Apa itu Physical model

Merupakan model yang menggunakan sejumlah tabel untuk menggambarkan data serta hubungan antara data-data tersebut. Setiap tabel mempunyai sejumlah kolom di mana setiap kolom memiliki nama yang unik. PDM Perancangan database secara fisik, Tipe data bersifat lebih khusus dan spesifik. Perancangan PDM merupakan representasi fisik sebenarnya dari database.

Menurut ANSISPARC, arsitektur basis data terbagi atas tiga level yaitu :

1. Internal Physical Level : yang dapat direpresentasikan dengan PDM berhubungan dengan bagaimana data disimpan secara fisik physical storage.

2. External View Level : berhubungan dengan bagaimana data di representasikan dari sisi setiap user.

3. Conceptual Logical Level : yang dapat direpsesentasikan dengan CDM yang menghubungkan antara internal external

Comments

P9 - Supervise Learning (Klasifikasi) dan Contoh Algoritma Yang Ada Didalamnya

Supervised learning adalah salah satu jenis pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Dalam supervised learning, terdapat dua kategori utama: klasifikasi dan regresi. Fokus kita kali ini adalah pada klasifikasi. Supervised Learning (Klasifikasi) Klasifikasi adalah salah satu tugas utama dalam supervised learning, di mana model bertujuan untuk memetakan input ke dalam salah satu dari beberapa kategori atau kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Misalnya, dalam klasifikasi email, model dilatih untuk mengkategorikan email sebagai "spam" atau "not spam." Dalam klasifikasi gambar, model dilatih untuk mengenali objek dalam gambar seperti "kucing," "anjing," atau "mobil." Dalam konteks pembelajaran mesin, supervised learning (pembelajaran terawasi) adalah metode di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Artinya, setiap contoh data dalam set pelatihan memiliki in...

MENENTUKAN KARDINALITAS DAN OPSIOANLITAS

Prodi diketuai oleh dosen (one to one) 2. Dosen ploting program studi (one to one) 3. Mahasiswa dibimbing dosen (many to one) 4. Dosen memiliki prodi(one to one) 5. Dosen mengampu matakuliah (one to one) 6. Prodi memiliki kelas (many to many) 7. Mahasiswa memilih matakuliah (many to many) 8. mahasiswa ploting kelas (many to many) 9. Fakultas memiliki Prodi (one to many) 10. Mahasiswa dibimbing dosen (many to one)

Quiz Pertemuan 5 Data Mining

Anda juga dapat mendownload laporan Di sini . silahkan klik kata 'di sini'. Bagian 1. Pendahuluan Di era modern ini, tantangan dalam meningkatkan kualitas pendidikan menjadi semakin kompleks. Salah satu indikator keberhasilan pendidikan adalah tingkat kelulusan tepat waktu dan lama masa studi mahasiswa di perguruan tinggi. Oleh karena itu, pemahaman mendalam terhadap faktor-faktor yang memengaruhi lulusan tepat waktu sangat penting. Laporan ini bertujuan untuk melakukan analisis yang mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi lulusan tepat waktu dan lama masa studi di lingkungan akademik. Analisis dilakukan meliputi integrasi dan pembersihan data, serta mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi lulusan tepat waktu. Berikut permasalahan-permasalahan yang akan dibahas pada analisis lulusan tepat waktu. 1. Langkah-langkah apa saja dalam integrasi dan pembersihan data serta analisis pola lulusan tepat waktu? 2. ...

Tugas

Search This Blog