Perkenalan. Kuliah Kecerdasan Buatan Semester genap 2006/2007. Feb 28, KB-Slide-01

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Perkenalan. Kuliah Kecerdasan Buatan Semester genap 2006/2007. Feb 28, KB-Slide-01"

Transkripsi

1 Perkenalan Kuliah Kecerdasan Buatan Semester genap 2006/2007 Feb 28,

2 Pendahuluan Bahasa Prolog Hubungan keluarga Kesimpulan #1 Aturan Kesimpulan #2 Materi Feb 28,

3 Pendahuluan [1] Kecerdasan buatan = ilmu untuk membuat komputer melakukan hal 2 yg terlihat cerdas Jk komputer makin cerdas maka makin berguna untuk membantu manusia Krn 'cerdas' adl kata yg kabur mk AI adl bidang yg tidak terdefinisikan scr tegas: teknik pemrograman yg canggih utk persoalan2 yg sulit & tdk dpt diselesaikan scr mudah pemecahan masalah secara non-numerik mirip manusia dgn akal-sehat Feb 28,

4 Pendahuluan [2] Artificial Intelligence (AI) membuat komputer... mampu berkomunikasi dlm bahasa manusia (bahasa alamiah) mampu mengingat banyak fakta & menarik kesimpulan (penyimpulan) mampu merencanakan deretan langkah 2 utk mencapai sasaran (perencanaan) mampu memberikan saran berdasarkan aturan 2 yg ruwet utk berbagai situasi (sistem pakar) mampu melihat via kamera & mencerna apa yg terlihat (penglihatan) mampu bergerak & memindahkan benda 2 (robotik) Feb 28,

5 Bahasa Prolog [1] Prolog = programming in logic: bhs berdasarkan pencocokan pola (pattern matching) struktur data berbentuk pohon/tree pelacakan-balik (backtracking) yg otomatis Prolog cocok untuk menyelesaikan persoalan yg berkaitan dgn obyek 2 (yg terstruktur) dan relasi antar-obyek Jk X lebih dekat ke pengamat daripada Y & Y lebih dekat drpd Z mk X lebih dekat daripada Z Feb 28,

6 Bahasa Prolog [2] Prolog dikembangkan Robert Kowalski (teori), Maarten van Emden (demo), Alain Colmeraue & David Warren (implementasi) pd 1970-an Prolog dpt dipakai utk mengimplementasikan AI pemecahan masalah & penelusuran heuristic sistem pakar memainkan games sistem yg terbimbing oleh pola Feb 28,

7 Hubungan Keluarga [1] Fakta: hubungan ortu ortu(pam, bob). ortu(tom, bob).... Pertanyaan 1:?- ortu(bob, pat). yes Pertanyaan 2:?- ortu(x, liz). X = tom Feb 28,

8 Pertanyaan 3: Hubungan Keluarga [2]?- ortu(bob, X). X = ann ; X = pat Pertanyaan 4:?- ortu(x, Y). X = pam Y = bob ;... Feb 28,

9 Pertanyaan 5: Hubungan Keluarga [3]?- ortu(y, jim), ortu(x, Y). X = bob Y = pat Pertanyaan 6:?- ortu(tom, X), ortu(x, Y). X = bob Y = ann ; Feb 28,

10 Kesimpulan #1 [1] Dgn Prolog, hubungan dpt mudah didefinisikan sbg obyek 2 dgn n komp yg memenuhi hub tsb Pengguna dgn mudah mempertanyakan sistem Prolog ttg hubungan 2 yg tlh didefinisikan Program Prolog tersusun dr klausa 2 yg diakhiri dengan tanda-baca 'titik' Argumen2 dari obyek dapat berupa: obyek konkrit atau tetapan (tom, ann) atom obyek umum (X, Y) variabel Feb 28,

11 Kesimpulan #1 [2] Pertanyaan pd sistem Prolog terdiri dr 1 sasaran (goal) atau lebih, seperti: ortu(x, ann), ortu (X, pat). yang berarti gabungan dari dua sasaran: X adalah orang tua dari ann, dan X adalah orang tua dari pat Jawaban thdp pertanyaan dpt positif atau negatif positif sasaran dapat dipenuhi = berhasil negatif sasaran tidak dapat dipenuhi = gagal Feb 28,

12 Kesimpulan #1 [3] Jika beberapa jawaban dpt memenuhi suatu pertanyaan maka Prolog akan menemukan jawaban sebanyak yang diinginkan pengguna Feb 28,

13 Aturan [1] Penambahan fakta 2 hubungan pria & wanita: wanita(pam). wanita(liz). wanita(ann). wanita(pat). pria(bob). pria(tom). pria(jim). Hub unary & binary Alternatif pernyataan kelamin(pam, wanita). Penambahan hub baru: anak(liz, tom). Namun, lebih baik memakai aturan (rule) Feb 28,

