Langkah-langkah membuat hosting gratis meliputi mendaftar di situs web hosting, mengisi data pribadi dan lokasi website, memilih database dan menginstal WordPress, serta login ke WordPress menggunakan akun yang dibuat.
Langkah-langkah sinkronisasi data peserta ujian antara server sekolah dengan server pusat meliputi (1) mengidentifikasi ID server, (2) menginstal versi terbaru CBTSync, (3) memasukkan ID server, (4) membackup dan menghapus data lama, (5) menjalankan sinkronisasi, (6) mengecek kelengkapan data peserta dan tes. Langkah penting lainnya adalah memastikan sinkronisasi dilakukan pada mesin server yang digunakan
Motion based multiple object tracking - matlab & simulink exampleym.ygrex@comp
Contoh ini mendemonstrasikan deteksi dan pelacakan objek bergerak dalam video dengan menggunakan algoritma deteksi latar belakang, analisis gumpalan, dan pelacakan berbasis Kalman filter. Objek bergerak terdeteksi dengan menghilangkan latar belakang dan menganalisis kumpulan piksel terhubung, lalu objek dilacak melalui waktu dengan memprediksi lokasi berikutnya menggunakan filter Kalman. Trek ditetapkan ke deteksi berdas
Algoritma fuzzy c means fcm java c++ contoh programym.ygrex@comp
This document provides source code for an implementation of the fuzzy c-means clustering algorithm in Java. It includes:
1) An overview of the fuzzy c-means algorithm and its concepts
2) The Java source code for a basic fuzzy c-means clustering image processing task, including comments explaining the code
3) Initialization of parameters like the input image, number of clusters, maximum iterations, and more.
4) Main steps of the fuzzy c-means algorithm like calculating membership values, cluster centers, and objective function.
5) Checks for convergence and output of the cluster assignments.
Langkah-langkah membuat hosting gratis meliputi mendaftar di situs web hosting, mengisi data pribadi dan lokasi website, memilih database dan menginstal WordPress, serta login ke WordPress menggunakan akun yang dibuat.
Langkah-langkah sinkronisasi data peserta ujian antara server sekolah dengan server pusat meliputi (1) mengidentifikasi ID server, (2) menginstal versi terbaru CBTSync, (3) memasukkan ID server, (4) membackup dan menghapus data lama, (5) menjalankan sinkronisasi, (6) mengecek kelengkapan data peserta dan tes. Langkah penting lainnya adalah memastikan sinkronisasi dilakukan pada mesin server yang digunakan
Motion based multiple object tracking - matlab & simulink exampleym.ygrex@comp
Contoh ini mendemonstrasikan deteksi dan pelacakan objek bergerak dalam video dengan menggunakan algoritma deteksi latar belakang, analisis gumpalan, dan pelacakan berbasis Kalman filter. Objek bergerak terdeteksi dengan menghilangkan latar belakang dan menganalisis kumpulan piksel terhubung, lalu objek dilacak melalui waktu dengan memprediksi lokasi berikutnya menggunakan filter Kalman. Trek ditetapkan ke deteksi berdas
Algoritma fuzzy c means fcm java c++ contoh programym.ygrex@comp
This document provides source code for an implementation of the fuzzy c-means clustering algorithm in Java. It includes:
1) An overview of the fuzzy c-means algorithm and its concepts
2) The Java source code for a basic fuzzy c-means clustering image processing task, including comments explaining the code
3) Initialization of parameters like the input image, number of clusters, maximum iterations, and more.
4) Main steps of the fuzzy c-means algorithm like calculating membership values, cluster centers, and objective function.
5) Checks for convergence and output of the cluster assignments.
2. jurnal dessy purwandani implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...ym.ygrex@comp
Dokumen tersebut membahas implementasi metode Gaussian Smoothing untuk penghalusan citra digital. Metode ini digunakan untuk menghilangkan noise pada citra dengan menghitung nilai rata-rata intensitas piksel sekitarnya berdasarkan distribusi Gaussian. Aplikasi yang dibuat mampu menghasilkan citra keluaran yang lebih halus dibanding citra asli dengan menambahkan noise sebelumnya.
