Kapas adalah serat alami yang tumbuh dalam selubung pelindung yang disebut boll di sekitar biji tanaman kapas yang termasuk dalam genus Gossypium dalam keluarga Malvaceae. Serat yang terutama terbuat dari selulosa ini juga dapat mengandung sejumlah kecil lilin, lemak, pektin, dan air. Di lingkungan alaminya, buah kapas membantu penyebaran benih.

Berasal dari daerah tropis dan subtropis di seluruh dunia, termasuk Amerika, Afrika, Mesir, dan India, kapas merupakan tanaman perdu dengan keanekaragaman spesies liar yang paling banyak ditemukan di Meksiko, Australia, dan Afrika. Kapas dibudidayakan secara mandiri di Dunia Lama dan Dunia Baru.

Serat kapas biasanya dipintal menjadi benang atau benang, menciptakan tekstil yang lembut, bernapas, dan tahan lama. Penggunaan kapas untuk kain sudah ada sejak zaman kuno, dengan sisa-sisa yang ditemukan di peradaban seperti Lembah Indus dan Peru, yang berasal dari milenium kelima sebelum masehi dan 4200 sebelum masehi. Namun, penemuan mesin pemintal kapaslah yang secara signifikan mengurangi biaya produksi, sehingga akhirnya digunakan secara luas. Saat ini, kapas adalah serat alami yang paling umum digunakan dalam pakaian.

Produksi kapas global diperkirakan mencapai sekitar 25 juta ton atau 110 juta bal per tahun, memanfaatkan 2,5% lahan subur di dunia. India memegang gelar sebagai produsen kapas terbesar, sementara Amerika Serikat tetap menjadi eksportir utama selama bertahun-tahun.

Jenis - jenis Kapas

Terdapat empat spesies utama kapas yang telah dibudidayakan untuk tujuan komersial sejak zaman kuno:

• Gossypium hirsutum: Juga dikenal sebagai kapas dataran tinggi, kapas ini berasal dari Amerika Tengah, Meksiko, Karibia, dan Florida bagian selatan. Spesies ini menyumbang 90% produksi kapas dunia.
• Gossypium barbadense: Disebut sebagai kapas serat ekstra panjang, kapas ini berasal dari daerah tropis Amerika Selatan dan menyumbang sekitar 8% produksi kapas global.
• Gossypium arboreum: Dikenal sebagai kapas pohon, kapas ini berasal dari India dan Pakistan dan menyumbang kurang dari 2% produksi kapas.
• Gossypium herbaceum: Spesies ini, yang juga disebut kapas Levant, berasal dari Afrika bagian selatan dan Jazirah Arab, dan menyumbang kurang dari 2% produksi kapas global.

Varietas kapas hibrida juga dibudidayakan. Spesies Dunia Baru, terutama Gossypium hirsutum dan Gossypium barbadense, mendominasi produksi kapas modern, sedangkan spesies Dunia Lama digunakan secara luas sebelum tahun 1900-an. Serat kapas alami tersedia dalam berbagai warna seperti putih, cokelat, merah muda, dan hijau. Kekhawatiran akan kontaminasi genetik telah membuat banyak wilayah melarang penanaman varietas kapas berwarna.

Penanaman Kapas

Budidaya kapas membutuhkan kondisi spesifik termasuk periode bebas embun beku yang panjang, sinar matahari yang cukup, dan curah hujan yang sedang, biasanya berkisar antara 50 hingga 100 cm per tahun. Meskipun kapas secara alami merupakan tanaman tahunan, kapas ditanam sebagai tanaman semusim untuk mengatasi hama. Penanaman dilakukan pada musim semi, bervariasi dari awal Februari hingga Juni di belahan bumi utara. Wilayah penghasil kapas terbesar, South Plains di Amerika Serikat, sangat bergantung pada irigasi, terutama dari Ogallala Aquifer. Toleransi kapas terhadap garam dan kekeringan membuatnya cocok untuk daerah kering, tetapi praktik irigasi yang tidak tepat dapat menyebabkan penggurunan, seperti yang terlihat di Uzbekistan.

Pemanenan kapas di wilayah seperti Amerika Serikat, Eropa, dan Australia umumnya menggunakan metode mekanis seperti pemetik kapas atau alat pengupas. Metode-metode tersebut dilakukan setelah menggunakan bahan kimia perontok bulu kapas atau setelah proses defoliasi alami akibat suhu beku.

Kapas hasil rekayasa genetika (GM), yang dikenal sebagai kapas Bt, telah dikembangkan untuk mengurangi ketergantungan pada pestisida. Penyisipan gen dari bakteri Bacillus thuringiensis (Bt) memungkinkan tanaman kapas menghasilkan insektisida alami yang berbahaya bagi hama tertentu, sehingga mengurangi kebutuhan akan insektisida berspektrum luas. Akan tetapi, beberapa hama tetap tidak terpengaruh, sehingga membutuhkan penggunaan insektisida tambahan dalam situasi tertentu. Adopsi kapas transgenik telah menjadi signifikan secara global, terutama di negara-negara seperti India dan Amerika Serikat.

Produksi kapas organik menghindari modifikasi genetik dan bahan kimia pertanian sintetis, sehingga mendorong keanekaragaman hayati dan keberlanjutan ekologi. Terlepas dari tantangan yang ditimbulkan oleh hama seperti ulat kapas dan hama pengisap, produksi kapas organik berkembang pesat, terutama untuk produk-produk seperti pakaian bayi dan popok.

Secara historis, hama seperti kumbang buah kapas telah menghancurkan produksi kapas, tetapi program pemberantasan yang sukses, bersama dengan pengenalan kapas transgenik, telah meningkatkan manajemen hama di banyak wilayah. Akan tetapi, tantangan tetap ada, termasuk evolusi biotipe baru serangga dan patogen yang mengancam hasil panen kapas.

