Skip to main content

Fungsi Excel untuk kerjaan sehari-hari

128 Views

www.softscients.com | Yuk Belajar Fungsi Excel yang sering digunakan untuk mempermudah administrasi Bisnis – Software kantoran yang paling banyak digunakan dari produk microsoft yaitu word, powerpoint, dan excel. Ketiga software tersebut udah wajib yang tersedia di hampir semua kursus komputer. Nah www.softscients.com ini banyak mengulas rumus-rumus excel yang sering digunakan pada perkantoran sehingga cukup dibuat 1 judul saja sampai tuntas. Mulai dari

  1. Sum dan frekuensi bersyarat
  2. Menggabungkan beberapa kata-kata
  3. Membuat tanggal secara otomatis, jadi biar nggak kelupaan alias auto update
  4. Menampilkan visualisasi bar sehingga mudah mencari nilai terbesar
  5. Coloring cell berdasarkan syarat tertentu, misalkan cell tersebut mempunyai nilai dibawah tertentu akan dikasih cell merah
  6. Copy paste data dari semula kolom menjadi baris
  7. Import data file seperti CSV
  8. Dan masih banyak lagi yang mungkin kalian tidak menyangka sudah ada di excel karena jarang digunakan

Read More

Belajar Mudah Bahasa Julia untuk umum

144 Views

Yuk mengenal bahasa julia yang sedang bersaing ketat dengan bahasa yang sudah ada seperti ruby, python,  R, Matlab, Octave dan perl. Julia merupakan bahasa functional yang sintaks mirip dengan python sehingga masih sangat baru,  tapi walaupun begitu bahasa ini layak kalian pelajari lho karena menawarkan beberapa kelebihan dibandingkan dengan python. Diantaranya yaitu

  1. Kecepatan: Yup, secara default bahasa Julia masih lebih cepat daripada Python karena  menggunakan deklarasi tipe dan kompilasi JIT (Just in time). Hal yang berbeda dengan Python yang belum dioptimalkan tidak dapat menyamai kecepatan Julia kecuali menggunakan kompiler pihak ketiga seperti PyPy dan pustaka eksternal lainnya seperti cython.
  2. Ditujukan untuk kepentingan matematis: Bahasa Julia secara khusus diciptakan untuk perhitungan ilmiah yang digunakan dalam lingkungan matematika seperti octave, scilab, dan Matlab dimana kalau menggunakan python harus menggunakan package seperti numpy. Sintaks nya mirip dengan rumus matematika yang biasanya digunakan untuk operasi matematika lain selain hanya komputasi. Untuk alasan ini, Julia dapat dengan mudah dipahami oleh non-programmer kayak bahasa R lho.
  3. Core Engine: Core yang ada dalam Julia sendiri menggunakan bahasa C dan C++ dalam LLVM-nya. Julia seperti scripting language yang menggunakan JIT compiler (kayak python, C#) akan tetapi, Julia dapat juga di-compile ke berbagai kode natif bahasa pemrograman low-level.
  4. Syntax yang mirip dengan Python: Bagi kalian yang sudah belajar Python tentu akan mudah belajar Julia akan sintaksnya yang mirip, jadi nggak usah kuatir belajar lagi bahasa yang baru

Read More

Belajar R – Mencari data last transaction pada tabel transaksi

43 Views

Mencari last transaksi dari sebuah record sangat mudahlah kalau kalian menggunakan bahasa SQL.  Namun demikian ternyata data tersebut disimpan dalam format excel dan mempunyai format tanggal indonesia yaitu y/m/d tentu hal ini bila diolah menggunakan excel akan jadi banyak kerjaan alias banyak kode-kode yang dibuat. Misalkan ada sebuah transaksi dari agen seperti berikut

Read More

Aplikasi Optical Character Recognition dengan Matlab

32 Views

Matlab juga mempunyai sebuah package /toolbox untuk mengubah gambar menjadi sebuah text atau sering disebut dengan optical character recognition. Toolbox ini menggunakan tesseract sebagai engine core nya. Penggunaan pun cukup mudah, hanya dengan memanggil perintah ocr(). Agar aplikasi optical character recognition menjadi lebih menarik dibuat sebuah aplikasi matlab berbasis GUI seperti berikut

