Jenis analisis ini didasarkan pada perhitungan sejumlah indikator kuantitatif untuk model yang dibangun. Harus diingat bahwa penilaian ini sebagian besar bersifat subjektif, karena penilaian dilakukan secara langsung menggunakan model grafis, dan kompleksitas serta tingkat detailnya ditentukan oleh banyak faktor.

Kompleksitas. Indikator ini mencirikan betapa rumitnya model proses secara hierarkis. Nilai numerik ditentukan oleh koefisien kompleksitas k sl .

k sl = ? kamu /? ekz

Di mana? ur -- jumlah tingkat dekomposisi,

Ekz -- jumlah contoh proses.

Kompleksitas model yang dipertimbangkan adalah:

Di k sl<= 0,25 процесс считается сложным. При k sl =>0,66 tidak dianggap seperti itu. Proses yang dipertimbangkan adalah 0,25, yang tidak melebihi ambang batas kompleksitas.

Prosesivitas. Indikator ini mencirikan apakah model proses yang dibangun dapat dianggap esensial (menggambarkan struktur area subjek dalam bentuk sekumpulan objek, konsep, dan koneksi utamanya) atau proses (semua contoh proses model dihubungkan oleh sebab-dan -hubungan efek). Dengan kata lain, indikator ini mencerminkan seberapa baik model situasi tertentu di perusahaan yang dibangun sesuai dengan definisi proses. Nilai numerik ditentukan oleh koefisien proses k pr

k pr = ? raz/? simpan

Di mana? raz -- jumlah “kesenjangan” (kurangnya hubungan sebab-akibat) antara proses bisnis,

Prosestivitas sama dengan

Pengendalian. Indikator ini mencirikan seberapa efektif pemilik proses mengelola proses. Nilai numerik ditentukan oleh koefisien pengendalian k kon

k kon = ? S/? simpan

Di mana? s -- jumlah pemilik,

Kep -- jumlah instance dalam satu diagram.

Pengendalian sama dengan

Ketika k kon = 1 proses dianggap terkendali.

Intensitas sumber daya. Indikator ini mencirikan efisiensi penggunaan sumber daya untuk proses yang dimaksud. Nilai numerik ditentukan oleh koefisien intensitas sumber daya k R

k r = ? R/? keluar

Di mana? r -- jumlah sumber daya yang terlibat dalam proses,

Keluar -- jumlah keluaran.

Intensitas sumber daya sama dengan

Semakin rendah nilai koefisiennya maka semakin tinggi efisiensi penggunaan sumber daya dalam proses bisnis.

Di k r< 1 ресурсоемкость считается низкой.

Penyesuaian. Indikator ini mencirikan seberapa kuat proses tersebut diatur. Nilai numerik ditentukan oleh koefisien penyesuaian k Reg

di mana D adalah jumlah dokumentasi peraturan yang tersedia,

Kep -- jumlah instance dalam satu diagram

Penyesuaian sama dengan

Di k reg< 1 регулируемость считается низкой.

Parameter dan nilai indikator kuantitatif disajikan pada tabel. 7.

Meja 7. Indikator kuantitatif

Untuk penilaian umum dari proses yang dianalisis, hitung jumlah indikator yang dihitung

K = k sl + k pr + k kon + k r + k reg

Jumlah indikatornya sama dengan

K = 0,1875 + 0,25 + 0,9375 + 0,273 + 0,937 = 2,585

Nilai yang dihitung memenuhi kondisi K > 1. Jika K > 2,86, proses tersebut jelas dianggap tidak efektif. Pukul 1< K < 2,86 процесс частично эффективен.

Tahap abstraksi dalam studi fenomena fisik atau objek teknis tertentu terdiri dari mengidentifikasi sifat-sifat dan ciri-cirinya yang paling esensial, menyajikan sifat-sifat dan ciri-ciri tersebut dalam bentuk yang disederhanakan sehingga diperlukan untuk penelitian teoretis dan eksperimental selanjutnya. Representasi yang disederhanakan dari suatu objek atau fenomena nyata disebut model.

Saat menggunakan model, beberapa data dan properti yang melekat pada suatu objek nyata sengaja ditinggalkan agar mudah memperoleh solusi suatu masalah, jika penyederhanaan tersebut hanya memberikan pengaruh yang tidak signifikan terhadap hasil.