14 Aturan [2] Krn hub anak adl kebalikan dr hub ortu maka anak(y, X) :- ortu(x, Y) yg dibaca: Utk semua X & Y, jika X adalh orang tua dari Y maka Y adalah anak dari X Fakta vs aturan Fakta selalu benar tanpa syarat Aturan menyatakan sesuatu benar jikalau syaratnya dipenuhi bagian syarat pd sebelah kanan tanda :- body bagian kesimpulan pd sebelah kiri tanda :- head Feb 28,

15 Pertanyaan: Aturan [3]?- anak(liz, tom) krn tdk ada fakta yg sesuai, mk akan memicu aturan anak(y, X) :- ortu(x, Y) sehingga variabel 2 menjadi terikat (instantiated) X = tom dan Y = liz Bagian syarat dari aturan kini berubah menjadi ortu(tom, liz) dan Prolog akan memastikan kebenaran syarat tsb Feb 28,

16 Aturan [4] Penambahan hubungan keluarga yang lain: Untuk semua X dan Y, X adalah ibu dari Y jika X adalah orang tua dari Y dan X adalah wanita Pernyataan logika di atas diterjemahkan menjadi ibu(x, Y) :- ortu(x, Y), wanita(x). tanda-baca koma di antara syarat 2 menyatakan operasi AND (konjungsi) Feb 28,

17 Aturan [5] Berbagai hub keluarga dpt digambarkan sbb Jk relasi yg dilambangkan dgn garis-tebal berlaku maka yg dilambangkan dgn garis-putus juga berlaku Feb 28,

18 Aturan [6] Hubungan saudara perempuan: sdr_prmp(x, Y) :- ortu(z, X), ortu(z, Y), wanita(x). Pertanyaan:?- sdr_prmp(x, pat). akan menimbulkan salah satu jawaban X = pat Feb 28,

19 Kesimpulan #2 [1] Program Prolog dpt diperluas dgn menambahkn klausa 2 baru Ada 3 jenis klausa Prolog: fakta mendeklarasikan hal 2 yang benar tanpa syarat aturan mendeklarasikn hal 2 yg benar jika memenuhi syarat pertanyaan dengannya pengguna menanyakan hal 2 yg benar Head & body berbagai klausa Prolog: Feb 28,

20 Kesimpulan #2 [2] Fakta = klausa dgn body yg kosong Pertanyaan = klausa dgn body saja Aturan = klausa dgn head & body yg tdk kosong Variabel menjadi terikat atau instantiated jikalau disulihkan dengan obyek lainnya Variabel 2 dianggap berlaku scr semesta & dibaca untuk semua (for all) namun dimungkinkan pembacaan alternatif utk variabel 2 yg hanya ada pd body saja punya_anak(x) :- ortu(x, Y). Feb 28,

BAB I Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Inteligent / AI ) Created A.Tohir from Dosen Mr.Zulkifli

BAB I Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Inteligent / AI ) Created A.Tohir from Dosen Mr.Zulkifli BAB I Pengenalan Kecerdasan Buatan (Artificial Inteligent / AI ) Created A.Tohir from Dosen Mr.Zulkifli Definisi Kecerdasan Buatan Merupakan salah satu bagian dari ilmu komputer Yang membuat agar mesin

Lebih terperinci

Rangkaian RL dan RC Dengan Sumber

Rangkaian RL dan RC Dengan Sumber Rangkaian RL dan RC Dengan Sumber Slide-07 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 32 Materi Kuliah 1 Pengantar Rangkaian Sebelumnya Fungsi Undak Satuan Sumber Ekivalen Fungsi Pulsa 2 Rangkaian

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi. Logika Fuzzy

Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi. Logika Fuzzy Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi Logika Fuzzy 1 Fitur Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy: Core (inti) Support (pendukung) Boundary (batas) 2 (a) (b) Himp. Fuzzy

Lebih terperinci

ALGORITMA PEMROGRAMAN 1C PEMROGRAMAN LOGIK

ALGORITMA PEMROGRAMAN 1C PEMROGRAMAN LOGIK ALGORITMA PEMROGRAMAN 1C PEMROGRAMAN LOGIK Indah Wahyuni PARADIGMA-PARADIGMA PEMROGRAMAN Bahasa pemrograman (programming language): notasi yang dipakai untuk menentukan, mengorganisasi, dan melakukan penalaran

Lebih terperinci

Relasi Tolerans & Relasi Ekivalen. Logika Fuzzy

Relasi Tolerans & Relasi Ekivalen. Logika Fuzzy Relasi Tolerans & Relasi Ekivalen Logika Fuzzy 1 Sifat-sifat Relasi Misalkan terdapat sebuah semesta dengan 3 elemen dinyatakan X = {1, 2, 3}, maka berikut adalah sifat-sifat relasi yang mungkin: Refleksivitas

Lebih terperinci

Rangkaian AC Tiga-Fase [1]