Read More

Aplikasi Kmeans clustering dengan Matlab

49 Views

Algoritma clustering data yang banyak digunakan yaitu kmeans clustering karena langkah-langkah nya sangat mudah diterapkan. Didalam matlab juga sudah disediakan secara built in dengan perintah kmeans() bahkan sudah pernah digunakan sebagai perhitungan untuk jumlah cluster terbaik yaitu https://softscients.com/2020/05/21/buku-belajar-machine-learning-dengan-matlab-teknik-evaluasi-clustering/

Pada postingan ini, lupakan dulu membuat aplikasi yang berbasis script tapi kita akan membuat aplikasi berbasis GUI yang sangat mudah dibuat di matlab. Berikut tampilkan aplikasi kmeans clustering di matlab

Beberapa component yang digunakan yaitu

  1. Pushbutton
  2. edit
  3. Uitable
  4. Uipanel, dan
  5. Axes

Penjelasan singkat script yang digunakan yaitu ketika user Buka File maka perintah berikut yang dijalankan

 

file = openfiles();
if isempty(file)==1
    return
end
[folder,nama_file,extension]=fileparts(file);
data = readtable(file);
 
header = data.Properties.VariableNames;
set(handles.uitable1,'columnname',header);
set(handles.uitable1, 'Data',data.Variables);
 
axes(handles.axes1);
scatter(data.suhu,data.berat);
 
handles.data  = data;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);


Carilah file dengan nama data.csv yang terdiri dari 3 kolom yaitu no, suhu, dan berat dengan format csv. Selanjutnya ketika akan memanggil function openfiles() dan membuat variabel global handles.data. User diberikan pilihan untuk memberikan jumlah cluster yang diinginkan melalui component edit. Bila user klik cluster maka perintah berikut akan dijalankan.

k = get(handles.edit1,'String');
if isempty(k)==1
    return
end
opts = statset('Display','final');
jumlah_cluster = str2num(k);
X = [handles.data.suhu,handles.data.berat];
[label,centroid] = kmeans(X,jumlah_cluster,'Options',opts);
axes(handles.axes1);
gscatter(X(:,1),X(:,2),label,'rbg','xod'), title('Clustering Suhu dan Berat')

Kalian bisa kembangkan dengan tampilan 3 dimensi bila sumbu nya terdiri dari 3 yaitu x, y, dan z. Aplikasi Kmeans clustering dengan Matlab bisa kalian download disini.

 

 

Aplikasi Deteksi Kanker Payudara dengan Jaringan Syaraf Tiruan

41 Views

Sinopsis

Setelah kalian membaca buku belajar machine learning / jaringan syaraf tiruan menggunakan Matlab, tentu ingin sekali mempraktekan algoritma tersebut kedalam dataset yang real/sungguhan.  Pembahasan ini untuk menentukan jenis kanker payudara dengan 9 jenis parameter yang mempunyai rentang nilai 1 sampai dengan 10

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Original)

  1. Clump Thickness: 1 – 10
  2. Uniformity of Cell Size: 1 – 10
  3. Uniformity of Cell Shape: 1 – 10
  4. Marginal Adhesion: 1 – 10
  5. Single Epithelial Cell Size: 1 – 10
  6. Bare Nuclei: 1 – 10
  7. Bland Chromatin: 1 – 10
  8. Normal Nucleoli: 1 – 10
  9. Mitoses: 1 – 10

Read More

Belajar R – Menjadi Cerdas melalui grafik piramida dan teknik Query data

58 Views

R sudah banyak digunakan secara luas untuk menangani pengolahan data, nah pada postingan kali ini kita akan membahas sebuah jenis grafik yang membuat kita semakin cerdas mengolah data. Misalkan mengolah data  dari dinas kependudukan dan catatan sipil serta saham akan mudah sekali menggunakan R bahkan untuk melakukan query dan memplotkan data berbentuk grafik pyramid ataupun dual axis.

Pembahasan dibagi menjadi 2 yaitu cara mudah memplotkan grafik dengan package pyramid dan cara mengolah data mentah agar siap digunakan pada package pyramid. Grafik piramida / pyramid sering digunakan untuk visualisasi demografi /sebaran jumlah penduduk berdasarkan kategori umur atau bisa digunakan untuk menampilkan data saham berdasarkan porsi kepemilikan asing dan domestik dari sebuah jenis investor Read More