• Tidak ada hasil yang ditemukan

Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo"

Copied!
27
0
0

Teks penuh

(1)

ONLINE ANALYTICAL PROCESSING

(OLAP)

BERBASIS

WEB

UNTUK TANAMAN HORTIKULTURA

MENGGUNAKAN PALO

FEBRIANI DWIPRIANTI

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(2)
(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Januari 2015

Febriani Dwiprianti

(4)

ABSTRAK

FEBRIANI DWIPRIANTI.

OLAPBerbasis Web untukTanaman Hortikultura Menggunakan Palo. Dibimbing oleh IMAS SUKAESIH SITANGGANG.

Kementrian Pertanian (Kementan) merupakan salah satu lembaga yang meneliti dan menyediakan data tanaman hortikultura di Indonesia. Penyajian data tanaman hortikultura dalam situs Kementan masih dalam bentuk tabel. Hal ini mengakibatkan ringkasan data tanaman hortikultura tidak mudah diperoleh. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat menggabungkan beragam data tanaman hortikultura. Sistem yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut adalah sistem Online Analytical Processing (OLAP) yang diintegrasikan dengan sebuah basis data. Data tanaman hortikultura yang terlibat adalah data tanaman hortikultura seluruh Indonesia dari tahun 2000 sampai tahun 2013.Tanaman hortikultura meliputi sayuran, buah-buahan, tanaman obat, dan tanaman hias. Sistem OLAP dapat merepresentasikan data tanaman hortikultura ke dalam bentuk

crosstab dan grafik.

Kata Kunci: basis data, OLAP, tanaman hortikultura.

ABSTRACT

FEBRIANI DWIPRIANTI. Web Based OLAP for Horticultural Crops using Palo. Supervised by IMAS SUKAESIH SITANGGANG.

Ministry of Agriculture (Ministry of Agriculture) is one institution that examines and provides data horticultural crops in Indonesia. Data presentation horticultural crops in the Ministry of Agriculture's website is still in the form of a table. This resulted in a summary of the data is not easy diperoleh.Oleh horticultural crops, therefore, we need a system that can incorporate a variety of data horticultural crops. Systems that can meet these needs is a system Online Analytical Processing (OLAP) that is integrated with a database. Data horticultural crops involved is data horticultural crops throughout Indonesia from 2000 to 2013. Tanaman horticulture include vegetables, fruits, medicinal plants, and ornamental plants. OLAP systems can represent data of horticultural crops in the crosstab and chart form.

(5)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Komputer

pada

Departemen Ilmu Komputer

FEBRIANI DWIPRIANTI

ONLINE ANALYTICAL PROCESSING

(OLAP)

BERBASIS

WEB

UNTUK TANAMAN HORTIKULTURA

MENGGUNAKAN PALO

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(6)
(7)

Judul Skripsi :Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo Nama :Febriani Dwiprianti

NIM :G64124063

Disetujui oleh

Dr Imas Sukaesih Sitanggang, SSi Mkom Pembimbing

Diketahui oleh

Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Ketua Departemen

(8)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah Subhanahu wa Ta'ala atas rahmat dan segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juli 2014 ini ialah

data mining, dengan judul Online Analytical Processing (OLAP) Berbasis Web

untuk Tanaman Hortikultura Menggunakan Palo.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Imas Sukaesih Sitanggang, SSi MKom selaku komisi pembimbing atas segala arahan dan bimbingannya sehingga saya dapat menyelesaikan karya ilmiah ini, serta kepada Bapak Hari Agung Adrianto, SKom MSi dan Ibu Rina Trisminingsih, SKom MT selaku dosen penguji atas masukan dan arahannya dalam penyempurnaan karya ilmiah ini. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu, seluruh keluarga, serta kerabat terutama mahasiswa-mahasiswi Ilmu Komputer Alih Jenis Angkatan 7 atas segala doa dan kasih sayangnya.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

(9)

