SISTEM DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN KOPI MENGGUNAKAN BACKWARD CHAINING

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SISTEM DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN KOPI MENGGUNAKAN BACKWARD CHAINING"

Transkripsi

1 Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2015 STMIK AMIKOM Yogakarta, 6-8 Februari 2015 SISTEM DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN KOPI MENGGUNAKAN BACKWARD CHAINING Agus Hariato 1), M. Muih D.W 2), Surateo 3) 1),2),3) Jurusa Tekologi Iformasi, Politekik Negeri Jember, Jember. 1), 2), Abstrak Peigkata kapasitas da kualitas produksi kopi adalah melalui pedampiga petai oleh petugas lapag atau pakar ag setigkat. Salah satu alteratif pakar ag setigkat adalah melalui sistem pakar. Sistem pakar ag diimplemetasika megguaka metode backward chaiig karea sagat cocok dega metode kosultasi dalam proses memperoleh diagosa. Hal ii ditujukka dega peigkata kesesuaia data di lapag sebesar 84% - 92%. Kelebiha dibadig sistem pakar ag telah dikembag aitu hipotesa awal terkait gejala ag tampak atau kasat mata sehigga memudahka dalam proses pegambila keputusa. Selai itu terdapat dua gejala pokok ag harus memeuhi gua didapatka kesimpula dari sistem pakar terkait hama da peakit tertetu. Kata kuci: Taama Kopi, Hama, Peakit, Backward Chaiig. 1. Pedahulua Salah satu masalah utama dalam idustri pertaia kopi adalah miima pegetahua dari petai. Hal tersebut semaki diperparah dega kuraga edukasi tetag bercocok taam kopi ag baik da efektif. Padahal keadaa di lapaga terdapat hama da peakit ag meggagu produktivitas taama kopi ag meerag pada akar, ratig, buga, buah da dau [1]. Akibat dari hama da peakit pada taama kopi aka meebabka kodisi pada buah kopi mejadi kopog da berlubag higga 65% dari buah ag ditaam. Sehigga produksi kopi ag dihasilka tiggal sekitar 35% dega kualitas ag jelek. Sedagka terdapat peerapa stadar mutu ag ketat oleh orgaisasi kopi iterasioal ( Iter atioal Coffe Orgaizatio ICO ) mulai Oktober Salah satu alteratif utuk meigkatka pegetahua petai kopi tetag hama da peakit adalah melalui pedampiga oleh ahli kopi aitu peeliti peeliti dari pusat peelitia, akademisi, petai seior serta petugas peuluh pertaia (PPL). Tetapi terdapat keterbatasa jumlah ahli kopi dalam hal kosultasi tetag hama da peakit secara lagsug. Utuk megatasi hal tersebut maka dikembagka sistem pakar tetag diagosa hama da peakit pada taama kopi. Sistem Pakar ag dikembagka dega pedekata kosultasi terkait gejala hama da peakit taama kopi, ag selajuta diproses gua meghasilka kesimpula terkait hama da peakit. Utuk sistem pakar dega pedekata diagosa atau kosultasi ag tepat adalah megguaka algoritma backward chaiig [4]. Pada peelitia lai telah dilakuka implemetasi sistem pakar pada taama kopi megguaka backaward chaiig, tetapi objek peelitia ag dilakuka haa diagosa peakit taama kopi serta diagosa awal sudah megarah pada peakit tertetu [3]. Sedagka pada peelitia ii dilakuka diagosa awal berdasar kerusaka taama kopi ag kasat mata aitu akar rusak, pertumbuha taama terhambat, bercak pada dau, gaggua pada buah serta gaggua pada batag. Selai itu keluara ag dihasilka diagosa utuk hama da peakit taama kopi. Sistem pakar ag dikembagka adalah berbasis web. 2. Pembahasa Dalam pembuata sistem pakar, fakta da pegetahua ag berhubuga dega gejala-gejala hama da peakit taama kopi aka diguaka dalam megambil suatu kesimpula. Fakta da pegetahua diambil dari hasil wawacara dega pakar aitu dari kelompok tai sagkuriag da sidomulo. Fakta da pegetahua ag telah didapatka aka diterjemahka oleh pembuat sistem atau kowledge egieer mejadi basis pegetahua ag tersimpa dalam sistem pakar ag dibuat. Berdasar dari wawacara da diskusi dega pakar didapatka tetag diagosa gejala hama da peakit taama kopi ag serig terjadi sesuai pada tabel 1 da tabel 2. Tabel 1. Daftar Gejala Hama Taama Kopi. No Hama Gejala 1. Nematoda Parasit Dau meguig da gugur. Pertumbuha batag primer terhambat. Taama kerdil. Akar meguig da mejadi coklat atau hitam. Akar serabut membusuk/ rusak