Foreground detection using gaussian mixture models matlabym.ygrex@comp
Foreground detection using gaussian mixture models matlab
Fuzzy inference process matlab & simulink
Fuzzy c means Fuzzy control systems advanced example — skfuzzy Adjust fuzzy overlap in fuzzy c means clustering - matlab & simulink, Cluster quasi random data using fuzzy c-means clustering - matlab & simulink,
Fuzzy c means for tumor segmentation using matlab matlab answers - matlab central
Dokumen tersebut membahas perancangan aplikasi forecasting persediaan bahan baku produksi tapioka pada PT Hutahaean dengan menggunakan metode least square. Ringkasannya adalah sebagai berikut. Aplikasi ini dirancang untuk memprediksi tingkat persediaan bahan baku tapioka dengan memanfaatkan data historis selama 3 tahun terakhir dan menerapkan metode least square untuk melakukan forecasting persediaan bulanan hingga Agustus 2015.
Jurnal metode clustering dengan algoritma fuzzy c means untuk rekomendasi pem...ym.ygrex@comp
Dokumen tersebut membahas tentang penerapan metode clustering dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk merekomendasikan mahasiswa memilih bidang keahlian di Program Studi Teknik Informatika berdasarkan nilai mata kuliah prasyarat. Algoritma Fuzzy C-Means digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa ke dalam beberapa kluster sesuai kemampuan mereka agar mendapat rekomendasi bidang keahlian yang tepat.
Fuzzy Encoding For Image Classification Using Gustafson-Kessel AglorithmAshish Gupta
This paper presents a novel adaptation of fuzzy clustering and
feature encoding for image classification. Visual word ambiguity
has recently been successfully modeled by kernel codebooks
to provide improvement in classification performance
over the standard ‘Bag-of-Features’(BoF) approach, which
uses hard partitioning and crisp logic for assignment of features
to visual words. Motivated by this progress we utilize
fuzzy logic to model the ambiguity and combine it with clustering
to discover fuzzy visual words. The feature descriptors
of an image are encoded using the learned fuzzy membership
function associated with each word. The codebook built
using this fuzzy encoding technique is demonstrated to provide
superior performance over BoF. We use the Gustafson-
Kessel algorithm which is an improvement over Fuzzy CMeans
clustering and can adapt to local distributions. We
evaluate our approach on several popular datasets and demonstrate
that it consistently provides superior performance to the
BoF approach.
Using kalman filter for object tracking matlab & simulink exampleym.ygrex@comp
Dokumen tersebut menjelaskan penggunaan Kalman filter untuk melacak objek dalam video. Ia mendemonstrasikan cara mencipta Kalman filter, memprediksi lokasi objek, dan memperbaiki prediksi berdasarkan deteksi, serta menangani ketidakhadiran deteksi dengan hanya memprediksi. Dokumen tersebut juga menjelaskan tantangan konfigurasi parameter Kalman filter dan bagaimana menukar model gerak dan nilai noise dapat mempengaruhi hasil pelacakan.
5. jurnal jones pandiangan perancangan aplikasi segmentasi citra dengan metod...ym.ygrex@comp
Skripsi ini membahas perancangan aplikasi segmentasi citra digital menggunakan metode Fuzzy C-Means. Metode ini diterapkan untuk membagi citra menjadi wilayah-wilayah yang homogen dengan derajat keanggotaan antara 0-1. Aplikasi dirancang menggunakan Visual Studio 2008 untuk menguji berbagai citra masukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa FCM dapat digunakan untuk segmentasi citra dan jumlah cluster mempengaruhi kualitas hasil
Pengertian field, record, table, file, data dan basis data lengkap pengerti...ym.ygrex@comp
Field adalah kumpulan karakter yang membentuk satu arti, record adalah kumpulan lengkap field, table adalah kumpulan record dan field, file terdiri dari record yang menggambarkan data sejenis, data adalah kumpulan fakta, dan basis data adalah kumpulan terorganisasi data yang saling berhubungan dan dapat disimpan, dimanipulasi, dan dipanggil.