DAFTAR ISI

Ruang Lingkup Penelitian 2

METODE 2

Data Penelitian 2

Tahapan Penelitian 3

Analisis Kebutuhan Sistem 3

Praproses Data 3

Perancangan Basis Data 3

Implementasi Basis Data 5

Perancangan Operasi OLAP 5

Implementasi Operasi OLAP 5

Pengujian Operasi OLAP 6

Lingkungan Pengembangan 6

HASIL DAN PEMBAHASAN 6

Analisis Kebutuhan Sistem 6

Praproses Data 7

Perancangan Basis Data 7

Implementasi Basis Data 9

Perancangan Operasi OLAP 9

Implementasi Operasi OLAP 10

Pengujian Operasi OLAP 12

SIMPULAN DAN SARAN 13

Simpulan 13

(10)

DAFTAR PUSTAKA 14

(11)

DAFTAR TABEL

1 Simbol dalam ERD 4

2 Skenario dan hasil uji fungsi 13

DAFTAR GAMBAR

1 Tahapan penelitian 3

2 Perancangan ERD 8

3 Skema bintang 8

4 Halaman utama aplikasi OLAP 10

5 Contoh operasi drill-down pada dimensi lokasi 11 6 Grafik batang produktivitas berdasarkan komoditi dan status angka 11

7 Representasi dengan grafik garis 12

(12)
(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Data sektor pertanian yang dimiliki oleh Kementrian Pertanian (Kementan) selalu bertambah setiap tahun sehingga menghasilkan kumpulan data berukuran besar. Hal tersebut dapat mengakibatkan penumpukan data, dan seringkali data disimpan tanpa diolah sehingga kumpulan data yang tersimpan menjadi kurang bermanfaat (Han dan Kamber 2011). Data tanaman hortikultura yang diambil dari situs http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp saat ini disajikan masih dalam bentuk tabel, sehingga pengguna tidak dapat mencari data yang diinginkan dengan cepat.

Beberapa jenis aplikasi dapat digunakan untuk menganalisis data, diantaranya adalah Online Analytical Processing (OLAP). Aplikasi OLAP memiliki kelebihan dan kemudahan dalam penggunaannya. Palo adalah salah satu dari sekian banyak pengembang aplikasi OLAP yang menyediakan aplikasi open source dan versi gratis dari aplikasinya. Tujuan dari OLAP adalah untuk mencari data yang diinginkan dengan cepat dari sejumlah data yang berukuran besar (Lightstone et al. 2006).

Penelitian ini membangun sebuah basis data yang diintegrasikan dengan aplikasi OLAP untuk tanaman hortikultura. Data tanaman hortikultura tahun 2000 sampai dengan 2013 didapat dari situs Kementrian Pertanian dalam format Microsoft Excel. Data tanaman hortikultura dapat dianalisis berdasarkan komoditi, waktu, lokasi, dan status angka. Data tanaman hortikultura dibagi menjadi empat kelompok yaitu kelompok buah-buahan, sayuran, tanaman obat, dan tanaman hias. Data tanaman hortikultura dianalisis sehingga menghasilkan ringkasan data tanaman hortikultura. Dengan adanya aplikasi OLAP, pengguna dapat memperoleh ringkasan data dalam bentuk crosstab dan grafik berdasarkan entitas waktu, lokasi, status angka, dan komoditi.

Perumusan Masalah

Data tanaman hortikultura dalam situs Kementan masih disajikan dalam bentuk tabel sehingga pengguna tidak dapat menemukan data ringkasan tanaman hortikultura yang diinginkan dengan cepat. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah aplikasi OLAP untuk menyatukan beragam data dan disimpan ke sebuah basis data. Penelitian ini mengunakan basis data MySQL. Rumusan permasalahan pada penelitian ini adalah:

1 Bagaimana sebuah basis data yang dibangun dan diintegrasikan dengan aplikasi OLAP dilakukan?

(14)

2

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi OLAP berbasis web

untuk tanaman hortikultura dan visualisasi hasil dari operasi-operasi OLAP dalam bentuk tabel crosstab dan grafik.

Manfaat Penelitian

Aplikasi OLAP yang dibangun dalam penelitian ini diharapkan dapat menganalisis data tanaman hortikultura sehingga membantu pengguna dalam memperoleh informasi ringkasan tanaman hortikultura dengan lebih cepat.

