Langsung ke konten utama

Install phpPgAdmin di Centos 7

     Melanjutkan tulisan saya sebelumnya tentang instalasi postgreSQL, kali ini saya lanjutkan dengan instalasi phpPgAdmin. phpPgAdmin merupakan aplikasi GUI untuk postgreQL seperti phpMyAdmin pada MySQL. phpPgAdmin digunakan untuk memudahkan managemen database pada postgreSQL.

Instalasi phpPgAdmin

     paket phpPgAdmin tersedia pada repository centos. Anda dapat menambahkan / melakukan update dengan menggunakan perintah :


sudo rpm -Uvh https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/9.5/redhat/rhel-7-x86_64/pgdg-centos95-9.5-2.noarch.rpm

selanjutnya lakukan instalasi phpPgAdmin menggunakan perintah :


sudo yum -y install phpPgAdmin

pastikan bahwa komputer sudah terinstall web server seperti apache.Secara default, phpPgAdmin tidak dapat diakses dari luar. untuk itu anda perlu melakukan konfigurasi pada file /etc/httpd/conf.d/phpPgAdmin.conf. 


sudo vi /etc/httpd/conf.d/phpPgAdmin.conf

anda akan mendapat kode sebagai berikut.


Alias /phpPgAdmin /usr/share/phpPgAdmin# Apache 2.4
            Require local
            #Require host example.com# Apache 2.2
            Order deny,allow
            Deny from all
            Allow from 127.0.0.1
            Allow from ::1
            # Allow from .example.com

ubah sehingga menjadi seperti berikut.


Alias /phpPgAdmin /usr/share/phpPgAdmin# Apache 2.4
            Require all granted
            #Require host example.com# Apache 2.2
            Order deny,allow
            #Deny from all
            Allow from all
            Allow from ::1
            # Allow from .example.com

jika komputer anda menggunakan SELinux, anda perlu menjalankan perintah berikut untuk dapat melakukan loginke phpPgAdmin :


setsebool -P httpd_can_network_connect_db 1

sekarang edit file konfigurasi phpPgAdmin untuk dapat merkomunikasi dengan database postgreSQL. Buka file /etc/phpPgAdmin/config.inc.php menggunakan text editor.


sudo vi /etc/phpPgAdmin/config.inc.php

cari dan ubah baris kode berikut :


$conf['servers'][0]['host'] = '';
$conf['extra_login_security'] = true;

dan ubah menjadi berikut.


$conf['servers'][0]['host'] = 'localhost';
$conf['extra_login_security'] = false;

kemudian simpan dan restart service apache.


sudo systemctl restart postgresql-9.5
sudo systemctl restart httpd
sudo systemctl enable httpd

kemudian akses dengan alamat http://localhost/phpPgAdmin.

Sampai disini kita sidah selesai melakukan instalasi phpPhAdmin.
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 ...
12 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-...
39 komentar
Baca selengkapnya

Part 7 : Normalisasi Histogram

Menyambung tulisan saya yang sebelumnya tentang pengolahan citra khususnya histogram,kali ini saya lanjutkan tentang Normalisasi histogram.Sebelumnya saya harap agan sudah mengerti tentang histogram.Jika belum bisa di baca dulu di tulisan saya sebelumnya di sini . Normalisasi Histogram adalah menskalakan nilai piksel secara linear untuk menggunakan secara penuh jangkauan yang tersedia. Rumus :  Keterangan : n k= nilai grayscale dari piksel ke k(k = 0,1,2,3....) min = nilai grayscale terkecil yang diperoleh dari histogram max = nilai grayscale terbesar L = range nilai grayscale citra Contoh perhitungan : dari tabel di atas,nilai min adalah 2 yaitu nilai grayscale terkecil dari citra dan max adalah 5 s = 0 - 2 /5 - 2 =0 (untuk n = 0)  hasil = 0 x 7(nilai maksimal grayscale) = 0 sk = 3 - 2 /5 - 2 = 0.333  (untuk n = 3) hasil = 0.333 x 7 = 2 keterangan : 7 adalah range grayscale dari citra,dan untuk banyak kasus biasanya memakai 255. Tujuan Normalisasi...
1 komentar
Baca selengkapnya