Rangkaian AC Tiga-Fase [1] Rangkaian AC Tiga-Fase [1] Slide-12 Ir. Agus Arif, MT Semester Genap 2015/2016 1 / 23 Materi Kuliah 1 Sistem Tiga-Fase Sistem Fase-Jamak Definisi Tiga-Fase Notasi Subskrip-Ganda 2 Definisi Sumber Tiga-Fase

Lebih terperinci

Analisis Ajeg dari Sinusoidal

Analisis Ajeg dari Sinusoidal Analisis Ajeg dari Sinusoidal Slide-08 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 23 Materi Kuliah 1 Karakteristik Sinusoid Bentuk Umum Pergeseran Fase Sinus Kosinus 2 Tanggapan Paksaan thdp Sinusoid

Lebih terperinci

Dasar Logika Fuzzy. Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007. Feb 20, KC-Slide-02

Dasar Logika Fuzzy. Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007. Feb 20, KC-Slide-02 Dasar Logika Fuzzy Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007 Feb 20, 2007-1 Materi Konsep Dasar Algoritma Fuzzy Operator Fuzzy Feb 20, 2007-2 Konsep Dasar [1] Teori klasik, himpunan = kumpulan elemen

Lebih terperinci

Pada dasarnya lebih sulit drpd classifier berdasar teori bayes, terutama untuk data dimensi tinggi.

Pada dasarnya lebih sulit drpd classifier berdasar teori bayes, terutama untuk data dimensi tinggi. 1 Fokus pd desain fungsi pembeda (discriminant function) atau decision surface scr langsung yang membedakan satu kelas dengan kelas yg lain berdasarkan kriteria yg telah ditentukan. Pada dasarnya lebih

Lebih terperinci

Phasor dan Impedans. Slide-09. Ir. Agus Arif, MT. Semester Gasal 2016/2017

Phasor dan Impedans. Slide-09. Ir. Agus Arif, MT. Semester Gasal 2016/2017 Phasor dan Slide-09 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 23 Materi Kuliah 1 Phasor Frekuensi Komplex Definisi Phasor Transformasi Phasor Hubungan Tegangan-Arus Hukum Ohm dan Kirchhoff Rangkaian

Lebih terperinci

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks 1 Jika A adl matriks nxn yg invertible, untuk setiap matriks b dgn ukuran nx1, maka sistem persamaan linier Ax = b mempunyai tepat 1 penyelesaian, yaitu x = A -1 b

Lebih terperinci

Konsep. Bahasa Pemrograman. Evangs Mailoa. Pertemuan 7

Konsep. Bahasa Pemrograman. Evangs Mailoa. Pertemuan 7 Konsep Bahasa Pemrograman Pertemuan 7 Evangs Mailoa PROLOG PROgramming in LOGic Kebanyakan dikembangkan untuk Artificial Intelligence Dibuat oleh Alain Colmerauer dan Phillipe Roussel (University of Aix-Marseille)

Lebih terperinci

Teknik-teknik Analisis Rangkaian

Teknik-teknik Analisis Rangkaian Teknik-teknik Analisis Rangkaian Slide-04 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 29 Materi Kuliah 1 Transformasi Sumber Sumber Tegangan yg Praktis Efek Pembebanan Sumber Tegangan yg Umum Sumber

Lebih terperinci

BAKAT & INTELEGENSI. Cattel m coba menemukan perbedaan2 individu dlm hal: - ketajaman sensoris (indra) - kekuatan otot 10 aspek - kemampuan mental

BAKAT & INTELEGENSI. Cattel m coba menemukan perbedaan2 individu dlm hal: - ketajaman sensoris (indra) - kekuatan otot 10 aspek - kemampuan mental BAKAT & INTELEGENSI II. BAKAT Menurut Crow & Crow Bakat Kualitas yg dimiliki oleh semua orang dlm tingkat yg beragam / keunggulan khusus dlm bidang perilaku t tentu. Cattel m coba menemukan perbedaan2

Lebih terperinci

Daya Rangkaian AC [2]

Daya Rangkaian AC [2] Daya Rangkaian AC [2] Slide-11 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 16 Materi Kuliah 1 Nilai Efektif Tegangan & Arus Efektif Nilai Efektif Gelombang Berkala Nilai RMS Gelombang Sinusoidal Nilai

Lebih terperinci

Relasi Tegas (Crips Relation)

Relasi Tegas (Crips Relation) Logika Fuzzy (3) 1 Cartesian Product Terdapat dua himpunan A = {0, 1} dan B = {a, b, c}. Maka beberapa variasi hasil-kali kartesian (cartesian product) dapat dituliskan sebagai berikut: 2 Relasi Tegas