Ruang Lingkup Penelitian

Lingkup dari penelitian ini, yaitu:

1 Pengembangan aplikasi OLAP menggunakan Jedox 5.1 sebagai OLAP server. 2 Data tanaman hortikultura yang digunkan adalah data pada tahun 2000 sampai

2013 yang diperoleh dari situs http: //aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp. 3 Komoditi yang disimpan dalam sebuah basis dataadalah sayuran,

buah-buahan, tanaman hias, dan tanaman obat. Komoditi yang dipakai hanya tiga jenis dari masing-masing kategori komoditi.

METODE

Data Penelitian

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data tanaman hortikultura yang didapatkan dari situs http://aplikasi.deptan.go.id/bdsp/index.asp pada tahun 2000 sampai tahun 2013 dan masih dalam format Microsoft Excel (.xls).Jenis tanaman hortikultura yang akan digunakan adalah tanaman obat, buah-buahan, sayuran, dan tanaman hias.

(15)

3

Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut dapat dilihat pada Gambar 1.

Analisis Kebutuhan Sistem

Data tanaman hortikultura tahun 2000 sampai 2013 didapat dari situs Kementan. Data tersebut dianalisis dan disimpan ke dalam sebuah basis data MySQL. Kemudian dibentuk operasi-operasi OLAP seperti drill-down dan roll-up

yang akan direperesentasikan dalam bentuk grafik dan tabel crosstab. Selain itu diperlukan sebuah fitur untuk export file ke Microsoft Excel.

Praproses Data

Langkah-langkah praproses data yang dilakukan yaitu unduhdata dari situs Kementan, integrasi dan seleksi atribut, perbaikan data yang tidak konsisten, dan konversi format data.

Perancangan Basis Data

Perancangan basis data terdiri dari tiga tahap yaitu perancangan konseptual, perancangan logikal, dan perancangan fisik (Silberschatzet al. 2011) sebagai berikut:

 Perancangan konseptual

Tahap ini dinyatakan dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) yang menggambarkan entitas, atribut dari entitas, dan hubungan antar entitas.

Gambar 1 Tahapan penelitian

(16)

4

Entitas merupakan objek yang akan direpresentasikan dalam basis data. Atribut merupakan property dari objek, sementara itu relasi antar entitas (relationship) merupakan hubungan antar beberapa entitas. Simbol-simbol yang digunakan untuk membuat ERD digambarkan pada Tabel 1 (Silberschatz et al. 2011).

Tabel 1 Simbol dalam ERD

Simbol Keterangan

Entity

Relationship

weak relationship

many-to-one relationship

one-to-one relationship

many-to-many relationship

 Perancangan logikal

Tahap ini mentranformasikan dari ERD yang telah dibuat menjadi model basis data yang akan digunakan. Beberapa model basis data yaitu model basis data relasional, model multidimensi, model objek oriented, dan model basis data hierarki.

 Perancangan fisik

(17)

5

Implementasi Basis Data

Tahapan ini merupakan tahapan dalam mengimplementasikan model basis data pada tahap perancangan ke dalam bentuk fisik dengan bantuan DBMS. Tahap ini diawali dengan melakukan transformasi dari model data yang telah selesai dibuat struktur basis data sesuai dengan DBMS yang dipilih. Secara umum, ERD akan dibangun menjadi sebuah basis data secara fisik. Sementara itu, komponen-komponen Entity Relationship (ER) yang berupa kumpulan entitas dan kumpulan relasi yang dibangun menjadi tabel-tabel. Selanjutnya, atribut-atribut yang melekat pada masing-masing kumpulan entitas dan kumpulam relasi akan dinyatakan sebagai field-field dari tabel yang sesuai.

Perancangan Operasi OLAP

Sistem OLAP mengelola data historis dengan jumlah yang besar, menyediakan fasilitas untuk ringkasan dan agregasi agar membuat data lebih mudah digunakan untuk pengambilan keputusan (Han dan Kamber 2011).

