DATA DAN METODE. Temulawak Jahe Kunyit Kode Keterangan Kode Keterangan Kode Keterangan. No

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "DATA DAN METODE. Temulawak Jahe Kunyit Kode Keterangan Kode Keterangan Kode Keterangan. No"

Transkripsi

1 DATA DAN METODE Data Data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dikumpulkan oleh tim Hibah Pascasarjana tahun kerjasama Departemen Statistika dengan Pusat Studi Biofarmaka, dengan judul penelitian : Pengembangan Model Kalibrasi Pendugaan kandungan senyawa bioaktif atau senyawa penciri beberapa tanaman obat dan tim Hibah Fundamental Pusat Studi Biofarmaka tahun Data merupakan hasil pengukuran FTIR (Fourier Transformation Infrared) pada ekstrak rimpang temulawak, jahe dan kunyit. Hasil pengukuran FTIR berupa persentase transmitan dari ekstrak rimpang temulawak, jahe dan kunyit pada interval bilangan gelombang tertentu. Penggunaan data FTIR ekstrak jahe dan kunyit pada penelitian ini sebagai pembanding dari data FTIR ekstrak temulawak. Banyak sampel spektrum FTIR ekstrak temulawak, jahe dan kunyit berturut-turut adalah 18, 20 dan 24 sampel. Data sampel spektrum disajikan pada Tabel 2. Tabel 2. Kode sampel spektum yang digunakan No Temulawak Jahe Kunyit Kode Keterangan Kode Keterangan Kode Keterangan TL1 Suharsono 1 Jh1 Dukuh 1 CL1 Wonogiri 1 TL2 Suharsono 2 Jh2 Dukuh 2 CL2 Wonogiri 2 TL3 Sri S 1 Jh3 Dukuh 3 CL3 Wonogiri 3 TL4 Sri S 2 Jh4 Haryono 1 CL4 Semarang 1 TL5 Mulyono 1 Jh5 Haryono 2 CL5 Semarang 2 TL6 Mulyono 2 Jh6 Haryono 3 CL6 Karanganyar 1 TL7 Dp butri 1 Jh7 Karyo 1 CL7 Karanganyar 2 TL8 Dp butri 2 Jh8 Karyo 2 CL8 Pacitan 1 TL9 Karso 1 Jh9 Karyo 3 CL9 Pacitan 2 TL10 Karso 2 Jh10 Mulyono 1 CL10 Kediri 1 TL11 Balitro 1 Jh11 Mulyono 2 CL11 Kediri 2 TL12 Balitro 2 Jh12 Mulyono 3 CL12 Kediri 3 TL13 Cianjur 1 Jh13 Sugandi 1 CL13 Ponorogo 1 TL14 Bogor 1 Jh14 Sugandi 2 CL14 Ponorogo 2 TL15 Kuningan 1 Jh15 Sugandi 3 CL15 Ponorogo 3 TL16 Kuningan 2 Jh16 Suharsono 1 CL16 Sumedang 1 TL17 Sukabumi 1 Jh17 Suharsono 2 CL17 Sumedang 2 TL18 Sukabumi 2 Jh18 Suharsono 3 CL18 Sumedang 3 Jh19 Suparno 1 CL19 Sukabumi 1 Jh20 Suparno 2 CL20 Sukabumi 2 CL21 Sukabumi 3 CL22 Bogor 1 CL23 Bogor 2 CL24 Bogor 3 13

2 Metode Tahapan Eksplorasi Langkah awal dilakukan eksplorasi data dengan membuat plot persen transmitan (%T) dan bilangan gelombang untuk masing-masing spektrum sampel temulawak. Penyajian grafik spektrum IR (grafik hubungan persen transmisi dan bilangan gelombang) disesuaikan dengan spektrum aslinya dimana sumbu vertikal untuk persen transmitan dan sumbu horizontal untuk bilangan gelombang. Nilai persen transmitan (%T) dari bawah ke atas untuk nilai dari kecil ke besar, sementara pada sumbu horizontal yakni bilangan gelombang (cm -1 ) dari kiri ke kanan adalah untuk bilangan dari besar ke kecil. Tahapan Analisis Data Pemulusan dan pereduksian dengan Transformasi Wavelet Diskret Pada tahap ini data pengamatan direduksi dan dimuluskan dengan transformasi Wavelet. Metode wavelet mensyaratkan bahwa jumlah titik harus 2 M, untuk M bilangan bulat positif, maka dari 1866 titik pada data spektrum IR temulawak di ambil 1024 titik dengan memperhatikan daerah identifikasi (tabel 1). Dari 1024 titik yang terpilih dilakukan transformasi wavelet diskret (TWD). Perhitungan matriks wavelet pada penelitian ini menggunakan software R dengan Wavelets Package yang di tulis oleh Eric Aldrich. Pemulusan dan pereduksian titik pada penelitian ini dari 1024 titik menjadi 512, 256, 128, 64 dan 32 titik. Setelah dilakukan pereduksian dan pemulusan dengan transformasi wavelet, selanjutnya membuat plot hasil pemulusan dan pereduksian tersebut. Transformasi wavelet diskret pada penelitian ini menggunakan bantuan software R, di mana untuk memperoleh titik-titik reduksi dilakukan dengan langkah-langkah berikut : 1. Membaca data spektrum Pada penelitian ini data dikonversi dari format xls menjadi format csv, kemudian di baca di R dengan perintah : 14