16. afrisawati implementasi data mining pemilihan pelanggan potensial menggu...ym.ygrex@comp
1. Dokumen ini membahas implementasi data mining untuk memilih pelanggan potensial menggunakan algoritma K-Means. Algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan data pelanggan berdasarkan transaksi mereka agar perusahaan dapat mempertahankan pelanggan potensial dengan memberikan layanan yang baik.
Visual object category recognition using weakly supervised learning is the research topic. The goal is to recognize objects based on their visual properties despite challenges from variations in appearance, pose, scale, occlusion, etc. A visual recognition system is proposed that uses bag-of-visual-words modeling and SIFT features. Classification is improved by increasing the visual codebook size and addressing scale differences between training and test images. Keypoint configurations providing structural information are also explored to improve localization, though classification results were better using bag-of-words. Future work focuses on improving the visual codebook and combining segmentation, context, and hierarchical models.
Divide a data set into sub data sets matlab answers - matlab centralym.ygrex@comp
The document discusses dividing a dataset into 20 equal sized sub datasets for use in a simulation program. Specifically:
- The simulation program creates a dataset of size T for each run
- The author wants to divide this dataset into 20 equal sized sub datasets
- They then want to randomly select one sub dataset to use in another part of the program
- They are looking for help with a loop to perform this division and random selection
Using kalman filter for object tracking matlab & simulink example rym.ygrex@comp
Dokumen tersebut menjelaskan penggunaan Kalman filter untuk melacak objek dalam video. Ia mendemonstrasikan cara mencipta Kalman filter, memprediksi lokasi objek, dan memperbaiki prediksi berdasarkan deteksi, serta menangani ketidakhadiran deteksi dengan hanya memprediksi. Dokumen tersebut juga menjelaskan tantangan konfigurasi parameter Kalman filter dan bagaimana menukar model gerak dan nilai noise dapat mempengaruhi hasil pelacakan.
2. jurnal dessy purwandani implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...ym.ygrex@comp
Dokumen tersebut membahas implementasi metode Gaussian Smoothing untuk penghalusan citra digital. Metode ini digunakan untuk menghilangkan noise pada citra dengan menghitung nilai rata-rata intensitas piksel sekitarnya berdasarkan distribusi Gaussian. Aplikasi yang dibuat mampu menghasilkan citra keluaran yang lebih halus dibanding citra asli dengan menambahkan noise sebelumnya.
Foreground detection using gaussian mixture models matlabym.ygrex@comp
Foreground detection using gaussian mixture models matlab
Fuzzy inference process matlab & simulink
Fuzzy c means Fuzzy control systems advanced example — skfuzzy Adjust fuzzy overlap in fuzzy c means clustering - matlab & simulink, Cluster quasi random data using fuzzy c-means clustering - matlab & simulink,
Fuzzy c means for tumor segmentation using matlab matlab answers - matlab central
Dokumen tersebut membahas perancangan aplikasi forecasting persediaan bahan baku produksi tapioka pada PT Hutahaean dengan menggunakan metode least square. Ringkasannya adalah sebagai berikut. Aplikasi ini dirancang untuk memprediksi tingkat persediaan bahan baku tapioka dengan memanfaatkan data historis selama 3 tahun terakhir dan menerapkan metode least square untuk melakukan forecasting persediaan bulanan hingga Agustus 2015.
Jurnal metode clustering dengan algoritma fuzzy c means untuk rekomendasi pem...ym.ygrex@comp
Dokumen tersebut membahas tentang penerapan metode clustering dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk merekomendasikan mahasiswa memilih bidang keahlian di Program Studi Teknik Informatika berdasarkan nilai mata kuliah prasyarat. Algoritma Fuzzy C-Means digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa ke dalam beberapa kluster sesuai kemampuan mereka agar mendapat rekomendasi bidang keahlian yang tepat.
