Kamis, 22 November 2018

Belajar Membuat Aplikasi Android

Membuat Aplikasi Android itu Mudah


Sesuai judul nya saya ingin teman — teman yang membaca artikel ini hadir dengan fikiran positif. Saya terjun dalam android development sudah 2 tahun, belum begitu lama di bandingkan dengan senior — senior yang lainya dan 2 tahun ini saya jalani dengan penuh semangat dan bahagia. Dan pada kesempatan kali ini saya akan berbagi dengan teman — teman yang benar — benar dari dasar atau dari nol agar bisa membuat aplikasi android dengan menyenangkan.
Mau jadi programmer? Jangan Malas jangan Manja!
Meskipun mudah dan menyenang kan hal yang harus kalian tanamkan dalam diri kalian adalah hilangkan sikap malas dan manja dari kalian, karena itu akan menghambat proses belajar kalian. Saya akan berbagi cerita sedikit tentang perjalanan saya saat belajar tentang programming.
Dimulai pada tahun 2011 saya mulai belajar programming pada saat itu di mulai dengan belajar HTMl, CSS dan PHP. Waktu itu saya masih duduk di bangku SMK. Sejak tahun 2011 saya tidak punya Laptop ataupun PC untuk perlatan saya belajar Coding. Bisa kalian bayangkan bagaimana sulitnya saya mau belajar programming tanpa saya punya alat untuk belajar. Tapi allhamdulillah baru dua bulan ini saya bisa beli MacBook Pro dan ini adalah komputer pertama yang saya miliki yang benar — benar saya dapatkan dengan uang sendiri setelah 4 tahun lamanya saya terjun di dunia IT. Tahun 2013 adalah saat pertama kali saya memutuskan untuk belajar programming dengan serius. Pada saat itu saya tinggal di Jorong Taratak salah satu desa di Sumatra Barat tempat kelahiran ibuku.

Iklan

Saya sedang menyusun sebuah kursus membuat aplikasi android secara online. Pada kursus ini saya akan bahas membuat aplikasi android untuk toko online dari nol sampai bisa upload ke play store.
Nah buat kamu yang penasaran pingin tau gimana caranya bikin aplikasi android silahkan join mailing list untuk dapetin kursus dari aku ini ya. Silhakan daftar disini
Teman — teman saya sedang menyusun kursus online membuat aplikasi android dari nol sampai bisa upload ke playstore.
Silahkan gabung mailing list untuk mendapatkan informasi terbaru nya.

Lanjut

Di desa itu tidak ada internet, tapi listrik sudah ada walau kadang mati kadang hidup. Dan pada saat itu disana hanya sayalah satu — satu nya orang yang sangat menyukai programming. Yah dengan begitu tak ada teman ngobrol atau diskusi tentang programming. Dan yang saya lakukan pada saat itu adalah pergi kekota 1 kali dalam sebulan untuk pergi ke warnet dan mendownload ebook untuk belajar. Pada saat itu saya belajar dari setelah subuh sampai jam 12 malam setiap hari saya belajar sendiri tanpa ada yang mengajari. Kalian bisa bayangkan bagaimana rasanya belajar dalam keadaan seperti itu. Jika kalian malas dan manja maka saya sudah bisa pastikan anda tidak bisa jadi apa — apa!
Nah itu sedikit pengalaman saya dalam proses yang saya lalui dalam belajar. Masih banyak pengalaman saya dan lain kali akan saya bagi lagi. Intinya jangan Malas dan Manja!

Langkah — langkah belajar Membuat Aplikasi Android


Saya mulai mendalami android ini sejak saya bergabung dengan Organisasi.  Nah tapi di sini juga tidak ada gurunya belajar secara otodidak juga. Nah ini saya akan share bagaimana saya belajar Android ini secara otodidak.
Sebelum saya bagi tipsnya saya menganjurkan Kalau kalian mau belajar programming Harus mau mulai belajar Bahasa inggris kalau nggak mau Pulang Kampung aja sana!
Wkwkwkw...

Setup Environment

Pertama kali saya belajar installasi Android Studio itu satu bulan baru berhasil. Kalau kalian baru seminggu sudah mengeluh pulang kampung aja sana! Pokoknya nggak ada alasan untuk mengeluh. Dan rekomendasi dari saya jangan pake Windows pakai Linux.


New Project

Setelah selesai installasi sekarang belajar bikin project baru silahkan baca tutorial nya disini.
Sudah bisa bikin project sekarang belajar Structure Project dan Android Studio.

Layout ( RootView, ViewGroup & Child View )

Sudah mulai paham dengan Android Studio dan Struktur nya sekarang belajar bikin tampilanya.

Activity & Fragment

Sudah sedikit mengerti Layout sekarang belajar bagaimana menghadle suatu halaman dalam sebuah aplikasi.

