Menyelesaikan masalah “Architecture Mismatch Driver & Application” ketika mengakses Database di Matlab

Melanjutkan postingan yang lalu tentang problematika explore database di Matlab yang melibatkan versi 64 atau 32 bit. Masalah incompatible ini sepertinya tidak direspon dengan baik. Baik oleh Windows maupun Matlab. Sepertinya ada sedikit “paksaan” bagi pengguna versi 32 bit untuk beralih ke versi 64 bit. Padahal banyak yang masih menerapkan versi 32 bit di sistem yang sedang berjalan.

Install Microsoft Access Versi 64 Bit

Pengguna Matlab 64 bit sepertinya sudah harus beralih ke versi 64 bit untuk semua hal yang terlibat dengan Matlab (environment), seperti OS dan sistem basis data-nya. Jika tidak maka akan muncul peringatan adanya ketidaksesuaian dari sisi arsitektur antara driver ODBC dan aplikasi. Perbedaan arsitektur merupakan perbedaan yang tidak sepele dalam suatu sistem perangkat lunak.

Repotnya untuk Microsoft Access, tidak bisa langsung memasang yang 64 bit tanpa meng-uninstall versi yang sebelumnya. Perlu diperhatikan jika ada visio versi 32 bit, windows meminta uninstall juga. Jadi kalau sayang dengan visio yang 32 bit atau tidak punya installer visio yang 64 bit, sebaiknya difikirkan terlebih dahulu, atau siapkan dulu visio versi 64 bitnya.

Tadinya saya masih ragu, jangan-jangan ketika uninstall yang 32 bit dan install yang 64 bit tetap saja database tidak bisa diakses Matlab 64 bit, tetapi ternyata Alhamdulillah bisa. Mungkin ini bisa menjawab pertanyaan dari pembeli buku saya tentang database di Matlab yang tidak bisa terkoneksi dengan access karena beda versi “bit”nya. Oiya, jangan khawatir, semua settingan di office 32 bit yang lalu tetap otomatis terbawa di versi 64 bit yang baru.

Mengecek Koneksi Database di Matlab

Ketika sudah menginstall versi 64 bit, pastikan di ODBC yang 64 bit terisi driver dan platform-nya yang baru (64 bit). Selalu gunakan driver untuk kedua versi access (*.mdb dan *.accdb). Pastikan ketika mengklik Configure… tida ada pesan “architecture mismatch ..” lagi.

Tambahkan satu User DSN baru dan coba buka dengan Matlab 64 bit. Setelah mengetik dexplore di command window Matlab, cari ODBC yang baru saja dibuat. Pastikan database yang dibuat dengan Access dapat dilihat isinya.

Sekian dulu info singkat ini, semoga bermanfaat dan semoga pula naskah tentang data spasial dan bigdata dengan Matlab dapat rampung secepatnya.

Iklan

Basis Data di Matlab

Tahun 2000 merupakan tahun perkenalan saya dengan Matlab. Dosen pengajar pengenalan pengaturan (dulu namanya mekanisme servo dan kontrol) rencananya akan memberikan seminar khusus di kampus. Sayangnya ternyata acara itu karena satu lain hal di-cancel. Rencananya saya akan menggunakan software itu untuk tugas akhir saya dalam mensimulasikan sistem suspensi. Apa boleh buat, terpaksa belajar sendiri.

Setelah membuka-buka Matlab ternyata banyak fasilitas-fasilitas menarik yang bisa diexplore, apalagi waktu itu Matlab 6 sudah muncul. Versi ini jauh lebih menarik dibanding Matlab 5, versi sebelumnya. Dari kedokteran, sains, bahkan ekonomi pun bisa memanfaatkan Matlab, walaupun orang informatika waktu itu kurang menyukai karena “terlalu mudah” atau “hanya mengandalkan toolbox” dibanding dengan bahasa c++, visual basic, pascal (sekarang Delphi) yang lebih laris dipasaran dan banyak dipakai pengembang. Efeknya, buku-buku terbitan Matlab waktu itu masih amat langka, ditambah lagi waktu itu internet masih barang mahal dibanding sekarang. Tapi bagi pengembang metode (bukan terapan) Matlab sangat menarik karena dengan cepat bisa mengeksekusi metode-metode rumit buatannya, karena kelamaan jika terlalu berfokus ke coding. Salah satu kelemahan Matlab sehingga dijauhi pengembang waktu itu adalah sulit diterapkan ke sistem basis data (DBMS). Sempat membuka sampel penggunaan basis data ternyata basis data yang digunakan tersimpan dalam format “mat” khusus Matlab, tidak dengan Access, MySql, dan sejenisnya. Untuk menghubungkannya harus mengkonversi dari DBMS tersebut ke Excel atau “dat” file agar bisa dimanipulasi Matlab.

