<JUDUL PROYEK AKHIR> (16 POINT)

PROYEK AKHIR (14 POINT)

Oleh :

<Nama Lengkap1> <NIM1>

<Nama Lengkap2> <NIM2>

Disusun untuk memenuhi syarat kelulusan matakuliah

Proyek Akhir II

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

POLITEKNIK NEGERI BATAM

BATAM

<TAHUN>

LEMBAR PENGESAHAN (14 point/bold)

Batam, …………….. <Tahun>

ii

Pembimbing,

Nama Lengkap & Gelar Akademik

NIK. …………..

KATA PENGANTAR

Dengan rahmat ………………………………………………………………….. bla bla bla

bla bla bla………………………………………………………………. Yang penting

adalah: syukur atas selesainya pekerjaan, garis besar

manfaat dari hasil pekerjaan, ucapan terima kasih

kepada semua pihak, dan permintaan maaf jika dokumen

kurang lengkap serta saran??.

Secara umum, isi minimal adalah:

1. Berisi ucapan rasa syukur kepada Tuhan atas

selesainya Proyek Akhir.

2. Ucapan terima kasih kepada nama-nama tertentu

yang telah memberi bantuan selama Proyek Akhir.

3. Menjelaskan kesan secara umum selama

melaksanakan Proyek Akhir.

iii

Stempel Politeknik Negeri Batam

Karena itu kami mengucapkan terima kasih yang sebesar-

besarnya…. <bla bla>

Batam, <bulan>

<Tahun>

Penulis tidak

usah memakai nama

ABSTRAK

<JUDUL PROYEK AKHIR>

iv

Abstraksi merupakan ringkasan dari laporan, ditulis

dalam bahasa popular. Abstraksi untuk Proyek Akhir

paling banyak terdiri dari 200 kata.

Abstraksi diharapkan dapat memberikan pemahaman yang

cukup kepada pembaca mengenai isi laporan. Tidak perlu

ditulis secara bertele-tele, singkat dan jelas.

Pembaca akan sangat terbantu sekali dengan adanya

abstraksi yang baik. Biasanya, pembaca dapat memutuskan

apakah akan membaca laporan secara lengkap setelah

membaca abstraksi, karena itu tulislah abstraksi

sebaik-baiknya.

Kata Kunci: Wireless LAN, Hinterland contoh, biasanya

terdiri dari beberapa kata/istilah

v

DAFTAR ISI (14 POINT/BOLD)

LEMBAR PENGESAHAN (14 point/bold)....................ii

KATA PENGANTAR......................................iii

ABSTRAK..............................................iv

DAFTAR ISI (14 POINT/BOLD)............................v

DAFTAR GAMBAR.......................................vii

DAFTAR TABEL........................................vii

Bab I PENDAHULUAN.....................................1

1.1 Latar Belakang..................................1

1.2 Rumusan Masalah.................................1

1.3 Batasan Masalah.................................1

1.4 Tujuan Penelitian...............................1

1.5 Sistematika Penulisan...........................1

Bab II......................................LANDASAN TEORI

2

2.1 Contoh Pemberian Identitas Objek Gambar dan Cara

Pengacuannya........................................2

2.2 Contoh Pemberian Identitas Objek Tabel dan Cara

Pengacuannya........................................2

2.3 Contoh Pemberian Identitas Objek Rumus dan Cara

Pengacuannya........................................3

2.4 Contoh Pengacuan Terhadap Penelitian Lain.......3

vi

Bab III.................BAB-BAB ANALISIS DAN PERANCANGAN

5

3.1 Analisis........................................5

3.2 Perancangan.....................................5

3.3 Sub Bab yang lain...............................5

Bab IV........................IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

6

4.1 Implementasi....................................6

4.2 Pengujian.......................................6

4.3 Pembahasan......................................6

Bab V KESIMPULAN......................................7

5.1 Kesimpulan......................................7

5.2 Saran...........................................7

DAFTAR PUSTAKA........................................8

LAMPIRAN..............................................9

vii

DAFTAR GAMBARGambar II-1Siklus Knowledge Discovery................2

DAFTAR TABEL

Tabel II-1 Contoh Penerapan Data Mining..............3

*) BAGIAN YANG DIBERI WARNA MERAH HANYA KETERANGAN NANTINYA HARUS

DIHAPUS. DAN TANDA <> JUGA DIHAPUS

viii

ix

Bab I PENDAHULUAN

Berikan pengantar tentang isi bab ini di sini.

1.1Latar Belakang

Latar belakang memuat kondisi, domain, keterangan yang

menyebabkan munculnya masalah.

1.2Rumusan Masalah

Rumusan masalah adalah ungkapan penegasan terhadap

masalah yang akan diselesaikan.

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah memuat asumsi ataupun kondisi yang

menyatakan skala masalah yang diselesaikan.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan berisikan hal-hal yang ingin dicapai dalam

penelitian.