Fuzzy Encoding For Image Classification Using Gustafson-Kessel AglorithmAshish Gupta
This paper presents a novel adaptation of fuzzy clustering and
feature encoding for image classification. Visual word ambiguity
has recently been successfully modeled by kernel codebooks
to provide improvement in classification performance
over the standard ‘Bag-of-Features’(BoF) approach, which
uses hard partitioning and crisp logic for assignment of features
to visual words. Motivated by this progress we utilize
fuzzy logic to model the ambiguity and combine it with clustering
to discover fuzzy visual words. The feature descriptors
of an image are encoded using the learned fuzzy membership
function associated with each word. The codebook built
using this fuzzy encoding technique is demonstrated to provide
superior performance over BoF. We use the Gustafson-
Kessel algorithm which is an improvement over Fuzzy CMeans
clustering and can adapt to local distributions. We
evaluate our approach on several popular datasets and demonstrate
that it consistently provides superior performance to the
BoF approach.
Using kalman filter for object tracking matlab & simulink exampleym.ygrex@comp
Dokumen tersebut menjelaskan penggunaan Kalman filter untuk melacak objek dalam video. Ia mendemonstrasikan cara mencipta Kalman filter, memprediksi lokasi objek, dan memperbaiki prediksi berdasarkan deteksi, serta menangani ketidakhadiran deteksi dengan hanya memprediksi. Dokumen tersebut juga menjelaskan tantangan konfigurasi parameter Kalman filter dan bagaimana menukar model gerak dan nilai noise dapat mempengaruhi hasil pelacakan.
5. jurnal jones pandiangan perancangan aplikasi segmentasi citra dengan metod...ym.ygrex@comp
Skripsi ini membahas perancangan aplikasi segmentasi citra digital menggunakan metode Fuzzy C-Means. Metode ini diterapkan untuk membagi citra menjadi wilayah-wilayah yang homogen dengan derajat keanggotaan antara 0-1. Aplikasi dirancang menggunakan Visual Studio 2008 untuk menguji berbagai citra masukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa FCM dapat digunakan untuk segmentasi citra dan jumlah cluster mempengaruhi kualitas hasil
Pengertian field, record, table, file, data dan basis data lengkap pengerti...ym.ygrex@comp
Field adalah kumpulan karakter yang membentuk satu arti, record adalah kumpulan lengkap field, table adalah kumpulan record dan field, file terdiri dari record yang menggambarkan data sejenis, data adalah kumpulan fakta, dan basis data adalah kumpulan terorganisasi data yang saling berhubungan dan dapat disimpan, dimanipulasi, dan dipanggil.
16. afrisawati implementasi data mining pemilihan pelanggan potensial menggu...ym.ygrex@comp
1. Dokumen ini membahas implementasi data mining untuk memilih pelanggan potensial menggunakan algoritma K-Means. Algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan data pelanggan berdasarkan transaksi mereka agar perusahaan dapat mempertahankan pelanggan potensial dengan memberikan layanan yang baik.
Visual object category recognition using weakly supervised learning is the research topic. The goal is to recognize objects based on their visual properties despite challenges from variations in appearance, pose, scale, occlusion, etc. A visual recognition system is proposed that uses bag-of-visual-words modeling and SIFT features. Classification is improved by increasing the visual codebook size and addressing scale differences between training and test images. Keypoint configurations providing structural information are also explored to improve localization, though classification results were better using bag-of-words. Future work focuses on improving the visual codebook and combining segmentation, context, and hierarchical models.
