan dari input ke output. Beberapa teknik dalam kategori ini termasuk:

  • Regresi Linier: Untuk memprediksi nilai output yang kontinu.
  • Regresi Logistik: Digunakan untuk klasifikasi biner.
  • Trees dan Random Forests: Fleksibel untuk klasifikasi atau regresi.
  • Support Vector Machines (SVM): Untuk klasifikasi atau regresi pada dataset kompleks.
  • Neural Networks: Jaringan yang dapat menangani tugas-tugas yang sangat kompleks.

2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Unsupervised Learning)

Pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan pelatihan model pada data tanpa label. Tujuannya adalah untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data. Beberapa tekniknya meliputi:

  • Clustering (e.g., K-Means, DBSCAN): Untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan.
  • Analisis Komponen Utama (PCA): Untuk reduksi dimensi dan visualisasi data.
  • Autoencoders: Untuk pembelajaran fitur dan reduksi dimensi.

3. Pembelajaran Semi-Supervised

Pembelajaran semi-supervised menggunakan kombinasi data berlabel dan tidak berlabel, sering kali dengan jumlah data berlabel yang jauh lebih sedikit.

4. Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)

Dalam pembelajaran penguatan, model belajar untuk membuat keputusan melalui trial and error, dengan mendapatkan “reward” atau “punishment” berdasarkan aksinya.

  • Q-Learning, Deep Q-Network (DQN): Untuk tugas-tugas yang memerlukan serangkaian keputusan, seperti permainan atau robotika.

5. Deep Learning

Deep Learning adalah subkategori dari machine learning yang menggunakan neural networks dengan banyak lapisan (deep neural networks) untuk menangani tugas-tugas yang sangat kompleks.

  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Untuk pengolahan gambar dan video.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs), LSTM, GRU: Untuk pemrosesan data sekuensial seperti bahasa alami atau deret waktu.

6. Ensemble Methods

Metode ensemble melibatkan kombinasi beberapa model untuk meningkatkan kinerja.

  • Boosting (e.g., AdaBoost, Gradient Boosting): Menggabungkan banyak model lemah untuk membentuk model yang kuat.
  • Bagging (e.g., Random Forest): Menggunakan subset data untuk melatih model-model berbeda dan kemudian menggabungkan hasilnya.

Setiap teknik ini memiliki kekuatan dan keterbatasannya sendiri, dan pemilihan metode yang tepat sangat bergantung pada jenis data dan masalah spesifik yang dihadapi. Pembelajaran mesin adalah bidang yang sangat aktif dan berkembang, dengan teknik baru dan perbaikan yang terus muncul.

Metode-metode pada Machine Learning

Metode klasifikasi, pengelompokkan, prediksi, dan clustering adalah empat pilar utama dalam bidang informatika, terutama dalam subbidang pembelajaran mesin dan analisis data. Setiap metode memiliki aplikasi dan perkembangan yang unik, dan bersama-sama, mereka membentuk landasan bagi banyak sistem cerdas yang kita gunakan hari ini.

1. Metode Klasifikasi

Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi kategori yang mana sebuah objek baru termasuk, berdasarkan pelatihan dari dataset yang telah dikategorikan. Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan dalam pembelajaran mendalam (deep learning) telah merevolusi metode klasifikasi. Jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan saraf berulang (RNN) menjadi sangat populer untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Klasifikasi sekarang lebih akurat dan efisien, dengan kemampuan untuk belajar dari data yang sangat besar dan kompleks.

2. Pengelompokkan

Pengelompokkan, atau segmentasi, adalah tentang membagi data ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan atau pola. Metode seperti K-Means, DBSCAN, dan algoritma hierarkis terus dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Dengan pertumbuhan data besar (big data), pengelompokkan telah menjadi penting untuk analisis data skala besar, memungkinkan kita untuk menemukan pola dan hubungan yang tidak jelas dalam kumpulan data yang luas.

3. Prediksi

Prediksi adalah tentang memperkirakan hasil masa depan berdasarkan data historis. Algoritma pembelajaran mesin seperti regresi linier, regresi logistik, dan random forest telah digunakan secara luas untuk prediksi. Namun, dengan munculnya jaringan saraf buatan, kemampuan prediksi telah meningkat secara signifikan. Pembelajaran mesin sekarang dapat memanfaatkan data yang lebih besar dan lebih kompleks untuk membuat prediksi yang lebih akurat, dari prakiraan cuaca hingga prediksi tren pasar.

