Buku Pemrograman Matlab

Buku Pemrograman Matlab ini dibuat untuk memudahkan para pembaca dalam belajar Matlab karena penggunaan yang sangat luas untuk beragam keperluan terutama kalangan riset yang membutuhkan bahasa pemrograman yang bersifat functional. Postingan  / Buku Dasar-Dasar Pemrograman Matlab ini dibuat secara dengan gaya bahasa yang mudah kalian pahami serta diberikan penjelasan kode yang cukup.

Sinopsis Buku Dasar-Dasar Pemrograman Matlab

Sejak penulis menggunakan Matlab 2009 sampai sekarang sudah mencapai R2019a sudah banyak perubahan terlihat dari ukuran installer nya 6 GB, ukuran yang sangat besar sekali. Ada banyak tools sejenis seperti Scilab, Octave, ataupun Python. Keunggulan Matlab yaitu lingkungan yang terintegrasi serta kelengkapan library/pustaka built in yang ada didalamnya sehingga sangat populer bagi kamu yang sedang belajar bahasa pemrograman terutama visualisasi yang kompleks.

Hanya saja kalau kamu yang bekerja pada software production sangat tidak disarankan untuk digunakan karena bukan tujuan dari Matlab itu sendiri seperti untuk membuat aplikasi terus kamu jual ke konsumen melainkan bahasa pemrograman yang bersifat teknis yaitu lebih kepada kemudahan dalam mengembangkan algoritma/metode.

Tapi kalau mau diedarkan dalam bentuk binary file bisa koq (closed source) bahkan dalam bentuk executable pun juga bisa, penasaran bukan? Subcribe saja blog ini agar kalian mendapat postingan  terbaru serta share ke teman-teman kalian yang lain.

Toolbox Matlab

Saat ini Matlab telah banyak berkembang  dan  dilengkapi dengan toolbox. Toolbox adalah sebuah set function (bisa ratusan function didalamnya)  yang dikhususkan berdasarkan topik-topik tertentu sesuai standar riset dan industri

1. Statistics and Machine Learning Toolbox™ (Statistics and Machine Learning Toolbox)
2. Curve Fitting Toolbox™ (Curve Fitting Toolbox)
3. Control System Toolbox™ (Control System Toolbox)
4. Signal Processing Toolbox™ (Signal Processing Toolbox)
5. Mapping Toolbox™ (Mapping Toolbox)
6. System Identification Toolbox™ (System Identification Toolbox)
7. Deep Learning Toolbox™ (Deep Learning Toolbox)
8. DSP System Toolbox™ (DSP System Toolbox)
9. Datafeed Toolbox™ (Datafeed Toolbox)
10. Financial Toolbox™ (Financial Toolbox)
11. Image Processing Toolbox™ (Image Processing Toolbox)
12. Text Analytics Toolbox™ (Text Analytics Toolbox)
13. Predictive Maintenance Toolbox™

Bagi para pengguna matlab sudah sangat terkadomodasi dengan adanya ke 13 toolbox diatas, kalau untuk blog ini hanya fokus pada Image Processing, Signal Processing, Statistics and Machine Learning Toolbox, dan Deep Learning. Kalau kalian ingin tahu demo masing-masing toolbox diatas bisa ketikan perintah demo di command window (ntar dibahas dibawah ini apa itu command window). Demo sudah sangat lengkap koq yaitu

1. Statistics and Machine Learning Toolbox: Visualize Distribution of Channel Data with a Box Plot, Find Mean of Data Ignoring NaN Values, Fit a Linear Regression Model, Plot a Histogram with a Distribution Fit.
2. Curve Fitting Toolbox: Visualize Linear Fit to Scattered ThingSpeak Data, Visualize Wind Speed as a Function of Ambient Temperature and Pressure.
3. Control System Toolbox: Compute Linear Response Characteristics
4. Signal Processing Toolbox: Remove and Visualize Outliers in Your Data, Remove Outliers in Your Data, Visualize Peaks in Your Data, Visualize Abrupt Changes in Signals
5. Mapping Toolbox: Visualize Path Traversed in Vector Maps, Visualize Path Traversed in NASA Maps.
6. Datafeed Toolbox: Retrieve Current Financial Data Using Datafeed Toolbox.
7. Financial Toolbox: Visualize Simple Moving Average of Your Data, Create a Candle Plot with Customized Date Axis: Plot the MACD Indicator.
8. DSP System Toolbox: Remove High-Frequency Noise in Measured Data, Generate Chirp Signal.
9. System Identification Toolbox: Fit an Autoregression Model to the Tidal Depth Data, Visualize and Compare Measured and Predicted Tidal Depths, Forecast Tidal Depths Using ThingSpeak Data.
10. Deep Learning Toolbox: Create and Train a Feedforward Neural Network, Plot Error Histogram for a Neural Network.
11. Image Processing Toolbox: Detect and Measure Circular Objects in an Image
12. Text Analytics Toolbox: Visualize Word Frequency in a Word Cloud 

Bahkan bila dirasa kurang cukup kalian bisa koq buat sendiri toolbox untuk menunjang profesi mu, misalkan kalian seorang trader saham, sangat mungkin sekali membuat toolbox forecasting saham yang berisi sekumpulan function siap pakai yang bisa kamu tulis sendiri khusus untuk trading saham.

Oiya dalam postingan ini, penulis menggunakan spesifikasi Matlab yaitu R2018a 64 bit dengan Windows 10 Home 64 bit 

Untuk membedakan dengan tag yang sudah ada yaitu Matlab, maka akan digunakan tag ebook pemrograman Matlab sehingga kamu bisa fokus mempelajari Matlab dengan baik melalui blog ini. Kalau pun kamu belum menemukan solusinya, bisa koq untuk kontak di http://www.softscients.web.id/p/konsultasi.html.

Secara umum tujuan dari postingan ini dibuat yaitu

1. Semudah mungkin untuk dipelajari untuk kalian pemula ataupun yang sudah paham mengenai bahasa pemrograman berdasarkan pengalaman penulis yang telah lama menggunakan Matlab.
2. Alur dibuat secara ber urutan sehingga pembaca tidak bingung.
3. Memuat informasi penting seperti gambar dan tabel. 
4. Update secara berkala dan dilengkapi studi kasus yang sederhana

Daftar Isi

Berikut daftar isi yang kamu dapatkan di blog ini

1. Setup Tampilan-Work Directory-VariabelArray
2. Operator Perbandingan, Syarat Kondisi, dan Looping
3. Data Container Struct dan Cell 
4. Function
5. Ekspor dan Impor Data
6. Ploting Grafik
7. GUI  
8. Random Generator 
9. Simple Quadratic Programming 
10. Quadratic Programming 
11. Linear Progamming
12. Normalisasi Data
13. Confussion Matrix 
14. KFold Validation
15. Penerapan KFold di Matlab 
16. Replication Matrix
17. Control Random Generator
18. Formating Text Output Fprintf
19. Menambahkan Header pada Array  
20. Koneksi Matlab dengan Webcam
21. Komunikasi Serial via Port
22. Play video File di Matlab
23. Read String Number in Excel 
24. Koneksi Matlab dengan Sqlite