8 Miliuner Muda Berbagi Tips Kesuksesan

Setiap tahunnya, beberapa orang berhasil menjadi miliuner baru. Kebanyakan dari mereka adalah warga negara Amerika. Yang lebih mencengangkan lagi, sebagian dari mereka sudah menjadi miliuner bahkan saat masih menjadi anak sekolahan. Visi, kecerdasan, dan keteguhan adalah 3 dari beberapa hal yang membuat mereka berhasil. Apa kata mereka mengenai keberhasilan yang mereka raih? Mungkin bisa Anda jadikan pegangan juga untuk menjalani rencana Anda menjadi wirausahawan. Untuk lebih jelas nya silah kan lihat link di bawah ini
8 Miliuner Muda Berbagi Tips Kesuksesan

Internet Untuk Dunia Pendidikan

Apa itu internet

Internet dapat diartikan sebagai jaringan komputer luas dan besar yang mendunia, yaitu menghubungkan pemakai komputer dari suatu negara ke negara lain di seluruh dunia, dimana di dalamnya terdapat berbagai sumber daya informasi dari mulai yang statis hingga yang dinamis dan interaktif.
Dibentuk oleh Departemen Pertahanan Amerika Serikat di tahun 1969, melalui proyek ARPA yang disebut ARPANET (Advanced Research Project Agency Network) Download Disini

Belajar Menbuat Blog

Trend mode blog sebagai sebuah alat komunikasi dan media opini sangat digandrungi. Tidak hanya sebagai sarana katarsis diri. Blog juga kadang dijadikan sebuah sarana komersil, dan tempat berbisnis. Hal ini tentu tak lepas dari internet yang merupakan gudang data dan basisnya world wide.
Ada banyak jasa web yang menyediakan layanan blog gratis. Diantaranya wordpress, blogspot, blogsome, dan masih banyak lagi yang lainnya. Untuk belajar membuat Blog ada sedikit materi yang bisa menuntun anda kesana.
download disini

Tuntunan Sholat

Shalat hukumnya fardhu bagi setiap orang yang beriman, baik laki-laki maupun perempuan. Allah Subhanahu wa Ta'ala telah memerintahkan kita untuk mendirikan shalat, sebagai-mana disebutkan dalam beberapa ayat Al-Qur'anul Karim. Ada sedikit ilmu yang bisa di pelajari di sini,
: Download Tuntunan Sholat

Metode Hopfield

John Hopfield memperkenalkan arsitektur jaringan yang kemudian dikenal sebagai jaringan Hopfield. John Hopfield menggambarkan suatu associative memory yang dapat diterapkan dan kemudian mendemonstrasikan masalah optimasi yang dapat diselesaikan oleh jaringannya. Unit-unit pengolah dalam jaringan Hopfield terhubung penuh. Hubungan-hubungan tersebut adalah langsung dan setiap pasang unit pengolah mempunyai hubungan dalam dua arah. Tiap-tiap hubungan mempunyai bobot. Bobot ini adalah suatu nilai skalar yang berdasarkan pada kekuatan hubungan (connection strength). Misalkan Tij merupakan bobot dari unit i ke unit j. Dalam jaringan Hopfield, bobot Tij dan Tji mempunyai nilai yang sama sehingga Tij = Tji . Dalam jaringan Hopfield prosedur pembelajarannya adalah prosedur pembentukan bobot koneksi Tij. Tiap kondisi dari jaringan Hopfield mempunyai sekumpulan energi. Nilai ini didefinisikan dengan
Keterangan : Tij = bobot koneksi antara neuron I dan neuron j
Ii = masukan prasikap atau bias
Pembaharuan dari jaringan Hopfield merupakan prosedur konvergen di mana energi dari keseluruhan jaringan akan menjadi semakin kecil.Pada akhirnya, jaringan akan berada pada kondisi stabil di mana pada kondisi ini energi berada pada nilai minimum. Pada tiap saat unit pengolah diperbaharui, energi dari jaringan akan berkurang atau tetap.Sebagai hasilnya, prosedur pembaharuan ini akan selalu membuat energi dari jaringan untuk konvergen pada nilai minimum. Dalam hubungannya dengan upaya untuk meminimumkan fungsi energi jaringan Hopfield, salah satu rumusan restorasi citra adalah meminimumkan fungsi error dari sistem. Dengan menjabarkan persamaan berdasarkan fungsi error, maka akan diperoleh bobot koneksi:

dan masukan prasikap atau bias:

