Contoh Surat Perjanjian Kredit

Contoh Surat Perjanjian Kredit - Kali ini saya mencoba memberikan Contoh Surat Perjanjian Kredit yang dimana setelah beberapa saat lalu saya memberikan Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang kali ini saya akan memberikan sedikit informasi mengenai Contoh Surat Perjanjian Kredit.Semoga bermanfaat mengenai Contoh Surat Perjanjian Kredit.

Contoh Surat Perjanjian Kredit memang banyak dicari oleh orang yang ingin mengkredit sebuah barang.Oleh karena itu saya mencoba memberikan Surat Perjanjian Kredit dalam sebuah artikel sederhana saya mengenai Contoh Surat Perjanjian Kredit.

Dimana untuk mendapatkan Contoh Surat Perjanjian Kredit ini ?? Silahkan Download Contoh Surat Perjanjian Kredit.Semoga apa yang saya berikan ini bermanfaat untuk teman semua.Sekian informasi sederhana saya mengenai Contoh Surat Perjanjian Kredit.

Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang

Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang - Kali ini saya akan memberikan informasi mengenai Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang.Setelah beberapa saat lalu saya memberikan informasi mengenai Contoh Surat Keterangan Kerja dan Surat Lamaran Kerja Bahasa Inggris kali ini saya mencoba memberikan informasi sederhana mengenai Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang.

Contoh Surat Perjanjian seperti ini memang banyak dicari oleh teman - teman yang sedang terbelit masalah hutang piutang.Yang terkadang kita membutuhkan Surat Perjanjian Hutang Piutang sebagai bahan untuk menyelesaikan masalah tersebut.

Dimanakah teman - teman dapat mendapatkan Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang ini ?? Silahkan klik Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang untuk mendapatkan Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang.Sekian informasi sederhana saya mengenai Contoh Surat Perjanjian Hutang Piutang.

Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer

Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer - Pada Contoh Tugas Akhir kali ini saya mencoba memberikan Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer.Setelah saya memberikan Contoh Tugas Akhir Desain Komunikasi Visual dan Contoh Tugas Akhir Visual Basic 2008 kali ini akan saya berikan informasi mengenai Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer.

Banyak yang kebingungan mengenai Tugas Akhir Jaringan Komputer ini,karena memang sebuah bahan yang sulit untuk ditulis didalam sebuah Tugas Akhir.Oleh karena itu saya akan sedikiti membantu mengenai Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer ini.

Dimana untuk mendapatkan Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer yang akan saya berikan ?? Silahkan Download Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer yang saya berikan.Semoga dapat bermanfaat mengenai Contoh Tugas Akhir Jaringan Komputer.

Kontes Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah

Kontes Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah - Pada beberapa saat lalu saya sudah menuliskan informasi Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah.Kali ini saya akan memberikan informasi mengenai kontes SEO Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah.Apa saja persyaratan kontes Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah.

Berikut ini adalah persyaratan untuk kontes SEO Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah :

• Kontes SEO dan Pendaftaran Peserta Kontes Di Mulai Pada hari Rabu 1 February 2012.
• Kontes dan Pendaftaran Peserta Kontes Akan berakhir Pada Tanggal 10 April 2012 Jam 00.00.
• Pengumuman Pemenang Kontes akan Di Publish di Contentwritter.com Pada tanggal 12 April. ( Penilaian Konten Termasuk )
• Tidak diperbolehkan adanya unsur pornografi, diskriminasi, atau tindakan yang melanggar hukum dalam pelaksanaan Kontes SEO Ini.
• Tidak Di Benarkan melakukan Teknik-Teknik SEO black Hat, Panitia Kontes Berhak Mendiskualifikasi Jika Pemenang Kontes Terbukti melakukan SEO Black Hat. Anda Pasti sudah sangat Paham dengan Hal Tersebut.
• Target Keyword: Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah dan membuat anchor link ke http://www.contentwritter.com.
• Memposting Informasi Kontes SEO ini Di Website Anda. Anda Bisa mengopas Informasi Ini dari Sini.
• Memasang Salah Satu Banner kami di Sidebar Website Anda, Kode Banner Bisa Anda dapatkan Di Sini.
• Klik Like Pada facebook fan Page kami dan Silahkan Submit Halaman Entry Kontes Anda di Form Komennya. Facebook Fan page kami dihttp://www.facebook.com/jasa.penulis.artikel
• Membuat Posting Tentang Kontes SEO ini di Website Anda, Anda Boleh Mengcopas Informasi Dari Sini.
• Kontes SEO ini menggunakan bahasa Indonesia. Dengan Minimal Jumlah Kata Adalah 400 Kata Per Konten, Peserta Boleh Menulis Lebih dari satu Artikel.
• Keakuratan Data dari Konten sangat diperhatikan disini, maka buatlah Artikel dengan Gaya Bahasa yang Menarik yang sesuai dengan Keyword Kontes.
• Peserta harus berdomisili di wilayah Indonesia.
• Hanya peserta yang terdaftar yang dapat bersaing dan memenangkan hadiah yang disediakan panitia. Jadi Harap Melakukan Pendaftaran Di Halaman Info Kontes SEO ini atau Klik Disini.
• Pendaftaran tidak dipungut biaya dan terbuka untuk siapa saja tanpa batasan umur.
• Setiap entry halaman peserta harus memiliki back link ke http://www.contentwritter.com
• Satu orang hanya dapat memperoleh satu hadiah. Peserta boleh mendaftar beberapa domain, dengan syarat nama, email, dan alamat harus sama. Nama berbeda tapi orangnya sama akan di diskualifikasi.
• Umur domain maksimal 3 tahun. Semua Domain Di Ijinkan Mengikuti Kontes, baik yang berupa Blog maupun yang Berupa Domain TLD
• Data Registrasi harus Valid, terutama Email dan No. Handphone.
• Anda diperbolehkan menggunakan domain yang telah ada, namun halaman/URL entry yang disubmit harus benar-benar baru dengan tanpa back link dan versi cache sebelumnya.
• Tidak menggunakan domain dan subdomain dengan target keyword yang di lombakan tidak menjadikan 6 frase keyword yang dilombakan sebagai domain atau subdomain).
• Peraturan dapat ditambah atau diubah dari waktu ke waktu sesuai dengan kritik dan saran yang diterima dari peserta.
• Target pemenangan Kontes SEO ini berupa scoring di Google (IP 74.125.71.147) .Serta keakuratan Materi Artikel yang di ikut sertakan dengan Keyword Kontes Seo ini. Penilaian kualitas artikel merupakan hak Mutlak dari Panitia.
• Bagi yang mendaftarkan diri tanpa mengisi alamat dengan jelas dan lengkap atau menggunakan email yang tidak bisa dihubungi (valid), kami meminta untuk mendaftarkan diri kembali karena pendaftaran yang tidak lengkap akan kami hapus.
• Bagi yang kedapatan melakukan copy paste artikel, Anda punya waktu 48 jam untuk menghapusnya. Jika dalam waktu tersebut Anda belum bisa bekerjasama dengan panitia, kami akan hapus nama Anda dari daftar peserta.
• Panitia Kontes Berhak Mendiskualifikasi Peserta jika Peserta tidak mematuhi Peraturan Kontes SEO ini.
• Keputusan Panitia Tidak Bisa di Ganggu Gugat…
• Kriteria penilaian Konten, Adalah hak Juri, Konten Akan di Nilai Oleh Team Admin Penulis Artikel Bahasa Indonesia Kami.
• Untuk Review Terbaik akan Di Umumkan Pada Tanggal 30 Mei 2012. Pemenang Review terbaik Akan di Ambil dari 40 Pemenang Peringkat Pertama di Google. Akan di Pilih review Terbaik dari Peserta.

Kriteria Penilaian Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah :

• Posisi SERP Google + Keakuratan Keyword dengan Isi Konten.

Hadiah Kontes SEO Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah :

• Juara I : Rp. 750.000,- ( + 10 Artikel Ezine + Submit Seharga Rp. 300.000,- )
• Juara II : Rp. 500.000,- ( + 200 Backlink Profile DoFollow Seharga Rp. 150.000 )
• Juara III : Rp. 250.000,- ( + 20 backlink dari .EDU dan .GOV ( Backlink Dofollow ) Seharga Rp. 50.000,- )
• Review terbaik mendapatkan hadiah Sebesar Rp. 500.000,-

Mungkin sekian dulu informasi sederhana yang dapat saya berikan untuk teman - teman semuanya.Semoga menambah pengetahuan teman - teman mengenai Kontes SEO Penulisan Artikel di Jasa Artikel Murah.

Jenis Teknik Data Minning

Jenis Teknik Data Minning - Pada kali ini saya mencoba memberikan sedikit artikel mengenai Jenis Teknik Data Minning.Setelah dua artikel sebelumnya saya membahas Pengertian Data Minning dan Langkah Langkah Data Minning kali ini saya akan sedikit memberikan pengertian mengenai beberapa Jenis Teknik Data Minning.