4. Clustering

Clustering, serupa dengan pengelompokkan, melibatkan pembagian data menjadi kelompok berdasarkan kesamaan. Namun, clustering sering digunakan dalam konteks pembelajaran tanpa pengawasan, di mana tidak ada label atau kategori yang ditentukan sebelumnya. Teknik seperti Clustering Berbasis Kerapatan dan Spectral Clustering telah dikembangkan, memanfaatkan teknik-teknik canggih seperti pembelajaran mesin dan matematika terapan untuk mengidentifikasi struktur yang lebih kompleks dalam data.

Perkembangan Terkini

Perkembangan terkini dalam bidang ini melibatkan integrasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin dalam skala yang lebih besar. Dengan kemajuan dalam komputasi awan dan penyimpanan data, kita kini dapat mengolah dan menganalisis data dalam volume yang belum pernah terjadi sebelumnya. Selain itu, integrasi teknologi seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan penglihatan komputer memungkinkan aplikasi metode-metode ini dalam skenario yang semakin kompleks dan bervariasi.

Ke depan, kita dapat mengharapkan integrasi lebih lanjut dari metode ini dengan teknologi canggih lainnya, seperti Internet of Things (IoT) dan sistem otomatis, membuka kemungkinan baru dalam bidang seperti kesehatan, keuangan, dan manajemen kota pintar. Keahlian dalam metode-metode ini tidak hanya penting untuk ilmuwan data, tetapi juga menjadi aset berharga di hampir setiap industri di era digital ini.

Pengembangan Aplikasi Ai Berbasis Web

pengembangan aplikasi Ai berbasis web

Sebagai seorang Software Engineer, pengembangan aplikasi AI berbasis web membutuhkan pendekatan yang terstruktur dan berfokus pada kaidah-kaidah software engineering. Berikut adalah contoh dan penjelasan pengembangan aplikasi AI berbasis web dengan pendekatan software engineering:

Contoh Aplikasi: Sistem Rekomendasi Berbasis AI Penjelasan: Sistem rekomendasi adalah aplikasi AI yang memberikan rekomendasi atau rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna dan data historis. Pendekatan software engineering yang tepat untuk aplikasi ini adalah sebagai berikut:

  1. Pemahaman Persyaratan
    • Tim pengembang dan tim bisnis berkolaborasi untuk memahami persyaratan aplikasi secara rinci.
    • Persyaratan termasuk sumber data, jenis rekomendasi yang diinginkan, dan antarmuka pengguna yang diharapkan.
  2. Analisis Data
    • Tim pengembang menganalisis data historis untuk memahami pola dan tren pengguna.
    • Data ini digunakan sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi yang relevan.
  3. Desain Arsitektur
    • Tim pengembang merancang arsitektur aplikasi berdasarkan persyaratan dan analisis data.
    • Arsitektur harus scalable, efisien, dan mampu mengelola data besar.
  4. Pemilihan Teknologi
    • Tim pengembang memilih teknologi yang tepat untuk implementasi aplikasi, seperti bahasa pemrograman (misalnya Python), kerangka kerja web (misalnya Flask atau Django), dan perpustakaan AI (misalnya TensorFlow atau PyTorch).
  5. Implementasi
    • Tim pengembang mulai mengimplementasikan aplikasi berdasarkan desain dan spesifikasi yang telah ditentukan.
    • Model AI diperkenalkan dalam aplikasi untuk memberikan rekomendasi yang relevan.
  6. Pengujian
    • Aplikasi diuji untuk memastikan bahwa rekomendasi yang dihasilkan sesuai dengan harapan.
    • Pengujian fungsional dan pengujian beban dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengatasi bug dan masalah kinerja.
  7. Integrasi & Implementasi Kembali
    • Setelah pengujian berhasil, aplikasi diintegrasikan ke dalam lingkungan produksi.
    • Hasil akhir dirilis ke pengguna untuk penggunaan aktif.
  8. Pemantauan & Pemeliharaan
    • Aplikasi diawasi secara berkala untuk memastikan kinerjanya yang baik dan melakukan perbaikan jika diperlukan.
    • Pemeliharaan dilakukan secara teratur untuk menjaga keandalan dan keberlanjutan aplikasi.

Pengembangan aplikasi AI berbasis web dengan kaidah software engineering memastikan aplikasi yang baik dari segi kualitas, keandalan, dan keberlanjutan. Proses ini juga membantu tim pengembang dan tim bisnis berkolaborasi dengan lebih baik untuk mencapai tujuan aplikasi secara efektif.

Berikut adalah contoh langkah-langkah untuk membuat aplikasi machine learning dengan menggunakan Google Colab dan Flask:

Langkah 1: Membuat Model Machine Learning di Google Colab

  1. Buka Google Colab (https://colab.research.google.com/) dan buat notebook baru.
  2. Tuliskan kode untuk membuat model machine learning menggunakan perpustakaan seperti TensorFlow atau Scikit-learn.
  3. Latih model dengan menggunakan data yang sesuai dan evaluasi kinerjanya.