Keterangan : Ti,j = bobot koneksi antara neuron i dan j
Ii = masukan prasikap
hi,j = elemen matriks fungsi PSF
di,j = elemen matriks high pass filter.
Ada dua constraint pada Hopfield Neural Network:
1. weight antara dua unit harus simetri. Hal ini berlawanan dengan derajat koneksi synapse pada biological neuron (neuron yang sebenarnya, dalam pengertian biologi, bukan artificial model). Koneksi synapse pada biological neuron sama sekali tidak simetri, sehingga dari sisi biologi, model yang dikembangkan Hopfield ini tidak dapat diterima. (kalau ini diikuti sebenarnya backprop juga tidak diturunkan dari fenomena biologi)
2. Aktivasi tiap unit/neuron pada Hopfield network bersifat asynchronous. Jadi tiap neuron beraktivasi sendiri-sendiri, secara independen. Dari sisi paralel computing, hal ini sangat menarik karena cocok karakteristiknya.
Tapi sayangnya model neural network ini tidak dapat berkembang lebih baik, dan memiliki keterbatasan dalam implementasinya. Misalnya saat diaplikasikan ke TSP problem, seringkali gagal kalau jumlah kota lebih dari 10.
Jaringan Hopfield Original
Algoritma jaringan Hopfield yang dipakai untuk merestorasi citra ada tiga macam, algoritma jaringan Hopfield original (JHO) yang memakai metode simple sum, algoritma jaringan Hopfield sekuensial (JHS) dan algoritma jaringan Hopfield modifikasi (JHM).

Prosedur pembaharuan untuk JHO dapat dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan :
Ti,j = bobot koneksi antara neuron I dan j
Ii = masukan prasikap
ui = kondisi neuron ke I
xi = perubahan keadaan pada neuron ke (i,j)
f = perubahan energi yang disebabkan oleh perubahan keadaan neuron ke (i,k).
Algoritma JHO yang memakai metode simple sum dapat dijabarkan sebagai berikut :
1. Mengambil citra terdegradasi sebagai nilai awal.
2. Piksel citra diperbaharui secara berurutan. Setiap piksel diperbaharui dengan menggunakan persamaan (7), (8), (9) dan (10), kemudian dilanjutkan ke piksel berikutnya.
3. Memeriksa fungsi energi. Jika energi tidak berubah lagi atau semua neuron sudah diperbaharui, maka proses restorasi selesai. Jika masih berubah, maka kembali ke langkah 2.

Bagaimana cara membuat blog Blogger?

Pada homepage Blogger, klik tombol "Buatlah Blog Anda Sekarang". Pada halaman berikut, Anda akan diminta untuk membuat Google Account. Anda dapat menggunakan Google Account pada layanan Google lainnya. Jika Anda sudah memiliki Google Account mungkin dari Gmail, Google Group, atau Orkut, silakan sign in terlebih dahulu. Setelah Anda sign in, Anda harus memasukkan nama layar dan menerima Syarat Layanan Blogger. Setelah selesai, Anda akan diminta untuk membuat blog dan memulainya!

MAKALAH FINGERPRINT

A.PENDAHULUAN

Penggunaan sistem presensi dengan menggunakan sistem biometric fingerprint akan mengurangi masalah masalah yang ditimbulkan oleh penggunaan sistem presensi manual. Pada system presensi dengan biometric fingerprint tingkat kecurangan yang sering terjadi seperti manipulasi data dan penitipan presensi akan dapat dikurangi. Kurangnya pengawasan dalam penggunaan system presensi fingerprint dapat mempengaruhi tingkat efektifitas dari laporan yang dihasilkan. Adanya informasi yang tidak akurat dapat menjadi salah satu indikator bahwa sistem presensi dengan biometric fingerprint belum terimplementasi dengan baik.

B. FINGERPRINT
a.Pengertian Fingeprint
Fingerprinting adalah salah satu bentuk biometrik, sebuah ilmu yang menggunakan karakteristik fisik penduduk untuk mengidentifikasi. Sidik jari sangat ideal untuk tujuan ini karena mereka murah untuk mengumpulkan dan menganalisis, dan mereka tidak pernah berubah, bahkan dengan umur orang.
Meskipun tangan dan kaki memiliki banyak daerah bergerigi yang dapat digunakan untuk identifikasi, sidik jari menjadi bentuk populer biometrik karena mereka mudah untuk mengklasifikasikan dan mengurutkan. Mereka juga dapat diakses.
Sidik jari yang terbuat dari susunan pegunungan, yang disebut ridges gesekan. Setiap tonjolan berisi pori-pori, yang melekat pada kelenjar keringat di bawah kulit. Anda meninggalkan sidik jari di gelas, meja dan hanya hal-hal lain yang Anda sentuh karena keringat ini.
Semua punggung bentuk pola sidik jari yang disebut loop, whorls atau lengkungan:
•Loop dimulai pada satu sisi jari, kurva sekitar atau ke atas, dan keluar dari sisi lain. Ada dua jenis loop: Radial loop lereng ke arah ibu jari, sementara ulnaris loop lereng ke arah kelingking.
•Whorls membentuk lingkaran atau pola spiral.