Dengan Matlab saya banyak menerima dana hibah penelitian dari DIKTI untuk mengutak-atik Soft Computing dengan metode-metode terbarunya baik penerapan atau memodifikasi metode tersebut. Dari Jaringan Syaraf Tiruan hingga Algoritma genetika sudah saya gunakan, hingga akhirnya saya dipaksa melibatkan DBMS karena data yang besar (big data) dengan ukuran dua giga byte ke atas. Apalagi jika data yang akan dimanipulasi real time yang harus berubah-ubah terus. Untungnya Matlab 7 sudah memberikan fasilitas menghubungkan Matlab dengan basis data, waktu itu saya menggunakan ruby on rail sebagai interface yang menampilkan hasil manipulasi genetic algorithms ke web lewat PostgreSQL

Karena banyak yang menanyakan cara menghubungkan Matlab dengan DBMS, plus pemrograman visualnya (GUI) akhirnya saya tulis ke dalam buku yang baru terbit Februari 2016 kemarin.

Entah sudah tersedia di toko-toko buku terdekat atau belum saat ini. Kebanyakan pembeli menggunakan situs online dari penerbit informatika, link-nya berikut ini. Ada beberapa contoh kasus seperti enkripsi sederhana terhadap database, pengolahan citra digital (digital image processing) dan clustering dengan Fuzzy C-Mean. Kali ini saya menambahkan dengan CD. DBMS yang saya gunakan adalah Microsoft Access sebagai perwakilan aplikasi desktop dan MySQL sebagai perwakilan aplikasi berbasis Web dengan ODBC sebagai jembatan penghubung dari Matlab ke DBMS lewat windows.

Untuk membuat buku yang sempurna mungkin membutuhkan waktu yang cukup panjang, sementara para mahasiswa yang sedang menyelesaikan tugas akhir/skripsi/tesis dikejar waktu, ada baiknya buku yang ringkas dan sesuai kebutuhan tersedia di pasaran. Semoga bermanfaat, Amiin.

Bikin Buku Lagi .. “Pemrograman Database dengan Matlab”

Menganggur saat bulan puasa ternyata enak juga buat menulis. Saat berada di “dunia” sendiri tiba-tiba adzan maghrib pertanda waktu berbuka puasa. Setelah berbuka, refresh lagi, dan siap meracik tulisan lagi. Setelah lebaran, jadilah satu buku “Pemrograman Basis Data dengan Matlab”. Belum tentu itu judulnya karena terkadang penerbit menyarankan untuk mengganti judul dengan judul yang menarik dari sisi pemasaran. Begitulah, harus terjadi kerjasama yang baik antara penulis dengan pemasaran, jika tidak, sudah dapat dipastikan buku tersebut tidak laku.

Sebenarnya buku yang sedang direview oleh penerbit (semoga lolos) tersebut berawal dari pertanyaan-pertanyaan di blog ini. Lalu muncul ide bagaimana jika dibuat dalam satu paket buku beserta contoh-contoh aplikasinya. Apalagi banyak yang masih sangsi bahwa Matlab bisa menghasilkan aplikasi yang terhubung dengan basis data seperti bahasa-bahasa yang lain seperti visual basic, java, dan bahasa pemrograman visual lainnya. Matlab selama ini dipuji karena tangguh di sisi komputasi. Bukan tangguh sih sebenarnya, tetapi mudah dan user friendly. Jadi jika bisa mengelola database, maka perancang bisa dengan baik menghubungkan komputasi teknis, soft computing, data mining, dengan basis data yang dimiliki. Database Management System (DBMS) yang dipilih adalah Microsoft Access sebagai perwakilan DBMS desktop dan MySQL untuk DBMS berbasis web. Sepertinya cukup karena keduanya merupakan DBMS yang paling banyak digunakan saat ini, terutama mahasiswa.