Contoh kode untuk membuat model regresi linear menggunakan Scikit-learn di Google Colab:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
# Import library
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data['feature'].values.reshape(-1, 1)
y = data['target'].values

# Create and train the model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

Langkah 2: Simpan Model dan Dataset

  1. Simpan model dan dataset dalam format yang sesuai, misalnya menggunakan pickle untuk menyimpan model dan CSV untuk dataset.
  2. Unduh model dan dataset ke perangkat lokal Anda.

Contoh kode untuk menyimpan model dalam format pickle:

1
2
3
4
5
import pickle

# Save the model to disk
with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

Langkah 3: Membuat Aplikasi Flask

  1. Buat proyek Flask dengan struktur direktori yang tepat.
  2. Simpan model dan dataset dalam direktori yang sesuai.
  3. Buat file Flask untuk menangani permintaan dari pengguna dan menghasilkan prediksi berdasarkan model.

Contoh struktur direktori:

project_folder/
  app.py
  model.pkl
  data.csv

Contoh kode untuk aplikasi Flask:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
from flask import Flask, render_template, request
import pickle
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

# Load the model
with open('model.pkl', 'rb') as file:
    model = pickle.load(file)

# Load the dataset (optional)
data = pd.read_csv('data.csv')

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    feature = float(request.form['feature'])
    prediction = model.predict([[feature]])[0]
    return render_template('result.html', prediction=prediction)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Langkah 4: Membuat Template HTML

Buat template HTML untuk tampilan aplikasi.
Template ini akan menampilkan form untuk memasukkan input dari pengguna dan menampilkan hasil prediksi.
Contoh kode untuk template HTML:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
<!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Machine Learning App</title>
</head>
<body>
    <h1>Machine Learning App</h1>
    <form action="/predict" method="post">
        <label for="feature">Input Feature:</label>
        <input type="number" name="feature" id="feature" required>
        <input type="submit" value="Predict">
    </form>
</body>
</html>

<!-- result.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Machine Learning App - Result</title>
</head>
<body>
    <h1>Machine Learning App - Result</h1>
    <p>Prediction: {{ prediction }}</p>
</body>
</html>

Langkah 5: Jalankan Aplikasi Flask

Jalankan aplikasi Flask dengan perintah python app.py.
Buka aplikasi di browser dan gunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan model machine learning yang telah dihasilkan.
Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat membuat aplikasi machine learning dengan menggunakan Google Colab untuk melatih model dan Flask untuk menyajikan model dalam bentuk aplikasi web.

Multi Objective Genetic Algorithm Shoes Production Schedule Problem

Multi-Objective Genetic algorithm (MOGA)

Penerapan algoritma genetika multi-tujuan (MOGA) untuk masalah penjadwalan produksi sepatu akan melibatkan pengoptimalan beberapa tujuan yang saling bertentangan, seperti:

Meminimalkan waktu produksi: Untuk memastikan sepatu diproduksi secepat mungkin.
Memaksimalkan kualitas produk : Untuk memastikan bahwa sepatu yang diproduksi memiliki kualitas terbaik.
Meminimalkan biaya produksi: Untuk memastikan bahwa biaya produksi setiap pasang sepatu serendah mungkin.
Memaksimalkan kepuasan pelanggan: Untuk memastikan bahwa sepatu memenuhi permintaan dan preferensi pelanggan.
MOGA akan bekerja sebagai berikut:

Langkah 1: Enkodekan Jadwal Produksi

Setiap solusi potensial (yaitu, jadwal produksi sepatu) dikodekan sebagai “kromosom” – serangkaian angka atau simbol lainnya. Dalam hal ini, sebuah kromosom mungkin menentukan urutan jenis sepatu berbeda yang akan diproduksi, mesin atau pekerja yang akan digunakan untuk setiap pekerjaan, dan seterusnya.

Langkah 2: Populasi Awal

Satu set solusi potensial, atau “populasi”, dihasilkan secara acak. Setiap anggota populasi ini mewakili jadwal produksi yang mungkin.

Langkah 3: Fungsi Kebugaran

Kesesuaian setiap solusi dihitung menggunakan fungsi yang menggabungkan semua tujuan. Karena tujuannya bertentangan, beberapa bentuk kompromi atau jumlah tertimbang perlu digunakan. Misalnya, Anda dapat memutuskan bahwa biaya produksi dua kali lebih penting daripada tujuan lainnya, sehingga mendapat bobot 0,5, sedangkan yang lain masing-masing mendapat bobot 0,25. Ini akan menghasilkan nilai kebugaran tunggal untuk setiap solusi.