JAVA Basic & OOP

Sudah belajar Activity dan Fragment sekarang perkuat skill dengan menambah pengetahuan tentang Bahasa Pemrogramman Java dan Object Oriented Programming.

Handle View ( ListView, RecyclerView )

Sudah mengerti Java dan OOP sekarang belajar handle view

Data Management

SharedPreferences

Material Design

Selanjutnya belajar mempercantik tampilan sesuai trend desain terbaru dari google material design
http://materialdoc.com/
http://www.androidhive.info/2015/04/android-getting-started-with-material-design/

Networking

Gradle

Kalau pakai Android studio maka kita nggak bakal jauh — jauh dari gradle sebuah tool untuk menjadikan codingan kita jadi apk dan banyak kegunaan lainya.

Library

Libaray adalah kumpulan code yang bisa kita masukkan keladalam project yang sedang kita kerjakan. Fungsi dari library ini adalah untuk mempercepat pekerjaan kita. Setiap library berbeda cara penggunaanya, jika ingin menggunakan library tertentu silahkan baca dokumentasi dari setiap library yang akan digunakan.
http://stackoverflow.com/questions/20377591/how-to-use-a-library-project-in-android-studio

Course

Sekarang ini sudah banyak banget yang buat course online untuk belajar coding. Salah satu paling saya rekomendasikan udacity.
Atau ada juga event Belajar Kelompok
Sekarang ini sudah sangat banyak sekali sumber untuk belajar gak ada alasan lagi buat manja — manja atau malas — malasan. Masih banyak lagi yang belum saya bagikan recourse yang biasa saya pakai. Next akan saya bagi lagi sekarang silahkan bookmark ini dan mulai pelajari satu persatu. Sebagian besar tutorial bahasa inggris dan sekali lagi jika ANDA malas dengan bahasa inggris PULANG KAMPUNG AJA SANA!
Nggak ada ngeluh — ngeluhan dan manja — manjaan ya, tenang aja sekarang sudah banyak orang yang bisa senior — senior nya dan mereka semua baik — baik silahkan bertanya. Kalau pun ada yang ngebully ya nggak papa jangan sakit hati jangan berhenti belajar harus terus semangat.
Silahkan nikmati proses belajarmu teman — teman tetep semangat ya semua insyaallah saya akan menemani kalian semua lewat artikel — artikel yang akan saya buat selanjutnya.
Oh ya sedikit motivasi kalau kalian mau serius mau berpenghasilan 10jt perbulan dengan menjadi developer android itu sangat mudah sekali. Tapi harus mau dulu melewati prosesnya. Ya sudah see you next time. :)

Rabu, 21 November 2018

Belajar Photoshop Untuk Pemula, Membuat Animasi Sederhana

Belajar Photoshop Untuk Pemula, Membuat Animasi Sederhana

Belajar Photoshop Untuk Pemula –  Animasi atau gambar bergerak yaitu gambar begerak berbentuk dari beberapa objek gambar yang anda susun secara teratur mengikuti gerakan yang sudah ditentukan pada setiap tambahan perhitungan waktu yang terjadi. Gambar atau objek yang dimaksud dalam definisi di atas bisa berupa objek manusia, gambar hewan, maupun teks. Pada proses pembuatannya sang pembuat animasi atau biasa disebut dengan animator harus menggunakan logika berfikir untuk menentukan jalur gerak suatu gambar dari posisi awal hingga posisi akhir gambar tersebut. Perencanaan yang matang dalam perumusan jalur gerak didasarkan logika yang cermat akan membuahkan animasi yang baiks untuk disajikan.

Banyak kita jumpai aplikasi online gratis yang menyediakan untuk pembuatan animasi atau gambar bergerak. Kali ini saya akan membahas belajar photoshop membuat animas atau membuat gambar bergerak pada program adobe photoshop. Biasanya gambar animasi ini sering dipergunakan oleh advertiser untuk pembuatan banner iklan pada website. Sekarang kita mulai saja belajar photoshop membuat animasi sederhana Dengan Photoshop.

 Belajar Photoshop Untuk Pemula
        Belajar Photoshop Untuk Pemula

Buat lembar kerja dengan ukuran bebas sesuka anda, kali ini saya contohkan dengan ukuran 500 pixel x 500 pixel, Sekedar informasi kalau anda ingin membuat untuk profil di bbm, filenya tidak boleh lebih dari 32kb dan biasanya dengan bentuk persegi.

Lembar-Kerja
Selanjutnya kita buka objek bola, gambar bola ini sudah saya hapus backgrounya. Kemudian anda drag ke lembar kerja.