Untuk contoh aplikasi, dipilih kasus-kasus yang sering dijadikan tugas akhir (skripsi atau thessis) para mahasiswa yaitu data mining dengan clustering, enkripsi database, pengolahan citra, yang dirakit tentu saja dengan GUI. Tulisan diakhiri dengan lampiran-lampiran yaitu pembuatan executable program dan teori dasar struktur data di Matlab yang sangat penting karena proses perpindahan dari DBMS ke Matlab untuk diproses dan sebaliknya.

Seperti biasa, operasi dasar pada pemrograman basis data dipelajari yang dikenal dengan istilah CRUID (create, read, update, insert, dan delete). Pembuatan grafik setelah proses clustering dan pengolahan citra digital yang kemudian disimpan ke database dibahas dengan sederhana. Jika tombol “clustering” ditekan maka tiap record di database data langsung terupdate masuk kluster yang mana (kluster 0 atau 1). Tentu saja Anda bisa mengembangkan menjadi lebih dari dua kluster. Tanda tangan yang tadinya image kini dirubah menjadi biner (0 dan 1) yang bermanfaat untuk mengurangi kapasitas penyimpanan (dibandingkan penyimpanan dalam bentuk image utuh) yang biasanya diterapkan di perbankan.

Sepertinya pengolahan data dengan notepad atau excel yang bersifat offline dari database sudah mulai diganti dengan sistem yang online karena perubahan data terjadi secara cepat dengan jumlah yang besar (big data). Semoga buku seharga beberapa bungkus rokok tersebut segera terbit (whee lah …). Amiin.

How to Draw a Diagram using Draw IO?

Draw IO is a free web-based tool for drawing a model such as Entity Relation Diagram (E-R Diagram), Flow chart, Data Flow Diagram (DVD), Unified Modeling Language (UML), etc. You can access it at www.draw.io in start using it without installation. Immediately you will be asked the location for saving the xml file, for example you use your harddrive, so yo have to choose Device.

And please click the “create a new diagram” or “open existing diagram” if you want to open a xml file of your diagram that have drawn before. Before drawing, this application will ask you to create the name of your diagram.

And let your creativity flows, and for exercise, try to draw E-R diagram like this.

Save your figure by clicking the menu save and if you want to capture for your document (word, power point, etc) you have to download it into image, xml, and other file support. So far, I like to download as GIF than JPEG or others. Because it give a good resolution that you can see below. Ok .. good luck.

Georeferencing dengan Matlab – bagian 2

Untuk memastikan bahwa hasil Georeferencing kita sesuai dengan koordinat latitude dan longitude, kita bandingkan hasil optimasi dengan google map. Pertama-tama buat koneksi dengan database WebGIS, misalnya dengan nama ODBC ‘aphb’. Lihat cara-cara buat ODBC di postingan yang lalu.

Di baris 131 dan 132 diperoleh titik optimum yang berhasil dihitung dengan algoritma genetik. Selanjutnya di baris 133 dikonversi menjadi koordinat global latitude dan longitude yang akan dikirim ke database postgreSQL. Baris 135 membuat koneksi yang dilanjutkan dengan mempersiapkan lokasi field yang akan di-insert. Terakhir di baris 140 dilakukan proses inserting ke database.

Perhatikan hasil running optimasi di DesktopGIS dengan Algoritma Genetik, diperoleh beberapa titik optimum. Di sini kita baru mengkonversi satu titik optimum karena belum diketahui akurasinya. Jika sudah akurat, baru diterapkan di seluruh titik optimum.

Di sini diperlukan kejelian mata untuk mengarahkan lokasi google map dengan lokasi di DesktopGIS. Setelah itu diketahui akurasinya. Perhatikan gambar di bawah, tampak titik di google map sedikit meleset dari lokasi optimum hasil hitungan di desktopGIS dan ini harus diperbaiki dengan mengeset kembali fungsi konversi.

Jika diperhatikan, sepertinya base latitude dan longitude terlalu jauh sehingga harus digeser kekiri dan ke bawah agar tepat di lokasi yang ditunjukkan oleh panah merah di atas. Lihat video di bawah ini untuk lebih jelasnya:

Ok .. done.

Instruksi SELECT pada SQL – Bagian 2

WHERE Clause

Seperti pada tulisan sebelumnya (bagian 1), jika kita akan melakukan query terhadap nama belakang dimana huruf keduanya ‘a’ maka dapat kita lakukan dengan bantuan garis bawah ‘_’. Gunakan WHERE dengan kata LIKE untuk lebih spesifik lagi.