Pemanenan kapas

Pemanenan kapas di wilayah seperti Amerika Serikat, Eropa, dan Australia umumnya melibatkan metode mekanis. Hal ini mencakup penggunaan pemetik kapas atau pengupas kapas. Pemetik kapas dengan hati-hati mengeluarkan kapas dari buah kapas tanpa merusak tanaman, sedangkan pengupas kapas membuang seluruh buah kapas dari tanaman. Di daerah yang rawan angin kencang, pengupas kapas lebih disukai daripada pemetik. Metode mekanis ini biasanya digunakan setelah penggunaan bahan kimia defoliant atau ketika defoliasi alami terjadi setelah suhu beku. Perlu dicatat bahwa di daerah tropis di mana kapas merupakan tanaman tahunan, penggundulan hutan atau pembekuan diperlukan untuk menghentikan pertumbuhan tanaman.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Pohon kelapa, yang secara ilmiah dikenal sebagai Cocos nucifera, termasuk dalam keluarga pohon palem (Arecaceae) dan merupakan satu-satunya spesies yang masih hidup dalam genus Cocos. Terkenal dengan kegunaannya yang beragam, ikon tropis ini bukan hanya sekedar tanaman biasa, tetapi juga merupakan landasan ekosistem pesisir, yang menawarkan rezeki, sumber daya, dan makna budaya. Berasal dari Pulau Asia Tenggara, perjalanan kelapa dapat ditelusuri hingga ke era Neolitikum, menemani para pelancong Austronesia mengarungi samudera yang luas. Adopsi kelapa oleh beragam budaya, dari Kepulauan Pasifik hingga Madagaskar dan sekitarnya, menggarisbawahi perannya sebagai pendamping penting dalam ekspedisi pelayaran kuno.

Kontribusi kelapa menjangkau spektrum yang luas dari kebutuhan manusia, berfungsi sebagai sumber makanan, hidrasi, dan bahan bangunan. Buah berbiji yang sering disalahartikan sebagai kacang ini menyimpan harta karun berupa sumber daya yang berlimpah: mulai dari air kelapa yang menyegarkan hingga santan yang serbaguna, dan dari daging buahnya yang bergizi hingga minyaknya yang berharga yang diekstrak untuk keperluan kuliner dan kosmetik. Di luar dari hasil yang dapat dilihat, kelapa memiliki makna budaya dan religius yang mendalam di berbagai masyarakat. Dalam budaya Austronesia di Pasifik Barat, kelapa terjalin ke dalam mitologi dan ritual, sementara dalam agama Hindu, kelapa memiliki peran sentral dalam upacara dan pemujaan. Fenomena "kematian karena kelapa" yang penuh teka-teki menggarisbawahi keberadaannya dalam cerita rakyat dan takhayul.

Terlepas dari ketahanan dan kemampuannya untuk beradaptasi, pohon kelapa menghadapi ancaman dari hama dan penyakit, yang menimbulkan tantangan bagi budidaya komersial. Namun, nilai ekonomisnya tetap tak terbantahkan, dengan Indonesia, India, dan Filipina yang secara kolektif menyumbang sebagian besar pasokan kelapa dunia. Secara etimologis, istilah "kelapa" berasal dari bahasa Portugis "coco" yang berarti "kepala" atau "tengkorak", setelah tiga lekukan pada tempurung kelapa yang menyerupai ciri wajah.

Deskripsi Pohon Kelapa

Cocos nucifera, pohon kelapa, berdiri tegak, mencapai ketinggian hingga 30 meter. Daunnya yang menyirip, dengan rentang 4-6 meter, menghiasi pohon yang megah ini dengan anggun. Dengan perawatan yang tepat, pohon kelapa ini menghasilkan buah yang melimpah, meskipun biasanya berkisar antara 30 hingga 75 buah per tahun. Di seluruh budaya Pasifik kuno, varietas kelapa kerdil yang sesuai dengan tipe aslinya telah dihargai karena pertumbuhannya yang lebih lambat dan airnya yang lebih manis. Saat ini, kultivar modern seperti Maypan dan King menawarkan spektrum rasa dan warna yang memperkaya lanskap kelapa.

Telapak tangan penuh dengan buah

Secara botani, kelapa adalah buah berbiji, dengan lapisan yang terdiri dari eksokarp, mesokarp, dan endokarp. Strukturnya yang unik menjadi tempat penyimpanan air dan daging kelapa yang berharga, mendukung perkecambahan dan memberi nutrisi pada bibit. Kelapa yang dibudidayakan, dengan bentuknya yang bulat dan endosperma yang banyak, berbeda dengan varietas liar yang memiliki buah memanjang dan cocok untuk disebarkan ke laut. Perbedaan ini, yang dikenal sebagai niu kafa dan niu vai, mencerminkan interaksi manusia selama berabad-abad dengan buah serbaguna ini.

Dengan berat sekitar 1,4 kilogram, kelapa matang dihargai karena airnya yang menyegarkan dan dagingnya yang lembut. Sementara kelapa yang dijual secara lokal tetap mempertahankan sabutnya, kelapa yang ditujukan untuk ekspor akan dibuang sabutnya, sehingga meningkatkan aksesibilitas konsumen namun mempersingkat penyimpanan pascapanen. Sistem perakaran kelapa sawit yang berserat dan tidak memiliki akar tunggang, memastikan stabilitas dan penyerapan nutrisi. Sementara itu, sifatnya yang berumah satu memfasilitasi pembungaan yang berkelanjutan dan potensi penyerbukan silang.

Penyebaran dan Habitat

Kelapa yang rendah hati telah melakukan perjalanan yang luar biasa, menyebar dari rumah leluhurnya di wilayah Indo-Pasifik Tengah ke hampir setiap sudut daerah tropis. Pengembaraan yang luar biasa ini terkait erat dengan migrasi maritim prasejarah bangsa Austronesia, yang membawa kelapa sebagai tanaman sampan penting ke pulau-pulau yang baru dihuni.

Kronologis penyebaran masyarakat Austronesia di Indo-Pasifik

Studi genetika mengungkap kisah yang menarik - populasi kelapa terbagi menjadi dua garis keturunan yang berbeda. Kelompok Pasifik menunjukkan tanda-tanda domestikasi oleh bangsa Austronesia, seperti perawakan kerdil dan buahnya yang bulat. Sebaliknya, varietas Indo-Atlantik memiliki ciri-ciri leluhur yang menunjukkan bahwa mereka dibudidayakan secara mandiri oleh bangsa Dravida di India selatan.

Penyebaran kelapa ini dibantu oleh buahnya yang mengapung dan tahan air... cocok untuk perjalanan laut dalam jarak yang sangat jauh. Beberapa orang berpendapat bahwa kelapa berevolusi untuk penyebaran di laut, sementara yang lain berpendapat bahwa strukturnya yang kokoh melindungi kelapa dari benturan di medan berbatu. Apapun itu, pelaut yang luar biasa ini telah melintasi lautan selama ribuan tahun... pertama kali dibawa dengan sengaja oleh pelaut kuno, dan kemudian berkembang biak di seluruh dunia melalui jaringan perdagangan kolonial.

