Database Supermarket Dengan Menggunakan DML

Perintah DML digunakan untuk pengambilan data, merubah atau menghapus data yang ada pada tabel-tabel dalam database. Contoh perintah DML di antaranya: SELECT, INSERT, UPDATE dan DELETE.

            Misal:Membuat database Supermarket.

1.Menggunakan perintah Create

Create database Supermarket

           

  

Kemudian bloklah,dan tekan F5 atau Executy Query yang simbol panah hijau.Maka akan muncul seperti gambar ini.

Kemudian ketik lagi perintah berikutnya ,yaitu:

Use Supermarket

Kemudian blok ,tekan F5,maka muncul seperti ini:

Setelah itu buat lah perintah create lagi:

Create Table Barang(

Kode_Barang char(4),

Nama_Barang varchar (30),

Jenis varchar(20),

Kemasan varchar(20),

Ukuran varchar(10),

Harga Money,

Stok int)

 Blok ,tekan F5,akan tampil table sperti ini:

Kemudian ketik perintah untuk menampilkan table yaitu:

Select * from Barang

Muncul lah table seperti ini:

2.Menggunakan Insert

Mengisi record-recordnya dengan menggunakan perintah Insert yaitu:

Insert into values(‘B001’,’Rinso’,’Detergen’,’Plastik’,’1KG’,12000,8

Select * from Barang

Insert into values(‘B002’,’Indomie’,’Mie Instan’,’Plastik’,’35gr’,1500,9

Select*from Barang

Insert into values(‘B003’,’Super Pel’,’Pembersih Lantai’,’Plastik’,’850ml’,10500,7

Select * from Barang

3.Perintah UPDATE

UPDATE  ini berfungsi untuk mengubah recordnya,contohnya ,kita mengubah Kemasan Plastik menjadi Botol,Rumusnya dengan menggunakan perintah UPDATE,yaitu:

UPDATE Barang set Kemasan=’Botol’

  

Selain mengubah ini adalagi,yaitu:

UPDATE Barang set Nama_Barang=’Supermi’ where Nama_Barang=’Indomie’

Seperti ini gambar hasilnya:

DML (DATA MANIPULATION LANGUAGE)

Laporan Date:26 Maret 2013

DML adalah bahasa untuk memanipulasi data,manipulasi diantaranya menambah,mengubah atau menghapus data.

Bentuk – bentuk yang digunakan yaitu :

1. Insert ( Menambah)

2. Upadate (Merubah)

3. Delete (menghapus)

Contoh menambah data pada table:

Sebelum menambah data /record(isian data ) tersebut Anda harus mengetik nama database tersebut terdahulu,yaitu:

*Database : Perpustakaan

Create database Perpustakaan Use Perpustakaan

Kemudian lanjutkan dengan :

 *Table : Buku

Create table Buku( Kode_Buku char (5),             Judul varchar(30),             Penerbit  varchar(25),             Stok int)

Kemudian lanjutkan dengan menampilkan table dengan cara:

Select * from Buku

Setelah kita membuat database dan table,maka selanjutnya mengisi record-recordnya dalam tabel.Cara membuat record-record table yaitu:

Insert into Buku(Kode_Buku,Penerbit,Pengarang,Stok) Values(‘B001’,’Visual Basic 6.0’,’Andi’,’Jogiyanto’,10)

Insert into Buku (Kode_Buku,Penerbit,Pengarang,Stok) Values(‘B002’,’Web 1’.’Ardi’,’Anjar’,20)

Insert into Buku(Kode_Buku,Penerbit,Pengarang,Stok) Values(‘B003’,’SQL Server 2000’,’Budo’,’Rudo’,25)

Insert into Buku(Kode_Buku,Judul,Pengarang,Stok,Penerbit) Values(‘B004’,’Pengolah Citra’,’Indra’,30,’Yudistira’)

Insert into  Buku values(‘B005’,’Adobe Photoshop’,’Penerbit Erlangga’,’Ruci’,15)

Notebook:

Ketika kita mengisi record-record tadi memiliki kode masing-masing berbeda,seperti contoh yang diatas.Sebenarnya kode nya sama tapi karena ada kode lain,dan Anda dapat memilih kode yang lebih mudah untuk dibuat.Ingat jangan lupa Select * from Buku,jika tidak di select maka tidak akan tampil record-recordnya tersebut.Select tersebut sangat perlu,karena disetiap kode yang akan mau ditampilkan harus dipakai kode Select.