Divide a data set into sub data sets matlab answers - matlab centralym.ygrex@comp
The document discusses dividing a dataset into 20 equal sized sub datasets for use in a simulation program. Specifically:
- The simulation program creates a dataset of size T for each run
- The author wants to divide this dataset into 20 equal sized sub datasets
- They then want to randomly select one sub dataset to use in another part of the program
- They are looking for help with a loop to perform this division and random selection
Using kalman filter for object tracking matlab & simulink example rym.ygrex@comp
Dokumen tersebut menjelaskan penggunaan Kalman filter untuk melacak objek dalam video. Ia mendemonstrasikan cara mencipta Kalman filter, memprediksi lokasi objek, dan memperbaiki prediksi berdasarkan deteksi, serta menangani ketidakhadiran deteksi dengan hanya memprediksi. Dokumen tersebut juga menjelaskan tantangan konfigurasi parameter Kalman filter dan bagaimana menukar model gerak dan nilai noise dapat mempengaruhi hasil pelacakan.
Teknik pengumpulan data teknologi pendidikanym.ygrex@comp
Dokumen tersebut membahas tentang teknik pengumpulan data kuantitatif dan kualitatif dalam penelitian. Secara garis besar dijelaskan bahwa terdapat dua hal penting yang mempengaruhi kualitas data hasil penelitian yaitu kualitas instrumen dan kualitas pengumpulan datanya. Kemudian dijelaskan pula beberapa teknik pengumpulan data kuantitatif seperti wawancara terstruktur dan tidak terstruktur serta kuesion
Jurnal 15235 pengelompokan kayu kelapa menggunakan algoritma k-meansym.ygrex@comp
Penelitian ini mengusulkan metode ekstraksi fitur tekstur berbasis histogram dan clustering K-Means untuk mengelompokkan 105 data citra kayu kelapa berdasarkan tekstur citra. Metode ini mampu mengelompokkan data ke dalam 3 kelompok sesuai kualitas kayu dengan tingkat akurasi 93% berdasarkan ukuran F-measure.
20. implementasi data mining pada penjualan produk elektronik dengan algoritm...ym.ygrex@comp
Dokumen ini membahas implementasi algoritma apriori pada penjualan produk elektronik, khususnya laptop, untuk mengetahui merek mana yang paling banyak terjual. Algoritma apriori digunakan untuk menemukan pola frekuensi tinggi dari data penjualan dengan menghitung nilai support dan confidence. Hasilnya menunjukkan merek Acer, Toshiba, dan Samsung memiliki nilai support di atas 30% sehingga merupakan merek laptop terlaris.
Dokumen tersebut merupakan pedoman pelaksanaan Praktik Pengalaman Lapangan (PPL) Kependidikan yang mencakup tujuan, tata tertib, prosedur pelaksanaan, penilaian, dan tugas para pembimbing untuk memastikan praktikan mendapatkan pengalaman kependidikan secara faktual di lapangan."
Laporan Pembina Pramuka SD dalam format doc dapat anda jadikan sebagai rujukan dalam membuat laporan. silakan download di sini https://unduhperangkatku.com/contoh-laporan-kegiatan-pramuka-format-word/
Pendidikan inklusif merupakan sistem pendidikan yang
memberikan akses kepada semua peserta didik yang
memiliki kelainan, bakat istimewa,maupun potensi tertentu
untuk mengikuti pendidikan maupun pembelajaran dalam
satu lingkungan pendidikan yang sama dengan peserta didik
umumlainya
Workshop "CSR & Community Development (ISO 26000)"_di BALI, 26-28 Juni 2024Kanaidi ken
Dlm wktu dekat, Pelatihan/WORKSHOP ”CSR/TJSL & Community Development (ISO 26000)” akn diselenggarakan di Swiss-BelHotel – BALI (26-28 Juni 2024)...
Dgn materi yg mupuni & Narasumber yg kompeten...akn banyak manfaat dan keuntungan yg didpt mengikuti Pelatihan menarik ini.
Boleh jga info ini👆 utk dishare_kan lgi kpda tmn2 lain/sanak keluarga yg sekiranya membutuhkan training tsb.