Berikut ini adalah Jenis Teknik Data Minning yang saya ketahui :

Association Rule Mining

Association rule mining adalah teknik mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support yaitu persentase kombinasi item tsb. dalam database dan confidence yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan assosiatif. 

Algoritma yang paling populer dikenal sebagai Apriori dengan paradigma generate and test, yaitu pembuatan kandidat kombinasi item yang mungkin berdasar aturan tertentu lalu diuji apakah kombinasi item tersebut memenuhi syarat support minimum. Kombinasi item yang memenuhi syarat tsb. disebut frequent itemset, yang nantinya dipakai untuk membuat aturan-aturan yang memenuhi syarat confidence minimum. Algoritma baru yang lebih efisien bernama FP-Tree.

Classification

Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa decision tree, formula matematis atau neural network. 

Decision tree adalah salah satu metode classification yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Disini setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Algoritma decision tree yang paling terkenal adalah C4.5, tetapi akhirakhir ini telah dikembangkan algoritma yang mampu menangani data skala besar yang tidak dapat ditampung di main memory seperti RainForest. Metode-metode classification yang lain adalah Bayesian, neural network, genetic algorithm, fuzzy, case-based reasoning, dan k-nearest neighbor. 

Proses classification biasanya dibagi menjadi dua fase : learning dan test. Pada fase learning, sebagian data yang telah diketahui kelas datanya diumpankan untuk membentuk model perkiraan. Kemudian pada fase test model yang sudah terbentuk diuji dengan sebagian data lainnya untuk mengetahui akurasi dari model tsb. Bila akurasinya mencukupi model ini dapat dipakai untuk prediksi kelas data yang belum diketahui.

Clustering

Berbeda dengan association rule mining dan classification dimana kelas data telah ditentukan sebelumnya, clustering melakukan penge-lompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu. Bahkan clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui itu. Karena itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/cluster.Clustering dapat dilakukan pada data yan memiliki beberapa atribut yang dipetakan sebagai ruang multidimensi. 

Banyak algoritma clustering memerlukan fungsi jarak untuk mengukur kemiripan antar data, diperlukan juga metode untuk normalisasi bermacam atribut yang dimiliki data. Beberapa kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah metode partisi dimana pemakai harus menentukan jumlah k partisi yang diinginkan lalu setiap data dites untuk dimasukkan pada salah satu partisi, metode lain yang telah lama dikenal adalah metode hierarki yang terbagi dua lagi : bottom-up yang menggabungkan cluster kecil menjadi cluster lebih besar dan top-down yang memecah cluster besar menjadi cluster yang lebih kecil. 

Kelemahan metode ini adalah bila bila salah satu penggabungan/pemecahan dilakukan pada tempat yang salah, tidak dapat didapatkan cluster yang optimal. Pendekatan yang banyak diambil adalah menggabungkan metode hierarki dengan metode clustering lainnya seperti yang dilakukan oleh Chameleon. Akhir-akhir ini dikembangkan juga metode berdasar kepadatan data, yaitu jumlah data yang ada di sekitar suatu data yang sudah teridentifikasi dalam suatu cluster. 

Bila jumlah data dalam jangkauan tertentu lebih besar dari nilai ambang batas, data-data tsb dimasukkan dalam cluster. Kelebihan metode ini adalah bentuk cluster yang lebih fleksibel. Algoritma yang terkenal adalah DBSCAN.

Sekian informasi sederhana saya mengenai Jenis Teknik Data Minning,semoga dengan adanya artikel sederhana ini teman - teman semua dapat mengetahui mengenai Jenis Teknik Data Minning.

Langkah Langkah Data Minning

Langkah Langkah Data Minning - Kali ini saya mencoba memberikan artikel mengenai Langkah Langkah Data Minning.Setelah beberapa saat lalu saya memberikan artikel mengenai Contoh Judul Skripsi Teknik Informatika dan Pengertian Data Minning kali ini saya akan memberikan sedikit pengetahuan mengenai Langkah Langkah Data Minning.

Untuk memanfaatkan data mining dan untuk mempelajari pola dari data yang dimiliki oleh suatu perusahaan dan mampu memberikan prediksi berdasarkan pola data yang ada, maka diperlukan langkah-langkah penentuan definisi data mining dari awal sampai dengan data mining siap untuk memberikan prediksi. Langkah-langkah tersebut adalah : 

Definisi permasalahan bisnis yang ingin diketahui.