Lebih terperinci

Alur Data & Informasi. Kartu Peserta. Register Kunjungan. Instrumen Laporan

Alur Data & Informasi. Kartu Peserta. Register Kunjungan. Instrumen Laporan Kartu Alur Data & masukan Pusk-Kec laporan rujukan Pusk-Kel rujukan RS Laporan, ke Dinkes Kartu Kartu Gakin Wilayah/kodya : Alamat () : Masa Kartu : mor KK : : : Asal : mor Anggota Rmh Tangga Status (dgn

Lebih terperinci

Daya Rangkaian AC [1]

Daya Rangkaian AC [1] Daya Rangkaian AC [1] Slide-10 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 21 Materi Kuliah 1 Daya Sesaat Definisi Daya Input Undak Daya Input Sinusoidal 2 Definisi Daya Input Sinusoidal Daya Resistif

Lebih terperinci

Universitas Airlangga Fakultas Hukum Departemen Dasar Ilmu Hukum

Universitas Airlangga Fakultas Hukum Departemen Dasar Ilmu Hukum HUKUM KEKERABATAN Joeni Arianto Kurniawan Universitas Airlangga Fakultas Hukum Departemen Dasar Ilmu Hukum 1 Bbrp Istilah Kekerabatan Kekeluargaan Kewangsaan 2 Obyek Kajian Hal-hal seputar masalah: KETURUNAN

Lebih terperinci

Manajemen Waktu Proyek & Penjadwalan Proyek. By Wiji Nurastuti,MT

Manajemen Waktu Proyek & Penjadwalan Proyek. By Wiji Nurastuti,MT Manajemen Waktu Proyek & Penjadwalan Proyek By Wiji Nurastuti,MT 1 PROYEK : KEGIATAN tertentu (oleh manusia ada waktunya tempat & metode/cara alat & bahan) JELAS WAKTUNYA TIDAK RUTIN ADA ALASAN YANG JELAS

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BIOLOGI

PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BIOLOGI PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BIOLOGI CHAPTER 5 Pengembangan dan Pemanfaatan LKS Husni Mubarok, S.Pd., M.Si. Tadris Biologi IAIN Jember APA YANG ANDA KETAHUI TENTANG LKS?? Pengertian LKS Lembaran yg berisi pedoman

Lebih terperinci

Konseling Kelompok. Pertemuan ke-13

Konseling Kelompok. Pertemuan ke-13 Konseling Kelompok Pertemuan ke-13 Pengantar Konseling kelompok memungkinkan konselor menghadapi bbrp konseli - dg keuntungan biaya yg lebih murah dmn proses kelompok jg memiliki keuntungan dg tjdnya keunikan

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN V

STATISTIK PERTEMUAN V STATISTIK PERTEMUAN V Variabel Random/ Acak variabel yg nilai-nilainya ditentukan oleh kesempatan/ variabel yang bernilai numerik yg didefinisikan dlm suatu ruang sampel 1. Variabel Random diskrit Variabel

Lebih terperinci

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN KOMBINATORIKA (Latihan Soal) Kus Prihantoso August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN Teori Faktorial Teori Faktorial n! = n (n 1) (n 2) (n 3) 2 1 0! = 1 Teori Faktorial n! = n (n 1)

Lebih terperinci

SENYAWA HIDROKARBON SIKLIK

SENYAWA HIDROKARBON SIKLIK SENYAWA HIDROKARBON SIKLIK PENDAHULUAN Ujung-ujung rantai suatu hidrokarbon rantai lurus dapat tergabungkan membentuk suatu rantai karbon yang tertutup atau cincin. alisiklik : atom-atom pembentuk cincin

Lebih terperinci

Fuzzy Associative Memory (FAM) Logika Fuzzy

Fuzzy Associative Memory (FAM) Logika Fuzzy Fuzzy Associative Memory (FAM) Logika Fuzzy 1 Misalkan suatu sistem fuzzy dengan n input dan satu output. Setiap input X1, X2,, Xn dipartisi menjadi k partisi fuzzy. Maka menggunakan aturan fuzzy IF THEN..

Lebih terperinci

KOMUNIKASI INTERPERSONAL. Rizqie Auliana

KOMUNIKASI INTERPERSONAL. Rizqie Auliana KOMUNIKASI INTERPERSONAL Rizqie Auliana rizqie_auliana@uny.ac.id Meningkatkan ketrampilan interpersonal Kemampuan utk bersosialisasi dg orang lain Membina hub baik dg org lain bukan hal mudah, yg dibutuhkan:

Lebih terperinci

SUBYEK DAN OBYEK HUKUM ASPEK HUKUM DALAM EKONOMI, ANISAH SE.,MM.