Langkah 4: Seleksi

Solusi dipilih secara acak untuk menjadi orang tua dari generasi berikutnya. Solusi dengan fitness yang lebih tinggi memiliki kesempatan yang lebih tinggi untuk dipilih.

Langkah 5: Crossover dan Mutasi

Pasangan solusi induk digabungkan untuk menghasilkan solusi anak, dengan menukar bagian kromosomnya. Ini adalah operasi silang. Selain itu, beberapa bagian kromosom dapat diubah secara acak. Ini adalah operasi mutasi.

Langkah 6: Penggantian

Beberapa atau semua populasi lama digantikan oleh solusi anak yang baru. Hal ini dapat dilakukan hanya dengan mengganti populasi lama dengan yang baru, atau dengan memilih solusi terbaik dari kedua populasi.

Langkah 7: Ulangi Langkah 3-6

Langkah 3-6 diulang untuk beberapa generasi. Harapannya adalah setiap generasi akan lebih baik (yaitu, memiliki kebugaran yang lebih tinggi) daripada generasi sebelumnya.

Ini adalah ikhtisar yang disederhanakan, dan dalam praktiknya, lebih banyak detail perlu dipertimbangkan. Misalnya, bagaimana menangani kendala (misalnya, kapasitas atau ketersediaan mesin), bagaimana memilih bobot dalam fungsi kebugaran, bagaimana memilih ukuran populasi dan jumlah generasi, dan sebagainya. Tapi mudah-mudahan, ini memberi Anda gambaran tentang bagaimana algoritma genetika multi-objektif dapat diterapkan pada masalah penjadwalan produksi sepatu.

Sebagai contoh, kita bisa menganggap ada 3 jenis sepatu (A, B, C) yang harus diproduksi dalam sebuah pabrik. Setiap jenis sepatu memiliki waktu produksi, biaya produksi, dan tingkat kepuasan pelanggan yang berbeda-beda. Data tersebut dapat kita simbolkan dalam bentuk tabel berikut:

Jenis Sepatu Waktu Produksi (jam) Biaya Produksi (dolar) Tingkat Kepuasan Pelanggan
A 2 5 9
B 3 7 8
C 1 4 7

Tugas kita adalah mencari jadwal produksi yang optimal, di mana kita bisa memproduksi sepatu dengan waktu, biaya, dan tingkat kepuasan pelanggan yang seimbang.

Contoh sebuah solusi (jadwal produksi) mungkin adalah: [A, B, B, C, A, C, B, A], yang berarti kita memproduksi sepatu jenis A terlebih dahulu, diikuti oleh dua sepatu jenis B, dan seterusnya. Solusi ini bisa kita representasikan sebagai sebuah kromosom dalam algoritma genetik.

Jumlah solusi yang mungkin sangat banyak, tergantung pada jumlah sepatu yang perlu diproduksi dan jumlah mesin atau pekerja yang tersedia. Algoritma genetik akan mencoba berbagai solusi, dan berusaha mencari yang terbaik melalui proses seleksi, persilangan (crossover), dan mutasi.

Misalkan kita memiliki stok bahan baku untuk membuat 4 sepatu jenis A, 2 sepatu jenis B, dan 3 sepatu jenis C. Misalkan juga bahwa kita ingin memproduksi 5 sepatu secara total.

Pertama, kita perlu membuat populasi awal. Misalkan kita memilih ukuran populasi 4, maka kita mungkin mempunyai populasi awal seperti ini:

  1. [A, A, B, B, C]
  2. [B, B, A, C, C]
  3. [C, C, C, A, A]
  4. [B, C, A, A, B]

Kemudian, kita perlu menentukan fitness setiap individu dalam populasi. Misalkan kita menentukan fitness sebagai jumlah waktu produksi, biaya produksi, dan kepuasan pelanggan (semakin tinggi semakin baik).

