Perkenalkan saya Mutia Saniya Rahma (G6401231002) Penjelasaannya sangat menambah wawasan saya terutama pada soal no 3, berarti jika sudah ada yg mencapai final state atau input " tiket" Akan diterima ya

Video nya sangat membuka wawasan, penjelasannya mudah dimengerti Sebelumnya perkenalkan, saya Naufal Ghifari Afdhala dengan NIM G6401231029 dari Kelompok 7 paralel K2. Saya mau bertanya, pada nomor 1 untuk mengetahui berapa banyak orang yang terdapat atau menjadi bagian pada kategori tertentu apakah bisa dicari selain menggunakan informasi dari diagram venn nya? Adakah suatu prinsip yang bisa kita gunakan sebagai gantinya? Karena menurut saya, mencari informasi dengan diagram venn itu cukup rumit dan rawan kesalahan, apalagi jika Set nya lebih dari 4. Terima kasih.

Wah penjelasannya menarik sekalii! Perkenalkan Sebelumnya ,saya Gilang Agung Prakoso(G6401231039) dari Paralel Kuliah K3 Kelompok 2, saya mau bertanyaa , pada sekitar menit 4:47, disebutkan bahwa untuk mencari tepat 2 pasangan identik rumusnya adalah paling sedikit 2 pasangan identik - paling sedikit 3 pasangan identik Tertulis bahwa hasil perhitungan paling sedikit 3 pasangan identik pada nomor 2b adalah 91.082.880 sedangkan pada menit 6:18, Hasil perhitungan paling sedikit 3 pasangan identik pada nomor 2c adalah 2.177.280 jika boleh, mungkin bisa dijelaskan lebih detail mengenai hasil 2 perhitungan tersebutt, terimakasih banyak sebelumnyaa

Video yang menarik! Perkenalkan, saya Wandy Chandra Wijaya dari kelas kuliah K4 dengan NIM G6401231054. Saya ingin bertanya, pada nomor 3 bagian memeriksa input ke-3, mengapa setelah mengenali kata 'Tolong', tanda baca koma ( , ) setelah kata 'Tolong' diabaikan? Apakah ini dilakukan secara intentional? Jika iya, bisakah dijelaskan lebih detail dibalik keputusan tersebut, adakah keuntungannya?

Presentasi yang disampaikan sangat komprehensif dan jelas, terutama dalam menggambarkan bagaimana aplikasi pemantauan tanaman menggunakan teknologi NoSQL, khususnya MongoDB, dapat diterapkan dalam konteks pertanian pintar (smart agriculture). Namun , karena aplikasi ini akan mengumpulkan data secara real-time yang tentunya sangat sensitif tentang kondisi tanaman dan penggunaan alat pertanian, bagaimana kalian untuk memastikan keamanan dari data ini?

Pembahasan yang menarik, saya jadi mengetahui bahwa penggunaan MongoDB sebagai database NoSQL dalam aplikasi Propherine Smart Farming menunjukkan keunggulan NoSQL dalam mengelola data sensor dalam jumlah yang besar karena memang akan terus-menerus berubah atau diperbarui G6401231041

Wah menarik dan insightful! Mengenai pertanyaan di akhir video, menurut saya, penggunaan MongoDB sebagai NoSQL dalam aplikasi propherine sudah cocok, terutama dalam menangani data sensor yang bervariasi dan real-time, seperti suhu dan kelembaban, sesuai dengan tujuan utama aplikasi ini untuk memantau kondisi lahan yang pastinya berubah setiap waktu. Namun, dibandingkan mempertimbangkan SQL, mungkin lebih relevan untuk mengevaluasi tipe NoSQL yang digunakan. Dalam kasus ini, MongoDB sebagai document store sudah cocok karena memudahkan penyimpanan data berbasis dokumen JSON. Bagaimana tanggapan kalian mengenai pemilihan tipe NoSQL ini? Apakah ada opsi NoSQL lain yang mungkin lebih optimal?