Tergantung pada tujuan penelitian, model yang berbeda dapat digunakan untuk perangkat teknis yang sama: fisik, matematika, simulasi.

Model sistem yang kompleks dapat direpresentasikan sebagai struktur blok, yaitu sebagai koneksi tautan, yang masing-masing menjalankan fungsi teknis tertentu ( diagram fungsional ). Sebagai contoh, kita dapat memperhatikan model umum sistem transmisi yang ditunjukkan pada Gambar 1.2.

Gambar 1.2 – Model umum sistem transmisi informasi

Di sini, pemancar dipahami sebagai perangkat yang mengubah pesan dari sumber A menjadi sinyal S yang paling sesuai dengan karakteristik saluran tertentu. Operasi yang dilakukan oleh pemancar dapat mencakup pengkondisian sinyal primer, modulasi, pengkodean, kompresi data, dll. Penerima memproses sinyal X(t) = S(t) + x(t) pada keluaran saluran (dengan mempertimbangkan pengaruh derau aditif dan perkalian x) untuk mereproduksi (memulihkan) pesan A yang dikirimkan dengan sebaik-baiknya. pihak penerima. Saluran (dalam arti sempit) adalah media yang digunakan untuk mengirimkan sinyal dari pemancar ke penerima.

Contoh lain dari model sistem yang kompleks adalah loop fase terkunci (PLL), yang digunakan untuk menstabilkan frekuensi menengah (IF) pada penerima radio (Gambar 1.3).

Gambar 1.3 – Model sistem PLL

Sistem ini dirancang untuk menstabilkan inverter ff = fc - fg dengan mengubah frekuensi osilator merdu (heterodyne) fg ketika frekuensi sinyal berubah f dengan. Frekuensi fg pada gilirannya, akan berubah dengan bantuan elemen yang dikontrol sebanding dengan tegangan keluaran pembeda fasa, tergantung pada perbedaan fasa frekuensi keluaran f fc dan frekuensi osilator referensi F 0 .

Model-model ini memungkinkan untuk memperoleh gambaran kualitatif proses, menyoroti fitur-fitur fungsi dan kinerja sistem secara keseluruhan, dan merumuskan tujuan penelitian. Namun bagi seorang ahli teknis, data ini biasanya tidak cukup. Penting untuk mengetahui secara pasti (sebaiknya dalam bentuk gambar dan grafik) seberapa baik sistem atau perangkat bekerja, mengidentifikasi indikator kuantitatif untuk menilai efektivitas, dan membandingkan solusi teknis yang diusulkan dengan analog yang ada untuk membuat keputusan yang tepat.

Untuk penelitian teoritis, untuk memperoleh tidak hanya indikator dan karakteristik kualitatif tetapi juga kuantitatif, perlu dilakukan deskripsi matematis terhadap sistem, yaitu membuat model matematisnya.

Model matematika dapat direpresentasikan dengan berbagai cara matematika: grafik, matriks, persamaan diferensial atau perbedaan, fungsi transfer, koneksi grafis dari tautan atau elemen dinamis dasar, karakteristik probabilistik, dll.

Jadi, pertanyaan utama pertama yang muncul dalam analisis kuantitatif dan penghitungan perangkat elektronik adalah kompilasi, dengan tingkat perkiraan yang diperlukan, model matematika yang menggambarkan perubahan keadaan sistem dari waktu ke waktu.

Representasi grafis suatu sistem yang berupa keterhubungan berbagai link, dimana setiap link dikaitkan dengan operasi matematika (persamaan diferensial, fungsi transfer, koefisien transfer kompleks), disebut diagram blok . Dalam hal ini, peran utama dimainkan bukan oleh struktur fisik tautan, tetapi oleh sifat hubungan antara variabel masukan dan keluaran. Dengan demikian, sistem yang berbeda dapat setara secara dinamis, dan setelah mengganti diagram fungsional dengan diagram struktural, metode umum analisis sistem dapat diterapkan, terlepas dari ruang lingkup, implementasi fisik, dan prinsip operasi sistem yang diteliti.

