- Agent, Environment, dan Action
Agent adalah sistem yang Anda operasikan misalnya robot atau model yang ingin Anda buat dan latih menggunakan RL. Kemudian ada Environment yang merupakan sebuah lingkungan dunia nyata dimana agen berinteraksi sebagai bagian dari operasinya, misalnya Medan yang harus dilalui robot, sekelilingnya, faktor-faktor seperti angin, gesekan, pencahayaan, suhu, dan sebagainya. Lalu ada Action, sebuah tindakan yang dilakukan agen untuk berinteraksi dengan lingkungan, misalnya Robot dapat belok kanan, kiri, bergerak maju, mundur, membungkuk, mengangkat tangan dan sebagainya.
Hadiah (Reward) adalah penguatan positif atau negatif yang diterima agen dari lingkungan sebagai hasil dari tindakannya. Ini adalah cara untuk mengevaluasi 'kebaikan' atau 'keburukan' dari tindakan tertentu. Contohnya ketika bergerak ke arah tertentu menyebabkan robot menabrak tembok, itu akan mendapat hadiah negatif. Di sisi lain, jika berbelok ke kiri menyebabkan robot menemukan objek yang harus diambilnya, itu akan mendapat hadiah positif.
Kebijakan (Policy) adalah strategi yang digunakan agen dalam mengejar tujuan. Kebijakan menentukan tindakan yang diambil agen sebagai fungsi dari keadaan agen dan lingkungan.
Fungsi nilai (Value Function) adalah algoritma untuk menentukan nilai berada dalam suatu keadaan, kemungkinan menerima hadiah di masa mendatang.
Analisis mendalam dari algoritma ini, yang menjadi dasar untuk pendekatan pembelajaran mendalam selanjutnya. Kembangkan intuisi tentang mengapa algoritma ini konvergen ke nilai optimal
Tantangan dan Keterbatasan Algoritma Machine Learning
Meski machine learning memiliki banyak manfaat, kalian juga harus memahami tantangannya. Salah satu masalah utama adalah kualitas data. Jika data yang digunakan tidak lengkap atau memiliki bias, hasil yang dihasilkan juga akan tidak akurat. Selain itu, model machine learning sering menghadapi masalah overfitting, yaitu ketika model terlalu cocok dengan data training sehingga performanya buruk pada data baru.
Di sisi lain, underfitting terjadi jika model terlalu sederhana untuk menangkap pola kompleks dalam data. Terakhir, algoritma kompleks seperti Neural Networks sering dianggap sebagai "black box" karena sulit untuk memahami keputusan yang dibuat oleh model ini, yang dapat menjadi kendala dalam aplikasi yang membutuhkan transparansi.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
Machine learning adalah teknologi yang sangat powerful, dengan potensi besar untuk mengubah berbagai aspek kehidupan kita. Agar mampu menerapkan ML di berbagai bidang, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning.
Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? Nah, DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning!
Dimensi ke-4 merupakan salah satu topik paling menarik dan menantang dalam dunia fisika dan matematika. Banyak orang terbiasa dengan konsep panjang, lebar, dan tinggi, tiga dimensi yang kita rasakan sehari-hari. Namun, gagasan tentang dimensi tambahan, terutama dimensi ke-4, melampaui pemahaman kita. Bagaimana konsep ini menjelaskan alam semesta, dan mengapa ia begitu penting dalam fisika modern? Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi teori dan konsep dasar dari dimensi ke-4, yang sering dipandang sebagai waktu dalam fisika, serta perannya dalam memperdalam pemahaman kita akan realitas.
Apa Itu Dimensi Ke-4?
Untuk memahami dimensi ke-4, mari kita mulai dari dimensi yang lebih akrab. Dimensi pertama adalah garis lurus yang memiliki panjang, namun tidak memiliki lebar atau tinggi. Dimensi kedua menambah lebar, menciptakan bidang dua dimensi, seperti selembar kertas. Dimensi ketiga menambah tinggi, memberikan kita ruang tiga dimensi yang memungkinkan kita bergerak maju-mundur, kiri-kanan, dan atas-bawah.
