BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
|
|
|
- Ida Hartanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengolahan Data Data yang telah berhasil diumpulan oleh penulis di BB BIOGEN diperoleh hasil bobot biji edelai dengan jumlah varietas yang aan diuji terdiri dari 15 jenis varietas dalam 5 loasi penanaman yang diulang sebanya 3 ulangan. Gambar 4.1 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Taman Bogo, Lampung.
2 Dari gambar 4.1 terlihat bahwa data semua varietas mempunyai ragam yang homogen, hal ini dapat dibutian melalui uji Bartlet (Gomez dan Gomez, 1984, p481). Tabel 4.1 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Taman Bogo, Lampung ulangan S log S Penduga ragam gabungan yaitu : jumlah S p = i= 1 S i = = Nilai (.306 )( f ) log s p log si i= 1 χ = =.9457 didapatan sebesar.9457, 1 + [( + 1) / 3f ] dimana f = dan = 15. Tabel χ (0.05,14) = Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = lebih besar dari χ hitung =.9457, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Taman Bogo, Lampung.
3 Gambar 4. Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Muara, Bogor Dari gambar 4. terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Muara, Bogor. Melalui uji Bartlet untu menguji ehomogenan ragam antar varietas menghasilan ragam homogen seperti yang ditunjuan pada perhitungan
4 dibawah ini. Tabel 4. Hasil Penduga Ragam S pada loasi Muara, Bogor Varietas S Log S jumlah Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i = = Nilai (.306)( f ) log s p log si i= 1 χ = = didapatan sebesar 9.556, 1+ [( + 1) / 3f ] dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = lebih besar dari χ hitung = 9.556, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Muara, Bogor.
5 Gambar 4.3 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Wonosari, Yogyaarta Diagram titi pada gambar 4.3 terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Wonosari, Yogyaarta, ini juga dapat dibutian melalui uji Bartlet.
6 Tabel 4.3 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Wonosari, Yogyaarta Varietas S Log S jumlah Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i = = Nilai didapatan sebesar , dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = lebih besar dari χ hitung = , yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Wonosari, Yogyaarta.
7 Gambar 4.4 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Cirebon Seperti pada loasi sebelumnya, dari gambar 4.4 terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Cirebon. Pengujian ehomogenan ragam antar varietas menunjuan hasil yang homogen antar varietas yang diuji.
8 Tabel 4.4 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Cirebon ulangan S Log S jumlah Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i = = Nilai (.306)( f ) log s p log si i= 1 χ = = didapatan sebesar , 1+ [( + 1) / 3f ] dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = lebih besar dari χ hitung = , yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Cirebon.
9 Gambar 4.5 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Cieumeh, Bogor Dari gambar 4.5 terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Cieumeh,Bogor. Hal ini dapat dibutian melalui uji Bartlet.
10 Tabel 4.5 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Cieumeh, Bogor Varietas S log S jumlah Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i = = Nilai (.306)( f ) log s p log si i= 1 χ = = didapatan sebesar 8.478, 1+ [( + 1) / 3f ] dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = lebih besar dari χ hitung = 8.478, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Cieumeh, Bogor.
11 4. Hasil Analisis Data dan Pembahasan 4..1 Anova Setiap Loasi Setelah ita mengamati bahwa ragam dari antar varietas homogen, maa selanjutnya dilauan adalah analisis data setiap loasi, anova gabungan dan emudian dilauan analisis stabilitas Eberhart-Russel. Beriut ini adalah hasil perhitungan anova setiap loasi dengan menggunaan Rancangan Aca Kelompo (RAK). a. Loasi Taman Bogo, lampung Tabel 4.6 Hasil Anova Loasi 1 (Taman Bogo, Lampung) Loasi Taman Bogo, Lampung Sumber db JK MS F F tabel Ulangan Varietas Galat Total Dari Tabel 4.6 menunjuan bahwa F hitung ulangan = lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Taman Bogo, Lampung. Sedangan F hitung Varietas = lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Taman Bogo, Lampung.