Smga Bermanfaat
Thanks Ken Kanaidi
2. Status STANDBYID Server tidak sesuai dengan server yang terdaftar
ID server pernah digunakan oleh komputer lainnya, silahkan request reset SN di web
unbk.kemdikbud.go.id
Status STANDBYAkses ke server pusat masih ditutup
Siap untuk melakukan sinkronisasi, waktu pembukaan akan diinfokan melalui web
unbk.kemdikbud.go.id atau melakukan submit dengan interval waktu tertentu hingga
AKTIF
Status OFFLINETidak ada koneksi internet
Silahkan cek konfigurasi Network pada Vitual Box, pastikan NIC 1 adalah bridge dan
NIC 2 adalah NAT
Status OFFLINEID Server tidak sama dengan pusat
cek penulisan ID Server
Gagal Sinkronisasi
Restart CBTSync, klik tab Status dan klik tombol submit hingga muncul status
AKTIF, kemudian klik tab status download dan klik tombol refresh status serta klik
tombol sinkronisasi
Muncul notifikasi lisensi tidak valid pada CBTSync
Pastikan waktu di VM sama dengan waktu seharusnya, basis waktu yang digunakan
adalah WIB
Mengapa token tidak mau muncul, padahal CBT SYNC sudah posisi Aktif
Silahkan restart kembali CBT SYNC setelah itu masukkan kembali ID server dan
tekan Submit. Lalu masuk ke tab status tes, dan tekan Rilis Toke
Token tetap tidak mau muncul, CBTSync sudah Aktif dan sudah restart
CBTSync?
Token tidak setiap saat dibuka aksesnya oleh server pusat, hanya waktu tertentu
saja
Bagaimana cara Restart CBTSync ?
Tekan tombol alt + f4
Serial Number tidak muncul ketika membuka CBTSync
Matikan proxy atau apabila menggunakan mikrotik matikan, jadikan mikrotik sebagai
router biasa
Status OFFLINE, tidak terdapat koneksi internet
Setelah di cek jaringan dengan mengakses via browser bisa membuka web online,
proxi dan mikrotik tidak ada maka Ganti VHD dengan VHD yang fresh
File lisensi error
Pastikan sebelum menginstal VM, waktu di host server telah sesuai kenyataannya
dan pastikan juga Zona telah sesuai.
Serial Number tidak Muncul?
Silahkan cek kembali
1. konfigurasi jaringan, khususnya jaringan Adaptor Bridge, sesuaikan nama device
dengan nama device yang menggunakan IP dengan segmen 0 atau alamat lokal
2. Pasang kabel LAN dan terpasang pada HUB yang menyala
3. Jalankan UNBK Starter dan pastikan muncul tanda titik (....)
3. Lisensi tidak Valid
1. Samakan waktu di Host dengan waktu yang seharusnya
2. Replace file cbt license pada folder diatas CBTSync dengan file yang diambil
melalui web unbk
3. Pastikan fitur sharing sudah aktif
Berapa IP Address untuk Host Server
192.168.0.199
Berapa IP Address untuk computer klien
192.168.0.XXX, XXX diisi 1 s.d. 198 dan 201 s.d. 254
Apakah harus menggunakan OS 64 bit
Bebas, bisa menggunakan 32 atau 64 Bit namun jangan lupa setting Xambro jika
menggunakan OS 32 Bit
Apa saja OS yang bisa dipakai sebagai computer klien?
Untuk windows, mulai dari XP hingga Windows 10, namun untuk XP harus
menginstall net 3.5
Bagaimana cara reset login peserta tes?
Tekan tab reset login peserta tes, lalu tekan refresh peserta, lalu tekan reset login,
hingga muncul notifikasi, bahwa peserta berhasil di reset
Siswa gagal melaksanakan tes
siswa lapor kepada proktor dan proktor melakukan reset login peserta
Tombol Play listening pada mata pelajaran Bahasa Inggris tidak muncul
tekan tombol f5, jika masih tidak bisa maka install ulang Chrome dengan yang
terbaru, minimal versi 39
Ada waktu yang hilang jika terjadi kegagalan ujian
tidak ada waktu yang dikurangi, siswa waktu akan sama dengan sisa waktu yang
masih dimiliki siswa
Maaf, tidak ada tes yang valid, Silahkan hubungi Admin tes
Siswa telah selesai mengerjakan tes, sehingga tidak bisa mengerjakan soal ujian
yang selesai dikerjakan meskipun masih ada sisa waktu
Apakah bisa melaksanakan ujian dengan mata pelajaran yang berbeda dalam
satu server pada saat bersamaan?