SUBYEK DAN OBYEK HUKUM ASPEK HUKUM DALAM EKONOMI, ANISAH SE.,MM. SUBYEK DAN OBYEK HUKUM ASPEK HUKUM DALAM EKONOMI, ANISAH SE.,MM. 1 SUBYEK HUKUM Subyek hukum ialah sesuatu yang mempunyai hak dan kewajiban. Seorang manusia sbg pembawa hak (subyek hukum) dimulai saat

Lebih terperinci

Kestabilan. Kuliah 6 Kontrol Digital Bab 13 buku-ajar. Agus Arif 1

Kestabilan. Kuliah 6 Kontrol Digital Bab 13 buku-ajar. Agus Arif 1 Ketabilan Kuliah 6 Kontrol Digital Bab 3 buku-ajar Agu Arif Materi Pendahuluan Ketabilan Sitem Digital dlm Bidang- Pemodelan & Ketabilan Selang Pencuplikan utk Ketabilan Tranformai Bilinear Ketabilan Sitem

Lebih terperinci

KONSEP SISTEM DAN PENGELOLAAN INTEGRASI

KONSEP SISTEM DAN PENGELOLAAN INTEGRASI KONSEP SISTEM DAN PENGELOLAAN INTEGRASI Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Lebih terperinci

KONSTITUSI DAN RULE OF LAW

KONSTITUSI DAN RULE OF LAW KEWARGANEGARAAN Modul ke: KONSTITUSI DAN RULE OF LAW Fakultas 07FEB SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. Program Studi Management PENGERTIAN KONSTITUSI Istilah Kontitusi berasal dr bahasa Prancis constituer yg brrti

Lebih terperinci

BAB: ANGGARAN VARIABEL

BAB: ANGGARAN VARIABEL BAB: ANGGARAN VARIABEL Anggaran Variabel, pada umumnya berkaitan dgn anggaran produksi, Pada anggaran produksi sudah ditentukan range atau batas unit yg akan diproduksi dengan biaya variabel terendah.

Lebih terperinci

KOMUNIKASI. Komunikasi mengandung pengertian memberitahukan untuk menggugah partisipasi agar hal-hal yg diberitahukan itu menjadi milik bersama

KOMUNIKASI. Komunikasi mengandung pengertian memberitahukan untuk menggugah partisipasi agar hal-hal yg diberitahukan itu menjadi milik bersama KOMUNIKASI Komunikasi mengandung pengertian memberitahukan untuk menggugah partisipasi agar hal-hal yg diberitahukan itu menjadi milik bersama Komunikasi sbg proses proses primer proses sekunder Proses

Lebih terperinci

Teori Barang Publik (II)

Teori Barang Publik (II) Teori Barang Publik (II) Sayifullah, SE, M.Akt sayiful1@gmail.com Materi Presentasi Teori Samuelson Teori Anggaran 1 Teori Samuelson Teori yg menyempurnakan teori pengeluaran pemerintah dgn sekaligus menyertakan

Lebih terperinci

Selama berabad-abad orang mengetahui bahwa penyakit-penyakit tertentu tidak pernah menyerang orang yang sama dua kali. Orang yang sembuh dari

Selama berabad-abad orang mengetahui bahwa penyakit-penyakit tertentu tidak pernah menyerang orang yang sama dua kali. Orang yang sembuh dari Selama berabad-abad orang mengetahui bahwa penyakit-penyakit tertentu tidak pernah menyerang orang yang sama dua kali. Orang yang sembuh dari serangan epidemi cacar dapat menangani para penderita dengan

Lebih terperinci

AMDAL dan Dampak Lingkungan Proyek

AMDAL dan Dampak Lingkungan Proyek AMDAL dan Dampak Lingkungan Proyek Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng. 1 Daya

Lebih terperinci

Aspek Finansial. Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Aspek Finansial. Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Aspek Finansial Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng. 1 Aspek Finansial vs Aspek

Lebih terperinci

INTELEGENSI BUATAN. Sistem Pakar. M. Miftakul Amin, M. Eng. website :

INTELEGENSI BUATAN. Sistem Pakar. M. Miftakul Amin, M. Eng.   website : INTELEGENSI BUATAN Sistem Pakar M. Miftakul Amin, M. Eng. e-mail: mmiftakulamin@gmail.com website : http://mafisamin.web.ugm.ac.id Jurusan Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang 2015 1 Definisi

Lebih terperinci

TEORI BIROKRASI WEBER Kuliah Minggu ke-5 dan 6

TEORI BIROKRASI WEBER Kuliah Minggu ke-5 dan 6 TEORI BIROKRASI WEBER Kuliah Minggu ke-5 dan 6 1. Prinsip pemikiran Max Weber 2. Lima Keyakinan Dasar dlm Otoritas Legal 3. 8 Dalil Otoritas Legal 4. Batasan bagi Staf Administrasi 5. Beda Weber dgn Ahli

Lebih terperinci

Pendidikan Agama Islam

Pendidikan Agama Islam Modul ke: 12 Fakultas Tehnik Pendidikan Agama Islam ISLAM DAN DEMOKRASI Ust. H. Lathif Hakim, Lc. Dipl. DNP. MIE... Program Studi Tehnik Mesin http://mercubuana.ac.id TUJUAN INSTRUKSIONAL UMUM A. Memahami

