PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
|
|
|
- Widya Atmadja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PRESENTASI TUGAS AKHIR KI0939 APLIKASI PERBAIKAN KONTRAS PADA CITRA RADIOGRAFI GIGI MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DAN FAST GRAY LEVEL GROUPING (Kata kuci: Fast gray level groupig, histogram equalizatio, kotras redah, perbaika citra) Peyusu Tugas Akhir : Fey Delusia Radhityati (NRP : ) Dose Pembimbig : Ay Yuiarti, S.Kom, M.Comp.Sc Rully Soelaima, S.Kom., M.Kom. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939
2 AGENDA. PENDAHULUAN 4. KESIMPULAN DAN SARAN 2. GAMBARAN UMUM APLIKASI 3. UJI COBA 25 Juli 203
3 . PENDAHULUAN Latar Belakag Rumusa Masalah Batasa Masalah Tujua 25 Juli 203
4 LATAR BELAKANG Citra radiografi gigi merupaka citra yag memiliki kotras redah. Perbaika kotras pada citra radiografi gigi sagat diperluka sebagai pra-proses peerapa suatu aplikasi misalya pada aplikasi klasifikasi da peomora radiografi gigi utuk sistem idetifikasi mausia[]. Peelitia sebelumya[], perbaika kotras dilakuka dega metode cotrast limited adaptive histogram equalizatio (CLAHE). Metode ii mempuyai kelebiha mampu meigkatka kotras suatu citra yag memiliki kotras redah, tetapi kelemahaya adalah kompoe histogram suatu citra sagat tiggi di satu lokasi da sagat redah pada skala abuabu sisaya. Dibutuhka metode yag mampu megatasi kelemaha metode sebelumya. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 4
5 . PENDAHULUAN Latar Belakag Rumusa Masalah Batasa Masalah Tujua 25 Juli 203
6 RUMUSAN MASALAH. Bagaimaa megimplemetasika metode fast gray level groupig? 2. Bagaimaa megimplemetasika kombiasi metode histogram equalizatio equalizatio dega fast gray level groupig? 3. Bagaimaa meguji performa peggabuga kedua metode yaitu histogram equalizatio da metode fast gray level groupig pada dataset citra radiografi gigi? 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 6
7 . PENDAHULUAN Latar Belakag Rumusa Masalah Batasa Masalah Tujua 25 Juli 203
8 BATASAN MASALAH. Data yag diguaka adalah 30 citra radiografi gigi orag Idoesia, yag didapat dari laboratorium PRAMITA. 2. Perbaika kualitas citra aka dibadigka dega metode CLAHE. 3. Peggatia bi yag diguaka pada uji coba adalah 0, 5, 25, 50, 00, 50, Juli 203 Tugas Akhir KI0939 8
9 . PENDAHULUAN Latar Belakag Rumusa Masalah Batasa Masalah Tujua 25 Juli 203
10 TUJUAN. Memahami kosep peggabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig. 2. Megimplemetasika metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig pada citra radiografi gigi. 3. Meguji performa metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 0
11 AGENDA. PENDAHULUAN 4. KESIMPULAN DAN SARAN 2. GAMBARAN UMUM APLIKASI 3. UJI COBA 25 Juli 203
![Humied[2] da merupaka pegembaga dari metode fast gray level groupig yag merupaka metode](/docs-images/66/54564991/images/12-4.jpg "baru yag ditemuka oleh ZhiYu Che[3] Citra asli Citra perbaika Histogram asli Histogram")
12 GAMBARAN UMUM APLIKASI Peggabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig merupaka metode perbaika kotras citra dari Ismail A.Humied[2] da merupaka pegembaga dari metode fast gray level groupig yag merupaka metode baru yag ditemuka oleh ZhiYu Che[3] Citra asli Citra perbaika Histogram asli Histogram perbaika 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 2
13 DESAIN APLIKASI Citra radiografi gigi Hasil perbaika Pecaria Histogram citra grayscale Peerapa metode fast gray level groupig Peerapa metode fast gray level groupig da histogram equalizatio Tidak Histogram tertiggi terletak pada bagia kiri Ya 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 3
14 DESAIN APLIKASI Histogram Citra 4 Citra radiografi gigi Pecaria Histogram citra grayscale Peerapa metode fast gray level groupig Tidak Histogram tertiggi terletak pada bagia kiri Hasil Perbaika Peerapa metode fast gray level groupig da histogram equalizatio 25 Juli 203 Tugas Akhir KI Ya 2 0 No Piksel kiri kaa Gray Level