  1. [A, A, B, B, C] -> (2+2+3+3+1, 5+5+7+7+4, 9+9+8+8+7) = (11 jam, 28 dolar, 41 skor)
  2. [B, B, A, C, C] -> (3+3+2+1+1, 7+7+5+4+4, 8+8+9+7+7) = (10 jam, 27 dolar, 39 skor)
  3. [C, C, C, A, A] -> (1+1+1+2+2, 4+4+4+5+5, 7+7+7+9+9) = (7 jam, 22 dolar, 39 skor)
  4. [B, C, A, A, B] -> (3+1+2+2+3, 7+4+5+5+7, 8+7+9+9+8) = (11 jam, 28 dolar, 41 skor)

Misalkan kita memilih dua individu dengan fitness terbaik (dalam hal ini, [A, A, B, B, C] dan [B, C, A, A, B]) untuk persilangan (crossover). Misalkan kita menggunakan crossover satu titik, di mana kita memilih titik acak di kromosom dan menukar semua elemen setelah titik tersebut. Misalkan kita memilih titik ke-3, maka kita mendapatkan dua anak baru:

  1. [A, A, B, A, B]
  2. [B, C, A, B, C]

Setelah itu, kita perlu melakukan mutasi. Misalkan kita memilih untuk mengubah jenis sepatu pertama dalam kromosom anak pertama dan jenis sepatu terakhir dalam kromosom anak kedua. Kita mendapatkan dua anak mutan:

  1. [B, A, B, A, B]
  2. [B, C, A, B, A]

Akhirnya, kita memilih individu terbaik dari populasi awal dan anak-anak untuk membentuk generasi baru. Misalkan kita memilih individu dengan fitness terbaik berdasarkan biaya produksi yang lebih rendah dan skor kepuasan pelanggan yang lebih tinggi:

  1. [A, A, B, B, C]
  2. [B, A, B, A, B]
  3. [B, C, A, B, A]
  4. [C, C, C, A, A]

Dan begitulah satu iterasi dari MOGA. Proses ini diulangi sebanyak yang diinginkan atau sampai kondisi berhenti terpenuhi (misalnya, jumlah generasi yang ditentukan atau ketika tidak ada peningkatan yang signifikan dalam fitness).

Perhatikan bahwa dalam contoh ini kita tidak memperhatikan batasan stok bahan baku. Untuk memasukkan batasan ini, kita bisa memodifikasi fungsi fitness kita untuk memberikan penalti kepada solusi yang melanggar batasan, atau kita bisa memastikan bahwa operasi crossover dan mutasi kita selalu menghasilkan solusi yang mematuhi batasan.

contoh Kode Program dalam Bahasa Python :

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
import random

# Data produk
produk = {
    'A': {'waktu': 2, 'biaya': 5, 'kepuasan': 9, 'stok': 100},
    'B': {'waktu': 3, 'biaya': 7, 'kepuasan': 8, 'stok': 150},
    'C': {'waktu': 1, 'biaya': 4, 'kepuasan': 7, 'stok': 200}
}

# Parameter algoritma
ukuran_populasi = 20
panjang_kromosom = 5
jumlah_generasi = 100
probabilitas_crossover = 0.8
probabilitas_mutasi = 0.1

# Fungsi fitness
def hitung_fitness(individu):
    total_waktu = 0
    total_biaya = 0
    total_kepuasan = 0

    for i in individu:
        total_waktu += produk[i]['waktu']
        total_biaya += produk[i]['biaya']
        total_kepuasan += produk[i]['kepuasan']

    return total_waktu, total_biaya, total_kepuasan

# Membuat populasi awal
populasi = [[random.choice(list(produk.keys())) for _ in range(panjang_kromosom)] for _ in range(ukuran_populasi)]

for _ in range(jumlah_generasi):
    # Seleksi
    fitness = [hitung_fitness(individu) for individu in populasi]
    fitness = [sum(x) for x in fitness]  # Menggabungkan tiga objektif menjadi satu
    total_fitness = sum(fitness)
    probabilitas_seleksi = [f/total_fitness for f in fitness]

    individu_terpilih = random.choices(populasi, weights=probabilitas_seleksi, k=ukuran_populasi)

    # Crossover
    anak = []
    for i in range(0, ukuran_populasi, 2):
        individu1 = individu_terpilih[i]
        individu2 = individu_terpilih[i+1]
        if random.random() < probabilitas_crossover:
            titik_crossover = random.randint(1, panjang_kromosom-1)
            anak1 = individu1[:titik_crossover] + individu2[titik_crossover:]
            anak2 = individu2[:titik_crossover] + individu1[titik_crossover:]
        else:
            anak1 = individu1
            anak2 = individu2
        anak.append(anak1)
        anak.append(anak2)

    # Mutasi
    for individu in anak:
        for i in range(panjang_kromosom):
            if random.random() < probabilitas_mutasi:
                individu[i] = random.choice(list(produk.keys()))

    # Penggantian generasi
    populasi = anak

# Cetak individu terbaik
fitness = [hitung_fitness(individu) for individu in populasi]
individu_terbaik = populasi[fitness.index(max(fitness))]
print('Individu terbaik:', individu_terbaik)
print('Fitness:', hitung_fitness(individu_terbaik))