Dari pantai Melanesia yang bermandikan sinar matahari hingga pulau-pulau Karibia yang rimbun, kelapa menjadi bukti nyata dari keberanian nenek moyang kita dalam mengarungi samudra dan ikatan yang tak terpisahkan antara migrasi manusia dan tumbuhan selama berabad-abad.

Produksi dan Budidaya

Pada tahun 2022, produksi kelapa global mencapai 62 juta ton, didominasi oleh Indonesia, India, dan Filipina. Namun, membudidayakan pohon kelapa membutuhkan kondisi yang spesifik: iklim tropis yang panas dan lembab. Tanpa kehangatan dan kelembapan yang cukup, pohon kelapa sulit untuk tumbuh subur dan menghasilkan buah, sehingga menjadi tantangan tersendiri di daerah kering.

Budidaya pohon kelapa secara ekstensif di daerah tropis telah menimbulkan kekhawatiran akan kerusakan habitat, terutama di ekosistem bakau seperti hutan bakau Petenes di Yucatán. Hebatnya, pohon kelapa dapat mentolerir pengairan dengan air laut, sebuah sifat unik di antara tanaman lainnya.

Budidaya kelapa mencakup berbagai kultivar, yang dikategorikan sebagai tinggi, kerdil, atau hibrida. Beberapa, seperti 'Malayan dwarf,' menunjukkan ketahanan terhadap penyakit seperti penyakit kuning yang mematikan, sementara yang lain, seperti 'Jamaican tall,' lebih rentan. Faktor-faktor seperti ketahanan terhadap kekeringan dan karakteristik buah mempengaruhi pemilihan kultivar.

Memanen kelapa melibatkan metode tradisional seperti memanjat dan pendekatan yang lebih modern seperti menggunakan galah atau bahkan robot otomatis. Meskipun memanjat masih umum dilakukan, namun hal ini menimbulkan risiko bagi keselamatan dan kesehatan pekerja. Di wilayah seperti Filipina dan Guam, para pekerja menggunakan teknik inovatif seperti melubangi batang kelapa untuk membuat tangga darurat.

Keputusan kapan waktu yang tepat untuk memanen kelapa sangatlah penting, dan para peneliti sedang mengembangkan teknik yang tepat seperti sonometri untuk menilai kematangan secara akurat. Di beberapa daerah, seperti Papua Nugini, kelapa dikumpulkan begitu saja saat jatuh ke tanah, sementara daerah lain menggunakan kera terlatih untuk memanen kelapa, sebuah praktik kontroversial yang disorot oleh organisasi hak asasi hewan.

Di daerah beriklim lebih dingin, palem alternatif seperti palem ratu dan Beccariophoenix alfredii menawarkan pengganti kelapa, meskipun buahnya lebih kecil dan menyerupai kelapa. Sawit ini membutuhkan suhu di atas 18°C untuk tumbuh subur dan menghasilkan buah, sehingga cocok untuk daerah yang beriklim lebih sejuk.

Secara keseluruhan, budidaya dan pemanenan kelapa melibatkan perpaduan antara metode tradisional, teknik inovatif, dan pertimbangan lingkungan, yang mencerminkan keragaman yang kaya dan signifikansi global dari buah ikonik ini.

Pemanfaatan Pohon Kelapa

Pohon Kelapa, yang sering disebut sebagai "pohon kehidupan", memiliki posisi sentral dalam budaya tropis karena berbagai kegunaannya. Mulai dari kelezatan kuliner seperti santan dan minyak hingga aplikasi non-kuliner seperti kerajinan dan konstruksi, setiap bagian dari kelapa memiliki kegunaan. Dengan manfaat nutrisinya, produk serbaguna, dan signifikansi ekologisnya, kelapa benar-benar mendapatkan reputasi yang terhormat sebagai simbol kelimpahan dan keberlanjutan.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Analisis Data Eksplorasi (EDA) adalah pendekatan penting dalam statistik, yang berfokus pada menggali lebih dalam kumpulan data untuk mengungkap karakteristik utamanya menggunakan berbagai grafik statistik dan metode visualisasi. Meskipun mungkin melibatkan penggunaan model statistik atau tidak, EDA terutama bertujuan untuk mengekstraksi wawasan dari data di luar pemodelan formal, sehingga menawarkan permulaan dari pengujian hipotesis konvensional.

Awalnya diperjuangkan oleh John Tukey sejak tahun 1970an, EDA mendorong para ahli statistik untuk mengeksplorasi data secara menyeluruh, yang berpotensi mengarah pada perumusan hipotesis untuk pengumpulan dan eksperimen data lebih lanjut. Hal ini berbeda dengan Analisis Data Awal (IDA), yang berkonsentrasi lebih sempit pada verifikasi asumsi untuk penyesuaian model dan pengujian hipotesis, serta mengelola nilai yang hilang dan transformasi variabel jika diperlukan. Intinya, EDA mencakup IDA dalam cakupannya yang lebih luas.

Visi Tukey tentang analisis data, yang dimulai pada tahun 1961, menggarisbawahi pentingnya prosedur untuk menganalisis data, menafsirkan hasil, merencanakan pengumpulan data, dan menggunakan teknik statistik untuk meningkatkan presisi dan akurasi analisis. Analisis Data Eksplorasi menawarkan teknik komprehensif untuk meneliti dan memahami karakteristik kumpulan data. Keuntungan signifikannya terletak pada penyediaan representasi visual data pasca-analisis.

Advokasi Tukey untuk EDA mendorong kemajuan dalam komputasi statistik, terutama pengembangan bahasa pemrograman S di Bell Labs. Hal ini mengarah pada terciptanya lingkungan komputasi statistik seperti S-PLUS dan R, yang menawarkan kemampuan visualisasi dinamis yang ditingkatkan. Kemampuan ini memungkinkan ahli statistik untuk mengidentifikasi outlier, tren, dan pola yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut.

EDA terkait erat dengan statistik kuat dan statistik nonparametrik, yang bertujuan mengurangi sensitivitas kesimpulan statistik terhadap kesalahan formulasi model. Preferensi Tukey untuk meringkas data numerik menggunakan ringkasan lima angka (minimum, maksimum, median, kuartil) menyoroti ketahanannya terhadap distribusi yang miring atau berekor berat dibandingkan dengan ukuran ringkasan tradisional seperti mean dan deviasi standar.

