Kursus / Bimbel / Aplikasi Ruby

Ruby

Formula Translation | Aplikasi CLI | Compiler | Sains - Teknik | Simulasi

Ruby adalah bahasa pemrograman berorientasi objek yang dikembangkan oleh Yukihiro “Matz” Matsumoto dan dirilis pertama kali pada tahun 1995, dengan versi yang lebih baru dirilis pada tahun 2011. Ruby on Rails kini semakin populer terutama ketika digunakan dengan Framework Rails.
Dan Ruby on Rails merupakan framework yang Dari bahasa Ruby ini dibuatlah framework oleh David Heinemeier Hansson yang merupakan programmer sekaligus pembalap.

Meskipun mudah dipelajari, bahasa ini memiliki fungsi yang sangat luar biasa diantaranya yaitu dapat digunakan untuk membangun Desktop GUI (Graphic User Interfaces), membuat aplikasi web, atau mengembangkan web itu sendiri.

Telah banyak platform yang dibangun menggunakan bahasa ini mulai dari Hulu, Groupon, Airbnb, dan bahkan Twitter. Hal ini tentunya disebabkan karena kelebihan bahasa pemrograman Ruby tersebut.



Beberapa kelebihan Ruby:

  • Hemat waktu
    memiliki banyak plugin dan modul siap pakai, yang memungkinkan pengembang untuk tidak membuang waktu menulis kode boilerplate.
  • Konsisten
    Standar dan terstruktur, juga mudah dibaca.
  • Ramah Biaya
    Open Source di bawah lisensi MIT. Gems pada Ruby memungkinkan kita untuk menambahkan fitur tanpa mengembangkannya dari awal lagi, download secara gratis dari GitHub (platform developer share code open source).
  • Object Oriented Language
    Semua adalah obyek. Setiap informasi dan kode bisa diberi property dan action. Pemrograman berorientasi obyek memanggil property dengan nama variabel instan dan action, yang disebut sebagai metode.

Kursus Reguler Ruby (CLI)

Biaya Rp. 800.000;

  • Hari ke-1:
    membuat kalkulator matematika CLI pembahasan fungsi matematika pada CLI Ruby membuat kalkulator kalimat / fungsi String pada CLI Ruby charAt(int index), equals(Object obj), equalsIgnoreCase(String string) compareTo(String string),compareToIgnoreCase(String string) indexOf(int ch), substring(int beginIndex) trim(),toCharArray(), length() pengayaan materi : pembuatan dan penerapan fungsi sendiri

  • Hari ke-2:
    Pengenalan Variabel CLI Ruby Preprocessor Directives Operasi Skalar, Vectors, dan Matrik/Arrays 2d, 3d, Indexer Perbandingan /Decisions: If logic Penerapan Loops/Statement (While..do) pengayaan materi : penggunaan / penerapan matrix / struct

  • Hari ke-3:
    Konsep Object-Oriented Programming More about Classes and Objects, Derived Classes, Interfaces, Dates, Times, and Time Spans, pengayaan materi : membuat class, fungsi, subrutin, pointer

  • Hari ke-4 s/d ke-5 :

    Pilihan 1:
    Penerapan Operasi Matrix
    Review Materi Hari1, Hari2, Hari3 dalam studi kasus Matrix / Struct
    Penerapan Contoh Aplikasi Relational Matrix / Struct
    Penerapan Operasi Matematika/ Statistika Lanjutan
    Review Materi Hari1, Hari2, Hari3, Hari4 dalam studi kasus Statistika Lanjutan
    Penerapan Contoh / Penggunaan I/O File untuk Studi Kasus


    Pilihan 2:
    Penerapan Operasi Matematika/ Statistika Lanjutan Review Materi Hari1, Hari2, Hari3, Hari4 dalam studi kasus Statistika Lanjutan Penerapan Contoh / Penggunaan I/O File untuk Studi Kasus