Namun, dimensi ke-4 sering dipandang sebagai sesuatu yang melampaui tiga dimensi ini. Dalam fisika, dimensi ke-4 umumnya dipahami sebagai waktu, komponen penting yang memungkinkan kita melacak perubahan dan pergerakan dalam ruang. Dimensi waktu membantu kita memahami bagaimana objek bergerak dan berubah dari waktu ke waktu dalam ruang tiga dimensi. Dalam beberapa teori, ada kemungkinan dimensi ke-4 juga bisa berupa ruang tambahan yang tak teramati oleh manusia, menciptakan gagasan tentang "multidimensi" di alam semesta.
Teori Relativitas dan Dimensi Ke-4
Peran teori relativitas umum karya Albert Einstein sangat penting dalam menjelaskan dimensi ke-4. Teori ini menyatakan bahwa ruang dan waktu bukan entitas yang terpisah, tetapi tergabung menjadi "ruang-waktu." Di dalam kerangka ini, gravitasi bukanlah sekadar gaya tarik antara dua objek, melainkan kelengkungan ruang-waktu yang disebabkan oleh massa dan energi. Semakin besar massa suatu objek, semakin besar pula pengaruhnya terhadap ruang-waktu di sekitarnya, seperti sebuah bola besar yang membuat lekukan pada permukaan elastis.
Efek dari kelengkungan ruang-waktu ini menciptakan fenomena menarik yang disebut dilatasi waktu. Contohnya, satelit GPS yang mengorbit Bumi harus memperhitungkan efek gravitasi dan kecepatan dalam sistem waktu mereka agar tetap akurat. Tanpa koreksi ini, data posisi yang diberikan oleh satelit akan cepat meleset. Dengan kata lain, konsep dimensi ke-4, waktu yang dipengaruhi oleh gravitasi dan kecepatan, mempengaruhi aspek kehidupan kita secara langsung.
Teori Dawai dan Dimensi Tambahan
Selain teori relativitas, ada pula teori dawai atau "String Theory" yang mencoba menjelaskan alam semesta dengan cara yang lebih luas. Teori dawai menyatakan bahwa partikel-partikel dasar tidaklah berbentuk titik, melainkan dawai satu dimensi yang bergetar pada frekuensi tertentu. Setiap getaran ini menghasilkan partikel dengan karakteristik berbeda, seperti massa dan muatan.
Menariknya, agar teori dawai ini konsisten secara matematis, diperlukan dimensi tambahan di luar tiga dimensi ruang dan satu dimensi waktu yang kita kenal. Beberapa versi dari teori dawai bahkan memerlukan hingga 11 dimensi Dimensi-dimensi tambahan ini mungkin sangat kecil dan terlipat dalam skala mikroskopis sehingga tidak bisa kita amati secara langsung. Kendati sulit dipahami, teori dawai menawarkan pandangan baru yang dapat menyatukan seluruh kekuatan fundamental di alam semesta dalam satu kerangka konsisten, dan dimensi ke-4 menjadi dasar bagi pandangan yang lebih luas ini.
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Perkembangan teknologi telah begitu pesat terutama dalam bidang Machine Learning bagian dari Artificial Intelligence. Machine Learning merupakan sebuah konsep yang memberikan mesin kemampuan untuk mempelajari sebuah data agar menemukan pola sebagai basis menentukan prediksi. Machine Learning telah berhasil diterapkan dan memberikan manfaat positif bagi peradaban manusia. Salah satu teknik dalam Machine Learning adalah Reinforcement Learning, sebuah teknik yang populer dan memiliki banyak kegunaan, khususnya pada kesempatan kali ini kita akan membahas dalam konteks industri Game.
Konsep Dasar Reinforcement Learning
Reinforcement Learning memiliki beberapa konsep dasar yang perlu dipahami oleh seorang data scientist. Dengan memahami konsep-konsep ini, seorang data scientist dapat merancang algoritma RL yang efektif untuk memecahkan berbagai masalah di dunia nyata.