Integrasi EDA, statistik yang kuat, statistik nonparametrik, dan bahasa pemrograman statistik memfasilitasi pekerjaan para ahli statistik dalam berbagai tantangan ilmiah dan teknik, termasuk fabrikasi semikonduktor dan jaringan komunikasi. Perkembangan statistik ini, yang didorong oleh advokasi Tukey, melengkapi pendekatan pengujian hipotesis statistik tradisional, sehingga membuka jalan bagi pemahaman yang lebih komprehensif tentang kumpulan data yang kompleks.

Pengembangan EDA

Buku "Exploratory Data Analysis" ditulis oleh John W. Tukey pada tahun 1977. Tukey berpendapat bahwa terlalu banyak penekanan dalam statistik ditempatkan pada pengujian hipotesis statistik (analisis data konfirmatif); lebih banyak penekanan diperlukan pada penggunaan data untuk menyarankan hipotesis yang akan diuji. Secara khusus, dia berpendapat bahwa kebingungan antara dua jenis analisis dan penggunaannya pada satu set data yang sama dapat menyebabkan bias sistematis karena masalah yang melekat dalam pengujian hipotesis yang diusulkan oleh data.

Tujuan dari EDA adalah untuk:

• Memungkinkan penemuan yang tidak terduga dalam data
• Menyarankan hipotesis tentang penyebab fenomena yang diamati
• Menilai asumsi yang akan menjadi dasar inferensi statistik
• Mendukung pemilihan alat dan teknik statistik yang tepat
• Memberikan dasar untuk pengumpulan data lebih lanjut melalui survei atau eksperimen.

Banyak teknik EDA telah diadopsi ke dalam penambangan data. Mereka juga diajarkan kepada siswa muda sebagai cara untuk memperkenalkan mereka pada pemikiran statistik. Ada juga sejumlah alat yang berguna untuk EDA, tetapi EDA lebih ditandai oleh sikap yang diambil daripada teknik tertentu.

Teknik grafis yang umum digunakan dalam EDA adalah: 

• Box plot 
• Histogram 
• Multi-vari chart 
• Run chart 
• Pareto chart 
• Scatter plot (2D/3D) 
• Stem-and-leaf plot 
• Koordinat paralel 
• Rasio odds 
• Pencarian proyeksi yang ditargetkan
• Peta panas
• Bar chart
• Grafik horison
• Metode visualisasi berbasis glif seperti PhenoPlot dan Chernoff faces
• Metode proyeksi seperti tur besar, tur terpandu, dan tur manual
• Versi interaktif dari plot 

Reduksi Dimensi:

• Pengurangan Dimensi Majemuk
• Analisis Komponen Utama (PCA) 
• PCA multilinear 
• Reduksi dimensi nonlinear (NLDR) 
• Ikonografi korelasi

Teknik kuantitatif yang umum adalah:

• Median polish
• Trimean
• Ordinasi

Sejarah EDA

Banyak gagasan EDA dapat ditelusuri kembali ke penulis sebelumnya, misalnya: • Francis Galton menekankan pada statistik urutan dan kuantil. • Arthur Lyon Bowley menggunakan pendahulu dari stemplot dan ringkasan lima angka (Bowley sebenarnya menggunakan "ringkasan tujuh angka", termasuk ekstremum, desil dan kuartil, bersama dengan median). • Andrew Ehrenberg merumuskan filosofi reduksi data.

Kursus Open University "Statistics in Society (MDST 242)" mengambil gagasan di atas dan menggabungkannya dengan karya Gottfried Noether, yang memperkenalkan inferensi statistik melalui pelemparan koin dan uji median.

Disadur dari: en.wikipedia.org 

Pengenalan pola muncul sebagai seni mengalokasikan kelas ke pengamatan, dilihat dari pola data yang diekstraksi. Namun, hal ini berbeda dari pattern machines (PM), yang, meskipun berpotensi dilengkapi dengan kemampuan serupa, terutama berfungsi untuk membedakan dan menghasilkan pola yang muncul. Dengan aplikasi yang mencakup analisis data statistik, pemrosesan sinyal, dan lainnya, pengenalan pola berakar pada statistik dan rekayasa.

Secara tradisional, sistem pengenalan pola disempurnakan menggunakan data berlabel "pelatihan". Namun, jika tidak ada, algoritme alternatif mengungkap pola laten, menyelaraskan lebih dekat dengan ranah KDD dan penambangan data. Berakar pada teknik, pengenalan pola menggali bidang visi komputer, dengan acara-acara terkemuka seperti Konferensi Visi Komputer dan Pengenalan Pola menjadi bukti pengaruhnya.

Dalam domain pembelajaran mesin, pengenalan pola memerlukan penetapan label ke nilai input. Misalnya, klasifikasi berupaya mengalokasikan setiap masukan ke kelas yang telah ditentukan sebelumnya, seperti membedakan email "spam". Di luar klasifikasi, ini meluas ke regresi, pelabelan urutan, dan penguraian, masing-masing menangani jenis keluaran yang unik.

Algoritme pengenalan pola berusaha keras untuk memberikan respons yang masuk akal di berbagai masukan, memprioritaskan kecocokan yang "paling mungkin" sambil mempertimbangkan varian statistik. Berbeda dengan algoritma pencocokan pola, yang mencari kecocokan yang tepat, pengenalan pola berupaya untuk membedakan pola lagi, mirip dengan pengrajin terampil yang membuat desain rumit dalam kanvas data yang luas.

Ringkasan Pengenalan Pola

Dalam bidang pembelajaran mesin yang luas, pengenalan pola merupakan disiplin fundamental yang didedikasikan untuk penemuan otomatis keteraturan dan struktur dalam data melalui penggunaan algoritma komputer yang canggih. Bidang ini didorong oleh tujuan yang mendalam: untuk memanfaatkan pola yang melekat dalam data dan memanfaatkannya untuk melakukan tugas-tugas seperti mengklasifikasikan instance ke dalam kategori yang berbeda, memungkinkan mesin untuk membuat keputusan yang tepat dan mengungkap wawasan yang tersembunyi.

