Materi

31Logical Fallacies [.pdf] [62.4 KB]
Materi : Logical Fallacies; Dosen : Zainal A. Hasibuan/Siti Aminah; Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia
Logical Fallacies (Adopted from Steve Richardson, George Mason University) Zainal A. Hasibuan/Siti Aminah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Definitions ? Logic is the set of rules by which one can formulate convincing arguments ? It is "the science of argument." ? When presenting an argument, one takes a set of premises that are proven to be true, and uses logic to show how they prove a certain "foregone conclusion." ? Logical errors in scientific writings are known as fallacies Logical er
32Inductive Reasoning [.pdf] [20.8 KB]
Materi : Inductive Reasoning; Dosen : Zainal A. Hasibuan; Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia
Inductive Reasoning Zainal A. Hasibuan/Siti Aminah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Definition ? The principle of reasoning to a conclusion about all the members of a class from examination of only a few members of the class ? Reasoning from particular to general ? A good inductive argument is an argument in which the premises give you good reason to believe the conclusion Features of Inductive Reasoning ? ? ? ? Evidence Premises Conclusion Argument Schematic Form of a Simple Inductive A
33Deductive Reasoning [.pdf] [19.5 KB]
Materi : Deductive Reasoning; Dosen : Zainal A. Hasibuan/Siti Aminah; Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia
Deductive Reasoning Zainal A. Hasibuan/Siti Aminah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia Logika Deduktif ? Penalaran deduktif berdasarkan pengetahuan sebelumnya yang bersifat umum, dan menyimpulkan pengetahuan baru yang bersifat khusus. ? Bersifat silogisme: argumen yang terdiri dari premispremis dan kesimpulan. ? Hubungan antara premis-premis dengan kesimpulan merupakan hubungan yang tidak terpisahkan satu sama lain. ? Intinya terletak pada tepat tidaknya "hubungan" antara premis-2 dengan kesimp
34Information Systems Development Methodologies [.pdf] [48.2 KB]
Materi : Information Systems Development Methodologies. Dosen : Ir. Zainal A. Hasibuan MLS., Ph.D ; Universitas Indonesia
Information Systems Development Methodologies By Zainal A. Hasibuan Faculty of Computer Science University of Indonesia Information Systems Development Methodologies Structured Analysis, Design and Implementation of Information Systems (STRADIS) Yourdon Systems Method (YSM) Information Engineering (IE) Structured Systems Analysis and Design Methodology (SSADM) Merise Jackson Systems Development (JSD) Object-oriented Analysis Information Systems Work and Analysis of Changes (ISAC) Effective Technical an
35Sistem Katalog – Catalog System [.pdf] [1,675.9 KB]
Materi kuliah :Sistem Katalog – Catalog System. Dosen : Ir. Francisca Fanny Santosa M.Sc. Universitas Indonesia
Sistem Katalog ? Catalog System IKI20410 ? Basis Data Fanny Santosa & Aniati Murni Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia TOPIK PEMBAHASAN Database System Architecture Apakah Catalog System Catalog System dari RDBMS Implementasi Catalog System Informasi yang disimpan didalam Catalog System Interaksi modul RDBMS, pemakai RDBMS, dengan Catalog System Elmasri Bab 17 2 Centralized DBMS Architecture Sistem komputer terdiri dari suatu komputer main frame dan terminal untuk users. Konfigurasi central