Kategori Utama Algoritma Machine Learning
Algoritma machine learning dapat dibagi menjadi tiga kategori utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Supervised Learning: Dalam pendekatan ini, data yang digunakan sudah memiliki label atau jawaban yang benar. Misalnya, jika kalian memiliki data tentang jenis bunga berdasarkan ciri-cirinya, algoritma akan belajar mengenali pola untuk mengklasifikasikan bunga baru.
Unsupervised Learning: Berbeda dengan supervised learning, data dalam kategori ini tidak memiliki label. Algoritma akan mencari pola tersembunyi atau kelompok dalam data, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.
Reinforcement Learning: Algoritma ini bekerja dengan cara memberikan reward atas tindakan yang benar dan penalti untuk tindakan yang salah, seperti melatih robot untuk berjalan atau menciptakan AI yang dapat bermain catur dengan sangat baik.
Faktor Pemilihan Algoritma
Memilih algoritma yang tepat sangat penting untuk keberhasilan proyek machine learning kalian. Beberapa faktor yang perlu kalian pertimbangkan adalah:
Ukuran dan Kualitas Data: Beberapa algoritma membutuhkan data dalam jumlah besar untuk bekerja dengan baik, sementara yang lain lebih toleran terhadap dataset kecil.
Kecepatan Komputasi: Jika kalian memiliki sumber daya terbatas, algoritma sederhana seperti Linear Regression mungkin lebih cocok dibandingkan Neural Networks yang membutuhkan daya komputasi tinggi.
Tujuan Akhir: Apakah kalian ingin membuat prediksi, mengelompokkan data, atau menciptakan sistem rekomendasi? Tujuan ini akan menentukan algoritma mana yang paling sesuai.
- Kemampuan untuk belajar secara mandiri
Algoritma reinforcement learning dapat belajar secara mandiri tanpa memerlukan data training yang sudah di-label. Algoritma ini mampu menemukan pola dan melakukan generalisasi pada situasi yang belum pernah dihadapi sebelumnya.
Apa itu Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning merupakan bagian dari pembelajaran mesin (Machine Learning) yang tidak terawasi artinya cenderung tidak memiliki label alias berbeda dengan Supervised Learning karena setelah parameter awal tersebut ditulis, tidak ada lagi interupsi yang dibutuhkan oleh developer. Sebagai gantinya, mesin akan menginterpretasikan data berdasarkan tujuan dan parameter yang ditetapkan. Namun, ini berbeda dari metode Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Unsupervised Learning) karena meskipun data tidak berlabel, pemrograman eksplisit tetap diperlukan. Pengembang tetap mesti membuat algoritma untuk menentukan tidak hanya tujuan tetapi juga hadiah (reward) dan hukuman (punishment) yang akan diterapkan.
Reinforcement Learning sendiri bekerja dengan menggunakan Agen yang bertujuan menemukan cara terbaik untuk meraih hadiah. Ini dapat dicapai melalui Penguatan Positif atau Negatif. Dengan Penguatan Positif, peristiwa terjadi karena perilaku tertentu yang akan seperti hadiah, dan ini meningkatkan kekuatan dan frekuensi perilaku tersebut. Tujuannya adalah menggunakan efek positif untuk memaksimalkan kinerja, mempertahankan perubahan untuk waktu yang lama, dan tidak membiarkan terlalu banyak penguatan menghasilkan kondisi yang berlebihan. Dengan Penguatan Negatif, kondisi negatif berlaku untuk menghentikan atau menghindari perilaku lain. Kondisi negatif meningkatkan perilaku, menentang standar kinerja minimum, dan hanya menyediakan cukup untuk memenuhi perilaku minimum.
