Langsung ke konten utama

Membuat Modul Di Bonfire

      Melanjutkan tulisan saya sebelumnya tentang bonfire, kali ini saya mau lanjutin tentang membuat modul insert, update, delete. Kalau biasanya yang pernah membuat program CRUD di code igniter, kita pasti membuat controller,model dan view untuk aplikasi CRUD yang kita buat. Namun di bonfire kita dipermudah dengan adanya code builder yang memudahkan kita membuat modul tanpa menulis kode mulai dari Nol. Berikut contohnya.
  1. Masuk ke menu admin aplikasi bonfire anda. Dan klik menu Developer-> Code Builder, kemudian klik new module. Maka akan ada tampilan seperti berikut.
    di atas module name adalah isian untuk nama modul yang akan agan buat, module table adalah tabel untuk modul yang akan agan gunakan di database untuk menyimpan data.Untuk pilihan lebih lanjut bisa klik link toggle advance Option dan klik build the module
  2. Kemudian akan muncul isian tentang jumlah nama,jumlah kolom dan tipe data tabel yang akan digunakan di database dan klik Build the module
  3. Dan bila selesai maka di menu code builder, akan ada modul seperti berikut
    jika sudah,maka di menu content akan ada module yang anda buat tadi lengkap dengan operasi CRUD. Dan silahkan buka di folder application/modul. Maka akan ada folder modul yang anda buat lengkap dengan folder model,view,controller,helper dan folder yang lain yang di butuhkan untuk modul agan.










Naah...bagaimana ?? mudah bukan ?? setelah modul selesai, untuk customize modul bisa agan oprek kode yang ada dengan modal pengetahuan anda tentang Codeigniter. Selamat bereksperimen.
Label:

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Contoh Perhitungan Algoritma Perceptron

      Melanjutkan tulisan saya sebelumnya tentang algoritma perceptron,kali ini saya akan menulis tentang conto perhitungan manual algoritma perceptron. Untuk contoh kasusnya saya menggunakan data logika AND. Cekidot.... Algoritma      Data yang kita gunakan sebagai contoh adalah data logika AND sebagai berikut: x1 x2 target 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1       tentukan bobot awal secara acak, saya pakai contoh w1 = 0,w2 =0, learning rate = 1, bias = 0,maksimal epoh = 10. Disini saya memakai fungsi aktivasi undak biner. Epoh ke 1 Data ke satu x = {0,0}, bobot w = {0,0},b=0,target = 0 y_in = (x1*w1)+(x2*w2)+b = (0*0)+(0*0)+0 = 0 y = sign(0) = 1 karena y != target maka hitung error dan update bobot  error = target - y = 0 - 1 = -1 w1_baru = w1_lama +(learning_rate*error*x1)                = 0 + (1*(-1)*0) = 0 w2_baru = w2_lama +(learning_rate*error*x2)                = 0+(1*(-1)*0) = 0
12 komentar
Baca selengkapnya

Pemrograman Berorientasi Object - Overloading dan Overriding

       Function atau method overloading dan override adalah fitur yang sangat mendasar dan berguna dari bahasa OOP manapun. Dalam tutorial ini kita akan membahas implementasi metode overloading dan override di php. Di sini pertama kita akan membahas dasar-dasar overloading dan override. Setelah eksplorasi dasar kita akan menerapkan overloading dan override di php. Sebelum melangkah lebih jauh, saya mengasumsikan bahwa Anda memiliki pengetahuan dasar tentang class dan pewarisan di php. Anda juga memiliki pemahaman tentang magic method di php. Magic method karena overloading di php bisa di implmentasikan dengan menggunakan magic method. Overriding        Arti dasar dari overriding di OOP sama dengan arti kata sebenarnya. Dalam arti kata sebenarnya dari overriding adalah menggantikan perilaku orang tua yang sama pada anak. Ini sama dengan override method di OOP. Dalam arti OOP, override adalah mengganti method class induk di class anak. Atau dengan method kata kunci sederhana yang me
1 komentar
Baca selengkapnya

Contoh Perhitungan Algoritma Learning Vector Quantization

Melanjutkan tulisan saya tentang algoritma Learning Vector Quantization yang lalu, kali ini saya akan melanjutkan dengan contoh perhitungan manual. Berikut ini contoh data yang akan kita hitung. No X1 X2 X3 X4 target 1 0 1 1 0 0 2 0 0 1 1 1 3 1 1 1 1 0 4 1 0 0 1 1 pada contoh di atas, saya menggunakan 4 data sebagai data training beserta target yang bertujuan untuk mendapatkan bobot yang akan digunakan pada proses klasifikasi. Bobot awal adalah { 1, 1, 1, 0} dan { 1, 0, 1, 1} dengan learning rate 0,05 dengan fungsi pembelajaran = 0,1. Pelatihan Iterasi ke 1 1. Data ke 1 { 0, 1, 1, 0} dengan target 0, bobot = {{ 1, 1, 1, 0},{ 1, 0, 1, 1}}      - menghitung bobot untuk masing masing output :          kelas 0 = sqrt(((0-1)^2)+((1-1)^2)+((1-1)^2)+((0-0)^2)) = 1         kelas 1 = sqrt(((0-1)^2)+((1-0)^2)+((1-
38 komentar
Baca selengkapnya