Tool OLAP dapat membantu pengguna untuk menganalisis data pada basis data tanaman hortikultura dengan menyediakan tampilan data yang didukung dengan representasi grafik. Operasi yang terdapat dalam aplikasi OLAP (Han dan Kamber 2011) diantaranya:

Drill-down: Operasi untuk berpindah ringkasan data yang lebih rinci

Roll-up: Merupakan kebalikan dari drill-down yaitu dengan menaikkan tingkat suatu hierarki.

Slice: Operasi untuk memilih satu dimensi dari kubus data sehingga menghasilkan sub cube.

Dice: Operasi untuk menghasilkan bagian kubus dengan memilih dua atau lebih dimensi.

Pivot: Operasi untuk melakukan visualisasi dengan cara berputar untuk memberikan penyajian data secara alternatif.

Langkah awal perancangan operasi OLAP adalah dengan merancang menggunakanscript PHP, Palo PHP API, dan Javasript. Aplikasi OLAP dibangun untuk merepresentasikan hasil operasi-operasi OLAP yaitu drill-down, roll-up, slice, dice, dan pivot ke dalam bentuk tabel crosstab dan grafik.

Implementasi Operasi OLAP

(18)

6

Pengujian Operasi OLAP

Pengujian operasi OLAP menggunakan metode blackbox. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah operasi OLAP yang telah dibangun sesuai dengan fungsi-fungsi OLAP yang ditentukan dalam tahap perancangan. Jika pengujian telah sesuai maka pembuatan basis data relasional yang diintegrasikan dengan aplikasi OLAP telah selesai dilakukan.

Lingkungan Pengembangan

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut:

1 Perangkat keras berupa komputer personal dengan spesifikasi sebagai berikut:

 Sistem operasi Windows 7 Ultimate

 DBMS MySQL untuk penyimpanan data dan pembuatan databaseWeb server Apache 2.4.9

 Bahasa pemograman PHP 5.5.12

 JpGraph 2.1.4 merupakan library PHP untuk membuat grafik

Web browser Mozilla Firefox 33.0Jedox Server 5.1 sebagai OLAP

Serveryang melakukan fungsi agregasi dan tempat penyimpanan struktur dan kubus data multidimensi

 Jedox Excel Add-In 5.1 untuk membuat struktur kubus data dan proses pemuatan data dari data warehouse ke kubus data

HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisis Kebutuhan Sistem

Sistem yang dibangun adalah sistem berbasis web. Sistem ini dibuat untuk memudahkan pengguna dalam mencari ringkasan data yang diinginkan dengan cepat dan pengguna dapat memanfaatkan fasilitas sistem dengan mudah yaitu: 1 Memilih datasesuai dengan kriteria yang diinginkan pengguna.

2 Menampilkan data dalam bentuk tabel crosstab, grafik batang, dan grafik baris. 3 Export data ke dalam format Microsoft Excel (.xls) sesuai dengan data yang

disimpan di dalam basis data.

(19)

7

1 Menampilkan data yang akan ditampilkan berdasarkan entitas komoditi, lokasi, waktu, dan status angka.

2 Menampikan entitas komoditi yang paling banyak jumlahnya sesuai dengan

measure yang akan dipilih.

Praproses Data

Tahap praproses data ini dilakukan dengan unduh data dalam situs Kementan, integrasi dan seleksi atribut, perbaikan data yang tidak konsisten, dan konversi format data.

1 Unduhdata

Data yang digunakan untuk penelitian di unduh dari situs Kementan. Hasil dari unduhdata adalah sebanyak 951 file dalam format Microsoft Excel (.xls). 2 Integrasi dan seleksi atribut

Integrasi data dilakukan karena data hasil unduh masih terpisah dalam file

Microsoft Excel. Pada tahap ini dipilih atribut yang sesuai pada setiap entitas. Contoh untuk pembuatan entitas lokasi, dipilih dari atribut provinsi dan kabupaten.

3 Perbaikan data yang tidak konsisten

Ada beberapa data yang tidak konsisten sehingga perlu dilakukan penyeragaman penulisan, contoh penulisan Kab. Aceh Singkil dan Kab Aceh Singkil. Selain itu data pecahan diseragamkan menggunakan tanda titik bukan koma.