Persyaratan yang kontradiktif ditempatkan pada model matematika: di satu sisi, model tersebut harus mencerminkan sifat-sifat aslinya semaksimal mungkin, dan di sisi lain, harus sesederhana mungkin agar tidak mempersulit penelitian. Sebenarnya, setiap sistem (atau perangkat) teknis bersifat nonlinier dan nonstasioner, berisi parameter yang digabungkan dan didistribusikan. Jelasnya, deskripsi matematis yang akurat dari sistem seperti itu sangat sulit dan tidak ada hubungannya dengan kebutuhan praktis. Keberhasilan analisis sistem bergantung pada seberapa benar tingkat idealisasi atau penyederhanaan dipilih ketika memilih model matematikanya.

Misalnya, setiap resistensi aktif ( R) mungkin bergantung pada suhu dan memiliki sifat reaktif pada frekuensi tinggi. Pada arus tinggi dan suhu pengoperasian, karakteristiknya menjadi nonlinier secara signifikan. Pada saat yang sama, pada suhu normal, pada frekuensi rendah, dalam mode sinyal kecil, sifat-sifat ini dapat diabaikan dan resistansi dapat dianggap sebagai elemen linier bebas inersia.

Jadi, dalam beberapa kasus, dengan rentang perubahan parameter yang terbatas, dimungkinkan untuk menyederhanakan model secara signifikan, mengabaikan karakteristik nonlinier dan nonstasioneritas nilai parameter perangkat yang diteliti, yang akan memungkinkan, untuk misalnya, analisisnya menggunakan peralatan matematika yang dikembangkan dengan baik untuk sistem linier dengan parameter konstan.

Sebagai contoh, Gambar 1.4 menunjukkan diagram blok (representasi grafis dari model matematika) dari sistem PLL. Jika ketidakstabilan frekuensi sinyal masukan sedikit, sifat nonlinier dari pembeda fasa dan elemen yang dikendalikan dapat diabaikan. Dalam hal ini, model matematika dari elemen fungsional yang ditunjukkan pada Gambar 1.3 dapat direpresentasikan dalam bentuk hubungan linier yang dijelaskan oleh fungsi transfer yang sesuai.

Gambar 1.4 – Diagram blok (representasi grafis dari model matematika) dari sistem PLL

Merancang sirkuit elektronik menggunakan program analisis dan optimasi pada komputer, seperti disebutkan di atas, memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan metode tradisional merancang “dengan tangan” dan kemudian menyelesaikannya pada papan tempat memotong roti. Pertama, dengan bantuan program analisis komputer, jauh lebih mudah untuk mengamati pengaruh berbagai parameter rangkaian dibandingkan dengan bantuan studi eksperimental. Kedua, dimungkinkan untuk menganalisis mode operasi kritis suatu rangkaian tanpa merusak komponen-komponennya secara fisik. Ketiga, program analisis memungkinkan untuk mengevaluasi pengoperasian suatu rangkaian pada kombinasi parameter terburuk, yang sulit dan tidak selalu memungkinkan untuk dilakukan secara eksperimental. Keempat, program ini memungkinkan dilakukannya pengukuran pada model rangkaian elektronik yang sulit dilakukan secara eksperimental di laboratorium.

Penggunaan komputer tidak mengecualikan penelitian eksperimental (dan bahkan melibatkan pengujian selanjutnya pada prototipe), namun memberikan kepada perancang alat yang ampuh yang secara signifikan dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk desain dan mengurangi biaya pengembangan. Komputer memiliki pengaruh yang sangat signifikan ketika merancang perangkat yang kompleks (misalnya, sirkuit terpadu), ketika sejumlah besar faktor yang mempengaruhi pengoperasian sirkuit perlu diperhitungkan, dan pengerjaan ulang eksperimental terlalu mahal dan memakan waktu.

Terlepas dari keuntungan yang jelas, penggunaan komputer telah menimbulkan kesulitan besar: perlu untuk mengembangkan model matematika komponen rangkaian elektronik dan membuat perpustakaan parameternya, meningkatkan metode matematika untuk menganalisis beragam mode operasi berbagai perangkat dan sistem, mengembangkan sistem komputer berkinerja tinggi, dll. Selain itu, banyak tugas yang berada di luar kendali komputer. Untuk sebagian besar perangkat, struktur dan diagram sirkuitnya sangat bergantung pada bidang aplikasi dan data desain awal, yang menimbulkan kesulitan besar dalam mensintesis diagram sirkuit menggunakan komputer. Dalam hal ini, versi awal rangkaian dikompilasi oleh seorang insinyur “secara manual”, diikuti dengan pemodelan dan optimasi pada komputer. Prestasi terbesar dalam pembangunan program sintesis struktural dan sintesis diagram rangkaian adalah di bidang perancangan rangkaian pencocokan, filter analog dan digital, dan perangkat berdasarkan matriks logika yang dapat diprogram (PLM).