1
                       Belajar Photoshop Untuk Pemula

Kemudian anda tampilkan menu Animasinya dengan cara pilih menu Window – Animation, secara otomatis akan muncul kotak dialog animasinya dibagian bawah

2
                        Belajar Photoshop Untuk Pemula

Sekarang anda aktif di layer bola, dan atur titik awal dari pembuatan animasinya
3
Kemudian untuk penempatan posisi kedua dari pembuatan animasinya :
  1. Klik Duplicated Selected Frame
  2. Atur posisi bola tersebut dibagian bawah lembar kerja
4
                          Belajar Photoshop Untuk Pemula

Lalu kita buat tween dengan cara
  1. Blok keduanya dan Klik Tweens Animation Frame
  2. Akan muncul kotak dialog Tween, Isi angka 10 pada Frames to Add
  3. Hasilnya akan terlihat seperti gambar no.3 dibawah ini.

5
                       Belajar Photoshop Untuk Pemula

Langkah selanjutnya mengatur penempatan posisi terahir
  1. Klik Duplicated Selected Frame, tempatkan posisi aktif di layer terakhir pada kotak dialog animasi.
  2. Atur posisi bola tersebut dibagian luar saping kanan lembar kerja.
6
Lalu kita buat tween dengan cara
  1. Blok layer nomor 12 dan 13 lalu Klik Tweens Animation Frame
  2. Akan muncul kotak dialog Tween, Isi angka 10 pada Frames to Add
8
Sekarang tinggal anda klik tombol play dan lihat hasilnya. Untuk menyimpannya anda klik menu File – Save For Web & Device dan jangan lupa pilih pada presetnya dengan pilihan Gif.
Animasi-Bola-Sederhana
           Belajar Photoshop Untuk Pemula

Sekarang Anda sudah bisa membuat Animasi Sehderhana di photoshop ini. Tinggal anda kreasikan lagi supaya hasilnya lebih menarik.
Belajar Photoshop Untuk Pemula
        Belajar Photoshop Untuk Pemula


https://www.youtube.com/watch?v=SEM_KUL0Liw

Demikian tutorial Belajar Photoshop Untuk Pemula, Membuat Animasi Sederhana, semoga informasi bermanfaat untuk anda. Jika ada pertanyaan mengenai tutorial photoshop di atas, anda bisa hubungi kami di menu contact di web ini. Terimakasih anda telah mengunjungi kuliah desain dan membaca informasi mengenai. Semoga bermanfaat

Pengenalan Data Mining


                           Hasil gambar untuk gambar data mining
 Mungkin anda sudah sering mendengar dengan nama Data Mining atau Penggalian data,

(bahasa Inggris: data  mining) adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar [1]. Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari sistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, dan data bioinformatika), tetapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan.

Pengertian Data Mining

Data mining adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set data berukuran besar. Kegunaan data mining adalah untuk menspesifikasikan pola yang harus ditemukan dalam tugas data mining. Kehadiran data mining dilatar belakangi dengan problema data explosion yang dialami akhir-akhir ini dimana banyak organisasi telah mengumpulkan data sekian tahun lamanya (data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi dsb.)

Pembahasan materi pada Training Data Mining ini fokus pada pemanfaatan data mining dalam dunia nyata. Pada training ini, anda akan mempelajari penerapan data mining menggunakan softare Rapid Miner. Anda akan mendapatkan banyak studi kasus penerapan Data Mining. Diharapkan setelah mengikuti training ini, anda siap menghadapi tantangan kasus-kasus pada penerapan Data Mining pada kehidupan nyata.

                                                  
Pengertian, Fungsi, Proses dan Tahapan Data Mining

Konsep Data Mining

Data mining sangat perlu  dilakukan terutama dalam mengelola Data yang sangat besar untuk memudahkan aktifitas recording suatu transaksi dan untuk proses data warehousing agar dapat memberikan informasi yang akurat bagi penggunanya

Alasan utama mengapa data mining sangat menarik perhatian industri informasi dalam beberapa tahun belakangan ini adalah karena tersedianya data dalam jumlah yang besar dan semakin besarnya kebutuhan untuk mengubah data tersebut menjadi informasi dan pengetahuan yang berguna karena sesuai fokus bidang ilmu ini yaitu melakukan kegiatan mengekstraksi atau menambang pengetahuan dari data yang berukuran/berjumlah besar, informasi inilah yang nantinya sangat berguna untuk pengembangan. berikut langkah-langkahnya :
  1. Data cleaning (untuk menghilangkan noise data yang tidak konsisten) Data integration (di mana sumber data yang terpecah dapat disatukan)
  2. Data selection (di mana data yang relevan dengan tugas analisis dikembalikan ke dalam database)
  3. Data transformation (di mana data berubah atau bersatu menjadi bentuk yang tepat untuk menambang dengan ringkasan performa atau operasi agresi)
  4. Knowledge Discovery (proses esensial di mana metode yang intelejen digunakan untuk mengekstrak pola data)
  5. Pattern evolution (untuk mengidentifikasi pola yang benar-benar menarik yang mewakili pengetahuan berdasarkan atas beberapa tindakan yang menarik)
  6. Knowledge presentation (di mana gambaran teknik visualisasi dan pengetahuan digunakan untuk memberikan pengetahuan yang telah ditambang kepada user).