1. Reflexive pronouns refer back to the subject of the sentence.The subject and object are the same person(people).
2. Reflexive pronouns are also used to give emphasis to some person or thing mentioned in the sentence
3. Reflexive pronouns used with by mean alone or without help
4. The present perfect tense describe an action that happened at an indefinite time in the past
5.The present perfect tense also describe an action that began in the past and have continued up to the present
6.The present perfect continuous tense describe an action that began in the past and has continued up to the present
7.For shows the length of time of the action
8.Since shows the time that the action began

1. Kata ganti refleksif merujuk kembali ke subjek subjek dan objek sentence.The adalah orang yang sama (orang).

2. Kata ganti refleksif juga digunakan untuk memberikan penekanan kepada beberapa orang atau hal yang disebutkan dalam kalimat

3. Kata ganti refleksif digunakan dengan maksud oleh sendiri atau tanpa bantuan

4. The perfect tense ini menggambarkan tindakan yang terjadi pada waktu yang tidak terbatas di masa lalu

5.The perfect tense ini juga menggambarkan sebuah tindakan yang dimulai di masa lalu dan terus berlangsung sampai saat ini

6.The tegang terus menerus hadir sempurna menggambarkan sebuah tindakan yang dimulai di masa lalu dan terus sampai sekarang

7.For menunjukkan lamanya waktu tindakan

8.Since menunjukkan waktu bahwa tindakan mulai

This Is Tenses

1. Reflexive pronouns refer back to the subject of the sentence.The subject and object are the same person(people).
2. Reflexive pronouns are also used to give emphasis to some person or thing mentioned in the sentence
3. Reflexive pronouns used with by mean alone or without help
4. The present perfect tense describe an action that happened at an indefinite time in the past
5.The present perfect tense also describe an action that began in the past and have continued up to the present
6.The present perfect continuous tense describe an action that began in the past and has continued up to the present
7.For shows the length of time of the action
8.Since shows the time that the action began
Translete:

1. Kata ganti refleksif merujuk kembali ke subjek subjek dan objek sentence.The adalah orang yang sama (orang).
2. Kata ganti refleksif juga digunakan untuk memberikan penekanan kepada beberapa orang atau hal yang disebutkan dalam kalimat
3. Kata ganti refleksif digunakan dengan maksud oleh sendiri atau tanpa bantuan
4. The perfect tense ini menggambarkan tindakan yang terjadi pada waktu yang tidak terbatas di masa lalu
5.The perfect tense ini juga menggambarkan sebuah tindakan yang dimulai di masa lalu dan terus berlangsung sampai saat ini
6.The tegang terus menerus hadir sempurna menggambarkan sebuah tindakan yang dimulai di masa lalu dan terus sampai sekarang
7.For menunjukkan lamanya waktu tindakan
8.Since menunjukkan waktu bahwa tindakan mulai

Pendalaman Dasar Seacrh Engine

"Search engine" redirects here. For a tutorial on using search engines for research, see WP:Search engine test. For other uses, see Search engine (disambiguation).
A web search engine is software code that is designed to search for information on the World Wide Web. The search results are generally presented in a line of results often referred to as search engine results pages (SERPs). The information may be a specialist in web pages, images, information and other types of files. Some search engines also mine data available in databases or open directories. Unlike web directories, which are maintained only by human editors, search engines also maintain real-time information by running an algorithm on a web crawler.


