2.10 MySQL
MySQL merupakan server database yang mendukung perintah SQL Structured Query Languange. Perintah dalam MySQL disebut dengan pernyataan statement
yang memiliki cirri khas pengakhirannya yang di tutup dengan tanda titik koma;. MySQL pada prinsip kerja nya yaitu mengetikkan sejumlah pernyataan dan di akhiri
dengan titik koma, maka program klien MySQL akan segera mengirim perintah
tersebut ke server database MySQL dan kemudian memberikan respon yang sesuai.
Prinsip kerja dari MySQL yaitu dengan mengetikkan sejumlah pernyataan dan di akhiri dengan titik koma, maka program klien MySQL akan segera mengirim perintah
tersebut ke server database MySQL dan kemudian memberikan respon yang sesuai dengan pernyataan yang diberikan Rozy, 2014. Berikut pernyataan-pernyataan
umum yang sering digunakan dalam MySQL adalah sebagai berikut: 1.
“SELECT” digunakan untuk menampilkan informasi dari sebuah table pada database.
2. “UPDATE” digunakan untuk mengubah informasi dari sebuah table pada
database. 3.
“DELETE” digunakan untuk menghapus informasi dari sebuah table pada database.
4. “INSERT” digunakan untuk menambah informasi baru kedalam table pada
database
2.11 Penelitian Terdahulu
Dalam melakukan penelitian, penulis membutuhkan beberapa bahan penelitian yang sudah pernah dilakukan peneliti-peneliti lainnya mengenai masalah teknik data
mining, dan algoritma Evolving Fuzzy Neural Network EFuNN. Muhammad Fadhly Sani, Romi Fadillah Rahmat, dan Noviyanti 2013 berhasil
mengimplementasikan metode Evolving Fuzzy Neural Network dengan memiliki keakuratan yang berbeda-beda dan rata-rata memiliki tingkat error sebesar 0,6 untuk
meramalkan jumlah penjualan telur pada salah satu distributor telur di kabupaten Deli Serdang untuk satu minggu ke depan.
Universitas Sumatera Utara
Chandrawati Putri Wulandari, Purnomo Budi Santoso dan Arif Rahman 2013 telah menggunakan Sistem Pengambilan Keputusan SPK untuk mengkalkulasi
jumlah tunggakan uang kuliah mahasiswa. Reza Elfandra Siregar 2014 melakukan penelitian dan pengujian untuk sistem
prediksi banjir dengan mengunakan metode Weighted Evolving Fuzzy neural NetworkWEFuNN.
Untuk penelitian yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya, dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Tabel Penelitian Terdahulu
No Peneliti
Judul Penelitian 1
Muhammad Fadhly Sani, Romi Fadillah
Rahmat, Noviyanti 2013
Prediksi Jumlah Penjualan Distributor Telur terhadap Permintaan Pasar Menggunakan Metode
Evolving Fuzzy Neural Network EFUNN
2 Chandrawati Putri
Wulandari,Purnomo Budi Santoso, Arif
Rahman 2013 Rekayasa Sistem Pendukung Keputusan
Terhadap Permasalahan Biaya Pendidikan Mahasiswa
3 Reza Elfandra
Siregar 2014 Prediksi Banjir Dengan Menggunakan Weighted
Evolving Fuzzy Neural Network WEFUNN
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN
Dalam bab ini berisi beberapa hal diantaranya seperti data yang digunakan, penerapan algoritma dan analisis perancangan sistem dalam mengimplementasikan EFuNN
Evolving Fuzzy Neural Network untuk permasalahan dalam prediksi penentuan biaya perkuliahan.
3.1 Data yang Dibutuhkan
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Biaya Langsung dan Biaya Tak Langsung dari jurusan Teknologi Informasi dan jurusan Ilmu Komputer pada
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi pada tahun 2010 sampai 2013 di Universitas Sumatera Utara.
Pada penelitian ini, ada beberapa data di modifikasi dari data aslinya, seperti pada data Biaya Langsung yaitu Rate SDM dan pada data Biaya Tak Langsung yaitu:
Biaya Rekening Listrik, Biaya Internet, Biaya Pemeliharaan Jasa Kebersihan, Biaya Pemeliharaan Gedung, Biaya Pemeliharaan Alat dan Sarana, Biaya Penelitian, Biaya
Pengabdian Masyarakat, Biaya Kemahasiswaan, Biaya Pengembangan Program, dan Biaya Perjalanan Dinas. Hal ini di karenakan untuk menjaga kerahasian sumber data
tersebut.
Universitas Sumatera Utara
3.2 Analisis Sistem
Kategori