Tiap sesi hanya boleh satu mata pelajaran saja
Cara setting shared Folder
o Klik menu device, shared clipboard, pilih bidirectional
o Klik menu device, drag and drop, pilih bidirectional
o Shared folder > setting shared
o Klik logo folder dan Plus
o Pilih other, klik tempat penyimpanan>save
o Pilih network>vboxsvr
Apakah boleh mengkopi file VHD yang telah dipakai?
Tidak, pastikan melakukan backup file VHD sebelum dipakai pada Virtual Box
4. Pada saat create VM versi operating sistem tidak muncul WINDOWS 2012
(64bit)
1. Cek hardware yang dipakai apakah 64 bit,
2. Cek OS di komputer server localhost menggunakan 64 Bit,
3. Cek BIOs pada configuration processor atau Security, aktifkan menu virtualization
Mengapa tidak bisa setting network di adapter lain?
Shutdown terlebih dahulu VM, sebelum start VM kembali, didahului dengan
mensetting Jaringan, untuk adapter 1 dan 2. Jadi menambah dan setting adapter
tidak bisa dilakukan pada saat sistem VM dalam kondisi berjalan. Proses setting
ketika VM sedang berjalan akan mengakibatkan VM Crash
Bagaimana cara meshutdown VM yang benar?
Klik kanan pada logo windows didalam VM, klik Shutdown or sign out, klik shutdown,
unplanned. tunggu hingga VM mati
Cara mengkopi file Xambro ke Komputer Klien
Silahkan kopi folder Xambro ke komputer klien yang bisa diambil pada folder
prerequisite dibagian data pendukung di web unbk.kemdikbud.go.id
Warna tulisan RUN pada Xambro berwarna Abuabu
1. Pastikan hanya ada 1 server saja, 2. koneksi komputer klien hanya menggunakan
LAN saja disable/matikan adapter jaringan lainnya, 3. serta matikan firewall
windows dan antivirus pada host, 4. jangan lupa settingan lokasi chrome disesuaikan
Aplikasi XAMBRO pada semua klien berwarna abuabu
Silahkan cek setting jaringan pada Virtual Box, pastikan NIC 1 adalah bridge dan
NIC 2 adalah NAT
Xambro muncul 402
Buka Task Manager dan pilih Chrome.exe, klik kanan dan klik end task, baru buka
kembali Xambro, pastikan Xambro yang digunakan yang terbaru. file terdapat pada
file pendukung UNBK, di web ini
Cara setting lokasi Chrome
Silahkan klik kanan pada aplikasi chrome dan klik Properties, kopi alamat pada
target dan hilangkan tanda kutip dua, di awal dan di akhir, contoh C:Program Files
(x86)GoogleChromeApplicationchrome.exe
Password Xambro
defaultnya 12345
Xambro muncul 402
Pastikan settingan Network pada server, adapter 1 adalah bridge dan tipenya harus
disesuaikan dengan LAN yang akan diakses klien, 2. Tutup Xambro dan chrome, 3.
buka kembali Xambro
Ketika menginstal Xambro muncul peringatan error
Perhatikan Kemungkinan yang terjadi ,
a) .net framework dibawah 3.5 solusinya instal .net framework (kami sudah sediakan
di folder prerequisite);
b) File yang di copy ke client kurang dari 3 file
(exambrowser.exe,exambrowser.exe.config, gma.useractivitymonitor.dll). Apabila
paste file extension ke desktop jangan lupa paste shortcut ;
c) chrome.exe yang terinstall tidak terinstall ke program files, cara mengeceknya