During the early development of the web, there was a list of webservers edited by Tim Berners-Lee and hosted on the CERN webserver. One historical snapshot from 1992 remains.[1] As more webservers went online the central list could not keep up. On the NCSA site new servers were announced under the title "What's New!"[2]
The very first tool used for searching on the Internet was Archie.[3] The name stands for "archive" without the "v". It was created in 1990 by Alan Emtage, Bill Heelan and J. Peter Deutsch, computer science students at McGill University in Montreal. The program downloaded the directory listings of all the files located on public anonymous FTP (File Transfer Protocol) sites, creating a searchable database of file names; however, Archie did not index the contents of these sites since the amount of data was so limited it could be readily searched manually.
The rise of Gopher (created in 1991 by Mark McCahill at the University of Minnesota) led to two new search programs, Veronica and Jughead. Like Archie, they searched the file names and titles stored in Gopher index systems. Veronica (Very Easy Rodent-Oriented Net-wide Index to Computerized Archives) provided a keyword search of most Gopher menu titles in the entire Gopher listings. Jughead (Jonzy's Universal Gopher Hierarchy Excavation And Display) was a tool for obtaining menu information from specific Gopher servers. While the name of the search engine "Archie" was not a reference to the Archie comic book series, "Veronica" and "Jughead" are characters in the series, thus referencing their predecessor.
In the summer of 1993, no search engine existed for the web, though numerous specialized catalogues were maintained by hand. Oscar Nierstrasz at the University of Geneva wrote a series of Perl scripts that periodically mirrored these pages and rewrote them into a standard format. This formed the basis for W3Catalog, the web's first primitive search engine, released on September 2, 1993.[4]
In June 1993, Matthew Gray, then at MIT, produced what was probably the first web robot, the Perl-based World Wide Web Wanderer, and used it to generate an index called 'Wandex'. The purpose of the Wanderer was to measure the size of the World Wide Web, which it did until late 1995. The web's second search engine Aliweb appeared in November 1993. Aliweb did not use a web robot, but instead depended on being notified by website administrators of the existence at each site of an index file in a particular format.
JumpStation (released in December 1993[5]) used a web robot to find web pages and to build its index, and used a web form as the interface to its query program. It was thus the first WWW resource-discovery tool to combine the three essential features of a web search engine (crawling, indexing, and searching) as described below. Because of the limited resources available on the platform it ran on, its indexing and hence searching were limited to the titles and headings found in the web pages the crawler encountered.
One of the first "all text" crawler-based search engines was WebCrawler, which came out in 1994. Unlike its predecessors, it allowed users to search for any word in any webpage, which has become the standard for all major search engines since. It was also the first one widely known by the public. Also in 1994, Lycos (which started at Carnegie Mellon University) was launched and became a major commercial endeavor.
Soon after, many search engines appeared and vied for popularity. These included Magellan, Excite, Infoseek, Inktomi, Northern Light, and AltaVista. Yahoo! was among the most popular ways for people to find web pages of interest, but its search function operated on its web directory, rather than its full-text copies of web pages. Information seekers could also browse the directory instead of doing a keyword-based search.
Google adopted the idea of selling search terms in 1998, from a small search engine company named goto.com. This move had a significant effect on the SE business, which went from struggling to one of the most profitable businesses in the internet.[6]
In 1996, Netscape was looking to give a single search engine an exclusive deal as the featured search engine on Netscape's web browser. There was so much interest that instead Netscape struck deals with five of the major search engines: for $5 million a year, each search engine would be in rotation on the Netscape search engine page. The five engines were Yahoo!, Magellan, Lycos, Infoseek, and Excite.[7][8]
Search engines were also known as some of the brightest stars in the Internet investing frenzy that occurred in the late 1990s.[9] Several companies entered the market spectacularly, receiving record gains during their initial public offerings. Some have taken down their public search engine, and are marketing enterprise-only editions, such as Northern Light. Many search engine companies were caught up in the dot-com bubble, a speculation-driven market boom that peaked in 1999 and ended in 2001.
Around 2000, Google's search engine rose to prominence.[10] The company achieved better results for many searches with an innovation called PageRank. This iterative algorithm ranks web pages based on the number and PageRank of other web sites and pages that link there, on the premise that good or desirable pages are linked to more than others. Google also maintained a minimalist interface to its search engine. In contrast, many of its competitors embedded a search engine in a web portal.
By 2000, Yahoo! was providing search services based on Inktomi's search engine. Yahoo! acquired Inktomi in 2002, and Overture (which owned AlltheWeb and AltaVista) in 2003. Yahoo! switched to Google's search engine until 2004, when it launched its own search engine based on the combined technologies of its acquisitions.
Microsoft first launched MSN Search in the fall of 1998 using search results from Inktomi. In early 1999 the site began to display listings from Looksmart, blended with results from Inktomi. For a short time in 1999, MSN Search used results from AltaVista were instead. In 2004, Microsoft began a transition to its own search technology, powered by its own web crawler (called msnbot).
Microsoft's rebranded search engine, Bing, was launched on June 1, 2009. On July 29, 2009, Yahoo! and Microsoft finalized a deal in which Yahoo! Search would be powered by Microsoft Bing technology.
In 2012, following the April 24 release of Google Drive, Google released the Beta version of Open Drive (available as a Chrome app) to enable the search of files in the cloud that are publicly shared.
[edit]