Langkah pertama dalam pembuatan data mining adalah definisi permasalahan bisnis yang ingin dijawab, misalnya ingin mengetahui apakah seorang customer berpotensi memiliki kredit macet, atau mengidentifikasi seorang customer apakah akan pindah ke kompetitor bisnis kita, dan lain sebagainya. Setelah menemukan pertanyaan bisnis yang perlu dijawab oleh data mining, selanjutnya tentukan tipe tugas dasar untuk menjawab pertanyaan bisnis tersebut. Tugas dasar yang menjadi dasar algoritma data mining adalah klasifikasi, regresi, segmentasi, asosiasi dan sequence analysis. Dengan mengetahui tugas dasar, anda memiliki pedoman kira-kira algoritma mana yang bisa digunakan untuk menjawab pertanyaan bisnis.

Mempersiapkan data yang menjadi sumber untuk data mining untuk dipelajari polanya.

Setelah menentukan definisi masalah, langkah berikutnya adalah mencari data yang mendukung definisi masalah anda. Sumber data dapat berasal dari OLTP maupun dari cube OLAP. Bila sumber data berasal dari OLTP, sebaiknya pastikan datanya telah konsisten. Bila belum konsisten, SSIS bisa digunakan untuk melakukan cleansing data sampai data tersebut konsisten.

Menentukan porsi data yang digunakan men-training data mining berdasarkan algoritma data mining yang telah dibuat.

Setelah persiapan data selesai dilakukan, langkah berikutnya adalah memberikan sebagian data kedalam algoritma data mining. Algoritma data mining perlu mempelajari pola data yang diberikan guna menarik informasi dan trend dari data tersebut. Istilah itu dikenal dengan sebutan training data mining.

Validasi apakah data mining memberikan prediksi yang akurat.

Setelah training data selesai dilakukan, data mining tersebut perlu di-“uji” atau di-validasi keakuratannya terhadap data testing. Biasanya tidak hanya 1 algoritma data mining yang diimplementasikan ke dalam suatu data mining. Berarti data yang dipersiapkan pada persiapan data mengandung data yang digunakan untuk training dan data yang digunakan untuk testing. Pemilihan data training dan data testing dapat dilakukan secara manual ataupun secara acak oleh SQL Server.

Sekian informasi sederhana saya mengenai Langkah Langkah Data Minning.Jika ada yang ingin ditanyakan,silahkan berkomentar pada kolom komentar setelah artikel Langkah Langkah Data Minning.

Pengertian Data Minning

Pengertian Data Minning - Pada kesempatan kali ini saya mencoba memberikan informasi mengenai Pengertian Data Minning.Setelah beberapa saat lalu saya memberikan mengenai Contoh Judul Skripsi Teknik Informatika kali ini saya mencoba memberikan artikel sederhana mengenai Data Minning.Banyak yang belum mengetahui apa itu Data Minning,oleh karena itu saya membuat artikel sederhana mengenai Pengertian Data Minning.

Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Patut diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar.

Karena itu Data Mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database. Data mining adalah proses menerapkan metode ini untuk data dengan maksud untuk mengungkap pola-pola tersembunyi.

Dengan arti lain Data mining adalah proses untuk penggalian pola-pola dari data. Data mining menjadi alat yang semakin penting untuk mengubah data tersebut menjadi informasi. Hal ini sering digunakan dalam berbagai praktek profil, seperti pemasaran, pengawasan, penipuan deteksi dan penemuan ilmiah.

Telah digunakan selama bertahun-tahun oleh bisnis, ilmuwan dan pemerintah untuk menyaring volume data seperti catatan perjalanan penumpang penerbangan, data sensus dan supermarket scanner data untuk menghasilkan laporan riset pasar.

Alasan utama untuk menggunakan data mining adalah untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku. Data tersebut rentan terhadap collinearity karena diketahui keterkaitan. Fakta yang tak terelakkan data mining adalah bahwa subset/set data yang dianalisis mungkin tidak mewakili seluruh domain, dan karenanya tidak boleh berisi contoh-contoh hubungan kritis tertentu dan perilaku yang ada di bagian lain dari domain.

Untuk mengatasi masalah semacam ini, analisis dapat ditambah menggunakan berbasis percobaan dan pendekatan lain, seperti Choice Modelling untuk data yang dihasilkan manusia. Dalam situasi ini, yang melekat dapat berupa korelasi dikontrol untuk, atau dihapus sama sekali, selama konstruksi desain eksperimental.

Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur Data Mining dalam penerapannya antara lain: clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Yang membedakan persepsi terhadap Data Mining adalah perkembangan teknik-teknik Data Mining untuk aplikasi pada database skala besar.

Sebelum populernya Data Mining, teknik-teknik tersebut hanya dapat dipakai untuk data skala kecil saja.Sekian informasi sederhana saya mengenai Pengertian Data Minning.