    Pilihan 3:
    Penerapan Relasi Database Review Materi Hari1, Hari2, Hari3 dalam studi kasus Database Penerapan Contoh Aplikasi Relational Database

    Pilihan 4:
    Image Processing Untuk Klasifikasi (Template Matching) Praproses-Morphologi-Klasifikasi-> Hasil Analisa Image + Validasi + Penerapan Confusion Matrix

    Pilihan 5:
    Data Processing Untuk Klasifikasi (FCMeans) Praproses-Normalisasi-Klasifikasi-> Hasil Analisa Data .XLS + Validasi + Penerapan Confusion Matrix


    NB:
    Lama Belajar 5 Hari @ 3jam
    Kelas Minimal 2 Orang
    Jika Membawa Laptop Sendiri Harus Sudah Terinstall Program

Penerapan Rubby

Algoritma adalah deretan instruksi (program) yang jelas dalam memecahkan masalah, yaitu untuk memperoleh keluaran yang diinginkan dari suatu masukkan dalam jumlah waktu yang terbatas.

Contoh Penerapan Algoritma menggunakan Rubby yang umumnya kita support antara lain:


ADVANCE CLASS

Kelas Dibuka Sesuai Permintaan Peserta. Umumnya Untuk Studi Kasus, Implementasi, Prototype, Sistem Usulan, CRISP-DM, maunpun Pembaruan (Novelty) dari Aplikasi yang sudah ada sebelumnya

  • Pilihan 1:

    Ruby Penerapan Algoritma untuk Image Processing, Pengambilan Keputusan, Pengolahan Data Mining, Klasifikasi,Peramalan/Forecasting, NLP / Text Mining Algoritma pilihan : Jaringan Syaraf Tiruan / JST /Backpropagation, Support Vector Machine /SVM, Algoritma Genetika /AG, Particle Swarm Optimization /PSO,PCA Eigenface, GLCM, dll Data Mining pilihan : K-Nearest Neighborhood Classification /KNN, Hidden Markov Model /HMM, Kalman Filter, Extreme Learning Machine / ELM , Learning Vector Quantization /LVQ, dll Bonus: Analisis dan Penerapan pada aplikasi

  • Pilihan 2:

    Ruby Untuk Keamanan Data Kriptografi :Mengacak pesan menjadi pola baru => Vigenere Chipper, Rot13, RC4-RC5-RC6, DES, Blowfish, Camellia, RSA, AES, dll Kompresi Citra :SPIHT / ENHANCED SOM / HUFFMAN/ LZW / RLE / OBDD dll Watermarking :Menyembunyikan Pesan pada Suara, Gambar, Video, Dokumen =>LSB, LCG, dll Bonus: Analisis dan Penerapan pada aplikasi

  • Pilihan 3:

    Ruby Untuk Relational Database, membangun Aplikasi Laporan Keuangan, Transaksi Penjualan, Inventory, Penggajian, Pencatatan Bonus: Laporan dan Cetak