3 Temulawak <- read.csv( file data csv ) 2. Melakukan Transformasi Wavelet Transformasi wavelet dilakukan dengan perintah : t1 <- dwt(temulawak[,2]) t1 merupakan file yang berisi transformasi wavelet untuk sampel yang pertama. 3. Menampilkan reduksi titik Untuk mendapatkan titik-titik hasil transformasi dilakukan dengan perintah : t1@v[[1]] untuk reduksi hingga 512 titik, t1@v[[2]] untuk reduksi titik hingga 256, t1@v[[3]] untuk reduksi titik 128 dan seterusnya. Analisis Komponen Utama (AKU) Pada tahap ini data pengamatan baik yang asli maupun yang telah direduksi dengan transformasi Wavelet, dilihat pola tebarannya berdasarkan skorskor yang diperoleh pada komponen utama pertama dan komponen utama kedua. Analisis komponen utama pada penelitian ini menggunakan bantuan software SAS (proc PRINCOMP). Analisis Diskriminan Pada tahap ini data pengamatan yang baik yang asli maupun yang telah direduksi dengan transformasi Wavelet, dikelompokan dengan analisis diskriminan untuk setiap sampel spektrum FTIR temulawak, jahe dan kunyit. Pengelompokan dengan analisis diskriminan pada penelitian ini menggunakan bantuan software SAS (proc DISCRIM). Metode Pendeteksian Titik Balik Berdasarkan daerah identifikasi, dideteksi satu persatu apakah pada daerah-daerah yang telah ditetapkan terdapat titik balik atau tidak. Jika dari semua 15

4 daerah identifikasi yang telah di tetapkan terdapat titik balik maka dapat disimpulkan bahwa pola spektrum FTIR sama. Tetapi, jika ada satu atau lebih daerah identifikasi yang telah ditetapkan tidak terdapat titik balik maka dapat disimpulkan pola spektrumnya tidak sama. Untuk melakukan pendeteksian titik balik digunakan makro program R. Adapun diagram alir pendeteksian titik balik disajikan pada Gambar 2. 16

5 Start Data Wavelet Banyak Daerah Identifikasi (n) i = 1 Cek Titik Balik Ada titik balik? T Spektrum FTIR tidak sama dengan standar Y i := i + 1 Y i <= n T Spektrum FTIR sama dengan standar End Gambar 2. Diagram Alir Pendeteksian Titik Balik 17

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Pada tahapan ini dilakukan plot persen transmitan (%T) dan bilangan gelombang untuk masing-masing spektrum dari 18 sampel temulawak dengan tujuan untuk mengetahui pola data.

Lebih terperinci

METODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK

METODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK METODE EKSPLO ORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK EKO WAHYU WIBOWO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

dianalisis dengan menggunakan

dianalisis dengan menggunakan 4 1. Eksplorasi data keluaran FTIR a. Membuat plot antara nilai absorban dan bilangan gelombang untuk setiap bahan temuan. Sumbu vertikal untuk nilai absorban dan sumbu horizontal untuk bilangan gelombang.

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN 19 HASIL DAN PEMBAHASAN Koreksi Pencaran Multiplikatif Data persen transmitan diperoleh dari pengukuran dengan menggunakan FTIR pada 1866 bilangan gelombang yang berkisar antara 4000 400 cm -1. Grafik

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Eksplorasi Pola Spektrum

HASIL DAN PEMBAHASAN. Eksplorasi Pola Spektrum konsentrasi. Konsentrasi kafein terbagi menjadi 6 konsentrasi, sehingga dari masing-masing komponen diperoleh 24 kombinasi konsentrasi. c. Campuran senyawa tiga komponen, yaitu Vitamin B1, Vitamin B6,

Lebih terperinci

METODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK

METODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK METODE EKSPLO ORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK EKO WAHYU WIBOWO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRET DAN PARTIAL LEAST SQUARE DISCRIMINANT ANALYSIS

PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRET DAN PARTIAL LEAST SQUARE DISCRIMINANT ANALYSIS PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRET DAN PARTIAL LEAST SQUARE DISCRIMINANT ANALYSIS (PLSDA) UNTUK KLASIFIKASI KOMPONEN OBAT BAHAN ALAM (Studi Kasus: Obat Bahan Alam/ Fitofarmaka Penurun Tekanan

Lebih terperinci

PENERAPAN DISKRIMINAN KERNEL PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (KUNYIT, TEMULAWAK, DAN BANGLE) TRI WAHYU SEPTIANINGRUM

PENERAPAN DISKRIMINAN KERNEL PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (KUNYIT, TEMULAWAK, DAN BANGLE) TRI WAHYU SEPTIANINGRUM PENERAPAN DISKRIMINAN KERNEL PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (KUNYIT, TEMULAWAK, DAN BANGLE) TRI WAHYU SEPTIANINGRUM DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS METEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

BAB III PEMAMPATAN DATA KELUARAN Fourier Tansform Infrared (FTIR) MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI TERPENGGAL (Segmented Regression)