Fungsi Data Mining 

Data mining mempunyai fungsi yang penting untuk membantu mendapatkan informasi yang berguna serta meningkatkan pengetahuan bagi pengguna. Pada dasarnya, data mining mempunyai empat fungsi dasar yaitu:
  1. Fungsi Prediksi (prediction). Proses untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variabel untuk memprediksikan variabel lain yang tidak diketahui jenis atau nilainya.
  2. Fungsi Deskripsi (description). Proses untuk menemukan suatu karakteristik penting dari data dalam suatu basis data. 
  3. Fungsi Klasifikasi (classification). Klasifikasi merupakan suatu proses untuk menemukan model atau fungsi untuk menggambarkan class atau konsep dari suatu data. Proses yang digunakan untuk mendeskripsikan data yang penting serta dapat meramalkan kecenderungan data pada masa depan. 
  4. Fungsi Asosiasi (association). Proses ini digunakan untuk menemukan suatu hubungan yang terdapat pada nilai atribut dari sekumpulan data.

Proses Data Mining 

                               Hasil gambar untuk gambar data mining

Proses yang umumnya dilakukan oleh data mining antara lain: deskripsi, prediksi, estimasi, klasifikasi, clustering dan asosiasi. Secara rinci proses data mining dijelaskan sebagai berikut (Larose, 2005):

a. Deskripsi 

Deskripsi bertujuan untuk mengidentifikasi pola yang muncul secara berulang pada suatu data dan mengubah pola tersebut menjadi aturan dan kriteria yang dapat mudah dimengerti oleh para ahli pada domain aplikasinya. Aturan yang dihasilkan harus mudah dimengerti agar dapat dengan efektif meningkatkan tingkat pengetahuan (knowledge) pada sistem. Tugas deskriptif merupakan tugas data mining yang sering dibutuhkan pada teknik postprocessing untuk melakukan validasi dan menjelaskan hasil dari proses data mining. Postprocessing merupakan proses yang digunakan untuk memastikan hanya hasil yang valid dan berguna yang dapat digunakan oleh pihak yang berkepentingan.

b. Prediksi 

Prediksi memiliki kemiripan dengan klasifikasi, akan tetapi data diklasifikasikan berdasarkan perilaku atau nilai yang diperkirakan pada masa yang akan datang. Contoh dari tugas prediksi misalnya untuk memprediksikan adanya pengurangan jumlah pelanggan dalam waktu dekat dan prediksi harga saham dalam tiga bulan yang akan datang.

c. Estimasi 

Estimasi hampir sama dengan prediksi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai dari variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi. Sebagai contoh, akan dilakukan estimasi tekanan darah sistolik pada pasien rumah sakit berdasarkan umur pasien, jenis kelamin, berat badan, dan level sodium darah. Hubungan antara tekanan darah sistolik dan nilai variabel prediksi dalam proses pembelajaran akan menghasilkan model estimasi.

d. Klasifikasi 

Klasifikasi merupakan proses menemukan sebuah model atau fungsi yang mendeskripsikan dan membedakan data ke dalam kelas-kelas. Klasifikasi melibatkan proses pemeriksaan karakteristik dari objek dan memasukkan objek ke dalam salah satu kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya.

e. Clustering 

Clustering merupakan pengelompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu ke dalam kelas objek yang sama. Sebuah kluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan suatu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record dalam kluster lain. Tujuannya adalah untuk menghasilkan pengelompokan objek yang mirip satu sama lain dalam kelompok-kelompok. Semakin besar kemiripan objek dalam suatu cluster dan semakin besar perbedaan tiap cluster maka kualitas analisis cluster semakin baik.

f. Asosiasi 

Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja (market basket analisys). Tugas asosiasi berusaha untuk mengungkap aturan untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih atribut.

Tahapan Data Mining 

Tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke data target, tahap preprocessing untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik. Secara detail dijelaskan sebagai berikut (Fayyad, 1996):
Tahapan Data Mining
Tahapan Data Mining

1. Data selection 

Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.

2. Pre-processing / cleaning 

Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data.

3. Transformation 

Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

4. Data mining 

Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

5. Interpretation / evalution 

Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya. Semoga pembelajaran ini bermanfaat...


Kunjungi Juga

Membuat Pola Produksi Sepatu/Sandal Dan Tips Memulai Usaha

CARA PEMBUATAN POLA HINGGA PRODUKSI SEPATU/SANDAL            SECARA MANUAL DAN TIPS  MEMULAI USAHA - November 23, 2018 ...