Translating:

"Search engine" beralih ke halaman ini. Untuk tutorial tentang cara menggunakan mesin pencari untuk penelitian, lihat WP: Cari uji mesin. Untuk kegunaan lain, lihat Search engine (disambiguasi).
Sebuah mesin pencari web adalah perangkat lunak kode yang dirancang untuk mencari informasi di World Wide Web. Hasil pencarian umumnya disajikan dalam garis hasil sering disebut sebagai hasil pencarian mesin halaman (SERPs). Informasi ini mungkin menjadi spesialis di halaman web, gambar, informasi dan jenis file lainnya. Beberapa mesin pencari juga tambang data yang tersedia dalam database atau direktori terbuka. Tidak seperti direktori web, yang diselenggarakan hanya oleh editor manusia, mesin pencari juga mempertahankan informasi real-time dengan menjalankan algoritma pada web crawler.


Selama pengembangan awal dari web, ada daftar webservers diedit oleh Tim Berners-Lee dan host pada webserver CERN. Satu snapshot sejarah dari tahun 1992 tetap [1]. Sebagai webservers lebih pergi online daftar sentral tidak bisa mengikuti. Di situs NCSA server baru diumumkan dengan judul "Apa yang Baru!" [2]
Alat pertama yang digunakan untuk mencari di Internet adalah Archie. [3] Nama singkatan "arsip" tanpa "v". Ini diciptakan pada tahun 1990 oleh Alan Emtage, Bill Heelan dan J. Peter Deutsch, mahasiswa ilmu komputer di McGill University di Montreal. Program download daftar direktori dari semua file yang terletak di publik anonim (File Transfer Protocol) situs FTP, menciptakan database dicari nama file, namun tidak Archie indeks isi dari situs-situs tersebut karena jumlah data yang sangat terbatas itu bisa dengan mudah dicari secara manual.
Munculnya Gopher (diciptakan pada tahun 1991 oleh Mark McCahill di University of Minnesota) menyebabkan dua program pencarian baru, Veronica dan Jughead. Seperti Archie, mereka mencari nama file dan judul buku yang tersimpan dalam sistem index Gopher. Veronica (Very Easy Rodent-Oriented Net-wide Index Arsip Komputerisasi) menyediakan pencarian kata kunci dari judul yang paling Gopher menu pada daftar seluruh Gopher. Jughead (Universal Gopher Jonzy Hirarki Penggalian Dan Display) adalah alat untuk mendapatkan informasi menu dari server Gopher tertentu. Sedangkan nama mesin pencari "Archie" itu tidak merujuk ke seri buku komik Archie, "Veronica" dan "Jughead" adalah karakter dalam seri, sehingga referensi pendahulu mereka.
Pada musim panas tahun 1993, tidak ada mesin pencari ada untuk web, meskipun banyak katalog khusus yang dikelola oleh tangan. Oscar Nierstrasz di Universitas Jenewa menulis serangkaian script Perl yang secara berkala mencerminkan halaman ini dan menulis ulang ke dalam format standar. Ini membentuk dasar untuk W3Catalog, mesin pencari pertama primitif Web, dirilis pada tanggal 2 September 1993. [4]
Pada bulan Juni 1993, Matthew Gray, kemudian di MIT, menghasilkan apa mungkin robot web pertama, Perl berbasis Dunia Wide Web Wanderer, dan menggunakannya untuk menghasilkan indeks yang disebut 'Wandex'. Tujuan dari Wanderer adalah untuk mengukur ukuran World Wide Web, yang hal itu sampai akhir 1995. Kedua pencarian Web mesin Aliweb muncul pada bulan November 1993. Aliweb tidak menggunakan robot web, tetapi tergantung pada diberitahu oleh administrator situs keberadaan di setiap lokasi dari file indeks dalam format tertentu.
JumpStation (dirilis pada bulan Desember 1993 [5]) menggunakan robot web untuk mencari halaman web dan untuk membangun indeks, dan menggunakan formulir web sebagai antarmuka untuk program query. Itu demikian WWW pertama sumber daya-penemuan alat untuk menggabungkan tiga fitur penting dari mesin pencari web (merangkak, pengindeksan, dan mencari) seperti yang dijelaskan di bawah ini. Karena sumber daya terbatas yang tersedia pada platform itu berlari, pengindeksan dan karenanya mencari yang terbatas pada judul dan judul ditemukan di halaman web crawler yang ditemui.