BAB III PEMAMPATAN DATA KELUARAN Fourier Tansform Infrared (FTIR) MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI TERPENGGAL (Segmented Regression) n W B ˆ ( 1) + = nw (.) W adalah within sequence variance dan B adalah between sequence variance. Konvergensi diperoleh bila ˆ

Lebih terperinci

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G14102022 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRAK SITI

Lebih terperinci

MODEL KALIBRASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI METODE PRA-PEMROSESAN SONY SUNARYO

MODEL KALIBRASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI METODE PRA-PEMROSESAN SONY SUNARYO MODEL KALIBRASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI METODE PRA-PEMROSESAN SONY SUNARYO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2005 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, ada beberapa tahapan yang ditempuh dalam

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam penelitian ini, ada beberapa tahapan yang ditempuh dalam BAB III METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini, ada beberapa tahapan yang ditempuh dalam pencapaian tujuan. Berikut adalah gambar diagram alir dalam menyelesaikan penelitian ini: Data Anomali Bouguer Lengkap

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL ABSTRACT ABSTRAK

PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL ABSTRACT ABSTRAK PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL Margaretha Ohyver Jurusan Matematika dan Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Bina Nusantara

Lebih terperinci

Oleh: Agus Mohamad Soleh. Departemen Statistika FMIPA IPB. Abstrak

Oleh: Agus Mohamad Soleh. Departemen Statistika FMIPA IPB. Abstrak Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 009 Analisis Diskriminan Linier untuk Klasifikasi Komponen Obat Bahan Alam Berdasarkan Spektrum Inframerah. Studi Kasus :

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1. Struktur kurkuminoid

TINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1. Struktur kurkuminoid R 1 O OH TINJAUAN PUSTAKA Senyawa Aktif pada Rimpang Temulawak Menurut Sinambela (1985), komposisi rimpang temulawak dapat di bagi menjadi dua fraksi utama yaitu zat warna kurkuminoid dan minyak atsiri.

Lebih terperinci

PENERAPAN DISKRIMINAN KANONIK PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (TEMULAWAK, BANGLE, KUNYIT) 1 ABSTRAK

PENERAPAN DISKRIMINAN KANONIK PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (TEMULAWAK, BANGLE, KUNYIT) 1 ABSTRAK Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PENERAPAN DISKRIMINAN KANONIK PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (TEMULAWAK, BANGLE, KUNYIT) 1 UTAMI DYAH

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN

PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi

Lebih terperinci

Penyajian Data dalam Bentuk Tabel

Penyajian Data dalam Bentuk Tabel Penyajian Data dalam Bentuk Tabel Misalkan, hasil ulangan Bahasa Indonesia 37 siswa kelas XI SMA 3 disajikan dalam tabel di bawah. Penyajian data pada Tabel 1.1 dinamakan penyajian data sederhana. Dari

Lebih terperinci

PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (PLSR)

PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (PLSR) Prosiding SNaPP2011 Sains, Teknologi, dan Kesehatan ISSN:2089-3582 PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (PLSR) PADA PEMODELAN KALIBRASI SENYAWA AKTIF KURKUMIN 1 Vera Maya Santi 1 Jurusan Matematika

Lebih terperinci

Forum Statistika dan Komputasi, April 2011 p : 1-7 ISSN :

Forum Statistika dan Komputasi, April 2011 p : 1-7 ISSN : , April 2011 p : 1-7 ISSN : 0853-8115 Vol 16 No.1 JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PEMODELAN KALIBRASI (STUDI KASUS : TANAMAN OBAT TEMULAWAK) (Artificial Neural Network and Genetic Algorithm

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN BAGAN KENDALI MUTU UNTUK KOMPOSISI. simplex-lattice adalah (q+ m-1)!/(m!(q-1)!) (Cornell 1990).

PENGEMBANGAN BAGAN KENDALI MUTU UNTUK KOMPOSISI. simplex-lattice adalah (q+ m-1)!/(m!(q-1)!) (Cornell 1990). Lalu bagan Shewhart dapat dibentuk dengan rumus sebagai berikut: simplex-lattice adalah (q+ m-1)!/(m!(q-1)!) (Cornell 1990). p = Rata-rata proporsi produk cacat n = Ukuran contoh yang diambil UCL = Batas

Lebih terperinci

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G4222 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 27 ABSTRAK SITI NURBAITI.

Lebih terperinci

Pokok Bahasan: MODUL PERKULIAHAN STATISTIKA BISNIS. Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive.

Pokok Bahasan: MODUL PERKULIAHAN STATISTIKA BISNIS. Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive. MODUL PERKULIAHAN STATISTIKA BISNIS Pokok Bahasan: Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Ekonomi dan Bisnis Akuntansi

Lebih terperinci

PEMODELAN OTENTIKASI KOMPOSISI FITOFARMAKA TENSIGARD MENGGUNAKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA MEYLINDA PUSRIANITA SARI

PEMODELAN OTENTIKASI KOMPOSISI FITOFARMAKA TENSIGARD MENGGUNAKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA MEYLINDA PUSRIANITA SARI PEMODELAN OTENTIKASI KOMPOSISI FITOFARMAKA TENSIGARD MENGGUNAKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA MEYLINDA PUSRIANITA SARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 35 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi GUI GUI diimplementasikan sesuai dengan program pengolah citra dan klasifikasi pada tahap sebelumya. GUI bertujuan untuk memudahkan pengguna mengidentifikasi

Lebih terperinci

Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive

Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive Modul ke: 02 Zulkifli, Fakultas Ekonomi dan Bisnis STATISTIK BISNIS Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive SE., MM. Program Studi Akuntansi S1 Distribusi Frekuensi Distribusi

Lebih terperinci

BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI

BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI 1. Pengertian Distribusi Frekuensi 1. Merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu di mana setiap indiividu/item hanya termasuk ke dalam salah satu kelas tertentu.