Lebih terperinci

1. PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

1. PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) 1. PENGANTAR KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) 1.1 DEFINISI KECERDASAN BUATAN Definisi Kecerdasan Buatan H. A. Simon [1987] : Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan kawasan penelitian,

Lebih terperinci

ARGUMEN (ARGUMENT) Drs. C. Jacob, M.Pd LOGIKA BERUSAHA UTK MEMBEDAKAN ARGUMEN VALID (CORRECT) & INVALID (INCORRECT)

ARGUMEN (ARGUMENT) Drs. C. Jacob, M.Pd   LOGIKA BERUSAHA UTK MEMBEDAKAN ARGUMEN VALID (CORRECT) & INVALID (INCORRECT) ARGUMEN (ARGUMENT) Drs. C. Jacob, M.Pd Email: cjacob@upi.edu LOGIKA BERUSAHA UTK MEMBEDAKAN ARGUMEN VALID (CORRECT) & INVALID (INCORRECT) SUATU ARGUMEN MEMUAT SATU ATAU LEBIH KALIMAT YG DISEBUT PREMIS

Lebih terperinci

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri Penyimpulan data numerik & kategorik Elsa Roselina Dewi Gayatri P. data numerik Tendensi sentral (mean, median, modus) Hubungan mean, median, modus Ukuran variasi (range, interkuartil range, mean deviasi,

Lebih terperinci

Prerequisites. Computational Logic Bagian Kedua: Logic Programming. Software : Textbook:

Prerequisites. Computational Logic Bagian Kedua: Logic Programming. Software : Textbook: Kuliah 1 Slide 1 Computational Logic Bagian Kedua: Logic Programming Pengajar : L. Yohanes Stefanus email: yohanes@cs.ui.ac.id kantor: Fasilkom Gedung A Ruang 1220 Jadwal :Selasa & Kamis, 14:00-16:00 Diselingi

Lebih terperinci

Materi 9: AVR Interrupt

Materi 9: AVR Interrupt Materi 9: AVR Interrupt I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Kusuma Wardana, M.Sc. 1 AVR Interrupt Interrupt vs Polling Programming Timer Interrupt Kusuma Wardana, M.Sc. 2 Interrupt

Lebih terperinci

PERANGKAT LUNAK KECERDASAN BUATAN STMIK PARNARAYA MANADO

PERANGKAT LUNAK KECERDASAN BUATAN STMIK PARNARAYA MANADO PERANGKAT LUNAK KECERDASAN BUATAN STMIK PARNARAYA MANADO Ir. Hasanuddin Sirait, MT http://www.hsirait.co.cc 1 PENGELOMPOKAN PERANGKAT LUNAK Program Komputer Program Sistem Program Aplikasi Program Pengendali

Lebih terperinci

Materi 1: Pendahuluan

Materi 1: Pendahuluan Materi 1: Pendahuluan I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Kusuma Wardana - Bahasa Rakitan 2016 1 Mengapa kita belajar bahasa assembly? Sejarah mikroprosesor Mikroprosesor, Mikrokomputer

Lebih terperinci

BAKAT & INTELEGENSI. 2 Kemampuan Mental. Individual Differences

BAKAT & INTELEGENSI. 2 Kemampuan Mental. Individual Differences BAKAT & INTELEGENSI BAKAT INTELEGENSI 2 Kemampuan Mental I. INTELEGENSI Sejarah Intelegensi - Wundt (Jerman) - Galton (Inggris) - Cattel (AS) Melakukan tes thd anak, dgn soal yg mudah Individual Differences

Lebih terperinci

etika kebijakan publik Dra. Ayun Sriatmi, M.Kes

etika kebijakan publik Dra. Ayun Sriatmi, M.Kes etika kebijakan publik Dra. Ayun Sriatmi, M.Kes etika Menyangkut kelakuan yg menuruti norma-norma kehidupan yg baik. ETHICA = ETHOS (Yunani) = adat = cara hidup Kesediaan utk taat & patuh pd seperangkat

Lebih terperinci

BAB IV TEORI KONSUMSI

BAB IV TEORI KONSUMSI BAB IV TEORI KONSUMSI A. TEORI KONSUMSI MASYARAKAT 1. Keynes Anggapan2 yg dipakai Keynes : F. Kons. Adh. : hub. Antara PN dgn pengeluaran konsumsi yg dinyatakan dgn harga konstan (riil) Bhw besarnya kons

Lebih terperinci

Perseroan membeli kembali saham yang beredar tetapi tidak bermaksud menghentikan saham tersebut. Pembelian kembali dilakukan karena berbagai tujuan,

Perseroan membeli kembali saham yang beredar tetapi tidak bermaksud menghentikan saham tersebut. Pembelian kembali dilakukan karena berbagai tujuan, Perseroan membeli kembali saham yang beredar tetapi tidak bermaksud menghentikan saham tersebut. Pembelian kembali dilakukan karena berbagai tujuan, misalkan perseroan menginginkan saham-saham tsb dimiliki

Lebih terperinci

Apa bedanya? Apa yang ada dalam pikiran mahasiswa tentang karya ilmiah? MENGGALI POTENSI DIRI MELALUI KARYA ILMIAH. Mahasiswa yang baik?