12 Tabel 4.7 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Taman Bogo, Lampung Varietas Bobot(ton/ha) Bio-B07-soy Bio-B05-soy Bio-P03-soy Bio-B0-soy Bio-P3-soy Bio-B06-soy Bio-B9-soy Bio-P17-soy Bio-B03-soy Bio-B04-soy Bio-P5-soy Willis Pangrango Sindoro Tenggamus Dari tabel 4.7 dapat dilihat bahwa pada loasi Taman Bogo, Lampung terdapat dua varietas tertinggi yaitu pada varietas Bio-B07-soy sebesar ton/ha dan Bio-B05- soy sebesar ton/ha, sedangan dua varietas terendah yaitu varietas Bio-B04-soy sebesar ton/ha dan varietas Pangrango sebesar ton/ha. b. Loasi Muara, Bogor Loasi Tabel 4.8 Hasil anova loasi (Muara, Bogor) Muara, Bogor Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan Varietas Galat Total
13 Dari Tabel 4.8 menunjuan bahwa F hitung ulangan = lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Bogor. Sedangan F hitung Varietas = lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Muara, Bogor. Tabel 4.9 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Muara, Bogor Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy Bio-B05-soy Bio-P03-soy Bio-B0-soy Bio-P3-soy Bio-B06-soy Bio-B9-soy Bio-P17-soy Bio-B03-soy Bio-B04-soy Bio-P5-soy Willis Pangrango Sindoro Tenggamus Dari tabel 4.9 dapat dilihat bahwa pada loasi Muara, Bogor terdapat dua varietas tertinggi yaitu varietas Bio-B9-soy sebesar ton/ha dan Pangrango sebesar ton/ha, sedangan dua varietas terendah yaitu varietas Bio-B05-soy sebesar ton/ha dan varietas Bio-B0-soy sebesar ton/ha.
14 c. Loasi Wonosari, Yogyaarta Tabel 4.10 Hasil anova loasi 3 (Wonosari,Yogyaarta) Loasi Wonosari, Yogyaarta Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan Varietas Galat Total Dari Tabel 4.10 menunjuan bahwa F hitung ulangan = lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Wonosari, Yogyaarta. Sedangan F hitung Varietas = lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, maa dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas. Tabel 4.11 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Wonosari, Yogyaarta Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy.00 Bio-B05-soy.6503 Bio-P03-soy.100 Bio-B0-soy.1800 Bio-P3-soy.7800 Bio-B06-soy Bio-B9-soy.4600 Bio-P17-soy.1797 Bio-B03-soy.300 Bio-B04-soy.6900 Bio-P5-soy.6400 Willis.7300 Pangrango.8600 Sindoro.5197 Tenggamus.603
15 Dari tabel 4.11 dapat dilihat bahwa pada loasi Wonosari, Yogyaarta terdapat dua varietas tertinggi yaitu varietas Pangrango sebesar.8600 ton/ha dan Bio-P3-soy sebesar.7800 ton/ha. Dari tabel 4.11 juga dapat dilihat terdapat dua varietas terendah yaitu varietas Bio- B06-soy sebesar ton/ha dan varietas Bio-P17-soy sebesar.1797 ton/ha pada loasi Wonosari, Yogyaarta. d. Loasi Cirebon Tabel 4.1 Hasil anova loasi 4 (Cirebon) Loasi Cirebon Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan Varietas Galat Total Dari Tabel 4.1 menunjuan bahwa F hitung ulangan = lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Cirebon. F hitung Varietas = lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Cirebon.
