Diagnosa Jenis Tuberculosis Dengan Algoritma Bayes
|
|
- Yanti Lesmono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Koferesi Nasioal Sistem & Iformatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Diagosa Jeis Tuberculosis Dega Algoritma Bayes Hartatik 1) STMIK AMIKOM Yogyakarta Jala Rig Road Utara Codog Catur Depok-Slema Telpo : hartatik@amikom.ac.id Abstrak Maurut data dari WHO pada tahu 2012, Tuberculosis atau yag biasa disigkat TB adalah salah satu peyakit meular yag meyebabka masalah kesehata terbesar kedua di duia. Peyakit Tuberculosis tidak haya meyerag bagia perapasa paru-paru (disebut Pulmoary Tuberculosis) saja seperti aggapa kebayaka orag, amu juga dapat meyerag orga tubuh lai seperti otak (disebut Miigitis Tuberculosis), kalejar getah beig (Lymphedeopathy Tuberculosis), paru-paru bagia luar (Pleyrisy Tuberculosis), kulit (Miliary Tuberculosis), tulag (Spi of Tuberculosis), da salura urogeital (Urogeital Tuberculosis). Lama tidakya pegobata bagi pederita Tuberculosis tergatug pada jeis Tuberculosis yag diderita, parah tidakya ifeksi yag terjadi da lama peagaa pederita dari awal terifeksi higga waktu pegobata. Semaki cepat seseorag sadar terdiagosa peyakit Tuberculosis da melakuka pemeriksaa, maka proses peyembuha yag dilakuka dimugkika aka semaki cepat dega asumsi semaki dibiarka peyakit ifeksi Tuberculosis aka semaki berat. Merujuk pada alasa tersebut, maka dibuatlah sistem pakar utuk medeteksi ifeksi Tuberculosis da kemugkia jeis Tuberculosis yag megifeksi megguaka Algoritma Bayes. Algoritma Bayes aka meghitug ilai probabilitas pada semua hipotesa (jeis TB). Nilai probabilitas hipotesa yag terbesar aka keluar sebagai solusiya. Kata kuci: TB, Metode Bayes 1. Pedahulua Tuberculosis (TB) adalah salah satu peyakit meular yag disebabka oleh jeis bakteri Mycobacteria seperti Mycobacterium. tuberculosis, Mycobacterium bovis, Mycobacterium africaum, Mycobacterium microti da Mycobacterium. Caetti [1]. Peulara peyakit Tuberculosis dari mausia ke mausia sagatlah mudah. Tuberculosis ditularka melalui droplet (percika dahak) pederita Tuberculosis ketika orag tersebut bersi, batuk da berbicara [1]. Umumya peyakit Tuberculosis meyerag bagia paru-paru yag serig disebut juga dega istilah Pulmoary TB. Peyakit Pulmoary TB merupaka salah satu peyakit TB yag memiliki jumlah pederita terbayak di seluruh duia. Selai Pulmoary TB, jeis TB yag lai adalah Extra-Pulmoary TB. Disebut Extra-Pulmoary TB karea TB jeis ii mejagkiti orga tubuh selai paru-paru seperti kalejar getah beig atau limfa, salura kemih, kulit, peceraa da otak [2]. Pegobata pada pederita TB bergatug pada tigkata peyakit da bagia orga tubuh yag diserag. TB Meigitis merupaka jeis TB yag cukup berat dega resiko kematia sebesar 90% [2]. TB jeis ii meyerag susua syaraf mausia. Lalu ada juga TB yag disebut Lymphadeopathy Tuberculosis. TB jeis ii megifeksi orga limfa atau kalejar getah beig. Ada juga Pleural Tuberculosis yag meyerag bagia terluar dari paru-paru. Pleural Tuberculosis merupaka Extra- Pulmoary Tuberculosis kedua terbayak setelah Lymphadeopathy Tuberculosis [3]. Jeis laiya adalah Tuberculosis of The Spie. TB jeis ii meyerag pada bagia tulag terutama tulag bagia belakag [2]. Nama lai dari Tuberculosis of The Spie adalah Spodilitis Tuberculosa atau Tuberculosa Vertebral Osteomyelitus [2]. Peyakit Tuberkulosis laiya adalah Urogeital Tuberculosis. Urogeital Tuberculosis adalah salah satu jeis TB yag megifeksi salura kemih, salura urogeital da bisa juga megifeksi sistem reproduksi mausia. TB jeis ii berawal dari peyebara Tuberculosis paru-paru yag kemudia berjala melalui alira darah da megifeksi salura geiyouriary [2][4] Peulara peyakit Tuberculosis yag relatif mudah (melalui udara), da jeisya yag cukup bayak tidak haya meyerag paru-paru saja membuat perlu dibuatya suatu sistem (sistem pakar) yag dapat membatu utuk melakuka diagosa da deteksi awal peyakit Tuberculosis. Dega deteksi awal, pegobata peyakit Tuberculosis bisa dilakuka da agka kematia bisa dituruka. 630