2 Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2015 STMIK AMIKOM Yogakarta, 6-8 Februari Peggerek Buah Kopi Kutu Hijau da Kutu Coklat Kutu Dompola atau Kutu Putih Peggerek Cabag Merah Pada buah dewasa berkerut da masak sebelum waktua. Disekitar diskus pada buah berlubag. Pada buah muda gugur. Pada buah ag cukup tua biji kopi cacat. Buah kopi kosog tiggal bubuk (kotora hama) Mucul cedawa jelaga pada dau da buah Taama kerdil Taama meguig dibagia buga atau dau atau cabag atau buah. Pada buah dewasa berkerut da masak sebelum waktua. Mucul cedawa jelaga pada dau da buah Taama kerdil Buah kopi berlubag-lubag Pada buah dewasa berkerut da masak sebelum waktua. Terdapat lubag pada cabag taama. Pada permukaa lubag campura kotora dega serpiha jariga. Cabag ag berlubag mejadi lau da kerig. Tabel 2. Daftar Gejala Peakit Taama Kopi. No Peakit Gejala Dau meguig da gugur Timbul bercak-bercak pada dau. 1. Karat Dau Bercak ag timbul pada dau berwara kuig muda ag berubah mejadi kuig tua. Bercak maki lama membersar da meatu. Pada permukaa dau bagia bawah tertutup oleh tepug spora berwara orage atau jigga. 2. Jamur Upas Dau lau da bergatug pada ratig Terdapat misellium tipis da berserabut seperti sarag labalaba. Pada sisi bawah cabag ag agak teraug terdapat lapisa kerak berwara merah jambu terdiri atas himeium. Taama megerig/ hitam 3. Jamur Akar Hitam da Jamur Akar Dau meguig da gugur Dau tampak lau serempak Akar tuggag tertutup kerak Coklat Bercak Coklat Dau Rebah Batag butir-butir taah. Akar ag sakit aka membusuk, kerig da luak. Timbul bercak-bercak pada dau. Bercak ag timbul pada dau berwara coklat berbetuk ligkara, putih pada tegaha da merah dipiggira Pada buah timbul bercak berwara coklat Pada buah dewasa berkerut da masak sebelum waktua. Kulit buah megeras Pertumbuha batag primer terhambat Timbul bercak-bercak memar pada pagkal batag. Bercak memar ag timbul pada batag mejadi busuk da megerig. Selajuta data hama da peakit taama kopi beserta gejalaa pada tabel 1 da tabel 2 dirubah mejadi data dasar sistem seperti pada tabel 3, tabel 4 da tabel 5. Tabel 3. Data Gejala pada Taama Kopi. Id G02 G04 G05 G07 G08 G09 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 Gejala Apakah dau meguig da gugur? Apakah pertumbuha batag primer terhambat? Apakah taama kerdil? Apakah akar meguig da mejadi coklat atau hitam? Apakah akar serabut membusuk/ rusak? Apakah pada buah dewasa berkerut da masak sebelum waktua? Apakah disekitar diskus buah berlubag? Apakah pada buah muda gugur? Apakah pada buah ag cukup tua biji kopi cacat? Apakah buah kopi kosog tiggal bubuk (kotora hama)? Apakah mucul cedawa jelaga pada dau da buah? Apakah taama meguig dibagia buga atau dau, atau cabag atau batag? Apakah terdapat lubag pada batag taama? Apakah pada permukaa lubag campura kotora dega serpiha jariga? Apakah batag ag berlubag mejadi lau da kerig? Apakah timbul bercak-bercak pada dau? Apakah bercak ag timbul pada dau berwara kuig muda ag berubah mejadi kuig tua? Apakah bercak maki lama membersar da