Portofolio Aplikasi Ruby

Contoh Aplikasi - Simulasi Penggunaan Program Ruby
	

+ Operasi Matrik Sebagai Pembelajaran Aljabar Linier 
+ Pembelajaran determinan matrix multi ordo berbasis Simulasi pada Ruby
+ Penerapan Ruby dalam formulasi Gauss Jordan Sistem Persamaan Linier
+ Morphing Berbasis Vektor pada Objek Dua Dimensi Berdasarkan Model Extended Circular Image (ECI)
+ Analisis Dekomposisi Wavelet-Based Subband pada Image Restoration
+ Steganography pada Binary Images Menggunakan EDGE Detection
+ Identifikasi Noice pada Blind Image dengan Menggunakan Analisa Local Histogram
+ Implementasi Teknik Adaptive Digital Image Watermarking
+ Perbaikan Kualitas Citra Digital Menggunakan Metode Fuzzy Image Filtering dengan Sharpening
+ Implementasi dan Analisa Perbandingan Antara Algoritma JPEG-LS dan JPEG 2000 pada Lossless Image Compression
+ Smoothing Image Dengan Metode Gaussian Filtering
+ Teknik Kompresi Citra Fraktal Berbasis Metode Two Level Image Partition
+ Deteksi Muka Depan Manusia dari Sebuah Citra Berwarna dengan Formula Eigenface
+ Perancangan dan implementasi sistem citra steganography menggunakan metode transformasi dudex
+ Implementasi Edge Detection Filtering pada Citra Digital dengan Metode Prewitt Operator dan Sobel Operator
+ Penajaman Sisi Citra Menggunakan Metode Fourier Phase Only Synthesis dengan pembetulan Fase
+ Pendeteksian Sisi menggunakan Isotropic Operator dengan Proses Awal Pemuliaan Citra menggunakan Teknik Manipulasi Histogram
+ Segmentasi Citra Digital Menggunakan Algoritma Region Merging dan Representasi Quadtree
+ Analisa Performansi Filtering Citra Digital Menggunakan Metoda Two-Dimensional Median Filter Dan Multilevel Median Filter
+ Perancangan Dan Implementasi Teknik Watermarking Pada Citra Digital Dengan Metode Fractal
+ Kinerja metode extreme learning machine (elm) pada sistem peramalan
+ Perbandingan Teknik Watermarking LSB dan LCG pada Media gambar
+ Prediksi penggunaan beban istrik menggunakan kalman filter berbasis Ruby
+ Aplikasi deteksi fingerprint karyawan menggunakan metode JST pada Ruby
+ Keamanan data menggunakan kriptografi LSB berbasis Ruby
+ Perbandingan kemiripan citra menggunakan algoritma SVM, JST, LVQ berbasis Ruby
+ Perancangan aplikasi pengenalan jenis-jenis awan dengan metode SVM berbasis Ruby
+ Pengenalan citra Fingerprint menggunakan ELM pada Ruby
+ Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine
+ Identifikasi iris mata untuk penentuan jenis penyakit menggunakan Ruby 
+ Klasifikasi pencitraan Face Detection menggunakan algortima backpropagation berbasis Ruby
+ Pembuatan program simulasi diagaram gaya geser dan momen lentur pada balok berbasis Ruby
+ Analisa kanker kulit dengan JST dan LVQ berbasis Ruby
+ Pengenalan pembuluh darah manusia melalui metode Filter Gabor 2D berbasis Ruby
+ Pengembangan dan implementasi LVQ pada aplikasi pengenalan tanaman obat keluarga
+ Estimasi ketinggian permukaan air laut sungai menggunakan kalman filter berbasis Ruby
+ Estimasi ketinggian air laut menggunakan hidden markov model (hmm) berbasis Ruby
+ Klasifikasi pencitraan Face Detection menggunakan algortima PCA Eigenface + SVM berbasis Ruby
+ Aplikasi watermaking pada digital audio menggunakan metode low bit coding berbasis Ruby
+ Perbandingan Steganografi Pada Image Menggunakan LCG 1bit, 2bit, 3bit, 4bit, 5bit, 6bit, 7bit dan 8bit
+ Pengenalan pola pakaian daerah dengan metode jst barkpropagation berbasis Ruby
+ Sistem peramalan data penjualan online pada cv. xyz dengan menggunakan montecarlo pada Ruby
+ Sistem pemilihan kos-kosan terbaik menggunakan algoritma TOPSIS berbasis Ruby
+ Aplikasi keamanan data pada dokumen .rtf berbasis Ruby
+ Penerapan Metode Interpolasi Linear Pada Pembesaran Citra
+ Aplikasi Sharpening Gambar Dengan Metode Kervel Konvolusi
+ Pencarian string menggunakan. algoritma boyer moore pada dokumen
+ Klasifikasi penyakit hipertensi menggunakan algoritma. naïve bayes
+ Data mining menggunakan algoritma naïve bayes. untuk klasifikasi kelulusan mahasiswa


PILIHAN JENIS KURSUS