2 Bayak peelitia yag memafaatka algoritma Bayes pada aplikasi sistem pakar. Salah satuya adalah peelitia yag dilakuka oleh Adam da Parvee (2012) [5]. Peelitia ii meyebutka bahwa metode Bayes dapat diguaka utuk megembagka Sistem Cerdas utuk diagosa peyakit. Pada peelitia ii metode Bayes diimplemetasika utuk mediagosis peyakit jatug da membatu praktisi kesehata utuk membuat keputusa kliis yag cerdas. Hasil peelitia dapat memberika pegobata yag efektif, da juga membatu utuk meguragi biaya pegobata. 2. Metode Peelitia Metode peelitia yag diguaka utuk meyelesaika peelitia ii adalah metode waterfal dega skema yag ada di gambar 1. Gambar 1. Keragka berfikir peelitia 1. Idetifikasi Masalah. Dalam tahap ii dilakuka megidetifikasika permasalaha potesial yag aka dijadika permasalaha. Masalah yag aka dibahas dalam peelitia ii adalah bagaimaa meracag suatu sistem pakar utuk melakuka deteksi dii peyakit TB yag mugki di derita oleh seseorag megguaka Algoritma bayes. 2. Tijaua Pustaka. Tijaua Pustaka dilakuka utuk memperoleh data yag diperluka baik data yag berasal dari jural, buku maupu literatur lai seperti artikel da prosedig. Kosep da teori yag diperluka pada peelitia ii adalah kosep sistem pakar, peyakit TB da jeis-jeisya, gejala pada masig-masig jeis TB (dapat dilihat pada tabel 1), proses pealara sistem pakar da perhituga Algoritma Bayes. Teori Bayes merupaka kaidah yag memperbaiki atau merevisi suatu probabilitas dega cara memafaatka iformasi tambaha. Maksudya, dari probabilitas awal (prior probability) yag belum diperbaiki yag dirumuska berdasarka iformasi yag tersedia saat ii, kemudia dibetukla probabilitas berikutya (posterior probability) [6]. Rumus utuk probabilitas bersyarat P(Fi E) utuk sembarag kejadia E dalam algoritma Bayes dapat dituliska dega rumus 1 [6] : P(Fi E) = P(Fi). P(E F i) P(F 1). P(E F 1) + P(F 2). P(E F 2) +. + P(F ). P(E F ) (1) Keteraga : P(Fi E) : Probabilitas akhir bersyarat (coditioal probability) suatu hipotesis Fi terjadi jika diberika bukti (evidece) E terjadi P(E Fi) : Probabilitas sebuah bukti E terjadi aka mempegaruhi hipotesis Fi P(Fi) : Probabilitas awal (priori) hipotesis Fi terjadi tapa memadag bukti apapu P(E) : Probabilitas awal (priori) bukti E terjadi tapa memadag hipotesis / bukti yag lai. 3. Aalisis. Proses aalisis dilakuka utuk megetahui kebutuha apa saja yag diperluka dalam meracag da membuat model sistem dega baik da tepat, spesifikasi user yag aka 631
3 megguaka aplikasi ii, da juga meilai kesesuaia pegetahua rekayasa tekologi yag aka dipakai dalam pembuata sistem. 4. Spesifikasi. Tahapa ii dilakuka dialog da taya jawab dega pakar. Pembagu aplikasi bekerja bersama pakar utuk meyusu da membuat atura, basis pegetahua da recaa pegembaga sistem yag aka dibuat. 5. Pegembaga. Tahap ii dilakuka proses akuisisi pegetahua tetag bagaimaa cara seorag pakar atau ahli melakuka diagosa atau pearika kesimpula dalam berbagai kasus. Proses akuisisi pegetahua juga dilakuka dega mempelajari kasus saat ii, history da hipotesa yag diambil. Kasus saat ii diambil dega megamati seorag pakar dalam melakuka tugas sedagka kasus history da hipotesa diperoleh dega mempelajari kasus yag lampau da bagaimaa seorag pakar meragkumya mejadi suatu hipotesa. 6. Pegujia Aplikasi. Pegujia aplikasi dilakuka dega melakuka uji coba fugsioalitas sistem da pearika kesimpula yag dilakuka oleh Algoritma Bayes 7. Peyebara. Setelah aplikasi selesai dibuat da diuji, maka dapat didistribusika utuk membatu diagosa awal peyakit Tuberculosis. 