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN

PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA Pengujian yang dilakukan pada mesin CNC adalah pertama memerintahkan motor untuk bergerak ke kanan dan ke kiri (STEP LEFT dan STEP RIGHT). Kedua adalah pengujian memerintahkan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENGUJIAN DAN PENGAMATAN. pengujian perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software) dan kinerja

BAB IV HASIL PENGUJIAN DAN PENGAMATAN. pengujian perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software) dan kinerja BAB IV HASIL PENGUJIAN DAN PENGAMATAN Dalam bab ini penulis akan menguraikan dan menjelaskan beberapa hasil pengujian dari hasil penelitian tugas akhir ini. Pengujian yang dilakukan meliputi pengujian

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN Penetapan Kadar Air Hasil Ekstraksi Daun dan Buah Takokak

HASIL DAN PEMBAHASAN Penetapan Kadar Air Hasil Ekstraksi Daun dan Buah Takokak 15 HASIL DAN PEMBAHASAN Penetapan Kadar Air Penentuan kadar air berguna untuk mengidentifikasi kandungan air pada sampel sebagai persen bahan keringnya. Selain itu penentuan kadar air berfungsi untuk mengetahui

Lebih terperinci

Distribusi Frekuensi

Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi STATISTIKA DESKRIPTIF: DISTRIBUSI FREKUENSI A. Dasar 1. Populasi Data Data berasal dari berbagai sumber dan terdapat pada berbagai bidang ilmu Pada statistika, data berbentuk bilangan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 24 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Daerah dan data penelitian Data yang digunakan merupakan data sekunder gayaberat di daerah Bogor pada tahun 2008-2009 oleh Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonsia Bandung dengan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Fotogrametri adalah suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan sekitarnya melalui proses

Lebih terperinci

Implementasi Discrete Wavelet Transform Untuk Prediksi Kandungan Kurkumin Pada Temulawak Dengan Menggunakan Pendekatan Kalibrasi

Implementasi Discrete Wavelet Transform Untuk Prediksi Kandungan Kurkumin Pada Temulawak Dengan Menggunakan Pendekatan Kalibrasi OPEN ACCESS ISSN 2460-3295 socj.telkomuniversity.ac.id/indosc Ind. Symposium on Computing Sept 2016. pp. 77-86 doi:10.21108/indosc.2016.121 Implementasi Discrete Wavelet Transform Untuk Prediksi Kandungan

Lebih terperinci

BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT

BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT 5.1. PDRB Antar Kabupaten/ Kota eranan ekonomi wilayah kabupaten/kota terhadap perekonomian Jawa Barat setiap tahunnya dapat tergambarkan dari salah

Lebih terperinci

PENDEKATAN MODEL RATA-RATA SEBAGAI METODE ALTERNATIF DALAM PENANGANAN REGRESI BERDIMENSI TINGGI NIDA ASHMA ADILAH

PENDEKATAN MODEL RATA-RATA SEBAGAI METODE ALTERNATIF DALAM PENANGANAN REGRESI BERDIMENSI TINGGI NIDA ASHMA ADILAH PENDEKATAN MODEL RATA-RATA SEBAGAI METODE ALTERNATIF DALAM PENANGANAN REGRESI BERDIMENSI TINGGI NIDA ASHMA ADILAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN 13 HASIL DAN PEMBAHASAN Sampel Temulawak Terpilih Pada penelitian ini sampel yang digunakan terdiri atas empat jenis sampel, yang dibedakan berdasarkan lokasi tanam dan nomor harapan. Lokasi tanam terdiri

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan III Statistika Deskripsi dan Eksplorasi (2) Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Misalkan diketahui data sebagai berikut Data 1 No Jenis Kelamin Tinggi Berat Agama

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul 37 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Pengambilan Database Awalnya gitar terlebih dahulu ditala menggunakan efek gitar ZOOM 505II, setelah ditala suara gitar dimasukan kedalam komputer melalui

Lebih terperinci

.: Analisis Gerombol - Bagian 2 :.

.: Analisis Gerombol - Bagian 2 :. seri tulisan data mining.: Analisis Gerombol - Bagian 2 :. Penggerombolan Tak Berhirarki - Algoritma k-means Bagus Sartono bagusco@gmail.com June 4, 2016 Abstract Pada seri tulisan ini akan dipaparkan

Lebih terperinci

Statistika Bisnis. Penyajian Data. Retno Puji Astuti, SE, M.Ak. Modul ke: Fakultas Ekonomi & Bisnis. Program Studi Akuntansi.