Hasil Program :

1
2
Individu terbaik: ['A', 'B', 'B', 'B', 'B']
Fitness: (14, 33, 41)

Perkembangan Terkini Pengembangan Aplikasi Mobile dengan Bahasa Flutter

Pengembangan aplikasi mobile telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu bahasa pemrograman yang semakin populer dalam pengembangan aplikasi mobile adalah Flutter. Flutter adalah framework open-source yang dikembangkan oleh Google, dan telah berhasil menarik perhatian para pengembang dengan kemampuannya dalam membangun antarmuka pengguna yang menarik dan responsif untuk berbagai platform.

https://enlear.academy/flutter-app-development-the-ultimate-guide-to-flutter-mobile-app-development-51e7ad029804

Salah satu perkembangan terkini dalam pengembangan aplikasi mobile dengan Flutter adalah pengenalan Flutter 2.0. Pada bulan Maret 2021, Flutter merilis versi 2.0 yang membawa banyak perbaikan dan fitur baru yang signifikan. Salah satu perubahan utama dalam Flutter 2.0 adalah penggantian mesin rendering menjadi Flutter Engine, yang mampu memberikan kinerja yang lebih baik dan pengalaman pengguna yang lebih mulus. Selain itu, Flutter 2.0 juga memperkenalkan Null Safety, yang memungkinkan pengembang untuk menghindari kesalahan runtime yang disebabkan oleh referensi null.

Ekosistem Semakin Berkembang

Selain Flutter 2.0, pengembangan aplikasi mobile dengan Flutter juga didukung oleh ekosistem yang semakin berkembang. Komunitas pengembang Flutter yang aktif telah menghasilkan banyak paket dan plugin yang dapat digunakan untuk memperluas fungsionalitas aplikasi. Dengan adanya ekosistem yang berkembang ini, pengembang dapat menghemat waktu dan usaha dalam membangun fitur-fitur yang kompleks.

https://flutter.dev/multi-platform/mobile

Selain itu, Flutter juga telah mencapai tingkat kematangan yang lebih tinggi sebagai platform pengembangan aplikasi mobile. Banyak perusahaan besar telah mengadopsi Flutter dalam pengembangan aplikasi mereka, termasuk Google sendiri, Alibaba, Tencent, Philips, dan banyak lainnya. Keputusan ini biasanya didorong oleh produktivitas tinggi yang ditawarkan Flutter, yaitu kemampuan untuk mengembangkan aplikasi dengan kode sumber tunggal yang dapat berjalan di platform Android dan iOS. Hal ini mengurangi biaya dan waktu yang diperlukan dalam pengembangan aplikasi mobile lintas platform.

Cross Platform

Selain itu, Flutter juga telah memperluas dukungannya untuk platform lainnya. Pada bulan Maret 2021, Flutter meluncurkan proyek eksperimental bernama Flutter Desktop, yang memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi desktop yang menggunakan Flutter sebagai kerangka kerjanya. Ini membuka peluang baru bagi pengembang untuk menciptakan pengalaman pengguna yang konsisten di berbagai platform, termasuk desktop.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, perkembangan terkini dalam pengembangan aplikasi mobile dengan bahasa Flutter menunjukkan potensi besar bagi para pengembang. Dukungan yang kuat dari Google, komunitas pengembang yang aktif, dan peningkatan kinerja dan fitur dalam Flutter 2.0 semakin memperkuat posisi Flutter sebagai salah satu pilihan utama dalam pengembangan aplikasi mobile lintas platform. Dengan kemampuannya yang tangguh dalam membangun antarmuka pengguna yang menarik dan responsif, serta produktivitas yang tinggi, Flutter terus menjadi solusi yang menarik bagi para pengembang yang ingin menghadirkan aplikasi mobile yang inovatif dan berkualitas tinggi kepada pengguna mereka.

Kuliah di program studi Teknik Informatika (Akreditasi BAIK SEKALI) Universitas Medan Area kalian akan di ajarkan pembuatan aplikasi mobile dari nol

Yuk Kuliah di UMA klik Daftar Kuliah di Informatika UMA

Pembuatan Aplikasi Machine Learning dengan Google Colab Model dan Framework Flask

Pembuatan aplikasi machine learning telah menjadi fokus yang semakin populer dalam dunia pengembangan perangkat lunak. Dengan kemajuan teknologi dan ketersediaan sumber daya seperti Google Colab dan framework Flask, pengembang dapat dengan mudah membangun dan menerapkan model machine learning yang kuat dalam aplikasi mereka.

https://medium.com/@kshitijvijay271199/flask-on-google-colab-f6525986797b

Google Colab

Google Colab merupakan platform cloud yang disediakan oleh Google untuk menjalankan kode Python dan mengembangkan proyek machine learning. Selain itu, Google Colab menyediakan lingkungan yang interaktif dan ramah pengguna, serta akses ke GPU dan TPU yang memungkinkan pemrosesan yang cepat dan efisien. Keuntungan utama menggunakan Google Colab adalah kemudahan dalam berbagi dan kolaborasi dengan pengembang lain, serta kemampuan untuk menjalankan kode di cloud tanpa perlu memasang perangkat lunak tambahan di komputer lokal.