Kita juga bisa menambahkan logika boolean seperti AND atau OR untuk dua kondisi LIKE seperti misalnya nama belakang di huruf kedua ‘a’ dan nama depan diawali ‘r’.

query_where

CONCATENATION

Syntax ini berfungsi untuk menggabungkan beberapa kolom menjadi satu kolom. Simbol yang digunakan adalah ||. Misalnya kita akan menggabungkan nama pertama dengan nama belakang dari tabel student.

GROUP BY dan COUNT()

Syntax ini untuk melakukan proses agregasi dari aksi filter sebelumnya. Misalnya kita ingin mengetahui berapa banyak Course yang diambil oleh seorang siswa, misalnya siswa dengan ID ‘st115996’.

HAVING Clause

Jika hasil proses GROUP BY ingin difilter lagi dapat kita gunakan klausa HAVING. Misalnya kita diminta menarik data jumlah Course yang memiliki jumlah kredit = 3. Jadi setelah yang punya kredit = 3 diperoleh dilakukan proses ‘count’ berapa jumlah course-course tersebut.

SUB-QUERY

Sub query adalah query di dalam query, biasanya dalam klause:

  1. WHERE
  2. FROM
  3. SELECT

Kata kunci yang digunakan adalah IN. Misal kita ingin mengetahui student_ID yang mengambil course. Dengan kata lain yang tidak mengambil course tidak kita ambil.

Ada satu soal latihan nih,

EXERCISE

  • A student is required to take 2 courses (4 credits) in the field of Technology
  • Management and should be offered by SET or SOM only.
  • Typically the courses for Technology Management have the word Management or
  • Technology or Technologies mentioned in the course name.
  • What choices does the student have? List Department, CourseName, Credits.
  • Use group by and having clause

Selamat Mencoba !

Delete SQL dengan Matlab

Mudah-mudahan mas yang menanyakan masalah DELETE data dengan Matlab sudah menemukan jawaban. Kalau belum, semoga postingan ini bermanfaat.

Berbeda dengan instruksi INSERT dan SELECT yang memasukkan data dan menampilkannya, instruksi DELETE harus didefinisikan dengan jelas record yang akan didelete. Untuk instruksi INSERT dan SELECT telah diuraikan pada postingan saya yang lalu ‘Koneksi Matlab dengan Sistem Basis Data‘. Berikutnya kita coba dengan instruksi DELETE.

Pastikan Anda sudah mengkoneksikan ODBC dengan tabel yang berisi X, dan Y yang berisi bilangan numerik.

Jika masih kosong, tambahkan tabel tersebut dengan instruksi ini:

>> insert(Conn,’lokasi’,data,[1,3])

>> insert(Conn,’lokasi’,data,[1,4])

>> insert(Conn,’lokasi’,data,[2,4])

>> insert(Conn,’lokasi’,data,[3,4])

>> Results=fetch(Conn,’select * from lokasi’)

Results =

[1] [3]

[1] [4]

[2] [4]

[3] [4]

Saya menggunakan tabel ini untuk menyimpan koordinat longitude dan latitude suatu lokasi. Dengan instruksi SELECT diketahui data sebagai berikut:

Database membutuhkan lokasi mana yang ingin dihapus. Misal kita ingin menghapus data pada tabel lokasi yang memiliki field x = 1, maka kita membutuhkan instruksi SQL Query ini:

>> deleteQuery = [‘delete from ‘,Conn.Instance,’ where’,’ x’,’ =’,’1′,’;’];

Dilanjutkan dengan mengeksekusinya:

>> hapus=exec(Conn,deleteQuery);

Jika Anda melihat isi dari lokasi diperoleh data bahwa seluruh record dengan field x =1 hilang.

>> Results=fetch(Conn,’select * from lokasi’)

Results =

[2] [4]

[3] [4]

Bagaimana jika field y yang dihapus? Mudah saja ganti saja ‘x’ dengan ‘y’, misal y=4 akan dihapus.

>> deleteQuery = [‘delete from ‘,Conn.Instance,’ where’,’ y’,’ =’,’4′,’;’];

Dilanjutkan dengan mengeksekusinya:

>> hapus=exec(Conn,deleteQuery);

>> Results=fetch(Conn,’select * from lokasi’)

Results =

[]

Tampak data dengan y=4 terhapus. Bagaimana jika ingin mengosongkan seluruh isi tabel? Gunakan Query: DELETE FROM <nama_tabel>;