Statistika Bisnis. Penyajian Data. Retno Puji Astuti, SE, M.Ak. Modul ke: Fakultas Ekonomi & Bisnis. Program Studi Akuntansi. Statistika Bisnis Modul ke: Penyajian Data Fakultas Ekonomi & Bisnis Retno Puji Astuti, SE, M.Ak Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id Outline Pengertian Statistika BAGIAN I Statistik Deskriptif

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN Persiapan dan Ekstraksi Sampel Uji Aktivitas dan Pemilihan Ekstrak Terbaik Buah Andaliman

HASIL DAN PEMBAHASAN Persiapan dan Ekstraksi Sampel Uji Aktivitas dan Pemilihan Ekstrak Terbaik Buah Andaliman 17 HASIL DAN PEMBAHASAN Persiapan dan Ekstraksi Sampel Sebanyak 5 kg buah segar tanaman andaliman asal Medan diperoleh dari Pasar Senen, Jakarta. Hasil identifikasi yang dilakukan oleh Pusat Penelitian

Lebih terperinci

Resume Regresi Linear dan Korelasi

Resume Regresi Linear dan Korelasi Rendy Dwi Ardiansyah Putra 7410040018 / 2 D4 IT A Statistika Resume Regresi Linear dan Korelasi 1. Regresi Linear Regresi linear merupakan suatu metode analisis statistik yang mempelajari pola hubungan

Lebih terperinci

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN...

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN... DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN... i ABSTRAK... ii KATA PENGANTAR... iv UCAPAN TERIMA KASIH... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR LAMPIRAN...

Lebih terperinci

1 BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN

1 BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN 1 BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN Pada bab ini akan dibahas pengaruh dasar laut tak rata terhadap perambatan gelombang permukaan secara analitik. Pengaruh dasar tak rata ini akan ditinjau melalui simpangan

Lebih terperinci

METODOLOGI. (a). (b) (c) Gambar 3. Pola sebaran data dengan = 0.05, 5, dan 50

METODOLOGI. (a). (b) (c) Gambar 3. Pola sebaran data dengan = 0.05, 5, dan 50 METODOLOGI Data Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua jenis, yaitu data simulasi dan data riil Data simulasi digunakan untuk melihat pengaruh perubahan parameter konsentrasi ( ) terhadap karakteristik

Lebih terperinci

V. INTERPRETASI DAN ANALISIS

V. INTERPRETASI DAN ANALISIS V. INTERPRETASI DAN ANALISIS 5.1.Penentuan Jenis Sesar Dengan Metode Gradien Interpretasi struktur geologi bawah permukaan berdasarkan anomali gayaberat akan memberikan hasil yang beragam. Oleh karena

Lebih terperinci

BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT

BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT 5.1. PDRB Antar Kabupaten/ Kota oda perekonomian yang bergulir di Jawa Barat, selama tahun 2007 merupakan tolak ukur keberhasilan pembangunan Jabar.

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Prosedur Penggunaan Peranti Lunak ImageJ

HASIL DAN PEMBAHASAN. Prosedur Penggunaan Peranti Lunak ImageJ sedangkan PLSDA untuk mengklasifikasikan ketiga tanaman sampel ke dalam tiga kelompok tanaman yang berbeda dalam bentuk model prediksi. Model tersebut selanjutnya digunakan untuk memprediksi ketiga sampel

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PEMROGRAMAN KOMPUTER

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PEMROGRAMAN KOMPUTER RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PEMROGRAMAN KOMPUTER Mata Kuliah: Pemrograman Komputer Semester: 4, Kode: KMM 162 Program Studi: Pendidikan Matematika Dosen: Khairul Umam, S.Si, M.Sc.Ed Capaian Pembelajaran:

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA KEKAR DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GRID PADA DATA SPEKTRUM FRONTIER TRANSFORM INFRARED AULIA RIZKI FIRDAWANTI

PENERAPAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA KEKAR DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GRID PADA DATA SPEKTRUM FRONTIER TRANSFORM INFRARED AULIA RIZKI FIRDAWANTI PENERAPAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA KEKAR DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GRID PADA DATA SPEKTRUM FRONTIER TRANSFORM INFRARED AULIA RIZKI FIRDAWANTI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

matematika PEMINATAN Kelas X FUNGSI EKSPONEN K13 A. Definisi Fungsi Eksponen

matematika PEMINATAN Kelas X FUNGSI EKSPONEN K13 A. Definisi Fungsi Eksponen K13 Kelas X matematika PEMINATAN FUNGSI EKSPONEN Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut. 1. Memahami definisi fungsi eksponen dan cara menghitung

Lebih terperinci

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 1 Pertanyaan Jika kita punya data mengenai daya hidup dari baterai Laptop merk XXX Dimana lokasi atau

Lebih terperinci

BAB IV PENYAJIAN DATA

BAB IV PENYAJIAN DATA BAB IV PENYAJIAN DATA Setiap peneliti harus dapat menyajikan data yang telah diperoleh, baik yang diperoleh melalui observasi, wawancara, angket, tes maupun dokumentasi. Prinsip dasar penyajian data adalah