Framework Flask

Framework Flask, di sisi lain, adalah framework web ringan yang menggunakan bahasa pemrograman Python. Flask memungkinkan pengembang untuk dengan mudah membangun dan menjalankan aplikasi web yang menyediakan layanan untuk model machine learning. Dengan Flask, pengembang dapat membuat API (Application Programming Interface) yang dapat menerima input dari pengguna, memprosesnya menggunakan model machine learning, dan menghasilkan output yang relevan. Selain itu, Flask juga menyediakan kemampuan untuk mengelola dan mengatur rute URL, mengakses basis data, dan mengatur tampilan aplikasi.

https://medium.datadriveninvestor.com/tensorflow-and-keras-model-deployment-using-flask-in-google-colab-b8e49d1d4af0

Dalam pembuatan aplikasi machine learning dengan Google Colab Model dan Flask, penting untuk memperhatikan beberapa prinsip SEO yang baik. Pertama, pastikan untuk menyertakan kata kunci yang relevan dalam judul artikel dan di beberapa bagian penting seperti pembukaan dan penutup. Misalnya, judul artikel dapat menjadi “Mengembangkan Aplikasi Machine Learning dengan Google Colab Model dan Framework Flask: Solusi Canggih untuk Analisis Data”. Selain itu, gunakan kata kunci secara alami dalam teks artikel, termasuk dalam subjudul dan paragraf yang relevan.

Selain itu, pastikan konten artikel informatif, berkualitas, dan memberikan nilai tambah bagi pembaca. Jelaskan secara ringkas tentang keuntungan dan potensi aplikasi machine learning dengan menggunakan Google Colab Model dan Flask. Berikan contoh penggunaan yang relevan dan ungkapkan bagaimana teknologi ini dapat membantu pengembang dalam mengembangkan aplikasi yang cerdas dan efisien.

Kesimpiulan

Terakhir, pastikan artikel memiliki struktur yang jelas dengan penggunaan subjudul, paragraf pendek, dan kalimat yang ringkas. Gunakan tautan internal untuk menghubungkan dengan konten terkait di dalam situs web atau blog. Selain itu, pertimbangkan untuk menyertakan sumber daya tambahan seperti gambar atau video yang mendukung informasi yang disampaikan.

Dengan mengikuti prinsip penulisan SEO yang baik, artikel tentang pembuatan aplikasi machine learning dengan Google Colab Model dan Framework Flask akan lebih mudah ditemukan oleh pembaca yang tertarik dalam topik ini.

Web Layout

LAYOUT WEB

Layout situs adalah tata letak komponen halaman situs web. Ø Layout situs yang baik akan menjadikan situs baik juga. Layout situs yang baik harus mendukung tujuan pembuatan situs itu sendiri.

Layout diperlukan untuk menunjukkan ukuran yang tepat, posisi, desain, dan lokasi dari segala sesuatu disetiap adegan. Ada dua jenis layout, yaitu:

  1. layout latar belakang/tata letak background mendefinisikan pengaturan dan desain hanya latar belakang (segala sesuatu yang tidak bergerak);
  2. layout karakter (satu atau lebih tiap adegan) menunjukkan semua key-pose karakter pada latar belakang itu.

Tujuan :

  • Layout Web harus didasarkan dengan tema dan isi dari web § Layout dibuat simple, menarik dan interaktif.
  • Layout berhubungan dengan tema, target pengunjung (range), jenis huruf, warna, halaman apa saja, gambar atau video

DESAIN :

Desain layout suatu halaman web meliputi penyusunan:

  • pembagian tempat pada halaman (whitespace)
  • pengaturan jarak spasi
  • pengelompokan teks dan grafik
  • serta penekanan pada suatu bagian tertentu

Materi lanjut dapat dilihat pada elearning : https://elearning.uma.ac.id/mod/resource/view.php?id=141707

Pengenalan Unsur Visual Desain Website

Unsur Visual pada Desain Website dapat di kelompokkan dalam konsep hierarki visual dan struktur layout :

Hierarki Visual

Tujuan dari Hierarki Visual?