36sudden death [.pdf] [257.8 KB]
materi kuliah dr. Tjahjanegara Winardi SpF
Sudden Death T. Winardi 01/29/10 s-d 1 Kematian Mendadak tak terduga [ unecpected] Kematian yang disebabkan penyakit alamiah [ didapat / congenital], yerjadi setika, beberapa menit, jam atau hari. Dimana unsur tidak ditemukan truma dan keracunan. ( WHO : 24 jam, Klinikus dan patolog kurang dari 1 jam.). s-d 2 01/29/10 Kemtian seseorang yang tidak wajar selalu mendatang kecurigaan Polisi akan minta Visum et Repertum pada dokter untuk. 1.Menentukan sebab kematian. 2.Menyinkirkan unsur
37Laboratory assay in skin disease [.pdf] [1,597.0 KB]
materi kuliah dr. Farida Oesman SpPK
dr. Farida Oesman SpPK dr. Elly Santosa SpPK dr. Ninik Sukartini SpPK Department of Clinical Pathology Medical Faculty, University of Indonesia SKIN DISEASES ? INFECTION ? INFLAMMATION ? AUTOIMMUNE 2 DIAGNOSIS ? ANAMNESIS ?CLINICAL FEATURES ? LABORATORY ASSAY 3 MICROORGANISM DISEASES ? FUNGAL ? VIRAL ? BACTERIAL ? ? ? ? ? ? CANDIDIASIS TINEA HERPES SIMPLEX VARICELLA ZOSTER IMPETIGO FOLLICULITIS 4 METHODE BACTERIAL/FUNGAL DETECTION ? DIRECT (MICROSCOPIC) ? ISOLATION ? NUCLEIC ACID SEROLOG
38APLIKASI: Memaksimum Pendapatan / Penjualan [.pdf] [145.2 KB]
Materi kuliah Econometrics: APLIKASI Memaksimum Pendapatan / Penjualan; Dosen : Prof. Nachrowi D. Nachrowi, Ph.D; Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Optimisasi dalam Ilmu Ekonomi Prof. Nachrowi Djalal Nachrowi, PhD APLIKASI: Memaksimum Pendapatan / Penjualan Objective: memaksimumkan pendapatan dengan syarat bahwa keuntungan harus melampui suatu target , katakanlah 0 . Max R = R (Q ) , s.t. = R (Q ) ? C (Q ) / 0 Atau dalam bentuk baku: max R = R (Q), s.t. C (Q) ? R(Q) ? 0 (0 > 0); Q 0. * R, C Asumsi : R (Q ) concave; C (Q ) convex C ? R convex sehingga syarat cukup KKT terpenuhi . MR C R R : Concave C : Convex R (0) = 0 MC Q4 Q5 Q3 Q6 Q C (0)
39APLIKASI: Memaksimum Pendapatan / Penjualan [.pdf] [145.2 KB]
Materi kuliah Econometrics: APLIKASI Memaksimum Pendapatan / Penjualan; Dosen : Prof. Nachrowi D. Nachrowi, Ph.D; Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Optimisasi dalam Ilmu Ekonomi Prof. Nachrowi Djalal Nachrowi, PhD APLIKASI: Memaksimum Pendapatan / Penjualan Objective: memaksimumkan pendapatan dengan syarat bahwa keuntungan harus melampui suatu target , katakanlah 0 . Max R = R (Q ) , s.t. = R (Q ) ? C (Q ) / 0 Atau dalam bentuk baku: max R = R (Q), s.t. C (Q) ? R(Q) ? 0 (0 > 0); Q 0. * R, C Asumsi : R (Q ) concave; C (Q ) convex C ? R convex sehingga syarat cukup KKT terpenuhi . MR C R R : Concave C : Convex R (0) = 0 MC Q4 Q5 Q3 Q6 Q C (0)
40Syarat KUHN-TUCKER (Karush-Kuhn-Tucker - KKT) [.pdf] [235.6 KB]
Materi kuliah Econometrics: Syarat KUHN-TUCKER (Karush-Kuhn-Tucker - KKT); Dosen : Prof. Nachrowi D. Nachrowi, Ph.D; Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Optimisasi dalam Ilmu Ekonomi Prof. Nachrowi Djalal Nachrowi, PhD Syarat KUHN-TUCKER (Karush-Kuhn-Tucker - KKT) ? Syarat penting untuk mencari solusi NLP ? Bisa sebagai : - Syarat perlu ; - Syarat cukup ; atau Syarat perlu dan cukup Kendala non negatif ? Max = f (x1 ) ; S.t. x 1 0 ? Kemungkinan ? kemungkinan solusinya: (i) Solusi optimum A : solusi interior ; f ( xA ) = 0 (ii) Solusi optimum B : solusi perbatasan (boundary solution); f (xB) = 0 (iii) Solusi optimum pada C , D: titik ini bukan titik
Pertama Terakhir (Hal. 275)     Prev Next   |  Halaman: 2 3 4 5 6 7