%PDF-1.5 %¡³Å× 1 0 obj <> endobj 3 0 obj <>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI]/Font<>>>/MediaBox[ 0 0 419.64 595.32]/Contents 5 0 R /Parent 2 0 R /Type/Page/Tabs/S/Group<>>> endobj 4 0 obj <>stream ÿØÿà JFIF ` ` ÿÛ C !(!0*21/*.-4;[email protected]?]c\RbKSTQÿÛ C''Q6.6QQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQÿÀ 0 A" ÿÄ ÿÄ µ } !1AQa"q2�‘¡#B±ÁRÑğ$3br‚ %&'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyzƒ„…†‡ˆ‰Š’“”•–—˜™š¢£¤¥¦§¨©ª²³´µ¶·¸¹ºÂÃÄÅÆÇÈÉÊÒÓÔÕÖ×ØÙÚáâãäåæçèéêñòóôõö÷øùúÿÄ ÿÄ µ w !1AQaq"2�B‘¡±Á #3RğbrÑ $4á%ñ&'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz‚ƒ„…†‡ˆ‰Š’“”•–—˜™š¢£¤¥¦§¨©ª²³´µ¶·¸¹ºÂÃÄÅÆÇÈÉÊÒÓÔÕÖ×ØÙÚâãäåæçèéêòóôõö÷øùúÿÚ ? ôê*¶£}o¦éóŞİ>ÈaBì ÷=½yµ‡Š
Oleh: Toni Saifudin Zuhri, ST., MT.
Sistem operasi adalah perangkat lunak yang mengontrol pelaksanaan program-program komputer, yaitu dengan mengatur waktu proses, pengecekan kesalahan, mengontrol input dan output, melakukan perhitungan, kompilasi, penyimpanan, pengolahan data serta berbagai bentuk layanan yang terkait (American National Standart Institute-ANSI). Sistem Operasi merupakan resources manager (pengelola sumber daya) yang berperan untuk mengatur, mengorganisasikan, mengoperasikan secara keseluruhan bagian sistem yang komplek.
Program Program adalah sederetan instruksi yang diberikan kepada suatu komputer. Sedangkan proses adalah suatu bagian dari program yang berada pada status tertentu dalam rangkaian eksekusinya. Pada Sistem Operasi modern pada satu saat tidak seluruh program dimuat dalam memori, tetapi hanya satu bagian saja dari program tersebut. Sedangkan bagian lain dari program tersebut tetap beristirahat di media penyimpan disk. Hanya pada saat dibutuhkan saja, bagian dari program tersebut dimuat di memory dan dieksekusi oleh prosesor. Hal ini sangat menghemat pemakaian memori.
Prosesor mengeksekusi program-program komputer. Dalam setiap detiknya prosesor dapat menjalankan jutaan instruksi. Beberapa sistem hanya menjalankan satu proses tunggal dalam satu waktu, sedangkan yang lainnya menjalankan multiproses dalam satu waktu. Padahal sebagian besar sistem komputer hanya memiliki satu prosesor, dan sebuah prosesor hanya dapat menjalankan satu instruksi dalam satu waktu. Maka bagaimana sebuah sistem prosesor tunggal dapat menjalankan multi-proses?
Proses Pada granularity yang sangat kecil, prosesor hanya menjalankan satu proses dalam satu waktu, kemudian secara cepat ia berpindah menjalankan proses lainnya, dan seterusnya. Sehingga bagi penglihatan dan perasaan pengguna manusia, seakan-akan prosesor menjalankan beberapa proses secara bersamaan.
Proses yang memiliki prioritas lebih tinggi, akan dijalankan lebih sering atau dieksekusi lebih dulu dibandingkan dengan proses yang berprioritas lebih rendah. Suatu sistem operasi dapat saja menentukan semua proses dengan prioritas yang sama, sehingga setiap proses memiliki kesempatan yang sama. Suatu sistem operasi dapat juga merubah nilai prioritas proses tertentu, agar proses tersebut akan dapat memiliki kesempatan lebih besar pada eksekusi berikutnya (misalnya: pada proses yang sudah sangat terlalu lama menunggu eksekusi, sistem operasi menaikkan nilai prioritasnya).
