Via Novita Sari

 ChatGPT Masuk Anda bilang: # Import library yang diperlukan def kalkulator(): print("Kalkulator Sederhana") print("1. Penjumlahan") print("2. Pengurangan") print("3. Perkalian") print("4. Pembagian") pilihan = input("Pilih operasi (1/2/3/4): ") if pilihan in ['1', '2', '3', '4']: angka1 = float(input("Masukkan angka pertama: ")) angka2 = float(input("Masukkan angka kedua: ")) if pilihan == '1': hasil = angka1 + angka2 operasi = "Penjumlahan" elif pilihan == '2': hasil = angka1 - angka2 operasi = "Pengurangan" elif pilihan == '3': hasil = angka1 * angka2 operasi = "Perkalian" elif pilihan == '4': if angka2 != 0: ...

 kode kamu sudah cukup baik, tapi ada beberapa hal yang bisa diperbaiki: fungsi kalkulator() tidak ada di awal kode, ada pemanggilan kalkulator(), tapi tidak ada definisi fungsi tersebut. kalau memang tidak digunakan, lebih baik dihapus. penanganan error pembagian dengan nol saat bagi(a, b), lebih baik gunakan raise ValueError("Pembagian dengan nol tidak diperbolehkan.") supaya lebih sesuai dengan praktik terbaik. validasi input kalau pengguna memasukkan pilihan yang salah, lebih baik dibuat loop agar tidak langsung kembali ke awal. kalau mau, aku bisa langsung perbaiki kodenya buat kamu. mau aku edit sekarang?

langkah-langkah Proyek 1. Persiapan Lingkungan dan Alat yang Diperlukan Python: Bahasa pemrograman yang akan digunakan untuk membangun model deep learning. TensorFlow/Keras: Framework deep learning untuk membangun dan melatih model. Jupyter Notebook atau Google Colab: Untuk menulis dan menjalankan kode Python. Dataset MNIST: Dataset yang berisi gambar angka tulisan tangan yang digunakan untuk melatih model. 2. Mempersiapkan Dataset Dataset MNIST sudah tersedia dan bisa diakses melalui TensorFlow. Dataset ini berisi 60.000 gambar untuk pelatihan dan 10.000 gambar untuk pengujian, masing-masing berisi angka tulisan tangan dari 0 hingga 9. Langkah-langkah: Mengimpor dan mempersiapkan dataset MNIST menggunakan TensorFlow. Membagi dataset menjadi data pelatihan dan data pengujian. Contoh kode: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # Load dataset MNIST (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # Normalize pixe...