3 Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2015 STMIK AMIKOM Yogakarta, 6-8 Februari 2015 G19 G20 G21 G22 G23 G24 G25 G26 G27 G28 G29 G30 meatu? Apakah pada permukaa dau bagia bawah tertutup oleh tepug spora berwara orage atau jigga? Apakah dau lau da bergatug pada ratig? Apakah terdapat misellium tipis da berserabut seperti sarag laba-laba pada buah/ ratig/ dau? Apakah pada sisi bawah cabag ag agak teraug terdapat lapisa kerak berwara merah jambu terdiri atas himeium? Apakah taama megerig/ hitam? Apakah dau tapak lau serempak? Apakah akar tuggag tertutup kerak butirbutir taah? Apakah akar ag sakit aka membusuk, kerig da luak? Apakah bercak ag timbul pada dau berwara coklat berbetuk ligkara, putih pada tegaha da merah dipiggira? Apakah timbul bercak-bercak memar pada batag? Apakah bercak memar ag timbul pada batag mejadi busuk da megerig? Tidak ditemuka gaggua Hama da Peakit pada taama Kopi Gejala Hama da Peakit ag ada pilih tidak dapat dikeali. Tabel 4. Data Hama pada Taama Kopi. Id H04 H05 Hama Hama Nematoda Parasit Hama Peggerek Buah Kopi Hama Kutu Hijau Da Kutu Coklat Hama Kutu Dompola atau Kutu Putih Hama Peggerek Batag Merah Tabel 5. Data Peakit pada Taama Kopi. Id P01 P02 P03 P04 P05 Peakit Peakit Karat Dau Peakit Jamur Upas Peakit Jamur Akar Hitam da Jamur Akar Coklat Peakit Bercak Coklat Dau Peakit Rebah Batag Selajuta dilakuka proses kosultasi da pembelajara sistem pada pakar utuk medapatka atura terkait gejala dega hama da peakit taama kopi. Hasil ag didapatka bahwa terdapat hipotesa awal berdasar gejala ag bisa diamati atau kasat mata seperti pada tabel 6. Tabel 6. Hipotesa awal kerusaka pada taama kopi No. Hipotesa Awal 1 Akar Rusak 2 Pertumbuha Taama Terhambat 3 Bercak Pada Dau 4 Gaggua Pada Buah 5 Gaggua Pada Batag Berdasar hipotesa awal pada tabel 6 dilakuka peelusura gejala-gejala ag biasaa megikutia. Dari gejala-gejala tersebut, jika terdapat dua gejala pokok baru dapat disimpulka hama da peakit tertetu. Dega berkosultasi secara itesif dega pakar terkait kesesuai gejala dega hama da peakit taama kopi, selajuta didapat atura sistem pakar seperti pada gambar 1. Atura tersebut ag aka diterjemahka kedalam kowledge-based dalam aplikasi

4 Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2015 STMIK AMIKOM Yogakarta, 6-8 Februari 2015 Sistem Pakar Diagosa Hama Da Peakit Taama Kopi Dega Metode Backward Chaiig Akar Rusak Pertumbuha Taama Terhambat Bercak Pada Dau Gaggua Pada Buah Gaggua Pada Cabag G04 G05 G02 G04 G28 G25 G04 G04 G29 G30 G18 G26 G30 G05 G11 P05 G19 G19 P04 G16 G17 G30 G27 G12 H04 G11 G21 G07 G22 G13 G12 G10 G30 G20 G14 G30 G08 G23 P02 G15 G24 G02 G12 G09 P02 P02 H05 H05 P03 P03 H04 P01 P01 Gambar 1. Poho Keputusa Rule Gejala Implemetasi dari aplikasi sistem pakar diagose hama da peakit pada taama kopi dapat dilihat pada gambar 2. Gambar 3. Tampila Awal Kosultasi Sistem Pakar Selajuta dari hasil proses pemiliha gejala ag ada didapatka kesimpula seperti pada gambar 4. Gambar 2. Tampila Awal Sistem Pakar Pada meu kosultasi dilakuka pemiliha hipotesa awal serta gejala - gejala sebelum didapatka kesimpula seperti pada gambar