Status Proses Jenis yang mungkin dapat disematkan pada suatu proses pada setiap sistem operasi dapat berbeda-beda. Tetapi paling tidak ada 3 macam status yang umum, yaitu :
– Ready, yaitu status dimana proses siap untuk dieksekusi pada giliran berikutnya – Running, yaitu status dimana saat ini proses sedang dieksekusi oleh proseso – Blocked, yaitu status dimana proses tidak dapat dijalankan pada saat prosesor siap/bebas
A. Komponen Sistem Operasi
Proses adalah sebuah program yang sedang dijalankan (eksekusi). Sebuah proses membutuhkan beberapa sumber daya untuk menyelesaikan tugasnya. Sumber daya tersebut dapat berupa CPU time, memori, berkas-berkas, dan perangkat-perangkat I/O. Sistem operasi mengalokasikan sumber daya tersebut saat proses itu diciptakan atau sedang dijalankan. Ketika proses tersebut berhenti dijalankan, sistem operasi akan mendapatkan kembali semua sumber daya yang bisa digunakan kembali. Selain itu juga bertanggung jawab atas aktivitas aktivitas yang berkaitan dengan manajemen proses seperti:
-membuat dan menghapus proses pengguna dan sistem proses
-menunda atau melanjutkan proses
-menyediakan mekanisme untuk proses sinkronisasi
-menyediakan mekanisme untuk proses komunikasi
-menyediakan mekanisme untuk penanganan deadlock
2. Managemen Memori Utama
Memori utama atau lebih dikenal sebagai memori adalah sebuah array yang besar dari word atau byte, yang ukurannya mencapai ratusan, ribuan, atau bahkan jutaan. Setiap word atau byte mempunyai alamat tersendiri. Memori utama berfungsi sebagai tempat penyimpanan instruksi/data yang akses datanya digunakan oleh CPU dan perangkat Input Output. Memori utama termasuk tempat penyimpanan data yang yang bersifat volatile � tidak permanen yaitu data akan hilang kalau komputer dimatikan. Bertanggung jawab atas aktivitas-aktivitas yang berkaitan dengan managemen memori utama seperti :
-menjaga track dari memori yang sedang digunakan dan siapa yang menggunakannya
-memilih program yang akan di-load ke memori
3. Managemen Berkas
Berkas adalah kumpulan informasi yang berhubungan, sesuai dengan tujuan pembuat berkas tersebut. Umumnya berkas merepresentasikan program dan data. Berkas dapat mempunyai struktur yang bersifat hirarkis (direktori, volume, dll). Sistem operasi mengimplementasikan konsep abstrak dari berkas dengan mengatur media penyimpanan massa, misalnya tapes dan disk. Sistem operasi bertanggung jawab untuk aktivitas berikut yang berhubungan dengan manajemen berkas seperti:
-pembuatan dan penghapusan berkas
-pembuatan dan penghapusan direktori
-mendukung manipulasi berkas dan direktori
-memetakan berkas ke secondary-storage
-memback-up berkas ke media penyimpanan yang permanen (nonvolatile)
4. Managemen Input Output
Sering juga disebut dengan device manager. Yang mana menyediakan device driver yang umum sehingga operasi I/O dapat seragam (membuka, membaca, menulis, menutup). Contohnya adalah pengguna menggunakan operasi yang sama untuk membaca berkas pada perangkat keras, CDROM dan floppy disk
Sistem I/O terdiri dari :
-sistem buffer yang mana menampung sementara data dari atau ke peranti I/O
-spooling yang melakukan penjadwalan pemakaian I/O sistem supaya lebih efisien (antrian, dsb)
-antarmuka devices-driver yang umum menyediakan device driver yang umum sehingga sistem operasi dapat seragam (buka, baca, tulis, tutup)
-drivers untuk spesifik perangkat keras yang menyediakan driver untuk melakukan operasi rinci/detail untuk perangkat keras tertentu
5. Managemen Penyimpanan Sekunder
Penyimpanan sekunder terjadi karena memori utama bersifat sementara dan kapasitasnya terlalu kecil, maka untuk menyimpan semua data dan program secara permanen, sistem komputer harus menyediakan penyimpanan sekunder untuk dijadikan back-up memori utama. Contoh dari penyimpanan sekunder adalah harddisk, disket, dll. Sistem Operasi bertanggung jawab dalam aktivitas yang berhubungan dengan manajemen penyimpanan sekunder :
-manajemen ruang kosong
Sistem Terdistribusi adalah kumpulan prosesor yang tidak berbagi memori atau clock. Setiap prosesor memiliki memori lokal masing-masing. Prosesor-prosesor dalam sistem terhubung dalam jaringan komunikasi. Sistem terdistribusi menyediakan akses pengguna ke bermacam-macam sumber daya. Akses tersebut menyebabkan:
-peningkatan kecepatan komputasi
-peningkatan penyediaan data
-peningkatan keandalan
Proteksi berkenaan dengan mekanisme untuk mengontrol akses yang dilakukan oleh program, prosesor, pengguna sistem maupun pengguna sumber daya. Mekanisme dari proteksi harus :
-membedakan antara penggunaan yang sah dan yang tidak sah.