•Lengkungan miring ke atas dan kemudian ke bawah, seperti gunung-gunung sangat sempit.
Para ilmuwan melihat susunan, bentuk, ukuran dan jumlah baris dalam pola-pola sidik jari untuk membedakan satu dari yang lain. Mereka juga menganalisis karakteristik yang sangat kecil yang disebut hal-hal kecil, yang tidak dapat dilihat dengan telanjang mata .

b.Fungsi Fingerprint
Dalam fungsi fingerprint dapat di gunakan bermacam-macam pengaplikasian missalnya buat absensi di kantor yang udah menggunakan sistem biometrik fingerprint atau buat sistem pengaman laptop dan juga dapat di gunalan untuk idenfikasi masalah yang sering di gunakan pada pihak kepolisian untuk menyelesaikan kasus.Tapi pada intinya hanya buat identifikasi dan verifikasi ..

c.Gambar Sidik Jari
Sebelum komputerisasi sistem pengarsipan manual digantikan dalam operasi sidik jari besar, sistem klasifikasi sidik jari manual digunakan untuk mengkategorikan sidik jari berdasarkan formasi punggungan umum (seperti adanya atau tidak adanya pola lingkaran dalam berbagai jari), sehingga memungkinkan pengajuan dan pengambilan catatan kertas dalam jumlah besar koleksi didasarkan pada pola ridge gesekan independen dari nama,

C.CARA KERJA FINGERPRINT
Sebuah sistem fingerprint scanner memiliki dua pekerjaan, yakni mengambil gambar sidik jari, dan memutuskan apakah pola alur sidik jari dari gambar yang diambil sama dengan pola alur sidik jari yang ada di database. Ada beberapa cara untuk mengambil gambar sidik jari seseorang, namun salah satu metode yang paling banyak digunakan saat ini adalah optical scanning.

Inti dari scanner optical adalah charge coupled device (CCD), sistem sensor cahaya yang sama digunakan pada kamera digital dan camcorder. CCD merupakan sebuah larik sederhana dari diode peka cahaya yang disebut photosite, yang menghasilkan sinyal elektrik yang merespon foton cahaya. Setiap photosite merekam sebuah pixel, titik kecil yang merepresentasikan cahaya dan membenturnya. Pixel-pixel ini membentuk pola terang dan gelap dari sebuah gambar hasil scan sidik jari seseorang.

Proses scan mulai berlangsung saat Anda meletakkan jari pada lempengan kaca dan sebuah kamera CCD mengambil gambarnya. Scanner memiliki sumber cahaya sendiri, biasanya berupa larik light emitting diodes (LED), untuk menyinari alur sidik jari Anda. Sistem CCD menghasilkan gambar jari yang terbalik, area yang lebih gelap merepresentasikan lebih banyak cahaya yang dipantulkan (bagian punggung dari alur sidik jari), dan area yang lebih terang merepresentasikan lebih sedikit cahaya yang dipantulkan (bagian lembah dari alur sidik jari).

Sebelum membandingkan gambar yang baru saja diambil dengan data yang telah disimpan, processor scanner memastikan bahwa CCD telah mengambil gambar yang jelas dengan cara melakukan pengecekan kegelapan pixel rata-rata, dan akan menolak hasil scan jika gambar yang dihasilkan terlalu gelap atau terlalu terang. Jika gambar ditolak, scanner akan mengatur waktu pencahayaan, kemudian mencoba pengambilan gambar sekali lagi.