5 Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2015 STMIK AMIKOM Yogakarta, 6-8 Februari Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Gambar 4. Tampila Kesimpula dari Sistem Pakar Utuk melihat iformasi detail hama atau peakit ag telah ditetuka beserta solusia dega hasil seperti pada gambar 5. Pada pegujia terlihat prosetase kesesuaia ag sagat bervariasi atar peggua seperti pada tabel 6 aitu atara 84% - 92%. Terdapat peigkata daripada peelitia sebeluma ag berada pada rage 40% - 80% [2], hal ii dikareaka pada peelitia tahu kedua diguaka metode backward chaiig sebagai sistem pakar ag lebih fokus megaalisa berdasar gejala peakit da hama ag terlihat secara kasat mata. Gambar 5. Tampila Keteraga dari Sistem Pakar Selajuta sistem pada pakar aka diujicoba da di sikroka dega sistem pakar ag dikembagka dega megguaka metode backward chaiig. Pada tahap ujicoba sistem dilakuka oleh petai kopi dari kelompok tai Sagkuriag da Sidomulo sehigga dapat diaalisa kesesuaia atara keadaa dilapaga dega sistem. Ujicoba dilakuka pada 20 petai dega megisi agket tetag gejala pada taama kopi da perkiraa hama da peakit ag diderita seperti pada tabel 6. Tabel 6. Hasil Ujicoba Sistem No Peggua Prosetase Kesesuaia (%) 1 Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Petai Kesimpula Sistem Diagosa Hama da Peakit Taama Kopi telah berhasil diimplemetasika serta dapat dijadika sebagai alteratif pedampiga dalam peigkata pegetahua petai kopi. Terdapat kelebiha dibadig sistem pakar ag telah dikembag oleh peeliti ag lai aitu hipotesa awal terkait gejala ag tampak atau kasat mata sehigga memudahka dalam proses pegambila keputusa. Selai itu terdapat dua gejala pokok ag harus memeuhi gua didapatka kesimpula dari sistem pakar terkait hama da peakit tertetu. Ujicoba sistem dilakuka pada kelompok tai Sagkuriag da Sidomulo Kecamata Silo Kabupate Jember dega megguaka agket tetag gejala pada taama kopi da perkiraa hama da peakit ag diderita. Dega didapatka kesesuai data dega keadaa dilapag sebesar 84% - 92%. Sedagka dari segi basis data terdapat peesuaia megguaka msql dega tampila atarmuka megguaka bootstrap. Sistem Pakar ag dikembagka dega berbasis web aka memudahka akses peggua, tetapi dalam peelitia lebih lajut dapat dikembagka dalam betuk aplikasi mobile agar dapat memperluas peebara akses

6 Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2015 STMIK AMIKOM Yogakarta, 6-8 Februari 2015 Daftar Pustaka [1] AAK, Budidaa Taama Kopi, Yogakarta : Peerbit Kaisius, [2] A. Hariato, Surateo, M.Muih, Pegembaga Sistem Pakar Utuk Meetuka Diagosa Hama da Peakit Taama Kopi Megguaka Algoritma Fuzz Ruled Based, Semiar Nasioal Tekik Elektro ( S TE ) 2013 di Fakultas Tekik Elektro Uiversitas Negeri Surabaa ( Uesa ), 4 Desember [3] A. Sabra, Aalisis da Peracaga Aplikasi Sistem Pakar dega Metode Backward Chaiig utuk Mediagosis Peakit Taama Kopi, Program Ektesi S1 Ilmu Komputer Departeme Ilmu Komputer FMIPA USU Meda, [4] B. Brado, Last Thigs First: The Power of Backward Chaiig, Bill Brado, 13 Oktober, Biodata Peulis Agus Hariato, S.T, M.Kom, memperoleh gelar Sarjaa Tekik (S.T), Jurusa Tekik Elektro Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaa, lulus tahu Memperoleh gelar Magister Komputer (M.Kom) Program Pasca Sarjaa Magister Tekik Iformatika Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaa, lulus tahu 2011.Saat ii mejadi Dose di Politekik Negeri Jember. M. Muih D.W, S.Kom, M.T, memperoleh gelar Sarjaa Komputer (S.Kom), Jurusa Tekologi Iformasi STIKI Malag, lulus tahu Memperoleh gelar Magister Tekik (M.T) Program Pasca Sarjaa Magister Tekologi Idustri ITB Badug, lulus tahu 2004.Saat ii mejadi Dose di Politekik Negeri Jember. Surateo, S.Kom, M.Kom, memperoleh gelar Sarjaa Komputer (S.Kom), Jurusa Tekik Iformatika Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaa, lulus tahu Memperoleh gelar Magister Komputer (M.Kom) Program Pasca Sarjaa Magister Tekik Iformatika Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaa, lulus tahu 2010.Saat ii mejadi Dose di Politekik Negeri Jember

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT BUAH NANAS MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES BERBASIS WEB

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT BUAH NANAS MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES BERBASIS WEB Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2017 SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT BUAH NANAS MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES BERBASIS WEB hyrga Purama Dewa 1), Ade Pujiato 2), Muhhamad Hatta Putra 3) 1),