Pada intinya, pengenalan pola dikategorikan berdasarkan prosedur pembelajaran yang digunakan untuk menghasilkan nilai keluaran. Pembelajaran yang diawasi, sebuah pendekatan yang diadopsi secara luas, bergantung pada rangkaian pelatihan yang dikurasi dengan cermat – kumpulan contoh yang telah diberi label dengan cermat oleh pakar manusia. Data pelatihan ini berfungsi sebagai landasan bagi algoritma pembelajaran untuk membangun sebuah model, memberikan keseimbangan antara secara akurat menangkap pola dalam set pelatihan dan menggeneralisasi secara efektif ke contoh data baru yang belum terlihat.

Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan beroperasi tanpa kemewahan data pelatihan berlabel. Sebaliknya, pendekatan ini berupaya untuk mengungkap pola dan struktur inheren yang tersembunyi di dalam data itu sendiri, yang kemudian memungkinkan klasifikasi atau pengelompokan kejadian baru yang benar berdasarkan persamaan atau ketidaksamaan yang melekat pada data tersebut.

Di luar dua paradigma mendasar ini, para peneliti telah mengeksplorasi bidang pembelajaran semi-supervisi yang menarik, yang secara harmonis menggabungkan kekuatan data berlabel dan tidak berlabel, memanfaatkan yang terbaik dari kedua dunia tersebut untuk meningkatkan akurasi dan ketahanan proses pembelajaran.

• Pengklasifikasi Probabilistik

Algoritme pengenalan pola sering kali mengadopsi pendekatan probabilistik, menggunakan inferensi statistik untuk menentukan label atau kategori yang paling mungkin untuk suatu kejadian tertentu. Algoritme ini tidak hanya menghasilkan label "terbaik" namun juga memberikan ukuran keyakinan, yang didasarkan pada teori probabilitas, menawarkan wawasan berharga dalam proses pengambilan keputusan. Sifat probabilistik ini memberikan banyak keuntungan, termasuk kemampuan untuk abstain ketika tingkat kepercayaan terlalu rendah, integrasi yang lancar ke dalam tugas pembelajaran mesin yang lebih besar, dan mitigasi penyebaran kesalahan.

Inti dari pengenalan pola terletak pada konsep vektor fitur – representasi multidimensi yang merangkum karakteristik penting dari setiap contoh. Vektor-vektor ini dapat dimanipulasi menggunakan teknik matematika yang canggih, seperti menghitung perkalian titik atau sudut antar vektor, mengungkap hubungan rumit dan persamaan yang mendasari proses pengambilan keputusan.

• Jumlah Variabel Fitur Penting

Untuk meningkatkan efektivitas algoritme pengenalan pola, peneliti menggunakan berbagai teknik, termasuk algoritme pemilihan fitur yang memangkas fitur-fitur yang berlebihan atau tidak relevan, dan algoritme ekstraksi fitur yang mengubah vektor fitur berdimensi tinggi menjadi representasi berdimensi lebih rendah, sehingga mengurangi redundansi dan kompleksitas komputasi. .

Dalam lanskap pembelajaran mesin yang terus berkembang, pengenalan pola merupakan disiplin ilmu utama yang memberdayakan mesin untuk membedakan keteraturan dan kekacauan, mengungkap wawasan tersembunyi, dan membuat keputusan yang tepat di berbagai bidang. Saat kita terus mendorong batas-batas kecerdasan buatan, bidang pengenalan pola tidak diragukan lagi akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan sistem cerdas dan kemampuannya untuk menavigasi kompleksitas dunia di sekitar kita.

Memahami Pengenalan Pola: Pendekatan Frekuensitas vs. Bayes

Pengenalan pola menjadi inti dari berbagai teknologi modern, mulai dari filter spam dalam surel hingga perangkat lunak pengenalan wajah. Pada dasarnya, tujuannya adalah untuk memetakan instansi masukan ke label keluaran berdasarkan data yang ada. Namun, pendekatan untuk mencapai hal ini bervariasi secara signifikan, dengan dua metodologi utama: pendekatan frekuensitas dan Bayes.

• Pernyataan Masalah

Dalam pengenalan pola, kita bertujuan untuk mendekati sebuah fungsi tidak diketahui g:X→Y, yang memetakan instansi masukan x∈X ke label keluaran y∈Y. Ini biasanya berdasarkan kumpulan data pelatihan D={(x1,y1),…,(xn,yn)}, di mana setiap pasangan mewakili contoh akurat dari pemetaan. Tantangannya adalah untuk menghasilkan sebuah fungsi h:X→Y, yang mendekati dengan baik pemetaan yang benar gg. Ini melibatkan definisi fungsi kerugian yang mengkuantifikasi perbedaan antara label yang diprediksi dan sebenarnya. Tujuannya kemudian adalah untuk meminimalkan kerugian yang diharapkan atas distribusi probabilitas dari X.

• Pendekatan Frekuensitas

Pendekatan frekuensitas memperlakukan parameter model sebagai tidak diketahui tetapi objektif, mengestimasikannya dari data yang dikumpulkan. Misalnya, dalam analisis diskriminan linear, parameter seperti vektor rata-rata dan matriks kovariansi dihitung dari data. Probabilitas kelas, p(label∣θ)p(label∣θ), juga diestimasi secara empiris dari kumpulan data. Meskipun menggunakan aturan Bayes dalam klasifikasi frekuensitas, metodologi itu sendiri tetap berbeda dari inferensi Bayes.

• Pendekatan Bayes

Statistik Bayes berasal dari membedakan antara pengetahuan 'a priori' dan 'a posteriori', seperti yang dijelaskan dalam filsafat Yunani dan kemudian oleh Kant. Dalam pengklasifikasi pola Bayes, pengguna dapat menentukan probabilitas kelas sebelumnya, p(label∣θ), berdasarkan kepercayaan subjektif mereka. Prioritas ini kemudian dapat digabungkan dengan pengamatan empiris menggunakan distribusi seperti distribusi Beta dan Dirichlet, memungkinkan integrasi yang mulus antara pengetahuan ahli dan data objektif.

• Memilih Antara Pendekatan

Pengklasifikasi pola probabilistik dapat beroperasi dalam kerangka baik frekuensitas maupun Bayes. Sementara pendekatan frekuensitas bergantung pada estimasi objektif parameter model dan probabilitas kelas dari data, pendekatan Bayes memungkinkan untuk menggabungkan prioritas subjektif bersama pengamatan empiris.