Salah satu yang pertama "semua teks" crawler-based search engine adalah WebCrawler, yang keluar pada tahun 1994. Tidak seperti pendahulunya, itu memungkinkan pengguna untuk mencari kata dalam halaman Web manapun, yang telah menjadi standar untuk semua mesin pencari utama sejak. Itu juga yang pertama dikenal secara luas oleh masyarakat. Juga pada tahun 1994, Lycos (yang dimulai di Carnegie Mellon University) diluncurkan, dan menjadi usaha komersial utama.
Segera setelah itu, banyak mesin pencari muncul dan bersaing memperebutkan popularitas. Ini termasuk Magellan, Excite, Infoseek, Inktomi, Northern Light, dan AltaVista. Yahoo! adalah salah satu cara yang paling populer bagi orang untuk menemukan halaman web yang menarik, tetapi fungsi pencarian dioperasikan pada direktori web, daripada teks lengkap nya salinan halaman web. Pencari informasi juga bisa menelusuri direktori bukannya melakukan pencarian kata kunci berbasis.
Google mengadopsi ide menjual istilah pencarian pada tahun 1998, dari sebuah perusahaan mesin pencari kecil bernama goto.com. Langkah ini memiliki dampak yang signifikan pada bisnis SE, yang pergi dari berjuang untuk salah satu bisnis yang paling menguntungkan di internet. [6]
Pada tahun 1996, Netscape sedang mencari untuk memberikan mesin pencari satu kesepakatan eksklusif sebagai mesin pencari fitur pada browser web Netscape. Ada begitu banyak bunga bahwa alih-alih Netscape menyerang berurusan dengan lima dari mesin pencari utama: sebesar $ 5 juta per tahun, masing-masing mesin pencari akan di rotasi pada halaman mesin pencari Netscape. Kelima mesin yang Yahoo!, Magellan, Lycos, Infoseek, dan Excite. [7] [8]
Mesin pencari juga dikenal sebagai beberapa bintang cemerlang dalam hiruk-pikuk Internet investasi yang terjadi pada akhir 1990-an. [9] Beberapa perusahaan memasuki pasar spektakuler, menerima keuntungan rekor pada penawaran publik pertamanya. Beberapa telah dibawa turun mesin pencari publiknya, dan hanya memasarkan edisi enterprise-satunya, seperti Northern Light. Perusahaan mesin pencari yang terperangkap dalam gelembung dot-com, spekulasi-driven pasar boom yang memuncak pada tahun 1999 dan berakhir pada tahun 2001.
Sekitar tahun 2000, mesin pencari Google bangkit untuk menonjol. [10] Perusahaan ini mencapai hasil yang lebih baik bagi banyak pencarian dengan inovasi bernama PageRank. Ini iteratif halaman web algoritma peringkat berdasarkan jumlah dan PageRank dari situs web lain dan halaman yang menghubungkan sana, pada premis bahwa halaman yang baik atau diinginkan terkait dengan lebih dari orang lain. Google juga mempertahankan antarmuka minimalis dengan mesin pencari. Sebaliknya, banyak pesaingnya tertanam mesin pencari di portal web.
Pada tahun 2000, Yahoo! telah menyediakan layanan pencarian berdasarkan mesin pencari Inktomi itu. Yahoo! mengakuisisi Inktomi pada tahun 2002, dan Overture (yang dimiliki dan AlltheWeb AltaVista) pada tahun 2003. Yahoo! beralih ke mesin pencari Google sampai tahun 2004, ketika meluncurkan pencarian sendiri mesin didasarkan pada teknologi gabungan dari akuisisi tersebut.
Microsoft pertama kali meluncurkan MSN Search pada musim gugur tahun 1998 menggunakan hasil pencarian dari Inktomi. Pada awal tahun 1999 situs mulai menampilkan daftar dari Looksmart, dicampur dengan hasil dari Inktomi. Untuk waktu yang singkat pada tahun 1999, MSN Search menggunakan hasil dari AltaVista yang sebaliknya. Pada tahun 2004, Microsoft mulai transisi ke teknologi pencarian sendiri, didukung oleh web crawler sendiri (disebut msnbot).
Rebranded pencari Microsoft engine, Bing, diluncurkan pada tanggal 1 Juni 2009. Pada tanggal 29 Juli 2009, Yahoo! dan Microsoft menyelesaikan kesepakatan di mana Yahoo! Search akan didukung oleh teknologi Bing Microsoft.
Pada tahun 2012, setelah rilis 24 April dari Google Drive, Google merilis versi Beta dari Open Drive (tersedia sebagai aplikasi Chrome) untuk memungkinkan pencarian file dalam awan publik yang dibagikan.