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 37 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii termasuk peelitia pegembaga, yaitu pegembaga buku teks matematika. Model pegembaga yag diguaka adalah model 4-D (four D models) dari Thigaraja

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR Marhaei, Yoki Saputra Prodi Sistem Iformasi Istitut Sais da Tekologi Nasioal (ISTN) Email :

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada lahan pertanaman padi (Oryza sativa L.) Kelompok

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada lahan pertanaman padi (Oryza sativa L.) Kelompok III. BAHAN DAN METODE 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilaksaaka pada laha pertaama padi (Oryza sativa L.) Kelompok Tai Karya Subur Desa Pesawara Idah Kecamata Padag Cermi Kabupate Pesawara dega

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2005/2006

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2005/2006 UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Gada 2005-2006 Skripsi Sarjaa Program Gada Semester Gajil 2005/2006 PEMBANGKITAN FRAKTALUNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI KERJA DESAINER GRAFIS MENGGUNAKAN METODE NEWTON RAPHSON

Lebih terperinci

BAHAN DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada lahan pertanaman jagung (Zea mays, L.) Kelompok

BAHAN DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada lahan pertanaman jagung (Zea mays, L.) Kelompok III. BAHAN DAN METODE A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilaksaaka pada laha pertaama jagug (Zea mays, L.) Kelompok Tai Tai Makmur yag secara admiistratif berada di wilayah Desa Siar Mulya Kecamata

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Peelitia ii termasuk peelitia pegembaga (Developmet Research) karea peeliti igi megembagka peragkat pembelajara sub pokok bahasa bilaga. Peragkat pembelajara

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka pada bula Juli 2013 sampai Jauari 201 berlokasi di Kabupate Gorotalo. B. Jeis Peelitia Peilitia tetag evaluasi program pegembaga

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia sikap kosume terhadap kopi ista Kopiko Brow Coffee ii dilakuka di Wilaah Depok. Pemiliha dilakuka secara segaja (Purposive) dega pertimbaga

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Jenis Penelitian. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif yang

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Jenis Penelitian. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii megguaka metode deskriptif kuatitatif yag mediskripsika tetag pola sebara, kepadata kutu sisik pada buah, ratig da dau taama jeruk mais, serta faktor-faktor

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA JAMKESMAS DI DESA KATERBAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA JAMKESMAS DI DESA KATERBAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT SKRIPSI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA JAMKESMAS DI DESA KATERBAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT SKRIPSI Diajuka Utuk Memeuhi Sebagia Syarat Gua Memperoleh Gelar Sarjaa Komputer (S.Kom) Pada

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) ISBN: 978-602-73690-8-5 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) Clara Hetty Primasari* Program

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

Perancangan Aplikasi Tari Bali Klasik Berbasis Web

Perancangan Aplikasi Tari Bali Klasik Berbasis Web Koferesi Nasioal Sistem & Iformatika 207 STMIK STIKOM Bali, 0 Agustus 207 Peracaga Aplikasi Bali Klasik Berbasis Web Nyoma Utami Jauhari ), Ni Luh Ayu Kartika Yuias S 2), Made Rudita 3) STIKOM Bali Jala

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada lahan pertanaman Padi sawah tadah hujan (Oryza

III. METODELOGI PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada lahan pertanaman Padi sawah tadah hujan (Oryza III. METODELOGI PENELITIAN 3.1. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilaksaaka pada laha pertaama Padi sawah tadah huja (Oryza Sativa L.) di Kelompok Tai Karya Tai I Desa Karag Rejo Kecamata Jati Agug Kabupate

Lebih terperinci

Universitas Dian Nuswantoro Jalan Nakula 1 No 5-11, (024) , Semarang

Universitas Dian Nuswantoro Jalan Nakula 1 No 5-11, (024) , Semarang PENERAPAN DATA MINING KLASIFIKASI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PADA DATA NASABAH KREDIT DI BANK KREDIT DESA (BKD) KABUPATEN REMBANG Dia Rusdiaa Sari Uiversitas Dia Nuswatoro Jala Nakula 1 No 5-11,

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 27 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Objek yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda Sumba (Sadelwood) betia da jata berjumlah 30 ekor dega umur da berat yag relatif

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan di lahan pertanaman ubi kayu (Manihot esculenta Crantz)