Pengenalan Pola: Aplikasi Luas dalam Berbagai Bidang

Pola pengenalan memainkan peran krusial dalam berbagai bidang, terutama dalam ilmu kedokteran di mana sistem diagnosis berbantu komputer (CAD) menggunakan teknologi ini. Selain itu, aplikasi pola pengenalan meluas ke pengenalan ucapan, identifikasi pembicara, klasifikasi teks, dan bahkan pengenalan gambar wajah manusia. Seiring perkembangan teknologi, penggunaan pola pengenalan juga diterapkan dalam pengenalan karakter optik dan ekstraksi informasi dari gambar medis.

Dalam aplikasi praktis, teknologi ini digunakan dalam identifikasi dan otentikasi, seperti pengenalan plat nomor kendaraan, analisis sidik jari, dan deteksi wajah. Di bidang medis, pola pengenalan digunakan untuk skrining kanker, deteksi tumor, dan analisis suara jantung. Tak hanya itu, dalam pertahanan, teknologi ini dimanfaatkan dalam sistem navigasi, pengenalan target, dan teknologi pengenalan bentuk.

Pentingnya pola pengenalan juga terasa dalam mobilitas, dengan sistem bantuan pengemudi canggih dan teknologi kendaraan otonom yang mengandalkan prinsip ini. Di bidang psikologi, pengenalan pola membantu dalam memahami bagaimana manusia mengidentifikasi objek dan memberikan makna terhadapnya. Dari diagnosa medis hingga keamanan dan mobilitas, pola pengenalan menjadi landasan teknologi modern yang mendorong inovasi dan kemajuan di berbagai bidang kehidupan.

Algoritma Pengenalan Pola

Algoritma pengenalan pola bergantung pada jenis keluaran label, apakah pembelajaran diawasi atau tidak, dan apakah algoritma tersebut bersifat statistik atau non-statistik. Algoritma statistik dapat diklasifikasikan sebagai generatif atau diskriminatif.

Metode klasifikasi (metode memprediksi label kategorikal)

Parametrik:

•      Analisis diskriminan linier
•      Analisis diskriminan kuadrat
•      Pengklasifikasi entropi maksimum (alias regresi logistik, regresi logistik multinomial): Perhatikan bahwa regresi logistik adalah algoritma untuk klasifikasi, terlepas dari namanya. (Nama ini berasal dari fakta bahwa regresi logistik menggunakan perluasan model regresi linier untuk memodelkan probabilitas suatu masukan berada di kelas tertentu.)

Nonparametrik:

•      Pohon keputusan, daftar keputusan
•      Estimasi kernel dan algoritma K-nearest-neighbor
•      Pengklasifikasi Naive Bayes
•      Jaringan saraf (perceptron multi-layer)
•      Perceptron
•      Mendukung mesin vektor
•      Pemrograman ekspresi gen

Metode clustering (metode untuk mengklasifikasikan dan memprediksi label kategorikal)

•      Model campuran kategorikal
•      Pengelompokan hierarki (aglomeratif atau memecah belah)
•      Pengelompokan K-means
•      Pengelompokan korelasi
•      Analisis komponen utama kernel (Kernel PCA)

Algoritma pembelajaran ansambel (meta-algoritma yang diawasi untuk menggabungkan beberapa algoritma pembelajaran bersama-sama)

•      Peningkatan (meta-algoritma)
•      Agregasi bootstrap ("mengantongi")
•      Rata-rata ansambel
•      Campuran para ahli, campuran hierarki para ahli

Metode umum untuk memprediksi label (kumpulan) yang terstruktur secara sewenang-wenang

•      Jaringan Bayesian
•      Bidang acak Markov
•      Algoritma pembelajaran subruang multilinear (memprediksi label data multidimensi menggunakan representasi tensor)

Tidak diawasi:

•      Analisis komponen utama multilinear (MPCA)

Metode pelabelan urutan bernilai nyata (memprediksi urutan label bernilai nyata)

•      Filter Kalman
•      Filter partikel

Metode regresi (memprediksi label bernilai nyata)

•      Regresi proses Gaussian (kriging)
•      Regresi dan ekstensi linier
•      Analisis komponen independen (ICA)
•      Analisis komponen utama (PCA)

Metode pelabelan urutan (memprediksi urutan label kategorikal)

•      Bidang acak bersyarat (CRF)
•      Model Markov Tersembunyi (HMM)
•      Model Markov entropi maksimum (MEMM)
•      Jaringan saraf berulang (RNN)
•      Pembengkokan waktu dinamis (DTW)

Disadur dari: en.wikipedia.org/wkipedia.org

Resiko

Dalam artikel ini kita akan mempelajari apa itu resiko. Resiko adalah kemungkinan terjadinya sesuatu yang buruk. Resiko mencakup beberapa jenis ketidakpastian mengenai outcome atau konsekuensi suatu tindakan terhadap hal-hal yang bermanfaat bagi manusia, seperti kesehatan, kesejahteraan, kekayaan, properti, atau lingkungan. Fokusnya berada pada aspek negatif dan negatif dari peristiwa tersebut. Ada banyak sekali definisi risiko, namun di dunia kita mengenal definisi baku yang menyebut risiko sebagai “dampak ketidakpastian terhadap suatu tujuan”. karakteristik mungkin , dunia usaha, perekonomian, lingkungan hidup, keuangan, teknologi informasi, kesehatan, asuransi, serta sektor keselamatan dan keamanan. Oleh karena itu, dokumen ini memberikan panduan yang sangat baik untuk memahami risiko di berbagai bidang, namun standar internasional seperti ISO 31000 memberikan prinsip-prinsip umum untuk membantu organisasi mengelola masalah yang mereka hadapi.

Definisi

Kamus Bahasa Inggris Oxford (OED) mencatat penggunaan pertama kata "risiko" dalam bahasa Inggris pada tahun 1621. Berbeda dengan bahasa Prancis "risque", yang telah digunakan sejak tahun 1655, termasuk kata "probabilitas". Dalam definisinya, OED edisi ke-3 menjelaskan: Risiko adalah kemungkinan terjadinya kerugian, cedera, atau bahaya lain yang berkaitan dengan kondisi atau kondisi yang menimbulkan risiko tersebut. Kamus Cambridge Advanced Learner's memberikan definisi risiko bahaya yang lebih sederhana.