Lebih terperinci

Bagian 1 Sistem Bilangan

Bagian 1 Sistem Bilangan Bagian 1 Sistem Bilangan Dalam bagian 1 Sistem Bilangan kita akan mempelajari berbagai jenis bilangan, pemakaian tanda persamaan dan pertidaksamaan, menggambarkan himpunan penyelesaian pada selang bilangan,

Lebih terperinci

PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL

PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL PENERAPAN PARIAL LEA QUARE PADA DAA GINGEROL Margaretha Ohyver Jurusan Matematika dan tatistik, Fakultas ains dan eknologi, Universitas Bina Nusantara Jln. K.H. yahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 480

Lebih terperinci

PERTIDAKSAMAAN PECAHAN

PERTIDAKSAMAAN PECAHAN PERTIDAKSAMAAN PECAHAN LESSON Pada topik sebelumnya, kalian telah mempelajari topik tentang konsep pertidaksamaan dan nilai mutlak. Dalam topik ini, kalian akan belajar tentang masalah pertidaksamaan pecahan.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 59 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 PENDAHULUAN Pada bab IV ini akan menjelaskan kajian dari efek fotoinisiator yang akan mempengaruhi beberapa parameter seperti waktu pemolimeran, kelarutan poly tetrahydrofurfuryl

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. (a) (b) Gambar 4 Twin trough chamber (a) dan flat bottom chamber (b)

HASIL DAN PEMBAHASAN. (a) (b) Gambar 4 Twin trough chamber (a) dan flat bottom chamber (b) 6 pengembang yang masih segar. Pelat dideteksi dengan UV 366 nm. Stabilitas Analat pada Pelat dan dalam Larutan. Ekstrak ditotolkan pada pelat 10 x 10 cm. Ekstrak dibuat sebanyak tiga buah. Ekstrak satu

Lebih terperinci

matematika PEMINATAN Kelas X SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DAN KUADRAT K13 A. Pertidaksamaan Linear B. Daerah Pertidaksamaan Linear

matematika PEMINATAN Kelas X SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DAN KUADRAT K13 A. Pertidaksamaan Linear B. Daerah Pertidaksamaan Linear K13 Kelas matematika PEMINATAN SISTEM PERTIDAKSAMAAN LINEAR DAN KUADRAT Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut. 1. Memahami definisi pertidaksamaan

Lebih terperinci

Short Quiz. TIME LIMIT: 10 minutes

Short Quiz. TIME LIMIT: 10 minutes Short Quiz 1. Sebutkan minimum 5 informasi yg Anda peroleh dari gambar di samping? 2. Sebutkan peubah apa saja yg diamati pada kasus ini? 3. Sebutkan skala pengukurannya. 4. Berikan komentar Anda secara

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan menggunakan metode deskriptif statistik, yaitu penelitian yang bertujuan untuk menguji ada

Lebih terperinci

ACARA V GRAFIK SEGITIGA DAN WIND ROSES

ACARA V GRAFIK SEGITIGA DAN WIND ROSES ACARA V GRAFIK SEGITIGA DAN WIND ROSES Latihan membuat line graph yang terdiri dari tiga jenis, yaitu : 1. Grafik Segitiga (Triangular Graph) 2. Grafik Empat Persegi Panjang Terbagi (Rectangle Divided)

Lebih terperinci

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS : NAMA : KELAS : A. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan dan menyusun data, mengolah dan menganalisis data, serta menyajikan data. Statistik adalah hasil dari pengolahan

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Analisis cluster merupakan analisis yang bertujuan untuk. mengelompokkan objek-objek pengamatan berdasarkan karakteristik yang

BAB III PEMBAHASAN. Analisis cluster merupakan analisis yang bertujuan untuk. mengelompokkan objek-objek pengamatan berdasarkan karakteristik yang BAB III PEMBAHASAN Analisis cluster merupakan analisis yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek pengamatan berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Asumsi-asumsi dalam analisis cluster yaitu sampel

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. Pengukuran geofisika adalah usaha untuk mendapatkan kuantitas parameterparameter

BAB III METODELOGI PENELITIAN. Pengukuran geofisika adalah usaha untuk mendapatkan kuantitas parameterparameter BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Dekonvolusi Gayaberat Secara Umum Pengukuran geofisika adalah usaha untuk mendapatkan kuantitas parameterparameter fisis bumi dengan metode yang tidak langsung. Konsep

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB III PERANCANGAN SISTEM BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada BAB ini, penulis ingin membahas mengenai perencanaan dan implementasi dari Aplikasi tersebut, antara lain Flowchart dari sistem tersebut dan struktur data yang terdapat

Lebih terperinci

Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics)

Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics) Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics) Jika punya data mengenai daya hidup dari baterai HP merk XXX Dimana lokasi atau pusat dari data? ukuran pemusatan Seberapa besar variasi dari data ukuran

Lebih terperinci

Konsep-konsep Dasar Statistika

Konsep-konsep Dasar Statistika MODUL 1 Konsep-konsep Dasar Statistika KEGIATAN BELAJAR 1 Pengertian dan Pemanfaatan Statistika A. PENGERTIAN STATISTIKA Statistik adalah suatu kumpulan angka yang tersusun lebih dari satu angka. Misalnya