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan di lahan pertanaman ubi kayu (Manihot esculenta Crantz) III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia dilaksaaka di laha pertaama ubi kayu (Maihot esculeta Cratz) PT Nusatara Tropical Fruit Blok 731 (Gambar 1, lampira) Kecamata Labuha Ratu Lampug Timur,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya

Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Iformasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya izar.radliya@yahoo.com Nama Mahasiswa NIM Kelas Kompetesi Dasar Memahami tekik data miig klasifikasi da mampu meerapka

Lebih terperinci

Aplikasi Program untuk Mendiagnosa Penyakit Kandungan Menggunakan Metode Waterfall

Aplikasi Program untuk Mendiagnosa Penyakit Kandungan Menggunakan Metode Waterfall Jural Tekik Komputer, Aplikasi Program utuk Mediagosa Peyakit Kaduga Megguaka Metode Waterfall Ridwasyah Program Studi (Tekik Iformatika) STMIK Nusa Madiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warug Jati Barat (Margasatwa),

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

Implementasi Framework Laravel Pada Aplikasi Digitalisasi Arsip Sekretariat Organisasi Mahasiswa STMIK STIKOM Bali

Implementasi Framework Laravel Pada Aplikasi Digitalisasi Arsip Sekretariat Organisasi Mahasiswa STMIK STIKOM Bali Koferesi Nasioal Sistem & Iformatika 207 STMIK STIKOM Bali, 0 Agustus 207 Implemetasi Framework Laravel Pada Aplikasi Digitalisasi Arsip Sekretariat Orgaisasi Mahasiswa STMIK STIKOM Bali Lilis Yuigsih

Lebih terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS MEDIA KOMIK PADA MATERI SIFAT-SIFAT BANGUN RUANG UNTUK SISWA KELAS V SD NEGERI 6I KOTA BENGKULU

EFEKTIVITAS MEDIA KOMIK PADA MATERI SIFAT-SIFAT BANGUN RUANG UNTUK SISWA KELAS V SD NEGERI 6I KOTA BENGKULU EFEKTIVITAS MEDIA KOMIK PADA MATERI SIFAT-SIFAT BANGUN RUANG UNTUK SISWA KELAS V SD NEGERI 6I KOTA BENGKULU 1 Desi Kuriati, 2 Dewi Rahimah, 3 Rusdi 1,2,3 Prodi Pedidika Matematika JPMIPA FKIP Uiversitas

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada lahan tanaman padi sawah tadah hujan (Oryza

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada lahan tanaman padi sawah tadah hujan (Oryza 42 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilaksaaka pada laha taama padi sawah tadah huja (Oryza sativa L.) Kelompok Tai Ruku Tai di Desa Bumisari Kecamata Natar Kabupate Lampug

Lebih terperinci

Sistem Pakar Deteksi Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Web

Sistem Pakar Deteksi Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Web Sistem Deteksi Diabetes Mellitus Megguaka Metode Bayesia Berbasis Web Voy Pawaka Program Studi Tekik Iformatika Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Tajugpura e-mail: voypwk@gmail.com Abstrak

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

PEMAANFAATAN LIMBAH ABU TERBANG PLTU ASAM ASAM SEBAGAI PENGGANTI SEBAGIAN SEMEN UNTUK PEMBUATAN BETON STRUKTUR DITINJAU DARI EFESIENSI BIAYA

PEMAANFAATAN LIMBAH ABU TERBANG PLTU ASAM ASAM SEBAGAI PENGGANTI SEBAGIAN SEMEN UNTUK PEMBUATAN BETON STRUKTUR DITINJAU DARI EFESIENSI BIAYA Pemafaata Limbah Abu Terbag PLTU Asam-asam PEMAANFAATAN LIMBAH ABU TERBANG PLTU ASAM ASAM SEBAGAI PENGGANTI SEBAGIAN SEMEN UNTUK PEMBUATAN BETON STRUKTUR DITINJAU DARI EFESIENSI BIAYA Khairil Yauar (1)

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA ANALITYCAL HIRACY PROCESS DALAM PEMILIHAN BEASISWA PADA SMA KALUKUBULA

PENERAPAN ALGORITMA ANALITYCAL HIRACY PROCESS DALAM PEMILIHAN BEASISWA PADA SMA KALUKUBULA Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 207 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 207 PENERAPAN ALGORITMA ANALITYCAL HIRACY PROCESS DALAM PEMILIHAN BEASISWA PADA SMA KALUKUBULA Dewi Kusumawati ) )