Pengantar Pengolahan Citra

Citra

Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio, dan video. Keempat macam data atau informasi ini sering disebut dengan multimedia. era teknologi informasi tidak dapat dipisahkan dari multimedia. Citra -istilah lain untuk gambar- sebagai salah satu komponen memegang peranansangat penting sebagai bentuk informasi visual. Cira memiliki karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi.
Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.

Citra sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat [MUR92] :
1. optik berupa foto,
2. analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi,
3. digital yang langsung dapat disimpan pada suatu pita magnetik.
Citra dibagi ke dalam dua jenis :
1. Citra Diam (still images)
Citra diam adalah citra tunggal yang tidak bergerak.
2. Citra bergerak (moving images)
Citra bergerak adalah rangkaian citra diam yang ditampilkan secara beruntun (sekuensial) sehingga memberi kesan pada mata kita sebagai gambar yang bergerak.

Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra yang kita miliki mengalami penurunan mutu (degradasi). Citra semacam ini menjadi sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang, oleh karena itu citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik. Bidang studi yang menyangkut hal ini adalah pengolahan citra (image processing).

Pengolahan Citra

Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Umumnya, operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra bila [JAI89] :
1. perbaikan atau pemodifikasian citra perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung di dalam citra,
2. elemen di dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokkan, atau diukur,
3. sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain.

Di dalam bidang komputer, sebenarnya ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan data citra, namun tujuan ketiganya berbeda :
1. Grafika Komputer
Bertujuan menghasilkan citra (lebih tepat disebut grafik atau picture) dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran, dan sebagainya. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen gambar.
2. Pengolahan Citra (image processing)
Bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin.
3. Pengenalan Pola (pattern recognition / image interpretation)
Mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (dalam hal ini komputer). Tujuan pengelompokkan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra.

Computer Vision dan Hubungannya Dengan Pengolahan Citra
Terminologi lain yang berkaitan erat dengan pengolahan citra adalah computer vision atau machine vision. Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperi akuisisi citra, pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition), dan membuat keputusan.
Computer vision terdiri dari teknik-teknik untuk mengestimasi ciri-ciri objek di dalam citra, pengukuran ciri yang berkaitan dengan geometri objek, dan menginterpretasi informasi geometri tersebut. Perhatikan persamaan [JAI95] berikut :

Vision = Geometry + Measurement + Interpretation

Proses-proses di dalam komputer vision dapat dibagi menjadi 3 aktifitas :
1. memperoleh atau mengakuisisi citra digital,
2. melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-oparasi pengolahan citra),
3. menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu.