Panduan 73 Organisasi Internasional untuk Standardisasi (ISO) memberikan pemahaman dasar tentang manajemen risiko. Menurut ISO, risiko didefinisikan sebagai dampak ketidakpastian terhadap tujuan. Informasi lain menjelaskan bahwa dampaknya positif atau negatif, dan tujuannya memengaruhi berbagai aspek seperti keuangan, kesehatan, lingkungan, dll., dan dapat diterapkan pada berbagai tingkat: strategi, proyek, produk, dll.

ISO 31000: A "Tindakan pencegahan operasional - Panduan" tahun 2018 menggunakan definisi yang sama dengan ISO 73:2009, namun dalam format catatan yang lebih pendek.

Ada banyak definisi risiko lain yang dapat diterapkan pada berbagai bidang. Meskipun beberapa orang mengaitkan risiko dengan penyebab kerugian atau kemungkinan terjadinya kejadian buruk, definisi lain lebih luas dan melibatkan ketidakpastian dan dampak positif. Society for Risk Analysis menekankan bahwa definisi risiko bersifat subjektif dan dapat bervariasi menurut keadaan dan perspektif individu. Mereka mendukung pendekatan yang memungkinkan adanya beragam perspektif mengenai topik risiko.

Area Latihan

Pemahaman tentang risiko, praktik manajemen umum, pengukuran risiko, dan definisi risiko berbeda-beda di berbagai tempat kerja. Masalah bisnis muncul dari ketidakpastian mengenai profitabilitas komersial, termasuk perubahan selera, senjata, dan persaingan. Manajemen risiko perusahaan mencakup cara-cara untuk mencegah atau mengurangi risiko melalui praktik terbaik atau asuransi.

Risiko ekonomi adalah ketidakpastian mengenai hasil perekonomian, seperti perubahan nilai tukar dan kebijakan pemerintah. Dalam ilmu ekonomi, risiko sering kali diartikan sebagai ketidakpastian keuntungan dan kerugian yang dapat diukur.

Bahaya lingkungan dapat didefinisikan sebagai potensi dampak buruk terhadap kesehatan manusia atau ekosistem akibat bencana alam atau permasalahan lingkungan. Penilaian risiko lingkungan bertujuan untuk menilai dampak zat atau pemicu stres lingkungan di suatu wilayah.

Risiko keuangan mencakup ketidakpastian mengenai keuntungan, termasuk risiko pasar, kredit, mata uang, dan operasional. Dalam konteks keuangan, risiko mencakup ketidakpastian mengenai hasil suatu investasi (baik menurun atau meningkat).

Risiko kesehatan timbul dari penyakit dan bahaya biologis lainnya. Epidemiologi mempelajari distribusi dan faktor penentu kesehatan, dan penilaian risiko kesehatan membantu mengidentifikasi dampak buruk aktivitas manusia tertentu terhadap manusia atau populasi. Kesehatan, Keselamatan, dan Lingkungan Gratis (HSE). Namun, ini adalah bagian dari praktiknya. Peristiwa berbahaya dapat berdampak pada tiga bidang: pelepasan bahan kimia yang memiliki dampak jangka panjang terhadap keselamatan, kesehatan, dan lingkungan.

Masalah teknologi informasi adalah penggunaan dan kerentanan dalam sistem informasi. Dia menyerbu dengan marah. Manajemen risiko teknologi informasi bertujuan untuk mengelola risiko ini melalui praktik keamanan dan manajemen risiko.Asuransi adalah bentuk manajemen risiko yang melibatkan pembagian risiko. Perusahaan asuransi dihadapkan pada berbagai risiko, termasuk risiko pasar, kredit, manajemen dan lainnya.

Dalam asuransi, istilah "risiko" mencakup pokok bahasan kontrak, risiko yang dipertanggungkan, dan risiko terjadinya peristiwa bencana.Kesehatan dan keselamatan kerja terkait dengan risiko yang terkait dengan kecelakaan kerja. Risiko operasional adalah kombinasi risiko dan konsekuensi dari peristiwa berbahaya. ISO 45001 menggantikan OHSAS 18001 dan menggunakan definisi risiko ISO Guide 73.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Secara historis, kavaleri (dari kata Prancis cavalerie, yang berasal dari kata "cheval" yang berarti "kuda") adalah tentara atau prajurit yang bertempur dengan menunggang kuda. Kavaleri adalah pasukan tempur yang paling banyak bergerak, beroperasi sebagai kavaleri ringan dalam peran pengintaian, penyaringan, dan pertempuran kecil di banyak pasukan, atau sebagai kavaleri berat untuk serangan mendadak yang menentukan di pasukan lain. Seorang prajurit kavaleri dikenal dengan sejumlah sebutan tergantung pada era dan taktik, seperti kavaleri, penunggang kuda, pasukan, cataphract, ksatria, drabant, prajurit berkuda, uhlan, mamluk, cuirassier, lancer, dragoon, atau pemanah kuda. Sebutan kavaleri biasanya tidak diberikan kepada pasukan militer yang menggunakan hewan lain sebagai tunggangan, seperti unta atau gajah. Infanteri yang bergerak dengan menunggang kuda, tetapi turun dari kuda untuk bertempur dengan berjalan kaki, dikenal pada awal abad ke-17 hingga awal abad ke-18 sebagai dragon, kelas infanteri berkuda yang di sebagian besar pasukan kemudian berevolusi menjadi kavaleri standar dengan tetap mempertahankan sebutan bersejarah mereka.

Kavaleri memiliki keunggulan dalam hal mobilitas yang lebih baik, dan seorang prajurit yang bertempur dengan menunggang kuda juga memiliki keunggulan dalam hal ketinggian, kecepatan, dan massa inersia yang lebih besar daripada lawan yang berjalan kaki. Elemen lain dari perang berkuda adalah dampak psikologis yang dapat ditimbulkan oleh prajurit berkuda terhadap lawan.

Kecepatan, mobilitas, dan nilai kejut kavaleri sangat dihargai dan dieksploitasi dalam angkatan bersenjata di Abad Kuno dan Pertengahan; beberapa pasukan sebagian besar adalah kavaleri, terutama di masyarakat nomaden di Asia, terutama Hun dari Attila dan pasukan Mongol di kemudian hari.[1] Di Eropa, kavaleri menjadi semakin berlapis baja (berat), dan akhirnya berevolusi menjadi ksatria berkuda pada periode abad pertengahan. Selama abad ke-17, kavaleri di Eropa membuang sebagian besar baju besinya, yang tidak efektif melawan senapan dan meriam yang mulai digunakan secara umum, dan pada pertengahan abad ke-18 baju besi sebagian besar sudah tidak digunakan lagi, meskipun beberapa resimen mempertahankan cuirass kecil yang menebal yang memberikan perlindungan terhadap tombak, pedang, dan bayonet; termasuk perlindungan terhadap tembakan dari jarak jauh.