Jika tingkat kegelapan telah mencukupi, sistem scanner melanjutkan pengecekan definisi gambar, yakni seberapa tajam hasil scan sidik jari. Processor memperhatikan beberapa garis lurus yang melintang secara horizontal dan vertikal. Jika definisi gambar sidik jari memenuhi syarat, sebuah garis tegak lurus yang berjalan akan dibuat di atas bagian pixel yang paling gelap dan paling terang. Jika gambar sidik jari yang dihasilkan benar-benar tajam dan tercahayai dengan baik, barulah processor akan membandingkannya dengan gambar sidik jari yang ada dalam database..
D.Tool yang di gunakan
Aplikasi Finger print adalah salah satu aplikasi yang dapat melakukan pendeteksi dengan sidik jari, walaupun sebenarnya kalau kita membeli perangkat finger print sudah di sertakan contoh-contoh penggunaanya dengan bermacam-macam bahasa pemrograman.
Saat ini tools untuk TCP/IP fingerprinting yang paling lengkap dan luas pemakaiannya adalah Nmap. Dengan menggunakan suatu database yang lebih dari 450
ciri untuk dibandingkan ke TCP/IP stack dengan operating sistem tertentu atau hardware tertentu. Database ini termasuk sistem operasi yang komersial, router, switch, firewall
dan sistem-sistem yang lain. Setiap sistem yang percaya bahwa TCP/IP adalah potensial
untuk masuk database akan meng-update-nya secara priodik. Nmap merupakan software
yang bebas untuk didownload dan mudah untuk digunakan.
Nmap fingerprint adalah sebuah sistem dengan 3 step.
•Pertama, kemampuannya sebagai port scan untuk menemukan satu set open dan closed TCP dan UDP port.
•Kedua, kemampuan untuk melakukan generate bentuk paket-paket kemudian mengirimnya ke remote host dan mendengar tanggapannya.
•Ketiga, menggunakan hasilnya untuk diolah dan menemukan masukan yang sesuai dengan database yang dimilikinya.
Nmap menggunakan satu set yang terdiri dari 9 macam tes untuk menentukan pilihan dari operating sistem. Setiap tes terdiri dari satu atau lebih paket-paket dan tanggapan yang diterimanya. Delapan tes yang dilakukan Nmap ditujukan pada TCP layer dan satu ditujukan pada UDP layer. Tes terhadap TCP adalah yang paling penting karena TCP memiliki beberapa option dan variabel dalam implementasinya. Nmap melihat perintah dari option-option TCP, pola dari sejumlah initial sequence, IP-level flag seperti fragment bit, TCP flag seperti RST, ukuran windownya dan masih banyak hal-hal lain. Untuk lebih detilnya termasuk option-option spesific dalam paket tes dapat dilihat di homepage yang memuat tentang Nmap. Gambar 1 adalah contoh hasil keluaran dari Nmap saat melakukan scanning pada sebuah web server dan yang satunya scanning terhadap perangkat printer. Hasil perkiraan dari tes beruntun terhadap TCP didapat dari kemampuan Nmap mendeteksi tentang bagaimana sebuah host menggerakan sejumlah initial sequence untuk tiap TCP connection. Banyak sistem operasi komersial menggunakan model acak, positive increment, tetapi sistem yang lebih sederhana mengarah kepada penggunaan fixed increment atau increment berdasar pada waktu membuat sambungan.

Sementara Nmap terdiri dari beberapa fungsional dan bekerja dengan baik untuk
kemampuan sebagai fingerprinting yang sangat presisi, tetapi ini bukan peralatan yang
dapat dipakai untuk semua teknik/cara. Bermacam scan dapat dijalankan dalam waktu bersamaan. Sebagai contoh, untuk menentukan apakah sebuah host menggunakan TCP Tahoe atau TCP Reno dengan membuat paket hilang tiruan dan melihat bagaimana caranya melakukan perbaikan (recovery).. Juga seseorang dapat menggunakan metode seperti social engineering atau teknik pada tingkatan aplikasi untuk menentukan sistem operasi yang digunakan host. Seperti teknik-teknik di luar dari cakupan pembicaraan ini, akan selalu dibutuhkan cara untuk menghadang scan yang dilakukan TCP/IP fingerprinting selama tools untuk aplikasi fingerprinting terus berkembang. Selama ini TCP/IP fingerprinting adalah metode yang paling cepat dan paling mudah untuk mengenali sistem operasi yang digunakan remote host.
E. Hardware
Kini di banyak belahan dunia dikembangkan teknologi yang mampu mengidentifikasi individu dari karakter biologis individu yang dikenal dengan nama Biometrik. Biometrik itu sendiri adalah cara untuk identifikasi dan verifikasi individu berdasarkan karakteristik fisik atau tingkah lakunya. Beberapa jenis yang sudah berhasil dikembangkan antara lain sidik jari, retina, struktur wajah, suara, tangan, dan lain-lain. Diantara jenis biometrik tersebut, sidik jari menjadi pilihan terlaris. Contoh Hardware atau alat yang di gunakan.
Akurasi dalam melakukan identifikasi bergantung pada reliabilitas ciri yang diambil dari citra sidik jari.

F.Kesimpulan
Dengan semakin berkembangnya teknologi di Indonesia sudah banyak perusahaan atau intansi yang menggunakan fingerprint, sebab dengan adanya fingerprint suatu perusahaan atau intansi dapat mengetahui kedatangan karyawan-karyawannya tanpa harus memantau langsung. Selain itu juga dengan adanya fingerprint karyawan tidak bisa melakukan penipuan dalam hal kehadiran. Sehingga ketertiban dan semua kelangsungan perusahaan atau intansi yang berkaitan dengan kepentingan perusahaan atau intansi yang berhubungan dengan kehadiran karyawan dapat teratasi.