Operasi Pengolahan Citra

1. Perbaikan Kualitas Citra (image enhancement)
Memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra.
2. Pemugaran Citra (image restoration)
Menghilangkan / meminimumkan cacat pada citra.
3. Pemampatan Citra (image compression)
Merepresentasikan citra dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit.
4. Segmentasi Citra (image segmentation)
Memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu.
5. Pengorakan Citra (image analysis)
Menghitung besaran kuantitif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya.
6. Rekonstruksi Citra (image reconstruction)
Membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi.

Aplikasi Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola

Pengolahan citra mempunyai aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang kehidupan. Di bawah ini disebutkan beberapa aplikasi dalam beberapa bidang [MEN89] :
1. Bidang perdagangan
(a) Pembacaan kode batang (bar code) pada barang.
(b) Megenali huruf / angka pada suatu formulir secara otomatis
2. Bidang militer
(a) Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual
(b) Mengidentifikasi jenis pesawat musuh
3. Bidang kedokteran
(a) Pengolahan citra sinar X untuk mammografi (deteksi kanker payudara)
(b) NMR (Nuclear Magnetic Resonance)
(c) Mendeteksi kelainan tubuh dari foto sinar X
(d) Rekonstruksi foto janin hasil USG
4. Bidang biologi
Pengenalan jenis kromosom melalui gambar mikroskopik
5. Komunikasi Data
Pemampatan citra yang ditransmisi
6. Hiburan
Pemampatan video (MPEG)
7. Robotika
Visualy-guided autonomous navigation
8. Pemetaan
Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara / LANDSAT
9. Geologi 
Mengenali jenis batu-batuan melalui foto udara / LANDSAT
10. Hukum
(a) Pengenalan sidik jari
(b) Pengenalan foto narapidana

Pengenalan HMTL

Sebelum belajar HTML, alangkah lebih baik jika kita memahami konsep dasar HTML terlebih dahulu.

Pengertian HTML

HTML adalah suatu bahasa yang dipergunakan untuk mendeskripsikan halaman web.

• HTML merupakan singkatan dari Hyper Text Markup Language.
• HTML bukan merupakan bahasa pemrograman, HTML adalah suatu markup language (bahasa markah).
• Suatu markup language berupa serangkaian markup tags.
• HTML menggunakan markup tags untuk mendeskripsikan halaman web.

HTML Tags

HTML markup tags biasa disebut HTML tags.

• HTML tags berupa keywords atau kata kunci yang diapit oleh tanda kurung seperti <html>.
• HTML tags biasanya dipakai berpasangan seperti <b> dan </b>.
• Tag pertama dalam pasangan html tags adalah start tag atau tag awal, sedang tag kedua adalah end tag atau tag akhir.
• Start tags dan end tags biasa juga disebut opening tags dan closing tags.

HTML Documents = Web Pages

• HTML documents atau dokumen HTML mendeskripsikan suatu web pages atau halaman web.
• HTML documents berisi HTML tags dan plain text atau text biasa.
• HTML documents atau dokumen HTML juga biasa disebut web pages atau halaman web.

Tujuan dari sebuah web browser (seperti Internet Explorer, Firefox, Opera, Safari atau Google Chrome) adalah untuk membaca HTML documents kemudian menampilkannya sebagai halaman web. Browser tidak menampilkan HTML tags, tetapi menggunakan tag tersebut untuk menterjemahkan isi dari halaman web.

1 2 3 4 5 6 7 8 9

<html> <body>   <h1>Judul Pertama</h1>   <p>Paragraf pertama</p>   </body> </html>

Coba contoh HTML diatas dengan HTML Editor.

Penjelasan Contoh

• Teks di antara <html> dan </html> mendeskripsikan web page.
• Teks di antara <body> dan </body> adalah konten halaman web yang akan tertampil.
• Teks di antara <h1> dan </h1> digunakan untuk menampilkan judul.
• Teks di antara <p> dan </p> digunakan untuk menampilkan paragraf.