16 Tabel 4.13 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Cirebon Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy Bio-B05-soy Bio-P03-soy Bio-B0-soy Bio-P3-soy Bio-B06-soy 1.57 Bio-B9-soy Bio-P17-soy Bio-B03-soy Bio-B04-soy Bio-P5-soy Willis Pangrango Sindoro Tenggamus Dari tabel 4.13 dapat dilihat bahwa dua varietas tertinggi yaitu varietas Bio-B9- soy sebesar ton/ha dan Bio-P5-soy sebesar ton/ha Sedangan dua varietas terendah yaitu varietas Bio-B05-soy sebesar ton/ha dan varietas Bio- B0-soy sebesar ton/ha. e. Loasi Cieumeh, Bogor Tabel 4.14 Hasil anova loasi 5 (Cieumeh) Loasi Cieumeh Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan Varietas Galat Total
17 Dari Tabel 4.14 menunjuan bahwa F hitung ulangan = lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Cieumeh. Sedangan F hitung Varietas = lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Cieumeh. Tabel 4.15 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Cieumeh, Bogor Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy Bio-B05-soy.363 Bio-P03-soy Bio-B0-soy Bio-P3-soy Bio-B06-soy Bio-B9-soy.340 Bio-P17-soy.1840 Bio-B03-soy.740 Bio-B04-soy Bio-P5-soy Willis Pangrango Sindoro.5077 Tenggamus.6073 Dari tabel 4.15 dapat dilihat bahwa pada loasi Cieumeh, Bogor ada dua varietas tertinggi yaitu varietas Tenggamus sebesar.6073 ton/ha dan Sindoro sebesar.5077 ton/ha. Tabel 4.15 juga menunjuan terdapat dua varietas terendah yaitu varietas Pangrango sebesar ton/ha dan varietas Willis sebesar ton/ha pada loasi Cieumeh, Bogor.
18 4.. Anova Gabungan Tabel 4.16 Hasil Anova Gabungan Sumber DF SS MS F F tabel Varietas Loasi Ulangan dalam loasi Varietas x loasi Galat Total Dari Tabel 4.16 menunjuan bahwa F hitung varietas (6.0381) lebih besar dari F (0.05,14,140) tabel varietas (1.7630) sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada semua loasi. Begitu juga pada F hitung loasi ( ) lebih besar daripada F (0.05,4,140) tabel loasi (.04363), sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 5 loasi. Sedangan pada F hitung Ulangan dalam loasi (0.7057) lebih ecil dari F (0.05,10,140) tabel ulangan dalam loasi (1.8989), sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian pada ulangan dalam loasi. Pada tabel 4.16 juga diataan bahwa F hitung pada interasi varietas dengan loasi ( ) lebih besar dari F (0.05,56,140) tabel interasi varietas dengan loasi(1.438). Hal ini menunjuan bahwa respon dari varietas edelai berbeda-beda diantara 5 loasi yang telah yang telah diujian. Jia uji v x L menunjuan pengaruh nyata, dapat diartian bahwa varietas memilii respon yang berbeda pada setiap loasi. Hal ini juga telah ditunjuan pada analisis data setiap
19 loasi. Varietas-varietas yang menberian hasil tertinggi di loasi Taman Bogo, Lampung yaitu varietas Bio-B07-soy, diloasi Muara,Bogor yaitu varietas Bio-B9-Soy Hasil Analisis Stabilitas Eberhart-Russel Pada Analisis sidi ragam gabungan dilihat bahwa terjadi interasi antar varietas dengan loasi, sehingga dapat dianalisis lanjut dengan analisis stabilitas Eberhart-Russel. Untu mengamati stabilitas hasil maa diperluan besaran Indes loasi. Tabel 4.17 Indes Loasi pada 5 Loasi Loasi Indes Taman Bogo, Lampung Muara, Bogor Wonosari, Yogyaarta Cirebon Cieumeh, Bogor Dilihat dari tabel 4.17, dapat disimpulan bahwa pada loasi e-3 yaitu Wonosari,Yogyaarta memilii tingat esuburan sangat tinggi, sedangan pada loasi e-1 yaitu Taman Bogo,Lampung memilii tingat esuburan yang sangat rendah. Hasil pendugaan parameter βi untu varietas disajian pada tabel Tabel 4.18 Rerata hasil dan oefisien regresi Varietas rerata β i t Bio-B07-soy Bio-B05-soy Bio-P03-soy Bio-B0-soy Bio-P3-soy Bio-B06-soy Bio-B9-soy Bio-P17-soy Bio-B03-soy Bio-B04-soy Bio-P5-soy Willis Pangrango Sindoro
20 Tenggamus Dilihat dari estabilannya semua varietas yang diuji menunjuan t hitung < t (0.05,140) = sehingga semua varietas tersebut adalah stabil. Dilihat dari nilai b nya varietas Tenggamus memilii respon yang paling bai terhadap perubahan indes lingungan dibandingan dengan varietas lain, dimana berarti setiap peningatan 1 unit indes lingungan diperoleh 1.83 ton perhetar hasil biji edelai Tenggamus. Sedangan varietas Bio-B06-soy memilii respon yang paling urang respontif terhadap inde lingungan, yang berarti setiap peningatan 1 unit indes lingungan hanya diperoleh 0.65 ton perhetar hasil biji edelai Bio-B06-soy. Gambar 4.6 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (1)
21 Dari gambar 4.6 menunjuan bahwa varietas Bio-B05-soy lebih responsif terhadap pertumbuhan inde loasi dibandingan dengan varietas Bio-B07-soy dan Bio-B03-soy. Gambar 4.7 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai () Dari gambar diatas menunjuan bahwa varietas Bio-B06-soy lebih rendah dibandingan varietas lainnya. Hal ini mengindifiasian varietas tersebut urang