Pada periode antar-perang, banyak unit kavaleri diubah menjadi unit infanteri bermotor dan infanteri mekanis, atau direformasi sebagai pasukan tank. Tank kavaleri atau tank penjelajah adalah tank yang dirancang dengan kecepatan dan tujuan melebihi tank infanteri dan kemudian berkembang menjadi tank tempur utama. Meskipun demikian, beberapa kavaleri masih bertugas selama Perang Dunia II (terutama di Tentara Merah, Tentara Rakyat Mongolia, Tentara Kerajaan Italia, Tentara Kerajaan Hungaria, Tentara Rumania, Angkatan Darat Polandia, dan unit pengintai ringan Jerman dalam Waffen SS).

Sebagian besar unit kavaleri yang ditunggangi kuda di tentara modern bertugas dalam peran seremonial murni, atau sebagai infanteri tunggang di medan yang sulit seperti pegunungan atau daerah berhutan lebat. Penggunaan istilah kavaleri modern umumnya mengacu pada unit yang melakukan peran pengintaian, pengawasan, dan akuisisi target (analog dengan kavaleri ringan historis) atau unit tank tempur utama (analog dengan kavaleri berat historis).

Peran
 

Kavaleri Garda Republik Prancis
 

Secara historis, kavaleri dibagi menjadi kavaleri ringan dan kavaleri berat. Perbedaannya adalah peran mereka dalam pertempuran, ukuran tunggangan mereka, dan seberapa banyak baju besi yang dikenakan oleh tunggangan dan penunggangnya.

Kavaleri berat, seperti kataphraks Bizantium dan ksatria pada Abad Pertengahan Awal di Eropa, digunakan sebagai pasukan kejut, menyerang tubuh utama musuh pada puncak pertempuran; dalam banyak kasus, tindakan mereka menentukan hasil pertempuran, sehingga kemudian disebut sebagai kavaleri tempur. Kavaleri ringan, seperti pemanah kuda, prajurit berkuda, dan kavaleri Cossack, ditugaskan untuk melakukan berbagai peran yang tidak sesuai dengan pasukan berat yang lebih terfokus pada tugas-tugas yang lebih sempit. Ini termasuk pengintaian, menghalangi pengintai musuh, mencari makan, menyerbu, bertempur, mengejar pasukan musuh yang mundur, menyaring pasukan sahabat yang mundur, menghubungkan pasukan sahabat yang terpisah, dan melawan pasukan ringan musuh dalam semua peran yang sama.

Peran kavaleri ringan dan berat terus berlanjut selama perang modern awal, tetapi baju besi dikurangi, dengan kavaleri ringan sebagian besar tidak bersenjata. Namun, banyak unit kavaleri yang masih mempertahankan cuirass dan helm karena nilai perlindungannya terhadap serangan pedang dan bayonet, dan dorongan moral yang diberikan kepada pemakainya, meskipun baju besi yang sebenarnya hanya memberikan sedikit perlindungan dari senjata api. Pada saat itu, perbedaan utama antara kavaleri ringan dan berat terletak pada pelatihan dan bobotnya; kavaleri ringan dianggap paling cocok untuk pelecehan dan pengintaian, sedangkan kavaleri berat dianggap paling cocok untuk serangan jarak dekat. Pada awal abad ke-20, seiring dengan meningkatnya daya tembak di medan perang, kavaleri semakin cenderung menjadi dragoons dalam praktiknya, berkuda di antara pertempuran, tetapi turun untuk bertempur sebagai infanteri, meskipun tetap mempertahankan nama unit yang mencerminkan peran kavaleri mereka yang lebih tua. Namun, konservatisme militer sangat kuat di sebagian besar kavaleri kontinental selama masa damai dan dalam aksi turun gunung ini terus dianggap sebagai fungsi sekunder hingga pecahnya Perang Dunia I pada tahun 1914.

Dengan berkembangnya perang lapis baja, peran kavaleri berat sebagai pasukan kejut yang menentukan telah diambil alih oleh unit lapis baja yang menggunakan tank menengah dan berat, dan kemudian tank tempur utama.[4] Meskipun kavaleri yang ditunggangi kuda sudah usang, istilah kavaleri masih digunakan, mengacu pada zaman modern untuk unit yang terus memenuhi peran kavaleri ringan tradisional, menggunakan mobil lapis baja cepat, tank ringan, dan kendaraan tempur infanteri alih-alih kuda, sementara kavaleri udara menggunakan helikopter.

Masa Kini
 

"El Faress" Kavaleri Algeria
 

Pada zaman modern fungsi kavaleri mulai berkurang, terutama jika dibandingkan dengan perang dunia kedua. Pada saat ini mulai banyak digunakan helikopter serang dengan fungsi kavaleri yang memiliki kelebihan yang lebih dibandingkan tank atau IFV, dikarenakan tank lebih rawan dari serangan musuh seperti infanteri yang bisa menghancurkan tank dengan dibekali senjata anti-tank.

Saat ini Kavaleri selalu mengacu kepada pasukan yang mengendarai Tank. Kavaleri berkuda adalah pasukan Kavaleri yang menunggangi Kuda. Pada masa lalu Kavaleri berkuda menggunakan pedang dan pistol atau senapan laras pendek untuk bertempur. Saat ini fungsi Kavaleri berkuda umumnya hanya digunakan pada acara-acara seremonial seperti Upacara, Penyambutan Kepala Negara.

Namun pada era modern tank tetap penting dalam masa perang, terutama untuk memberikan efek kejut maupun perlindungan. Dalam formasi militer tank diikuti oleh barisan infanteri yang menjaganya. Contoh dari kombinasi antara tank dan infanteri tank yang baik bisa menghasilkan serangan yang mematikan, seperti taktik Blitzkrieg yang digunakan oleh tentara Jerman Nazi di Perang Dunia II.

Disadur dari: 
id.wikipedia.org
en.wikipedia.org