15 PROSES FAST GRAY LEVEL GROUPING Citra grayscale Pecaria histogram citra Peetua kompoe ozero histogram pada gray level bis Pembuata batas kaa da kiri tidak Nilai terkecil dikelompokka dega tetagga terkecil R3L2 L3 R2 Ya G3 G2 R RL L Pembuata lookup table Peerapa gray level trasformatio R2 L2 G2 ia=2 R4 L4 L3 R3 G4 Nomor bi - G3 = sesuai bi R4 L4 R5 G4 G4 G5 L5 G5 R5 R6 L5 L6 G5 G5 G6 G2 G3 Citra hasil perbaika Pegelompoka gray level bis utuk membuat gray level bis baru da peyesuaia batas G2 G5 G5 Pecaria posisi ilai terkecil (ia) dari gray level bis 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 5
16 PROSES GABUNGAN HISTOGRAM EQUALIZATION DAN FAST GRAY LEVEL GROUPING Citra grayscale Pecaria histogram citra Pecaria posisi histogram tertiggi Histogram terletak pada bagia kiri Citra hasil perbaika Dilakuka perhituga histogram equalizatio Dilakuka perhituga fast gray level groupig No Piksel No Piksel Histogram Citra 4 Histogram Histogram Citra Citra Ideks kurag 8 dari posisi 8 Histogram 6 tertiggi 6 Equalizatio FGLG Gray 5 Gray Level 8 Level 7 8 kiri kaa 25 Juli 203 Tugas Akhir KI No Piksel Dilakuka pemecaha histogram Gray Level
17 AGENDA. PENDAHULUAN 4. KESIMPULAN DAN SARAN 2. GAMBARAN UMUM APLIKASI 3. UJI COBA 25 Juli 203
18 3. UJI COBA Uji Kebeara Uji Kierja
19 SKENARIO UJI COBA. Uji kebeara hasil perbaika citra metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig. 2. Uji kierja perbaika citra berdasarka waktu yag dibutuhka dibadigka dega jumlah bi yag diubah berdasarka perhituga MSE da PSNR. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 9
20 UJI KEBENARAN () Melakuka evaluasi kualitatif terhadap citra asli dega hasil perbaika Citra da histogram asli Citra da histogram perbaika Hasil aalisa: Berdasarka hasil perbaika dapat dilihat bahwa hasil perbaika pada histogram citra mempuyai kompoe yag merata pada semua grayscale. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
21 UJI KEBENARAN (2) PERBAIKAN KONTRAS MENGGUNAKAN CITRA BAIK Nama Citra Walkbridge.tif Citra da histogram asli Citra da histogram perbaika Hasil aalisa: Perbaika citra utuk citra dega kotras yag baik, merusak citra asli 25 Juli 203
22 3. UJI COBA Uji Kebeara Uji Kierja
23 UJI KINERJA () Peggatia ilai bi Bi stadar yaitu 20. Sedagka bi berbeda yag diguaka utuk uji coba yaitu 0, 5, 25, 50, 00, 50 da 75 yag aka dibadigka dega ilai PSNR serta waktu komputasiya Nama citra Nilai Bi Nilai PSNR Waktu (detik) 2.jpg 0 5,95 49,0 5 8,0 43, ,8 43, ,88 43, ,82 42, ,0 40,2 75 9,89 38,35 Hasil aalisa:. Berdasarka hasil uji coba peggatia bi, bi 50 memiliki ilai PSNR palig tiggi. 2. Bi 50 mempuyai waktu komputasi yag sigkat. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
24 UJI KINERJA (2) Membadigka metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig dega metode perbaika citra yag telah ada sebelumya yaitu CLAHE Perbaika megguaka bi terbaik Perbaika megguaka CLAHE 25 Juli 203
25 AGENDA. PENDAHULUAN 4. KESIMPULAN DAN SARAN 2. GAMBARAN UMUM APLIKASI 3. UJI COBA 25 Juli 203
26 KESIMPULAN. Metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig dega ilai bi stadar 20, meghasilka perbaika kualitas kotras yag baik pada citra radiografi gigi yag cederug memiliki kotras redah dibadigka citra asli. Hal ii dapat dilihat secara visual. 2. Nilai bi berpegaruh pada performa metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig. Perbaika citra radiografi gigi utuk bi 50 atau 75 meghasilka ilai PSNR terbaik dibadigka metode CLAHE. 3. Waktu komputasi perbaika citra berbadig terbalik dega jumlah bi yag diguaka. Semaki kecil jumlah bi yag diguaka semaki lama waktu komputasi yag diperluka karea semaki bayak iterasi yag dibutuhka. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
27 SARAN. Diperluka suatu cara agar didapatka ilai bi yag tepat dega berbagai masuka citra sehigga meghasilka kualitas perbaika citra yag baik. 2. Perlu dilakuka pegembaga lebih lajut megeai metode gabuga histogram equalizatio da fast gray level groupig agar dapat diguaka utuk berbagai jeis kotras citra. 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