4 Konversi format data

Data yang telah selesai diseragamkan di konversi ke dalam format (.csv) dan di import ke dalam DBMS.

Perancangan Basis Data

Tahap perancangan basis data relasionaldimulai sesuai dengan tiga tahapan yaitu:

1 Tahapan konseptual

(20)

8

Gambar 2 Perancangan ERD

2 Tahapan logikal

Dalam tahapan logikal dibuat skema yang sesuai dengan perancangan konseptual. Skema bintang dipilih karena terdiri dari satu tabel fakta dan empat tabel dimensi. Skema bintang tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Skema bintang

3 Tahapan fisik

(21)

9

karena di dalam penelitian ini DBMS tersebut digunakan untuk menyimpan data tanaman hortikultura.

Implementasi Basis Data

Tahapan ini merupakan tahapan dalam mengimplementasikan model basis data pada tahap perancangan ke dalam bentuk fisik dengan bantuan DBMS. Implementasi basis data untuk setiap dimensi adalah sebagai berikut:

Tabel Lokasi

Field Tipe data(size) Keterangan

Id_lokasi Int (10) Primary key

Pulau Varchar (50)

Prov Varchar (50)

Kab Varchar (50)

Tabel Komoditi

Field Tipe data(size) Keterangan

Id_komoditi Int (10) Primary key

Kategori Varchar (50) Komoditi Varchar (50) Tabel Waktu

Field Tipe data(size) Keterangan

Id_waktu Int (10) Primary key

Tahun Varchar (50)

Tabel Status Angka

Field Tipe data(size) Keterangan

Id_status Int (10) Primary key

Status Varchar (50) Tabel Fakta

Field Tipe data(size) Keterangan

Id_lokasi Int (10) Foreign key

Id_waktu Int (10) Foreign key

Id_komoditi Int (10) Foreign key

Id_status Int (10) Foreign key

Produksi Float (10) Produktivitas Float (10) Luas panen Float (10)

Perancangan Operasi OLAP

(22)

drill-10

down, roll-up, slice, dice dan pivot. Operasi drill-down yaitu menampilkan data dari level tinggi ke level rendah. Contohnya menampilkan nama pulau dari level nasional pada dimensi lokasi. Operasi roll-up yaitu kebalikan dari operasi drill-down. Contohnya menampilkan data nasional dari level pulau. Operasi slice yaitu pemilihan satu dimensi dari kubus data yang ada. Contohnya menampilkan data tahun 2000 dari level dimensi waktu. Operasi dice merupakan operasi yang memilih dua dimensi atau lebih sehingga membentuk subcube. Contohya yaitu memilih data Kabupaten di Provinsi Aceh pada dimensi lokasi dan memilih beberapa nama komoditi pada dimensi komoditi sehingga membentuk subcube.

Implementasi Operasi OLAP

Impementasi operasi OLAP dilakukan menggunakan aplikasi yang dibuat oleh peneliti sebelumnya oleh Fhattiya (2014). Gambar 4 merupakan antarmuka untuk mengoperasikan fungsi operasi-operasi OLAP seperti drill-down, roll-up,

slice, dice, dan pivot. Gambar 5 menunjukkan hasil dari salah satu operasi OLAP yaitu drill-down pada dimensi lokasi. Gambar 6 menunjukkan grafik batang untuk mencari nilai produktivitas berdasarkan dimensi komoditi dan dimensi status angka. Gambar 7 menunjukkan grafik garis untuk mencari nilai produktivitas berdasarkan dimensi komoditi dan dimensi status angka. Fitur export file ke Microsoft Excel ditunjukkan pada Gambar 8. Fitur export dibuat untuk memudahkan pengguna mendapatkan data tanaman hortikultura yang telah disimpan di database MySQL.