Lebih terperinci

PEMBUATAN ALAT UKUR KETEBALAN BAHAN SISTEM TAK SENTUH BERBASIS PERSONAL COMPUTER MENGGUNAKAN SENSOR GP2D12-IR

PEMBUATAN ALAT UKUR KETEBALAN BAHAN SISTEM TAK SENTUH BERBASIS PERSONAL COMPUTER MENGGUNAKAN SENSOR GP2D12-IR 200 Prosiding Pertemuan Ilmiah XXIV HFI Jateng & DIY, Semarang 10 April 2010 hal. 200-209 PEMBUATAN ALAT UKUR KETEBALAN BAHAN SISTEM TAK SENTUH BERBASIS PERSONAL COMPUTER MENGGUNAKAN SENSOR GP2D12-IR Mohtar

Lebih terperinci

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Gramedia Cikarang yaitu dengan menggunakan metode DMAIC (Define,

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Gramedia Cikarang yaitu dengan menggunakan metode DMAIC (Define, BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Dasar evaluasi untuk mengoptimasi sistem produksi Percetakan Gramedia Cikarang yaitu dengan menggunakan metode DMAIC (Define, Measure,

Lebih terperinci

Astuti Amin Sekolah Tinggi Ilmu Farmasi Makassar ABSTRAK

Astuti Amin Sekolah Tinggi Ilmu Farmasi Makassar ABSTRAK DETERMINASI DAN ANALISIS FINGER PRINT DAUN MIANA (Coleus scutellarioides Linn.) SEBAGAI BAHAN BAKU OBAT TRADISIONAL DENGAN METODE SPEKTROSKOPI FT-IR DAN KEMOMETRIK Astuti Amin Sekolah Tinggi Ilmu Farmasi

Lebih terperinci

100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan

100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan Algoritme Dekomposisi Wavelet Dekomposisi wavelet Haar dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Transformasi linear digunakan untuk mengubah ruang warna secara linear menjadi warna dasar. Karena citra yang

Lebih terperinci

Gambar 5 Spektrum IR EVA water -based A-760 (a), DA-101 (b). : standar; :non-standar. Bilangan Gelombang (cm -1 )

Gambar 5 Spektrum IR EVA water -based A-760 (a), DA-101 (b). : standar; :non-standar. Bilangan Gelombang (cm -1 ) 5 HIL D PEMH nalisis pektrum I Pola spektrum FTI sel utuh sampel biologis maupun non-biologis merupakan pola spektrum sidik jari hasil serapan vibrasi dari seluruh penyusun sel tersebut, seperti protein,

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN LONCATAN DAN PUNCAK TAJAM DENGAN METODE WAVELET

PENDETEKSIAN LONCATAN DAN PUNCAK TAJAM DENGAN METODE WAVELET PENDETEKSIAN LONCATAN DAN PUNCAK TAJAM DENGAN METODE WAVELET SKRIPSI Oleh : Dwi Septian Nurdina NIM. J2A 604 014 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan lokasi gangguan hubung singkat pada saluran transmisi sudah lama menjadi salah satu perhatian utama dari industri tenaga listrik. Metode penentuan lokasi

Lebih terperinci

25/09/2013. Metode Statistika (STK211) Pertanyaan. Modus (Mode) Ukuran Pemusatan. Median. Cara menghitung median contoh

25/09/2013. Metode Statistika (STK211) Pertanyaan. Modus (Mode) Ukuran Pemusatan. Median. Cara menghitung median contoh Metode Statistika (STK11) Pertanyaan Jika punya data mengenai daya Pertemuan III Statistika ti tik Dasar (Basic Statistics) ti ti hidup dari baterai HP merk XXX Dimana lokasi atau pusat dari data? ukuran

Lebih terperinci

Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013

Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013 UKURAN STATISTIK BAGI DATA Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013 Konten Definisi: -Data dan Jenis Data -Parameter dan Statistik -Ukuran Statistik

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,

BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, BAB II LANDASAN TEORI II.1 Citra Digital Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah representasi dari citra asal yang bersifat analog [3]. Citra digital ditampilkan

Lebih terperinci

PENERAPAN GROUP LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR SEBAGAI METODE ALTERNATIF DALAM MENANGANI DATA BERDIMENSI TINGGI HAIFA MARDHOTILLAH

PENERAPAN GROUP LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR SEBAGAI METODE ALTERNATIF DALAM MENANGANI DATA BERDIMENSI TINGGI HAIFA MARDHOTILLAH PENERAPAN GROUP LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR SEBAGAI METODE ALTERNATIF DALAM MENANGANI DATA BERDIMENSI TINGGI HAIFA MARDHOTILLAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Bahan dan Alat Bahan Alat Metode Penelitian

3 METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Bahan dan Alat Bahan Alat Metode Penelitian 3 METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian dilakukan di Laboratorium Kimia Pangan SEAFAST Center Institut Pertanian Bogor dan Laboratorium Pusat Studi Biofarmaka Bogor. Pelaksanaan Penelitian selama

Lebih terperinci

Dwiny Meidelfi, M.Cs

Dwiny Meidelfi, M.Cs Dwiny Meidelfi, M.Cs Tujuan: Praktikan mengerti perbedaan dari sistem koordinat kartesius dan sistem koordinat layar Praktikan mengetahui software yang digunakan dalam Kerja Lab Grafika Komputer titik