28 SELESAI TERIMA KASIH 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
29 Nilai graylevel yag diguaka utuk perhituga lookup table Nilai trasformasi gray level T - (k). Jika graylevel k terletak pada batas kaa da kiri 2. Jika graylevel k berada diatara batas kaa da kiri 3. Jika graylevel kurag dari atau sama dega batas kiri pertama 4. Jika graylevel k lebih dari atau sama dega batas kaa ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( N i L i R k i R i N i L i R k i R i k T () () () () R L R L utuk utuk ) ( ) ( in N i k T () () () () R L R L utuk utuk M N 0 ) ( ) ( k makat i L k ) ( ) ( M k makat i R k LOOKUP TABLE 25 Juli 203
30 UJI KEBENARAN PERHITUNGAN PSNR Melakuka evaluasi kuatitatif terhadap hasil perbaika kotras dega megguaka peak sigal to oise ratio (PSNR) PSNR 0xlog MSE MSE WxH W H i j ( I ij I' ij ) 2 W = lebar citra H = pajag citra Iij= ilai piksel pada citra awal dega posisi (i,j) I ij= ilai piksel pada citra asli hasil perbaika dega posisi (I,j) 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
31 HISTOGRAM EQUALIZATION Perataa histogram, dimaa ilai derajat keabua dibuat rata f(k) = N - M. k 0 h( k) =,2,,N- M= jumlah piksel N=jumlah grayscale h (k)=histogram pada suatu ilai grayvalue k 25 Juli 203 Tugas Akhir KI0939 3
32 ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION Perbaika kotras dega meigkatka kotras lokal dega membetuk regio size. CR BR BR BR IR IR BR IR IR CR BR BR f(k) = N - M. k 0 h( k) CR BR BR CR =,2,,N- M= jumlah piksel N=jumlah grayscale h (k)=histogram pada suatu ilai grayvalue k 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
33 CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM Peigkata kotras citra yag berlebiha secara global dega memberika ilai batas histogram yag disebut clip limit. M = (+ (Smax N 00 -)) M 25 Juli 203 =luas regio size N =ilai grayscale (256) α =clip factor meyataka peambaha batas suatu histogram yag berilai 0 sampai 00 S max =histogram tertiggi.
34 PERBAIKAN KONTRAS MENGGUNAKAN CITRA RADIOGRAFI GIGI DENGAN PENGGANTIAN BIN () Bi 0 Bi 5 Bi 25 Bi Juli 203 Tugas Akhir KI
35 PERBAIKAN KONTRAS MENGGUNAKAN CITRA RADIOGRAFI GIGI DENGAN PENGGANTIAN BIN (2) Bi00 Bi 50 Bi 75 Hasil aalisa: Nilai bi 50 memberika hasil perbaika kotras terbaik 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
36 PERBANDINGAN PERBAIKAN KONTRAS DENGAN BIN TERBAIK TERHADAP CLAHE Bi 50 CLAHE Hasil aalisa: Berdasarka ilai PSNR, perbaika kotras dega Bi 50 meghasilka ilai lebih baik dibadigka CLAHE PSNR 20,84 PSNR 8,20 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
37 PERBAIKAN KONTRAS MENGGUNAKAN CITRA GRAYSCALE Citra asli Citra perbaika Histogram asli Histogram perbaika 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
38 PERBAIKAN KONTRAS MENGGUNAKAN CITRA GRAYSCALE DENGAN PENGGANTIAN BIN () Bi 0 Bi 5 Bi 25 Bi Juli 203 Tugas Akhir KI
39 PERBAIKAN KONTRAS MENGGUNAKAN CITRA GRAYSCALE DENGAN PENGGANTIAN BIN (2) Bi00 Bi 50 Bi 75 Hasil aalisa: Nilai bi 75 memberika hasil perbaika kotras terbaik 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
40 PERBANDINGAN PERBAIKAN KONTRAS DENGAN BIN TERBAIK TERHADAP CLAHE Bi 75 CLAHE Hasil aalisa: Berdasarka ilai PSNR, perbaika kotras dega Bi 75 meghasilka ilai lebih baik dibadigka CLAHE PSNR 20,7 PSNR 6,76 25 Juli 203 Tugas Akhir KI
41 DAFTAR PUSTAKA []A. Yuiarti, Aiditha Sigit Nugroho, Bilqis Amaliah, ad Agus Zaial Arifi, "Classificatio ad Numberig of Detal Radiographs," DIKTI, vol. 0, pp , 202 March. [2]Ismail A. Humied, Fatma E.Z. i Abou-Chad, ad Magdy Z. Rashad, "A ew combied techique for automatic cotrast ehacemet of digital images," Egyptia Iformatics Joural, pp , February 202. [3]ZhiYu Che, Besma R. Abidi, David L. Page, ad Mogi A. Abidi, "Graylevel groupig (GLG): a automatic method for optimized image cotrast ehacemet Part I: The basic method," IEEE TRANSACTION ON IMAGE PROCESSING, vol. 5, pp , August 2006.