Saat mengembangkan model matematika, sistem yang kompleks dibagi menjadi beberapa subsistem, dan untuk sejumlah subsistem, model matematika dapat disatukan dan dipusatkan di perpustakaan yang sesuai. Jadi, ketika mempelajari perangkat elektronik menggunakan program pemodelan komputer, diagram skematik atau blok adalah representasi grafis dari komponen-komponen, yang masing-masing dikaitkan dengan model matematika yang dipilih.

Untuk mempelajari diagram rangkaian, digunakan model sumber independen tipikal, transistor, komponen pasif, rangkaian terintegrasi, dan elemen logika.

Untuk mempelajari sistem yang ditentukan oleh diagram struktural, penting untuk menunjukkan hubungan antara variabel masukan dan keluaran. Dalam hal ini, output dari setiap komponen struktural direpresentasikan sebagai sumber dependen. Biasanya, hubungan ini ditentukan oleh fungsi polinomial atau fungsi transfer rasional pecahan menggunakan operator Laplace. Dengan mempertimbangkan koefisien fungsi yang dipilih, dimungkinkan untuk memperoleh model komponen struktural seperti penambah, pengurang, pengali, integrator, pembeda, filter, penguat dan lain-lain.

Program pemodelan komputer modern berisi lusinan jenis perpustakaan dengan berbagai model, dan setiap perpustakaan berisi lusinan dan ratusan model transistor dan sirkuit mikro modern yang diproduksi oleh produsen terkemuka. Perpustakaan ini sering kali merupakan bagian terbesar dari perangkat lunak. Pada saat yang sama, selama proses pemodelan, dimungkinkan untuk dengan cepat memperbaiki parameter model yang ada atau membuat yang baru.

Untuk melakukan analisis kuantitatif model, kami akan menggunakan indikator berikut:

1. Jumlah blok pada diagram – N;

2. Tingkat penguraian diagram – L;

3. Keseimbangan diagram – B;

4. Banyaknya anak panah yang menghubungkan balok adalah A.

Kumpulan indikator ini diterapkan pada setiap diagram dalam model, kemudian menggunakan koefisien (rumus 1, 2), yang dengannya karakteristik kuantitatif model secara keseluruhan dapat ditentukan. Untuk meningkatkan pemahaman model, perlu diupayakan untuk memastikan bahwa jumlah blok (N) pada diagram level yang lebih rendah lebih sedikit daripada jumlah blok pada diagram induk, yaitu dengan bertambahnya level. dekomposisi (L), koefisien dekomposisi d berkurang: d = N / L

Jadi, penurunan koefisien ini menunjukkan bahwa ketika model didekomposisi, fungsinya harus disederhanakan, sehingga jumlah blok harus berkurang.

Diagram harus seimbang. Artinya jumlah anak panah yang masuk dan keluar blok harus terdistribusi secara merata, yaitu jumlah anak panah tidak boleh terlalu bervariasi. Perlu dicatat bahwa rekomendasi ini tidak boleh diikuti untuk proses yang melibatkan perolehan produk jadi dari sejumlah besar komponen (produksi unit mesin, produksi produk makanan, dll.). Koefisien keseimbangan diagram dihitung menggunakan rumus berikut:

Koefisien keseimbangan sebaiknya minimal untuk diagram dan konstan dalam model

Selain menilai kualitas diagram dalam model dan model itu sendiri secara umum berdasarkan koefisien keseimbangan dan dekomposisi, dimungkinkan untuk menganalisis dan mengoptimalkan proses yang dijelaskan. Arti fisik dari koefisien keseimbangan ditentukan oleh jumlah anak panah yang terhubung pada blok, dan oleh karena itu dapat diartikan sebagai koefisien evaluasi jumlah informasi yang diproses dan diterima. Jadi, pada grafik ketergantungan koefisien keseimbangan pada tingkat dekomposisi, puncak-puncak yang ada relatif terhadap nilai rata-rata menunjukkan kelebihan dan kekurangan subsistem sistem informasi di suatu perusahaan, karena tingkat dekomposisi yang berbeda menggambarkan aktivitas berbagai subsistem. Oleh karena itu, jika terdapat puncak pada grafik, maka sejumlah rekomendasi dapat dibuat untuk mengoptimalkan proses yang dijelaskan secara otomatis oleh sistem informasi.