-spesifikasi kontrol untuk diterima
-menyediakan alat untuk pemberlakuan sistem
8. Command-Interpreter System
Sistem Operasi menunggu instruksi dari pengguna (command driven). Program yang membaca instruksi dan mengartikan control statements (keinginan pengguna) umumnya disebut :
–control-card interpreter
–command-line interpreter
Command-Interpreter System sangat bervariasi dari satu sistem operasi ke sistem operasi yang lain dan disesuaikan dengan tujuan dan teknologi I/O peranti yang ada. Contohnya: CLI, Windows, Pen-based (touch), dan lain-lain.
B. Layanan Sistem Operasi
Layanan sistem operasi terdiri dari eksekusi program yang me-load program ke memory dan menjalankannya (run). Sedangkan operasi I/O, pengguna tidak bisa mengontrol I/O secara langsung (untuk efisiensi dan keamanan), sistem harus bisa menyediakan mekanisme untuk melakukan operasi I/O, manipulasi sistem berkas seperti membaca, menulis, membuat, dan menghapus file. Kemudian komunikasi yang berfungsi untuk pertukaran informasi, dapat dilaksanakan melalui shared memory atau message passing. Dan yang terakhir adalah deteksi error yang mana mempertahankan kestabilan dengan mendeteksi error (pada CPU, perangkat keras memori I/O, program pengguna) dan jika bisa memperbaikinya.
Adapun layanan tambahan yaitu meliputi :
-lebih diarahkan kepada upaya untuk menjaga efisiensi sistem, bukan untuk membantu pengguna
-alokasi sumber daya yang mana mengalokasikan sumber daya kepada beberapa pengguna atau tugas yang dijalankan pada saat yang bersamaan
–accounting digunakan untuk menentukan berapa banyak dan berapa lama users menggunakan sumber daya sistem
-proteksi yang berfungsi untuk menjaga semua akses ke sumber daya sistem terkontrol
System calls menyediakan antar muka antara proses (program yang sedang dijalankan) dan sistem operasi. Biasanya tersedia sebagai instruksi bahasa rakitan dan beberapa sistem mengizinkan system calls dibuat langsung dari bahasa pemrograman tingkat tinggi. Selain itu beberapa bahasa pemrograman tingkat tinggi (contoh : C, C++) telah didefinisikan untuk menggantikan bahasa rakitan untuk sistem pemrograman. Tiga metode umum yang digunakan dalam memberikan parameter kepada sistem operasi :
-menyimpan parameter dalam blok atau tabel pada memori dan alamat blok tersebut diberikan sebagai parameter dalam register
-menyimpan parameter (push) ke dalam stack (oleh program), dan melakukan pop off pada stack (oleh sistem operasi)
1. Struktur Sederhana
Dimulai dengan sistem yang kecil, sederhana dan terbatas kemudian berkembang dengan cakupan original. Struktur system MS-DOS disusun untuk mendukung fungsi yang banyak pada ruang yang kecil. Struktur Sistem UNIX Terdiri dari 2 bagian yaitu Kernel (antarmuka dan device drivers) dan Program Sistem.