Lebih terperinci

INTERVAL, PERTIDAKSAMAAN, DAN NILAI MUTLAK

INTERVAL, PERTIDAKSAMAAN, DAN NILAI MUTLAK INTERVAL, PERTIDAKSAMAAN, DAN NILAI MUTLAK Departemen Matematika FMIPA IPB Bogor, 2012 (Departemen Matematika FMIPA IPB) Kalkulus I Bogor, 2012 1 / 19 Topik Bahasan 1 Sistem Bilangan Real 2 Interval 3

Lebih terperinci

-eq/(ha.tahun). Keluaran matriks emisi untuk tab unit perencanaan dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

-eq/(ha.tahun). Keluaran matriks emisi untuk tab unit perencanaan dapat dilihat pada gambar di bawah ini. Keluaran Matriks Emisi Keluaran dari matriks emisi adalah total hasil perhitungan matriks yang terbagi atas tab unit perencanaan, emisi bersih, emisi total, dan sekuestrasi total dengan satuan unit ton

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pemotong an Suara. Convert. .mp3 to.wav Audacity. Audacity. Gambar 3.1 Blok Diagram Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Pemotong an Suara. Convert. .mp3 to.wav Audacity. Audacity. Gambar 3.1 Blok Diagram Penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Penelitian Penelitian yang dilakukan dapat dijelaskan melalui blok diagram seperti yang terlihat pada Gambar 3.1. Suara Burung Burung Kacer Burung Kenari Pengambil an

Lebih terperinci

EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :

EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM : EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Lebih terperinci

PENYUSUNAN PERANGKAT LUNAK R-STAT UNTUK PENDUGAAN MODEL KALIBRASI. Oleh : REVARIO OKTANO G

PENYUSUNAN PERANGKAT LUNAK R-STAT UNTUK PENDUGAAN MODEL KALIBRASI. Oleh : REVARIO OKTANO G PENYUSUNAN PERANGKAT LUNAK R-STAT UNTUK PENDUGAAN MODEL KALIBRASI Oleh : REVARIO OKTANO G14101036 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006 Dan Katakanlah:

Lebih terperinci

KURVA NORMAL. (Sumber: Buku Metode Statistika tulisan Sudjana)

KURVA NORMAL. (Sumber: Buku Metode Statistika tulisan Sudjana) KURVA NORMAL (Sumber: Buku Metode Statistika tulisan Sudjana) Distribusi Normal (Distribusi GAUSSE) Kurva Normal Suatu alat statistik yang sangat penting untuk menaksir dan meramalkan peristiwa-peristiwa

Lebih terperinci

ACARA II Grafik Batang (Bar Graph)

ACARA II Grafik Batang (Bar Graph) ACARA II Grafik Batang (Bar Graph) Latihan membuat Bar graph yang terdiri dari empat jenis, yaitu : 1. Grafik Batang Sederhana (Simple Bar Graph) 2. Grafik Batang Majemuk (Multiple Bar Graph) 3. Grafik

Lebih terperinci

Membuat Piramida Penduduk dengan Excel

Membuat Piramida Penduduk dengan Excel Membuat Piramida Penduduk dengan Excel dikutip dari: http://junaidichaniago.wordpress.com/2009/04/05/membuat-piramidapenduduk-dengan-excel/ (tanggal 7 Juni 2010) Memahami komposisi penduduk menurut umur

Lebih terperinci

BAB III PENGOLAHAN DATA

BAB III PENGOLAHAN DATA BAB III PENGOLAHAN DATA Tahap pengolahan data pada penelitian ini meliputi pemilihan data penelitian, penentuan titik pengamatan pada area homogen dan heterogen, penentuan ukuran Sub Citra Acuan (SCA)

Lebih terperinci

Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi. Ridwan Efendi

Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi. Ridwan Efendi Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi Ridwan Efendi Pendahuluan Menyajikan data mentah untuk pengambilan keputusan Data mentah diambil dari populasi atau sampel Diperoleh dengan cara : Diperoleh dengan

Lebih terperinci

Gambar 4.1 Macam-macam Komponen dengan Bentuk Kompleks

Gambar 4.1 Macam-macam Komponen dengan Bentuk Kompleks BAB 4 HASIL DA A ALISA Banyak komponen mesin yang memiliki bentuk yang cukup kompleks. Setiap komponen tersebut bisa jadi memiliki CBV, permukaan yang berkontur dan fitur-fitur lainnya. Untuk bagian implementasi

Lebih terperinci

PE DAHULUA. Latar Belakang

PE DAHULUA. Latar Belakang Latar Belakang PE DAHULUA Pemilihan Kepala Daerah dan Wakil Kepala Daerah, atau seringkali disebut Pilkada, adalah pemilihan umum untuk memilih Kepala Daerah dan Wakil Kepala Daerah secara langsung di

Lebih terperinci

Penerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat

Penerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat Jurnal Matematika Integratif ISSN 141-6184 Volume 1 No 1, April 016, pp 43 50 Penerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat Julita Nahar Program Studi Matematika,

Lebih terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 13 Kompresi Citra. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 13 Kompresi Citra. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 13 Kompresi Citra Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2015 KULIAH

Lebih terperinci