Post 3 (Semester 4) : Function dengan 10 Contoh Kasus yang Berbeda dan 2 dibuat sendiri

 Berikut Link Video Penggunaan Fungction :

https://youtu.be/pToxwgHu1Xs



Nama    : Najmatul Laila Nurfajrin
Nim    : 21416255201082
Kelas    : IF21D
MK : Perancangan Basis Data


UNIVERSITAS BUANA PERJUANGAN KARAWANG

www.ubpkarawang.ac.id
Adirp.id




Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

PHYSICAL MODEL

Gambar
    APA ITU PHYSICAL MODEL      Physical Data Model merupakan model yang menggunakan sejumlah tabel untuk menggambarkan data serta hubungan antara data-data tersebut. Setiap tabel mempunyai sejunlah kolom di mana setiap kolom memiliki nama yang unik.      Sebuah physical data model adalah representasi dari design data yang memperhitungkan fasilitas dan kendala sistem database yang diberikan manajemen. Dalam siklus hidup proyek itu biasanya berasal dari model data logis, meskipun mingki reversed engineered dari implementasi data yang diberikan. Sebuah physical data model lengkap akan mencakup semua artefak database yang diperlukan untuk membuat hubungan antara tabel atau mencapai tujuan kinerj, seperti indeks defisini kendala, menghubungkan tabel, tabel dipartisi atau cluster. Physical data model biasanya dapat digunakan untuk menghitung perkiraan penyimpanan dan mungkin termasuk rician alokasi penyimpanan khusus untuk sistem database tertentu.   Jangan lupa kunjungi :  www.ubpkarawa
Baca selengkapnya

Tahapan Data Mining (pertemuan 1)

Gambar
  Tahapan Data Mining A. Cross-Industry Standard Process for Data Mining          A dalah salah satu model proses datamining (datamining framework) yang awalnya (1996) dibangun oleh 5 perusahaan yaitu Integral Solutions Ltd (ISL), Teradata, Daimler AG, NCR Corporation dan  OHRA. Framework ini kemudian dikembangan oleh ratusan organisasi dan perusahaan di Eropa untuk dijadikan methodology standard non-proprietary bagi data mining Tahapan tahapan yang ada di  Cross-Industry Standard Process for Data Mining meliputi : 1. Business Understanding Adalah tahap pertama dalam CRISP-DM dan termasuk bagian yang cukup vital. Pada tahap ini membutuhkan pengetahuan dari objek bisnis, bagaimana membangun atau mendapatkan data, dan bagaimana untuk mencocokan tujuan pemodelan untuk tujuan bisnis sehingga model terbaik dapat dibangun. 2. Data Understanding Secara garis besar untuk memeriksa data, sehingga dapat mengidentifikasi masalah dalam data. Tahap ini memberikan fondasi analitik untuk sebuah penel
Baca selengkapnya