1.5Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan menggambarkan secara singkat

organisasi atau struktur penulisan laporan beserta

ringkasan isi dari setiap bagiannya.

1

Bab II LANDASAN TEORI

Bagian ini memuat teori-teori yang berhubungan dengan

pembutan proyek akhir. Juga dapat diulas penelitian-

penelitian bidang sejenis yang pernah dilakukan serta

posisi penelitian tersebut terhadap penelitian

sebelumnya. Bagian ini mencerminkan penguasaan materi

oleh penulis. Berikan pengantar tentang isi bab ini di

sini.

2.1 Contoh Pemberian Identitas Objek Gambar

dan Cara Pengacuannya

2

Gambar 2-1Siklus Knowledge Discovery

Selanjutnya, gambar tersebut mesti diacu, contoh:

Secara umum, tahapan KDD disajikan dalam Gambar 2 -1.

2.2Contoh Pemberian Identitas Objek Tabel dan

Cara Pengacuannya

Penerapan data mining sangat beragam seperti contoh

dalam Tabel 2-1.Tabel 2-1 Contoh Penerapan Data Mining

Aplikasi Data Masukan Data KeluaranBusiness

Intelligence

Riwayat pembelian

konsumen, informasi

kartu kredit

Produk-produk yang

sering dibeli oleh

konsumen secara

bersamaanCollaborative

Filtering

Rating film box

office, rating novel

terlaris

Rekomendasi film untuk

ditonton atau buku

untuk dibacaNetwork Intrusion

Detection

Data TCPDump atau log

jaringan komputer

Kejadian anomali dalam

setiap node jaringan

komputerWeb Search Query oleh pengguna

web

Ranking halaman web

Diagnosis Medis Riwayat penyakit

pasien, data demografi

Diagonis status

kesehatan pasienPerkiraan Cuaca Data barometer, curah

hujan, pergerakan

angin dan awan, data

Prediksi status cuaca

pada sebuah daerah

3

Aplikasi Data Masukan Data Keluarangeografis

2.3Contoh Pemberian Identitas Objek Rumus dan

Cara Pengacuannya

Terdapat beberapa cara untuk menangani nilai kosong,

diantaranya dengan cara mengisi nilai rata-rata data

pada nilai kosong dengan Persamaan 2-1.

Persamaan 2-1

Dimana µ adalah nilai rata-rata dan xi

adalah data dalam sebuah atribut.

2.4Contoh Pengacuan Terhadap Penelitian Lain

Menurut Berkhin (2002), teknik clustering dapat

diklasifikasikan menjadi hierarchical method

(agglomerative dan disisive), partitioning method

(probabilistic method, k-medoids method, k-means

method, desity-based method), grid method, dan teknik

lainnya.

Perhatikan tulisan yang dicetak bold, pernyataan

tersebut mengacu pada sebuah hasil penelitian yang

dilakukan oleh Paul Berkhin dan dipublikasikan pada

tahun 2002. Informasi lengkap tentang penelitian

tersbut dapat dilihat di daftar pustaka sebagai:

4

1. Berkhin, P., Survey of Clustering Data Mining

Techniques, Accrue Software, 1045 Forest Knoll

Dr., San Jose, 2002

5

Bab III BAB-BAB ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bagian ini memuat uraian tentang langkah-langkah

penyelesaian masalah. Judul bab disesuaikan dengan

judul. Jika diperlukan, bagian ini dapat terdiri lebih

dari satu bab (sesuai topik). Berikan pengantar tentang

isi bab ini di sini.

3.1 Analisis

3.2 Perancangan

3.3 Sub Bab yang lain

6

Bab IV IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

Bagian ini memuat uraian langkah implementasi dan

pengujian/validasi serta pembahasannya. Judul bab

disesuaikan dengan judul/topik. Jika diperlukan, bagian

ini dapat terdiri lebih dari satu bab. Berikan

pengantar tentang isi bab di sini.

4.1Implementasi

4.2Pengujian

4.3Pembahasan

7

Bab V KESIMPULAN

5.1 Kesimpulan

Bagian ini memuat simpulan-simpulan yang merupakan

rangkuman dari hasil analisis kinerja pada bagian

sebelumnya.

5.2 Saran

Bagian ini berisi saran-saran pengembangan dari

penelitian yang dibuat dan aspek yang belum

terselesaikan

8

DAFTAR PUSTAKA

Hanya berisi daftar karya orang lain yang diacu dalam

dokumen (periksa kembali penulisan daftar pustaka pada

slide presentasi di Minggu1)

9

1. Betts, M., The Almanac: Hot Tech, ComputerWorld 52, 17

November 2003

2. Berkhin, P., Survey of Clustering Data Mining Techniques,

Accrue Software, 1045 Forest Knoll Dr., San Jose,

2002

10

LAMPIRAN

11