Hierarki Visual memberikan fokus untuk menonjolkan elemen-elemen yang menarik perhatian mata. So, Website yang terstruktur dengan baik dapat menyampaikan informasi secara lebih efektif. Pengunjung website dapat dengan mudah mengerti apa yang harus dilihat dan dibaca berikutnya.

Contoh Hierarki Visual

Ini adalah contoh penulisan dalam poster tanpa penggunaan prinsip hierarki. Bagaimana? Pasti kalian bingung harus membaca dari bagian yang mana dulu, ini dikarenakan semua ukuran tulisan nya sama.

Tidak adanya titik fokus atau penekanan pada tulisan dapat menyebabkan audiens kebingungan dalam memahami tulisan mana yang harus dibaca pertama kali dan mana yang harus dibaca selanjutnya.

Contoh Non Hierarki Visual

Ini adalah contoh yang sudah menggunakan prinsip hierarki dalam tulisannya. Bagaimana? pasti sudah lebih enak untuk dilihat kan. Audiens pun akan lebih mudah mengerti apa yang harus dilihat pertama kali dan dibaca berikutnya, seperti dimulai dari judul dan pelaksanaan workshop, lalu lanjut ke pembicara, hingga seterusnya ke narahubung.

Konsep Dasar Web

Perkembangan Web

Pengertian Situs Web

ž Situs web merupakan kumpulan dari halaman web yang sudah di publikasikan di jaringan internet dan memiliki domain/URL yang dapat di akses semua pengguna Internet dengan cara mengetikkan alamatnya.

HTTP

ž HTTP (HyperTextTransfer Protocol) adalah protokol yang dipergunakan untuk mentransfer dokumen dalam World Wide Web(WWW).

WWW

ž World Wide Web adalah halaman-halaman website yang dapat saling terkoneksi satu dengan lainnya (hyperlink) yang membentuk samudra belantara informasi

Perkembangan Web

Web 1.0, yaitu teknologi Web generasi pertama yang merupakan revolusi baru di dunia Internet karena telah mengubah cara kerja dunia industri dan media. Contoh : Situs berita “cnn.com” atau situs belanja “Bhinneka.com”.

ž Web 2.0, yaitu pertama kalinya diperkenalkan oleh O’Reilly Media pada tahun 2004 sebagai teknologi Web generasi kedua yang mengedepankan kolaborasi dan sharing informasi secara online. Contoh : Situs jejaring sosial facebook.com

ž Web 3.0, yaitu teknologi web lebih ke arah Web Cerdas atau Web dengan Engine Kecerdasan Buatan, yang lebih memudahkan user dalam berinteraksi. Contoh : Web Semantik dan Cloud Computing.

ž Web 4.0, yaitu private secretary dalam bentuk organisme buatan. Sebuah alat dimana aplikasi merekam rutinitas yang kita lakukan yang seluruh rutinitas tersebut bisa diketahui oleh aplikasi komputer/program/tools/device yang kita miliki yang dijalankan secara online. Web 4.0 juga bisa digunakan untuk membantu dalam pencarian informasi, penyimpanan histori pencarian, ataupun mempertemukan orang orang yang mencari informasi sama. AI Web

Web Semantic : SIOC ( http://sioc-project.org/ ) Adalah komunitas yang berusaha mewujudkan semantic website yang tengah berjuang membantu kita menciptakan web cerdas yang mana kelak pencarian info di internet menjadi jauh – jauh sangat mudah

Cloud Computing : https://cloud.google.com/

Materi bisa dilihat pada elearning : https://elearning.uma.ac.id/mod/resource/view.php?id=138094

Materi 2 : OOP dengan Pemrograman Web II

OOP adalah singkatan dari Pemrograman Berorientasi Objek.

Pemrograman prosedural adalah tentang menulis prosedur atau fungsi yang melakukan operasi pada data, sedangkan pemrograman berorientasi objek adalah tentang membuat objek yang berisi data dan fungsi.

Pemrograman berorientasi objek memiliki beberapa keunggulan dibandingkan pemrograman prosedural:

  • OOP lebih cepat dan lebih mudah dijalankan
  • OOP memberikan struktur yang jelas untuk program
  • OOP membantu menjaga kode PHP KERING “Don’t Repeat Yourself”, dan membuat kode lebih mudah untuk dipelihara, dimodifikasi, dan di-debug
  • OOP memungkinkan untuk membuat aplikasi yang dapat digunakan kembali secara penuh dengan kode yang lebih sedikit dan waktu pengembangan yang lebih singkat

Materi lengkap silahkan klik UNDUH