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK NASKAH PUBLIKASI

PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK NASKAH PUBLIKASI PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK (Studi Kasus: BPS Amaah) NASKAH PUBLIKASI diajuka oleh Nofitriyai 11.11.5428 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN 4.1Aalisa Sistem Lama BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Sistem yag ada di UIN SUSKA Riau dalam pegiformasia tetag kampus bagi calo mahasiswa biasaya dega melihat iformasi dari website resmi kampus UIN yag

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Bandar Lampung Tahun Pelajaran dengan jumlah siswa 32 orang. terdiri dari 12 siswa laki-laki dan 20 siswa perempuan.

III. METODE PENELITIAN. Bandar Lampung Tahun Pelajaran dengan jumlah siswa 32 orang. terdiri dari 12 siswa laki-laki dan 20 siswa perempuan. III. METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Subjek peelitia ii adalah siswa kelas VIIB semester gajil SMP Negeri 22 Badar Lampug Tahu Pelajara 2009-2010 dega jumlah siswa 32 orag terdiri dari 12 siswa laki-laki

Lebih terperinci

Keterkaitan Karakteristik Pergerakan di Kawasan Pinggiran Terhadap Kesediaan Menggunakan BRT di Kota Palembang

Keterkaitan Karakteristik Pergerakan di Kawasan Pinggiran Terhadap Kesediaan Menggunakan BRT di Kota Palembang C463 Keterkaita Karakteristik di Kawasa Piggira Terhadap Kesediaa Megguaka BRT di Kota Palembag Dia Nur afalia, Ketut Dewi Martha Erli Hadayei Departeme Perecaaa Wilayah da Kota, Fakultas Tekologi Sipil

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PAKAR PENDETEKSI HAMA PADA TANAMAN ALPUKAT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES NASKAH PUBLIKASI

PERANCANGAN SISTEM PAKAR PENDETEKSI HAMA PADA TANAMAN ALPUKAT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES NASKAH PUBLIKASI PERANCANGAN SISTEM PAKAR PENDETEKSI HAMA PADA TANAMAN ALPUKAT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES NASKAH PUBLIKASI diajuka oleh Iqbal Yudhawa 13.11.7091 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah tahun pelajaran 2011/2012, dengan jumlah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah tahun pelajaran 2011/2012, dengan jumlah BAB III METODOLOGI PEELITIA A. Subjek Peelitia Subjek yag diteliti adalah siswa kelas VII B SMP egeri 2 Mrebet Kabupate Purbaligga, Jawa Tegah tahu pelajara 2011/2012, dega jumlah 31 aak. B. Settig Peelitia

Lebih terperinci

BAHAN DAN METODE. Desa Pringgondani Kecamatan Sukadana Kabupaten Lampung Timur, dengan areal

BAHAN DAN METODE. Desa Pringgondani Kecamatan Sukadana Kabupaten Lampung Timur, dengan areal III. BAHAN DAN METODE 3.1 Tempat da waktu peelitia Peelitia dilaksaaka pada laha pertaama padi sawah irigasi Kelompok Tai Sri Mulya Desa Priggodai Kecamata Sukadaa Kabupate Lampug Timur, dega areal pertaama

Lebih terperinci

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 20 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT Necy Nurjaah 1), Zaial Arifi 2), Dya Marisa Khairia 3) 1,2,3)

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pengumpulan data, validitas dan reabilitas alat ukur, metode analisis data.

BAB III METODE PENELITIAN. pengumpulan data, validitas dan reabilitas alat ukur, metode analisis data. 79 BAB III METODE PENELITIAN Dalam bab ii peeliti aka mejelaska tetag metode ag aka diguaka dalam peelitia meliputi; idetifikasi variabel peelitia, defeisi operasioal variabel peelitia, populasi da tekik

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 96 BAB I KESIPUAN AN SARAN I1 Kesimpula Berdasarka hasil pegujia, aalisis, da studi kasus utuk megetahui kekuata da desai pelat komposit beto-dek metal diperoleh kesimpula sebagai berikut: 1 Jika meurut

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN

3. METODE PENELITIAN 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu da Lokasi Peelitia Peelitia ii megguaka data primer da sekuder. Data primer diambil dari kegiata peelitia skala laboratorium. Peelitia dilakuka pada bula Februari-Jui 2011.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais

Lebih terperinci