2. Pendekatan Terlapis
Lapisan adalah implementasi dari objek abstrak yang merupakan enkapsulasi dari data dan operasi yang bisa memanipulasi data tersebut .
-Lapisan paling bawah adalah perangkat keras
-Lapisan paling atas adalah antar muka pengguna
Menyusun sistem operasi dengan menghapus semua komponen yang tidak esensial dari kernel, dan mengimplementasikannya sebagai sistem program dan level pengguna.
Dengan fungsi utama untuk mendukung fasilitas komunikasi antara program klien dan bermacam-macam layanan yang juga berjalan di user-space.
Mesin virtual mengambil pendekatan terlapis sebagai kesimpulan logis. Mesin virtual memperlakukan hardware dan sistem operasi seolah-olah berada pada level yang sama sebagai perangkat keras. Pendekatan mesin virtual menyediakan sebuah antarmuka yang identik dengan underlying bare hardware. Sistem Operasi membuat ilusi dari banyak proses, masing-masing dieksekusi pada prosesornya sendiri dengan virtual memorinya sendiri. VM dibuat dengan pembagian sumber daya oleh komputer fisik. Sumber daya dari komputer fisik dibagi untuk membuat VM
-Penjadwalan CPU bisa menciptakan penampilan seakan�akan pengguna mempunyai prosesor sendiri.
-Spooling dan sistem data bisa menyediakan virtual card readers dan virtual line printers
-Sebuah time-sharing terminal user yang normal melayani sebagaimana operator konsulat
Perangkat lunak VM membutuhkan ruang di dalam disk untuk menyediakan memori virtual dan spooling, yaitu sebuah disk virtual.
1.Bambang Hariyanto,. Ir. 2002. Sistem Operasi. Edisi Kedua. Informatika. Bandung
2.http://bebas.ui.ac.id/v06/Kuliah/SistemOperasi/BUKU/SistemOperasi-4.X-1/index.html
3.Masyarakat Digital Gotong Royong (MDGR). 2006. Pengantar Sistem Operasi Komputer Plus Illustrasi Kernel Linux.
4.Abraham Silberschantz, Peter Baer Galvin & Greg Gagne. 2005. Operating System Concepts. 7th Edition. John Wiley & Son, Inc.
5.http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2010/01/sejarah-perkembangan-sistem-operasi-padahandset/
4 votes, 2.25 avg. rating
Sering mendengar kata “Marketing” di beberapa perusahaan? Atau bahkan mendengar kata tersebut saat mencari tahu mengenai bisnis? Dalam beberapa bisnis, istilah marketing marak sekali dibicarakan. Lalu, apa sih marketing itu?
Marketing adalah salah satu aspek utama dalam dunia bisnis yang memiliki peran penting dalam kesuksesan suatu perusahaan. Di era digital yang serba cepat ini, strategi marketing sudah berkembang pesat dan jadi elemen kunci untuk meraih pelanggan dan meningkatkan pendapatan.
Tanpa berlama-lama lagi, yuk langsung bahas mendalam apa itu marketing dan apa peran pentingnya dalam bisnis. Jadi, kamu nantinya bisa mengoptimalkan strategi pemasaran untuk bisnis atau perusahaan kamu.
Peran Penting Marketing dalam Bisnis
Baca juga: Digital VS Tradisional Marketing, Mana yang Lebih Efektif?
Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?
Machine learning bekerja dengan mengolah data melalui beberapa tahapan utama: training, validation, dan testing. Pertama, data mentah yang kalian miliki perlu diproses dan dibagi menjadi beberapa set. Set training digunakan untuk "mengajari" algoritma cara mengenali pola tertentu, sementara set validation membantu mengevaluasi apakah model yang dibuat sudah berjalan dengan baik.
Terakhir, set testing digunakan untuk mengukur seberapa akurat model tersebut saat diberikan data baru. Algoritma adalah inti dari proses ini; algoritma membantu komputer menentukan pola yang relevan dalam data dan mengaplikasikannya untuk menyelesaikan tugas tertentu. Dengan pendekatan ini, model dapat terus ditingkatkan hingga menghasilkan performa yang optimal.