3. Hasil da Pembahasa Jeis peyakit tuberkulosis yag aka coba utuk didiagosa dalam peelitia ii ada 6 yaitu Pulmoary Tuberculosis, Lymphadeopathy Tuberculosis, Tuberculosis of The Spie, Meigitis Tuberculosis, Pleural Tuberculosis da yag terakhir Urogeital Tuberculosis. Gejala dari masigmasig jeis TB tersebut dapat dilihat pada tabel 1 [2][4][7][8] : Tabel 1. Gejala masig-masig jeis TB No. Gejala x1 x2 x3 x4 x6 x7 1. Batuk tidak kujug sembuh > 2 bula 2. Demam dega suhu di atas 38,5 0 C lebih dari 2 miggu 3. Kerigat digi pada waktu malam hari 4. Berat bada turu tapa alasa yag jelas 5. Dada terasa sakit 6. Napas sesak 7. Mudah marah (emosi) 8. Gelisah 9. Meggigil 10. Kepala terasa yeri 11. Leher terasa kaku 12. Nyeri pada kuduk 13. Mual atau mutah 14. Nafsu maka berkurag 15. Nyeri pada puggug da sedi 16. Perubaha perilaku metal 17. Kejag 18. Koma 19. Lemah da lemas (tidak berteaga) 20. Mucul bejola di kalejar getah beig (leher, ketiak atau lipata paha) yag cukup besar > 2 cm 21. Bejola beraah da membesar 22. Megi (muculya buyi yag khas) ketika batuk 23. Malaise 24. Mucul gejala Pleural Effusio 25. Mucul yeri terlokalisir pada satu regio tulag belakag 26. Mucul gejala yeri yag mejalar 27. Pola jala merefleksika rigiditas protektif dari tulag belakag 28. Lagkah kaki pedek tidak seperti biasaya 29. Muculya darah pada uri ketika buag air kecil 632
4 30. Nyeri ketika buag air kecil 31. Mucul yeri pada satu bagia tubuh atara perut da puggug Keteraga : x 1 = Pulmoary TB x 2 = TB Miigitis x 3 = TB Lymphadeopathy x 4 = TB Pleurisy x 5 = TB of The Spie x 6 = Urogeital TB Jumlah pederita TB pada tahu 2011 berdasarka data WHO utuk wilayah regioal Eropa berjumlah pederita. Dari jumlah tersebut sebayak 78% mederita Pulmoary TB da sisaya yaitu sebayak 22% mederita Extra-Pulmoary TB [1]. Adapu ilai probabilitas awal (priori) masigmasig jeis peyakit TB terjadi tapa memadag bukti apapu (Fi) didapat dega meghitug jumlah pederita TB dibagi dega jumlah semua data sample yag dilakuka. Nilai ii dapat dilihat di tabel 2. Tabel 2. Nilai probabilitas awal masig-masig hipotesa No Jeis TB Jumlah Pederita H(Fi) 1. Pulmoary TB % 2. TB Miigitis 268 0,38% 3. TB Lymphadeopathy ,8% 4. TB Pleurisy ,3% 5. TB of The Spie 463 0,65% 6. Urogeital TB 585 0,83% Sedagka utuk ilai probabilitas evidece pada setiap hipotesa didapat dega meghitug jumlah kemucula gejala dibagi dega jumlah hipotesa pada setiap jeis TB yag aka dicari. Perhituga algoritma bayes ketika ada seorag pasie megalami gejala sesak afas da mucul bejola di kalejar getah beig dapat dihitug dega cara : = (P(E 6 F x1) * P(E 20 F x1) * P(F x1)) + ( P(E 6 F x2) * P(E 20 F x2) * P(F x2)) + (P(E 6 F x3) * P(E 20 F x3) * P(F x3)) + (P(E 6 F x4) * P(E 20 F x4) * P(F x4)) + (P(E 6 F x5) * P(E 20 F x5) * P(F x5)) + (P(E 6 F x6) * P(E 20 F x6) * P(F x6)) = (0,82*0*0,78) + (0,75*0*0,038) + (0,2*0,9*0,48) + (0,78*0*0,43) + (0,15*0*0,065) + (0,25*0*0,083) = 0,0864 P(F x1 E 6,E 20) = P(E 6 F x1) * P(E 20 F x1) * P(F x1) = (0,82*0*0,78)/0,0864 = 0 P(F x2 E 6,E 20) = P(E 6 F x2) * P(E 20 F x2) * P(F x2) = (0,75*0*0,038)/0,0864 = 0 P(F x3 E 6,E 20) = P(E 3 F x1) * P(E 20 F x3) * P(F x3) P(F x4 E 6,E 20) = P(E 6 F x4) * P(E 20 F x4) * P(F x4) = (0,78*0*0,43)/0,0864 = 0 P(F x5 E 6,E 20) = P(E 6 F x5) * P(E 20 F x5) * P(F x5) = (0,15*0*0,065)/0,0864 = 0 P(F x6 E 6,E 20) = P(E 6 F x6) * P(E 20 F x6) * P(F x6) = (0,25*0*0,083)/0,0864 = 0 633
5 = (0,2*0,9*0,48)/0,0864 = 1 Dari hasil perhituga diatas, kemugkia besar pasie tersebut terkea peyakit TB Lymphadeopathy. 3.1 Atar muka aplikasi Tampila atar muka sistem pakar diagosa jeis TB dapat dilihat pada gambar 2 sampai dega gambar 5. Gambar 2 merupaka atar muka utuk megiputka jeis peyakit. Gambar 3 adalah atar muka utuk megiputka gejala dari semua peyakit. Iput gejala yag dialami pasie dapat dilihat pada atar muka yag ada di gambar 4. Hasil diagosa ditujukka di atarmuka gambar 5. Gambar 2. Atar muka iput jeis peyakit TB Gambar 3. Atar muka iput gejala semua peyakit TB 634