Apa bedanya? Apa yang ada dalam pikiran mahasiswa tentang karya ilmiah? MENGGALI POTENSI DIRI MELALUI KARYA ILMIAH. Mahasiswa yang baik? MENGGALI POTENSI DIRI MELALUI KARYA ILMIAH Oleh: Pujianto Apa yang ada dalam pikiran mahasiswa tentang karya ilmiah??? pujianto@uny.ac.id Mahasiswa Lebih matang Serius Penuh pertimbangan Apa bedanya? o

Lebih terperinci

Organisasi dan Kode Etik Profesi

Organisasi dan Kode Etik Profesi T07 Organisasi dan Kode Etik Profesi Arif Basofi @PENS 2013 Referensi Teguh Wahyono, Etika Komputer dan Tanggung Jawab Profesional di Bidang Teknologi Informasi, Penerbit Andi Yogyakarta, 2006. Arief Wibowo,

Lebih terperinci

Dibuat oleh : Nuryadi 1

Dibuat oleh : Nuryadi 1 EVALUASI (ASSESMEN) PROSES DAN HASIL PEMBELAJARAN Pengukuran, penilaian, evaluasi, kebijakan? => cari artinya Manfaat evaluasi : 1. Untuk memberikan klarifikasi ttg hasil pembelajran yg tlh dilaksanakan

Lebih terperinci

MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI CHAPTER 5 TEKNIK PEMILIHAN. Husni Mubarok, S.Pd., M.Si. Tadris Biologi IAIN Jember

MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI CHAPTER 5 TEKNIK PEMILIHAN. Husni Mubarok, S.Pd., M.Si. Tadris Biologi IAIN Jember MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI CHAPTER 5 TEKNIK PEMILIHAN MEDIA PEMBELAJARAN Husni Mubarok, S.Pd., M.Si. Tadris Biologi IAIN Jember APA YANG AKAN KITA PELAJARI? A. Alasan Praktis Pemilihan Media B. Prinsip

Lebih terperinci

Akses terhadap Keadilan Penyandang Disabilitas

Akses terhadap Keadilan Penyandang Disabilitas Akses terhadap Keadilan Penyandang Disabilitas Nicola Colbran Director Australia-Indonesia Partnership for Justice Kesan dan Pendekatan thdp Disabilitas Disabilitas = penyakit atau kelemahan Sesorg yg

Lebih terperinci

ESTIMATOR FUNGSI PDF. Pertemuan 4

ESTIMATOR FUNGSI PDF. Pertemuan 4 ESTIMATOR FUNGSI PDF Pertemuan 4 1 Bangkitkan data dimensi sebanyak N = 500 yang terdistribusi Gaussian N(m,S) dan rerata m = [0 0] T dan kovarian dengan Plot data yg dibangkitkan tsb, pengertian apa yg

Lebih terperinci

ILMU ALAMIAH DASAR. Pendekatan Ilmiah Dini Rohmawati

ILMU ALAMIAH DASAR. Pendekatan Ilmiah Dini Rohmawati ILMU ALAMIAH DASAR Pendekatan Ilmiah Dini Rohmawati dini_rohmawati@uny.ac.id FLASH BACK Mitos, Penalaran dan Pendekatan Ilmiah sebagai pangkal kelahiran IPA Ilmiah Penalaran Mitos FLASH BACK Pernyataan

Lebih terperinci

Pengantar Metodologi Penelitian. sri lestari

Pengantar Metodologi Penelitian. sri lestari Pengantar Metodologi Penelitian sri lestari Kodrat Manusia: Ingin tahu Berusaha mencari jawaban: mengamati, mempelajari, meneliti, mencoba memberi jawaban atas hal-hal yg belum diketahuinya..dst. hingga

Lebih terperinci

HAMBATAN INTERAKSI DAN KOMUNIKASI

HAMBATAN INTERAKSI DAN KOMUNIKASI HAMBATAN INTERAKSI DAN KOMUNIKASI Oleh Asep Saripudin, S.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN LUAR BIASA FAKULTAS ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 2010 A. TUJUAN UMUM TUJUAN Tujuan umum yang diharapkan

Lebih terperinci

Pemrograman Logika 03/09/2014. Julio Adisantoso 1. Learning Outcomes KOM204 : BAHASA PEMROGRAMAN. Outline Materi. Logic Programming.