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
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
BAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
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
BAB 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
BAB 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
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia
BAB 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
BAB 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
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
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
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
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
Sidang Tugas Akhir Teknik Manufaktur
Sidag Tugas Akhir Tekik Maufaktur Aplikasi pegguaa Metode Butterorth Lopass Filter dega Edge Detectio Ca-Roberts utuk megetahui Karakteristik stress-strai Material berbasis Image Processig Oleh : HANIF
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
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
Pendekatan 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
BAB 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
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
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
Bab 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.
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
6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
BAB 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
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,
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
RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015
RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi
III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
METODE 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
ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
TINJAUAN 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
BAB 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
BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
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
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,
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
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,
BAB III METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah penelitian diskriptif kuantitatif. Dalam hal ini peneliti akan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Berdasarka pertayaa peelitia yag peeliti ajuka maka jeis peelitia ii adalah peelitia diskriptif kuatitatif. Dalam hal ii peeliti aka mediskripsika kemampua relatig,
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
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
PETA 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
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
I. 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
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
METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa
III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia tetag Potesi Ekowisata Huta Magrove ii dilakuka di Desa Merak Belatug, Kecamata Kaliada, Kabupate Lampug Selata. Peelitia ii dilaksaaka atara
A. 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
PENGHILANGAN NOISE PADA CITRA BERWARNA DENGAN METODE TOTAL VARIATION
PENGHILANGAN NOISE PADA CITRA BERWARNA DENGAN METODE TOTAL VARIATION Ay Yuiarti, Naik Suciati, Fetty Tri A. Jurusa Tekik Iormatika, Fakultas Tekologi Iormasi, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Kampus ITS,
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)
STATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
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,
Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
BAB 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
III. 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
METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan
47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Keberhasila dalam suatu peelitia sagat ditetuka oleh ketepata pegguaa metode peelitia. Oleh karea itu, metode yag aka diguaka haruslah sesuai dega data
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
PENGUJIAN 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.
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto
Tue 0/04/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato Estimasi : salah satu cara megemukaka peryataa iduktif (meyataka karakteristik populasi dega meggu aka karakteristik yag didapat dari cuplika).
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
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.
Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
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
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
= 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
BAB 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
BAB 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
Mata Kuliah: Statistik Inferensial
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)
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
III. 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 :
Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Bab 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
SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph
SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph M.H. Fariduddi Ath-thar, Vitas Atmadi Prakoso, Otog Zeal Arifi, da Rudhy Gustiao Balai Riset Perikaa Budidaya Air Tawar, Jl. Sempur
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.
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical
PENGARUH 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
ANALISIS 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
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
ANALISIS PERBANDINGAN METODE INTENSITY FILTERING DENGAN METODE FREQUENCY FILTERING SEBAGAI REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL
Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyakarta, 16 Jui 2007 ANALISIS PERBANDINGAN METODE INTENSITY FILTERING DENGAN METODE FREQUENCY FILTERING SEBAGAI REDUKSI NOISE
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar
BAB 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
DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
PENGARUH 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,
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,
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
Definisi 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.
BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
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
METODE 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
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Telur Tetas Itik Damiakig Baha yag diguaka dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Damiakig berasal dari iduk yag dipelihara secara ekstesif
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
Modul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
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
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 :
An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
KERANGKA 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
ANALISA UJI KEKERASAN PADA POROS BAJA ST 60 DENGAN MEDIA PENDINGIN YANG BERBEDA
ISSN 202-4922 ANALISA UJI KEKERASAN PADA POROS BAJA ST 60 DENGAN MEDIA PENDINGIN YANG BERBEDA Gusti Rusydi Furqo S, Muhammad Firma, Moch. Adi Sugeg.P Prodi Tekik Mesi Fakultas Tekik, Uiversitas Islam Kalimata