6 Gambar 4. Atar muka utuk melakuka diagosa Gambar 5. Atar muka hasil diagosa 4. Simpula Metode Bayes dapat diguaka utuk melakuka diagosa jeis peyakit Tuberculosis berdasarka gejala-gejala yag dimiliki pasie terduga TB. Kebeara dari hasil output sistem ditetuka oleh ilai probabilitas hipotesa tapa memadag gejala apapu da ilai probabilitas kemucula evidece pada setiap hipotesa yag diiputka pada basis pegetahua. Daftar Pustaka [1] WHO. Health Topics Tuberculosis (TB) [2] Dept. Health Republic of South Africa. Natioal Tuberculosis Maagemet Guidelies [3] A. Jati. Pleuritis TB [4] V. Agrawal, et al. Tuberculosis of Spie. Joural of Craiovertebral Juctio & Spie. 2010; 1(2) : [5] S.P. Adam, A., Parvee. Predictio System For Heart Disease Usig Naive Bayes. 2012; 3(3) : [6] Y. Wibisoo. Metode Statistik. 1. Yogyakarta : Adi : 45. [7] Zuwada, R. Jaitra. Diagosis da Peatalaksaaa Spodalitas Tuberkulosis. CDK ; 40(9) : [8] A.A. Fogueiredo, A.M. Luco. Urogeital Tuberculosis : Update ad Review of 8961 Cases From bthe World Literatures. Urology Joural. 2008; 10(3) :
SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES
Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2016 SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES Ibu Titto Dessetiadi 1), Ade Pujiato 2), M. Gustafiato Ardi 3) 1), 2, 3)
Lebih terperinciSISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT MENTAL PADA ANAK MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES
Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia 2016 SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT MENTAL PADA ANAK MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES Ade Pujiato 1), Ibu Titto Dessetiadi 2), M. Gustafiato Ardi 3) 1),
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES Cha Uswatu Khasaah 1), Nuzul Dwi Profesiigrum 2), Ade Pujiato 3) 1), 2, 3) Tekik Iformatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Rig Road
Lebih terperinciSistem 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 terperinciPERANCANGAN 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 terperinciMata 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 terperinciSISTEM 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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciBAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada
Lebih terperinci3 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 terperinciIV. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciPOSITRON, 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat
38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata
Lebih terperinciIII. 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 terperinciDIAGNOSA PENYAKIT TELINGA HIDUNG DAN TENGGOROKAN (THT) PADA ANAK DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE ANDROID
DIAGNOSA PENYAKIT TELINGA HIDUNG DAN TENGGOROKAN (THT) PADA ANAK DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE ANDROID [1] Dii Aggraii, [2] Bei Irawa, da [3] Tedy Rismawa [1] [2] [3] JurusaSistem Komputer,
Lebih terperinciIII. 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 terperinciIV. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciSISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANEMIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES
ISSN : 1978-6603 SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANEMIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES * Triada Syahputra #1, Muhammad Dahria #2, Prilla Desila Putri #3 #1,2,3 Program Studi Sistem Iformasi,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIV 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 terperinciBAB 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 terperinciPerbandingan 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 terperinciBAB 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 terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciMETODE 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 terperinciBAB 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 terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciKISI-KISI SOAL ULANGAN HARIAN. Soal Soal Kunci Rubrik Mendeskripsi kan fungsi tulang