(23)

11

Gambar 5 Contoh operasi drill-down pada dimensi lokasi

(24)

12

Gambar 7 Representasi dengan grafik garis

Gambar 8 Aplikasi untuk export data ke Microsoft Excel

Pengujian Operasi OLAP

Pengujian operasi OLAP telah dilaksanakan menggunakan metode Blackbox

(25)

13

data yang diinginkan, menampilkan data dalam bentuk grafik, menampilkan data dalam bentuk tabel crosstab, menampilkan operasi-operasi OLAP yaitu secara

drill-down, roll-up, slice, dice, dan pivot, dan fungsi export fail kedalam Microsoft Excel. Skenario hasil uji dan fungsi sistem dapat dilihat pada Tabel 7. Berdasarkan hasil pengujian dapat dinyatakan bahwa semua fungsi sistem telah berfungsi dengan baik. Aplikasi OLAP berbasis web yang telah dibangun dapat memberikan informasi berupa ringkasan data tanaman hortikultura.

Tabel 2Skenario dan hasil uji fungsi No Pengujian Skenario Hasil yang diharapkan dimensi dan measure

ditampilkan dalam

(26)

14

Saran

Saran untuk penelitian selanjutnya adalah:

1 Menambahkan data tanaman hortikultura untuk komoditi lainnya untuk periode tahun 1960 sampai dengan 2014

2 Membuat modul export data ke dalam fail Microsoft Excel dengan mengambil data dari tabel hasil operasi-operasi OLAP

3 Membuat fungsi ETL (Extract Transform Load) untuk memasukkan data. 4 Membuat perbedaan untuk hasil yang ditampilkan oleh measure yang bernilai

0 dan data yang tidak tersedia.

DAFTAR PUSTAKA

Fhattiya RS. 2014. Data Warehouse dan aplikasi OLAP untuk memantau prestasi mahasiswa program studi ilmu komputer IPB. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Han J, Kamber M. 2011. Data Mining:Concepts and Techniques Third Edition. San Francisco (US): Morgan Kaufmann.

Lightstone S, Teorey T, Nadeau T. 2006. Database Modeling and Design:

Physical Database Design for Decision Support, Warehousing, and OLAP. 4th ed. San Francisco: Morgan Kaufmann.

(27)

15

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 21 Februari 1991 dari ayah Rudy Sudiarman dan ibu Winarti. Penulis adalah putri kedua dari tiga bersaudara. Tahun 2009 penulis lulus dari SMA Negeri 2 Purwakarta dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) Program Diploma 3 Teknik Komputer melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis menyelesaikan pendidikan Program Diploma 3 selama tiga tahun dan lulus pada tahun 2012. Kemudian penulis melanjutkan pendidikan Program Sarjana Ilmu Komputer Alih Jenis Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB.

Gambar

Gambar 1 Tahapan penelitian
Tabel 1 Simbol dalam ERD
Gambar 2 Perancangan ERD
Tabel Lokasi
+5

Referensi

Dokumen terkait

Aktivitas pekerjaan sehari-hari di masyarakat seperti mencangkul, menebang pohon dengan kapak, menggali tanah dengan gancu dan memecah batu dengan palu pemecah batu

[r]

Menurut hasil penelitian Adiningsih (2015), hasil penelitian menunjukkan karakteristik mutu gelatin dari limbah tulang ikan tenggiri yang terbaik menggunakan

Kesemuanya ini secara sendiri- sendiri maupun secara orkestra dapat secara efektif mempercepat proses penyembuhan luka seperti ekstrak daun kecombrang ( Etlingera

Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan dari nilai rerata kadar MDA hati mencit pada kelompok penelitian yang hanya diberi pakan standar (K1), kelompok

Pada hari ini Jumat, Tanggal Delapan Belas, Bulan Oktober, Tahun Dua Ribu Tiga Belas, yang bertanda tangan dibawah ini Kelompok Kerja Pengadaan Barang / Jasa pada Dinas

Kelompok Kerja Jasa Konsultansi ULP Kabupaten Pesisir Barat Surat-surat asli : Akta pendirian/perubahan perusahaan, SBU, SIUJK, SIUP, Situ/HO, TDP, Laporan Pajak tahunan tahun 2014,

30 Syafril dan Zelhendri Zen, Dasar-dasar Ilmu Pendidikan (Depok: KENCANA, 2017).. menjadi alternatif dalam memerangi diskriminasi dan membangun masyarakat yang inklusif. Adapun