Analisis diagram konteks “A-0 Sistem informasi organisasi konstruksi”

Jumlah blok: 1

Tingkat dekomposisi grafik: 3

Faktor keseimbangan: 3

Jumlah panah yang menghubungkan ke blok: 11

Analisis rincian proses “Modul A2 “Pemasok”

Jumlah blok: 4

Analisis detail proses “Modul A3 “Objek”

Jumlah blok: 3

Tingkat dekomposisi grafik: 2

Faktor keseimbangan: 5,75

Analisis detail proses “Modul A1 “Pekerja”

Jumlah blok: 3

Tingkat dekomposisi grafik: 2

Faktor keseimbangan: 5,75

Analisis rincian proses “Modul 4.1 “Laporan”

Jumlah blok: 3

Tingkat dekomposisi grafik: 2

Faktor keseimbangan: 5,75

Analisis rincian proses “A 5 Modul “Kontraktor”

Jumlah blok: 3

Tingkat dekomposisi grafik: 2

Faktor keseimbangan: 5,75

Koefisien keseimbangan pada tingkat dekomposisi anak untuk tingkat proses anak Sistem informasi penyimpanan menunjukkan bahwa diagram tersebut seimbang. Karena koefisien keseimbangan tidak sama dengan nol, maka dimungkinkan untuk melakukan dekomposisi lebih lanjut pada beberapa tingkatan, setelah itu dimungkinkan untuk menganalisis nama-nama kegiatan model ini.

Saat melakukan analisis kuantitatif model, grafik koefisien dekomposisi dibuat, di mana kita melihat bahwa ketika tingkat dekomposisi meningkat, koefisien dekomposisi menurun. Jadi, penurunan koefisien ini menunjukkan bahwa ketika model didekomposisi, fungsinya disederhanakan, sehingga jumlah blok berkurang. Grafik koefisien dekomposisi ditunjukkan pada Gambar 10.

Gambar 10 – Grafik koefisien dekomposisi

Pada grafik ketergantungan koefisien keseimbangan pada tingkat dekomposisi, puncak-puncak yang ada relatif terhadap nilai rata-rata menunjukkan kemacetan subsistem sistem informasi perusahaan; koefisien keseimbangan untuk diagram adalah maksimum. Grafik koefisien keseimbangan ditunjukkan pada Gambar 11.

Gambar 11 - Grafik koefisien keseimbangan

Analisis kuantitatif (matematis dan statistik).- seperangkat prosedur, metode untuk mendeskripsikan dan mentransformasikan data penelitian berdasarkan penggunaan peralatan matematika dan statis.

Analisis kuantitatif menyiratkan kemampuan untuk memperlakukan hasil sebagai angka - penggunaan metode perhitungan.

Memutuskan untuk Analisis kuantitatif, kita bisa langsung beralih ke bantuan statistik parametrik atau melaksanakannya terlebih dahulu primer dan sekunder pengolahan data.

Pada tahap pengolahan primer sedang diputuskan dua tugas utama: memperkenalkan memperoleh data dalam bentuk visual yang sesuai untuk analisis kualitatif awal berupa deret terurut, tabel, dan histogram Dan mempersiapkan data untuk penerapan metode tertentu pengolahan sekunder.

Mengatur(menyusun angka dalam urutan menurun atau menaik) memungkinkan Anda menyorot nilai kuantitatif maksimum dan minimum dari hasil, mengevaluasi hasil mana yang sering terjadi, dll. Seperangkat indikator berbagai metode psikodiagnostik yang diperoleh kelompok disajikan dalam bentuk tabel, baris-barisnya berisi data ujian suatu mata pelajaran, dan kolom-kolomnya memuat sebaran nilai suatu indikator pada seluruh sampel. . grafik batang adalah distribusi frekuensi hasil pada rentang nilai.