No Idicator kompetesi 1. Medeskrips ika 2. Megidetif ikasi 3. Medeskrips ika 4. Meyebutka 5. Meyebutka Idicator pembelajara Medeskripsika fugsi sistem ragka bagi tubuh Megidetifikasi jeis tulag peyusu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT
Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi
Lebih terperinciIII. 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 terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciIII. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciIII. 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 terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciKERANGKA ACUAN PROGRAM KESELAMATAN/KEAMANAN LABORATORIUM PUSKESMAS MUARA AMAN TIM MUTU (AKREDITASI)
KERANGKA ACUAN PROGRAM KESELAMATAN/KEAMANAN LABORATORIUM PUSKESMAS MUARA AMAN TIM MUTU (AKREDITASI) DINAS KESEHATAN KABUPATEN LEBONG PUSKESMAS MUARA AMAN Jala Lapaga Hatta No. 1 Keluraha Pasar Muara ama
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciModel 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 terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Sukardi, (2003:17) Metodologi penelitian adalah cara yang
5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Meurut Sukardi, (003:7) Metodologi peelitia adalah cara yag dilakuka secara sistematis megikuti atura-atura, direcaaka oleh para peeliti utuk memecahka permasalaha
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai
20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif
Lebih terperinciPengendalian 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 terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciIV 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciMETODE PENELITIAN. Ajaran dengan jumlah siswa 40 orang yang terdiri dari 19 siswa lakilaki
18 III. METODE PENELITIAN A. Subyek da Tempat Peelitia Subjek peelitia adalah siswa kelas X2 SMA Budaya Badar Lampug Tahu Ajara 2010-2011 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 19 siswa lakilaki da
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran
24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciPendahuluan. dan Inggris. Pada tanggal 11 Juni 2009, WHO
Pedahulua Pada bula Maret da April 2009, suatu kejadia luar biasa (KLB) iflueza A baru (H1N1) dideteksi di Meksiko. Kemudia kasus iflueza A baru (H1N1) ii terdeteksi juga di bayak Negara laiya termasuk
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Metodelogi adalah sekumpulan prosedur yang terdokumentasi. dalam penelitian. Soekidjo Notoatmodjo, (2002:29)
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Metodelogi adalah sekumpula prosedur yag terdokumetasi medefiisika siklus pemecaha masalah atau pegembagaya da meetuka bagaimaa sistem aka dibagu metodelogi
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciCara Pengisian Pada File Excel
Cara Pegisia Pada ile Excel Pada tabel realisasi da keuaga ias Pekerjaa Umum Bia Marga Propisi Jawa Timur ii terdiri dari beberapa kolom seperti dibawah ii: atker Tahu Bula Adapu cara pegisia dari masig-masig
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciBAB V METODOLOGI PENELITIAN
BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciStatistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015
Statistika Iferesia: Pegujia Hipotesis Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : = 0 Butuh pembuktia berdasarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : x 5 Hal itu merupaka
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciMeetuka Parameter Model Cauchy utuk A (1,587) Kosta Baha Polistirea Dzarril Maulidiyah 1, D. J. Djoko H Satjojo 1, Mauludi A Pamugkas 1, Ubaidillah 1 1) Jurusa Fisika FMIPA Uiv. Brawijaya Email: mdzarril@gmail.com
Lebih terperinciLaboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. 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