22 responsif terhadap perubahan inde loasi. Gambar 4.8 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (3) Dari gambar 4.8 menunjuan bahwa dengan hasil varietas Bio-B9-soy umumnya memberian hasil yang lebih tinggi dibandingan dengan varietas Bio-B17-soy dan Bio-B03-soy. Namun etiga varietas tersebut memilii respon yang tida berbeda
23 terhadap perubahan lingungan. Gambar 4.9 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (4) Dari gambar diatas menunjuan bahwa etiga varietas (Bio-B04-soy, Bio-P5-soy dan Willis) memberian respon yang tida linear dengan inde loasi.
24 Gambar 4.10 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (5) Dari gambar diatas menunjuan bahwa varietas Tenggamus lebih responsif terhadap perubahan inde loasi dibandingan dengan varietas Sindoro dan varietas Pangrango.
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis 3.1.1 Kerangka Pemikiran Untuk melakukan penelitian dilakukan melalui beberapa tahap. Data diperoleh dari variabel bebas dan variabel tak
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Studi Ganda Teknik Informatika - Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2007/2008 ANALISIS STABILITAS HASIL TANAMAN KEDELAI PADA PERCOBAAN MULTILOKASI
Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH)
Sah Tidanya Sidi Ragam PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH) Oleh: Dr. Ir. Dirvamena Boer, M.Sc.Agr. HP: 081 385 065 359 Universitas Haluoleo, Kendari dirvamenaboer@yahoo.com http://dirvamenaboer.tripod.com/
PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA
PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat
UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure
8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher
Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA
. Pendahuluan. Distribusi F Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A.
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANOVA = Analisis Varians (Anava) = Analisis Ragam = Sidi Ragam Diperenalan oleh R.A. Fisher (195) disebut uji F pengembangan dari uji t dua sampel bebas (independent samples t
II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode
3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode
Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA
Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA. Pendahuluan. Distribusi F χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A. Fisher.
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti
khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika
hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen
khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika
hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang
BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN
BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa
Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII
Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam
Rancangan Petak Terbagi
Rancangan Peta Terbagi Ade Setiawan 009 Percobaan Split-plot merupaan superimpose dari dua jenis satuan percobaan dimana rancangan lingungan untu eduanya bisa sama ataupun berbeda. Satuan percobaan untu
tidak mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilakukan dengan memberikan kompensator terdesentralisasi. Fixed mode terdesentralisasi pertama
BB IV PENGENDLIN TERDESENTRLISSI Untu menstabilan sistem yang tida stabil, dengan syarat sistem tersebut tida mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilauan dengan memberian ompensator terdesentralisasi.
BAB 3 METODE PENELITIAN
36 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian yang digunaan adalah penelitian desriptif, yaitu penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh peneliti dari subye
PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR
PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Oleh : Pandapotan Siagia, ST, M.Eng (Dosen tetap STIKOM Dinamia Bangsa Jambi) Abstra Sistem pengenal pola suara atau yang lebih dienal dengan
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Pandapotan Siagian, ST, M.Eng Dosen Tetap STIKOM Dinamia Bangsa - Jambi Jalan Sudirman Theoo Jambi Abstra Sistem pengenal pola suara atau
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
BAB II KONSEP DAN DEFINISI
6 BAB II KONSEP DAN DEFINISI Pada bab ini aan dijelasan onsep dan definisi-definisi yang digunaan dalam metode pada penelitian ini. 2.1 DATA TRANSAKSI isalan = { 1, 2, 3,..., } adalah himpunan semua produ
METODOLOGI HASIL DAN PEMBAHASAN
3 berada pada jarak sejauh tiga atau empat kali simpangan baku dari nilai tengahnya (Aunuddin 1989). Pendekatan pencilan dapat dilakukan dengan melihat plot peluang normal. Apabila terdapat loncatan vertikal
BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas
BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?
mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing
. DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar
( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan
BAB 1 PENDAHULUAN. pangannya dipenuhi melalui budidaya pertanian. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Indonesia merupakan negara yang berpenduduk padat dan sebagian kebutuhan pangannya dipenuhi melalui budidaya pertanian. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut dalam
ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)
ANALISIS KINERJA ALGORITMA FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH PADA PENGGALIAN POLA ASOSIASI
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 26 (SNATI 26) ISSN: 97-522 Yogyaarta, 7 Juni 26 ANALISIS KINERJA ALGORITMA FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH PADA PENGGALIAN POLA ASOSIASI Rully Soelaiman, Ni Made Arini
Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunakan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (16) 337-35 (31-98X Print) A-1 Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunaan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman Popy Febritasari, Erna Apriliani
( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bagian landasan teori ini aan dibahas materi-materi aa saja yang menunjang materi yang dibahas ada bab selanjutnya. Adaun materi-materi tersebut adalah analisis variansi, metode
Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas
OSN 2014 Matematika SMA/MA
Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan
BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.
BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas
Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway
Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA
Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group
Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:
- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan diferensial biasanya digunaan untu pemodelan matematia dalam sains dan reayasa. Seringali tida terdapat selesaian analiti seingga diperluan ampiran
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN
15 BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1Relasi Dispersi Pada bagian ini aan dibahas relasi dispersi untu gelombang internal pada fluida dua-lapisan.tinjau lapisan fluida dengan ρ a dan ρ b berturut-turut merupaan
2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data
2 2. Menentuan olesi inti ubi ayu dan mengevaluasi ebaian olesi inti yang dieroleh. METODE Data Data yang digunaan dalam enelitian ini berasal dari Kelomo Peneliti Pengelolaan Sumberdaya Geneti (Kelti
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp
REGRESI LANJUTAN RETNO DWI ANDAYANI, SP. MP
REGRESI LANJUTAN RETNO DWI ANDAYANI, SP. MP REGRESI LANJUTAN Regresi Linier Berganda Regresi Kuadratik Regresi Kubik Analisis regresi dari RAL atau RAK REGRESI LANJUTAN Regresi Linier Berganda Regresi
PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
1 Latar Belaang PENDAHULUAN Sistem biometri adalah suatu sistem pengenalan pola yang melauan identifiasi personal dengan menentuan eotentian dari arateristi fisiologis dari perilau tertentu yang dimilii
Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan
Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro
ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT
Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry
Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:
2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat
BAHAN DAN METODE. Tempat dan Waktu. Bahan dan Alat. Metode Penelitian
BAHAN DAN METODE Tempat dan Watu Penelitian dilasanaan di laboratorium ultur jaringan Departemen Agronomi dan Hortiultura IPB Darmaga. Penelitian berlangsung dari bulan April sampai dengan September 2009.
Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS ol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunaan Metode Redusi Kalman Filter dengan Pendeatan Elemen Hingga Muyasaroh, Kamiran,
4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem
Dalam pembahasan terdahulu ita telah mempelajari penerapan onsep dasar probabilitas untu menggambaran sistem dengan jumlah partiel ang cuup besar (N). Pada bab ini, ita aan menggabungan antara statisti
PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA
PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia
BAB IV Solusi Numerik
BAB IV Solusi Numeri 4. Algoritma Genetia Algoritma Genetia (AG) [2] merupaan teni pencarian stoasti yang berdasaran pada meanisme selesi alam dan prinsip penurunan genetia. Algoritma genetia ditemuan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Watu Penelitian Penelitian ini dilauan di Jurusan Matematia Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Watu penelitian dilauan selama semester
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3.1 Pengertian Analisis Disriminan Analisis disriminan merupaan sala satu metode yang digunaan dalam analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana ubungan antar variabel
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti
Penentuan Konduktivitas Termal Logam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan
Prosiding Seminar Nasional Fisia dan Pendidian Fisia (SNFPF) Ke-6 205 30 9 Penentuan Kondutivitas Termal ogam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan Dwi Astuti Universitas Indraprasta PGRI
METODE WATERMARKING UNTUK PENYISIPAN INDEKS DATA PADA IMAGE MENGGUNAKAN HAAR TRANSFORMASI WAVELET
METODE WATERMARKING UNTUK PENYISIPAN INDEKS DATA PADA IMAGE MENGGUNAKAN HAAR TRANSFORMASI WAVELET Maryanti 1, Nana Juhana, ST. 1, Manahan P.Siallagan S.Si, MT. 1 1) Jurusan Teni Informatia, FT, UNIKOM
PERBAIKAN KUALITAS CITRA MENGGUNAKAN HISTOGRAM LINEAR CONTRAST STRETCHING PADA CITRA SKALA KEABUAN
PERBAIKAN KUALITAS CITRA MENGGUNAKAN HISTOGRAM LINEAR CONTRAST STRETCHING PADA CITRA SKALA KEABUAN Murinto Program Studi Teni Informatia Universitas Ahmad Dahlan Kampus III UAD Jl. Prof. Soepomo Janturan
KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak
KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi
Optimasi Non-Linier. Metode Numeris
Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian yang aan dilauan meruju epada beberapa penelitian terdahulu yang sudah pernah dilauan sebelumnya, diantaranya: 1. I Gst. Bgs. Wisuana (2009)
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract
VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL
SEMINAR NASIONAL PENDIDIKAN SAINS Peningatan Kualitas Pembelajaran Sains dan Kompetensi Guru melalui Penelitian & Pengembangan dalam Menghadapi Tantangan Abad-1 Suraarta, Otober 016 VARIASI NILAI BATAS
BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)
BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur
Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler
Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teni
Model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) untuk Data Kejahatan
Model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) untu Data Kejahatan (Studi Kasus 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur) Herlin Venny Johannes 1,a), Septiadi Padmadisastra,b), Bertho Tantular
PENGEMBANGAN BUKU KOMIK FISIKA POKOK BAHASAN NEWTON BERBASIS KONSTRUKTIVISME UNTUK MENINGKATKAN MOTIVASI BELAJAR SISWA
PENGEMBANGAN BUKU KOMIK FISIKA POKOK BAHASAN NEWTON BERBASIS KONSTRUKTIVISME UNTUK MENINGKATKAN MOTIVASI BELAJAR SISWA Farida Huriawati 1), Purwandari 1,2), Intan Permatasari 1,3) 1,2,3 Program Studi Pendidian
PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya
BAHAN DAN METODE. Waktu dan Tempat. Bahan dan Alat. Rancangan Penelitian
BAHAN DAN METODE Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 010 Maret 011, kecuali lokasi Sukabumi pada bulan Maret Juni 011. Tempat Penelitian dilaksanakan di 7 lokasi yaitu Bogor,
BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR
BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR 3. Dimensi Partisi Graf Kipas (F n ) Berdasaran Proposisi dan Proposisi, semua graf G selain graf P n dan K n memilii 3 pd(g) n -. Lebih husus, graf Kipas
Aplikasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingkungan Kerja
Apliasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingungan Kerja terhadap Kinerja Pegawai BKKBN Provinsi Kalimantan Timur The Application of Somers d Correlation Analysis at Leadership
Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus
Jurnal Teni Industri, Vol.1, No., Juni 013, pp.96-101 ISSN 30-495X Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Apriyani 1, Shanti Kirana Anggaraeni,
BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)
BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur
BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK
BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii
BAB III METODE SCHNABEL
BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan
BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI
BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana
PROGRAM SIMULASI UNTUK REALISASI STRUKTUR TAPIS INFINITE IMPULSE RESPONSE UNTUK MEDIA PEMBELAJARAN DIGITAL SIGNAL PROCESSING
Konferensi asional Sistem dan Informatia 28; Bali, ovember 15, 28 KS&I8-44 PROGRAM SIMULASI UTUK REALISASI STRUKTUR TAPIS IFIITE IMPULSE RESPOSE UTUK MEDIA PEMBELAJARA DIGITAL SIGAL PROCESSIG Damar Widjaja
PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU
PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU Wahyudi 1, Adhi Susanto 2, Sasongo P. Hadi 2, Wahyu Widada 3 1 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni, Universitas Diponegoro, Tembalang,
Pengaruh Proses Stemming Pada Kinerja Analisa Sentimen Pada Review Buku
Jurnal Hasil Penelitian LPPM Untag Surabaya Januari 2018, Vol. 03, No. 01, hal 55-59 jurnal.untag-sby.ac.id/index.php/jhp17 E-ISSN : 2502-8308 P-ISSN : 2579-7980 Pengaruh Proses Stemming Pada Kinerja Analisa
STUDI KOMPARASI IMPLEMENTASI JARINGAN BASIS RADIAL DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TSK UNTUK PENYELESAIAN CURVE FITTING
STUDI KOPARASI IPEENTASI JARINGAN BASIS RADIA DAN FUZZY INFERENCE SYSTE TSK UNTUK PENYEESAIAN CURVE FITTING Sri Kusumadewi Teni Informatia Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang Km 4,5 Yogyaarta cicie@fti.uii.ac.id
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
Jurnal Teni dan Ilmu Komputer ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS AN ANALYSIS OF THE VARIATION PARAMETERS OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
BAB V PEMBAHASAN DAN SIMPULAN
BAB V PEMBAHASAN DAN SIMPULAN A. Pembahasan Pembahasan ini penulis aan membahas tentang asus yang diambil dengan judul Penerapan Terapi Musi Rebana Pada Lansia ng Mengalami Stres Di Unit Rumah Pelayanan
APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID
APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas
GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH
GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRACT SUNARSIH.
Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming
JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul
ANALISIS TINGKAT DAYA SAING EKSPOR KOMODITI PERKEBUNAN INDONESIA (THE EXPORT COMPETITIVENESS LEVEL ANALYSIS OF INDONESIAN ESTATE COMMODITY)
AGRISE Volume VIII No. 2 Bulan Mei 2008 ISSN: 1412-1425 ANALISIS TINGKAT DAYA SAING EKSPOR KOMODITI PERKEBUNAN INDONESIA (THE EXPORT COMPETITIVENESS LEVEL ANALYSIS OF INDONESIAN ESTATE COMMODITY) Rosihan
Makalah Seminar Tugas Akhir
Maalah Seminar Tugas Ahir PENDETEKSI POSISI MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER MMA7260Q BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 Muhammad Riyadi Wahyudi, ST., MT. Iwan Setiawan, ST., MT. Abstract Currently, determining
PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM
Seminar Nasional Sistem dan Informatia 2007; Bali, 16 November 2007 PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Fajar Saptono 1) I ing Mutahiroh
Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa
187 Modifiasi ACO untu Penentuan Rute Terpende e Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri, Sunaryo, dan Purnomo Budi Santoso Abstract This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this
Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listrik Penyulang Renon Menggunakan Metode Artificial Neural Network
Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listri Penyulang Renon Menggunaan Metode Artificial Neural Networ I Gede Dyana Arana Jurusan Teni Eletro Faultas Teni, Universitas Udayana Denpasar, Bali,
I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan
I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar
Keragaman Struktur Tegakan Hutan Alam Sekunder The Variability of Stand Structure of Logged-over Natural Forest
JMHT Vol. XIV, (2): 81-87, Agustus 28 ISSN: 215-157X Keragaman Strutur Tegaan Hutan Alam Seunder The Variability of Stand Structure of Logged-over Natural Forest Abstract Muhdin 1*, Endang Suhendang 1,
APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK
APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK Novhirtamely Kahar, ST. 1, Nova Fitri, S.Kom. 2 1&2 Program Studi Teni Informatia, STMIK
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Apliasi Pada tahap implementasi ini merupaan penerapan apliasi dari hasil perancangan sistem yang ada untu mencapai suatu tujuan yang diinginan. Implementasimelasanaan
ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO
e SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO ANALISIS EKSPERIMENTAL GETARAN BALOK KAYU EBONI DENGAN METODE UNGSI TRANSER Naharuddin * Abstract The aim of the earch is to establish the characteristic of ebony beam