Di atas panggung pengolahan sekunder Karakteristik subjek penelitian dihitung. Analisis hasil pengolahan sekunder memungkinkan kita untuk memilih serangkaian karakteristik kuantitatif yang paling informatif. Tujuan panggung pengolahan sekunder terdiri tidak hanya dalam memperoleh informasi, tetapi juga dalam mempersiapkan data untuk kemungkinan penilaian keandalan informasi. Dalam kasus terakhir, kami meminta bantuan statistik parametrik.

Jenis metode analisis matematis-statis:

Metode statistik deskriptif ditujukan untuk menggambarkan ciri-ciri fenomena yang diteliti: sebaran, ciri-ciri komunikasi, dll.

Metode inferensi statis digunakan untuk menetapkan signifikansi statistik dari data yang diperoleh dari eksperimen.

Teknik transformasi data fokus pada transformasi data untuk mengoptimalkan penyajian dan analisisnya.

Untuk metode kuantitatif analisis dan interpretasi (transformasi) data mencakup hal-hal berikut:

Pemrosesan primer dari perkiraan “mentah”. untuk menciptakan kemungkinan penggunaan statistik nonparametrik dilakukan dengan dua metode: klasifikasi(membagi objek ke dalam kelas-kelas menurut beberapa kriteria) dan sistematisasi(mengurutkan objek dalam kelas, kelas di antara mereka sendiri, dan kumpulan kelas dengan kumpulan kelas lainnya).

Dengan mengklik tombol "Unduh Arsip", Anda akan mengunduh file yang Anda butuhkan secara gratis.
Sebelum mengunduh file ini, pikirkan tentang esai, tes, makalah, disertasi, artikel, dan dokumen bagus lainnya yang belum diklaim di komputer Anda. Ini adalah pekerjaan Anda, harus berpartisipasi dalam pembangunan masyarakat dan bermanfaat bagi masyarakat. Temukan karya-karya ini dan kirimkan ke basis pengetahuan.
Kami dan seluruh mahasiswa, mahasiswa pascasarjana, ilmuwan muda yang menggunakan basis pengetahuan dalam studi dan pekerjaan mereka akan sangat berterima kasih kepada Anda.

Untuk mengunduh arsip dengan dokumen, masukkan nomor lima digit pada kolom di bawah dan klik tombol "Unduh arsip".

Dokumen serupa

Tujuan, fungsi dan struktur cabang universitas. Penilaian aliran informasi dan pemodelan UML. Analisis struktur sistem informasi dan sistem navigasi. Desain database, implementasi fisik dan pengujian sistem informasi.

tesis, ditambahkan 21/01/2012


Merancang model sistem informasi “Hotel” dalam standar IDEF0. Pengembangan Data Flow Diagram yang dirancang untuk menggambarkan aliran dokumen dan pemrosesan informasi. Membuat diagram dekomposisi dalam notasi IDEF3.

tugas kursus, ditambahkan 14/12/2012


Analisis struktur dan manajemen perusahaan. Fungsi, jenis kegiatan, model organisasi dan informasi perusahaan, penilaian tingkat otomatisasi. Prospek pengembangan sistem pemrosesan dan manajemen informasi otomatis di perusahaan.

laporan latihan, ditambahkan 09/10/2012


Pembuatan sistem otomatis untuk mencatat pesanan dan implementasinya di perusahaan konstruksi untuk renovasi apartemen. Persyaratan umum untuk sistem informasi. Desain struktur basis data. Membangun diagram ER. Implementasi sistem informasi.

tugas kursus, ditambahkan 24/03/2014


Pengembangan model konseptual sistem pemrosesan informasi untuk node peralihan pesan. Konstruksi diagram blok struktural dan fungsional sistem. Pemrograman model dalam bahasa GPSS/PC. Analisis efisiensi ekonomi hasil pemodelan.

tugas kursus, ditambahkan 03/04/2015


Pengembangan perangkat lunak untuk memasukkan, menyimpan, mengedit dan mengambil informasi tentang material, klien, pesanan, akuntansi biaya dan pendapatan perusahaan konstruksi. Mempelajari bidang studi; membangun diagram aliran data dan struktur database.

tugas kursus, ditambahkan 21/09/2015


Deskripsi fitur pengoperasian toko. Desain sistem: pemodelan informasi dan diagram aliran data. Pemodelan dan implementasi perangkat lunak suatu sistem informasi. Desain antarmuka pengguna.

tugas kursus, ditambahkan 18/02/2013