Pemrograman Logika 03/09/2014. Julio Adisantoso 1. Learning Outcomes KOM204 : BAHASA PEMROGRAMAN. Outline Materi. Logic Programming. KOM204 : BAHASA PEMROGRAMAN Pemrograman Logika Pertemuan 5 Learning Outcomes Mahasiswa dapat memahami prinsip dasar pemrograman logika, horn clause, logika predikat Mahasiswa dapat menulis program sederhana

Lebih terperinci

Organizational Theory & Design

Organizational Theory & Design Modul ke: Organizational Theory & Design Konflik Organisasi Fakultas PASCA FEB Dr. Adi Nurmahdi MBA Program Studi MM www.mercubuana.ac.id Konflik Organisasi 2 Munculnya konflik dlm organisasi tidak selalui

Lebih terperinci

Pendekatan Kebijakan Publik

Pendekatan Kebijakan Publik Kuliah 5 Pendekatan Kebijakan Publik Marlan Hutahaean 1 1. Pendekatan Kebijakan Diadopsi dari kombinasi pandangan Wibawa (1994). Dye (1978) dan Wahab (1990) menyebutnya dgn istilah model. Dua pendekatan

Lebih terperinci

OTOMATISASI PERKANTORAN

OTOMATISASI PERKANTORAN OTOMATISASI PERKANTORAN Oleh: Wahyu Nurjaya WK, S.T., M.Kom. OTOMATISASI PERKANTORAN Otomatisasi Kantor ( Office Automation) atau OA, mencakup semua sistem elektronik formal dan informal terutama berkaitan

Lebih terperinci

APPENDIX 1. I Silanglah jawaban di bawah ini yang paling sesuai dengan pendapat anda!

APPENDIX 1. I Silanglah jawaban di bawah ini yang paling sesuai dengan pendapat anda! APPENDIX 1 Nama : Usia : Suku : Pendidikan : Pekerjaan : I Silanglah jawaban di bawah ini yang paling sesuai dengan pendapat anda! Untuk pertanyaan nomor 1,8 dan 9 boleh memilih lebih dari satu jawaban.

Lebih terperinci

KEWARGANEGARAAN. Modul ke: 12FEB OTONOMI DAERAH. Fakultas SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. Program Studi Management

KEWARGANEGARAAN. Modul ke: 12FEB OTONOMI DAERAH. Fakultas SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. Program Studi Management KEWARGANEGARAAN Modul ke: Fakultas 12FEB OTONOMI DAERAH SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. Program Studi Management PENGERTIAN OTONOMI DAERAH Otonomi scr sempit diartikan sbg Mandiri, scr luas diartikan sbg Berdaya.

Lebih terperinci

PENGUKURAN RESISTANSI

PENGUKURAN RESISTANSI Pengukuran Besaran Listrik (TC22082) Pertemuan 9 PENGUKURAN RESSTANS Pengukuan resistansi dapat dilakukan dengan mudah, namun kelemahannya adalah kurang akurat. Pengukuran resistansi yang lebih baik dapat

Lebih terperinci

KNOWLEDGE MANAGEMENT. Implementasi Knowledge Management. Rani Puspita D, M.Kom

KNOWLEDGE MANAGEMENT. Implementasi Knowledge Management. Rani Puspita D, M.Kom KNOWLEDGE MANAGEMENT Implementasi Knowledge Management Rani Puspita D, M.Kom Tujuan Pembelajaran Memahami bagaimana cara penerapan atau implementasi knowledge management terhadap perusahaan atau organisasi.

Lebih terperinci

TEORI-TEORI KOMUNIKASI PERSUASIF

TEORI-TEORI KOMUNIKASI PERSUASIF TEORI-TEORI KOMUNIKASI PERSUASIF NURJANAH. M.Si Pembahasan Pengertian Karakteristik Sikap Komponen-komponen Sikap Proses pembentukan Sikap Konsep sikap dlm teori komunikasi Persuasif A. Pengertian Sikap

Lebih terperinci

BAHASA PEMROGRAMAN PROLOG

BAHASA PEMROGRAMAN PROLOG BAHASA PEMROGRAMAN PROLOG 1.1 Sejarah Prolog Prolog singkatan dari Programming in Logic. Dikembangkan oleh Alain Colmenraurer dan P.Roussel di Universitas Marseilles Perancis, tahun 1972. Prolog populer

Lebih terperinci

Ukuran Dispersi (Variasi, atau Penyimpangan) untuk Data Tunggal

Ukuran Dispersi (Variasi, atau Penyimpangan) untuk Data Tunggal Ukuran Dispersi (Variasi, atau Penyimpangan) untuk Data Tunggal BAB: UKURAN VARIABILITAS/ DISPERSI A. Pengertian Ukuran Variabilitas: Dlm kehidupan sehari-hari, kita sering menemukan banyaknya informasi

Lebih terperinci

Materi 2: Computer Systems

Materi 2: Computer Systems Materi 2: Computer Systems I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Pendahuluan top-level view Komponen Komputer Fungsi Komputer Kusuma Wardana, M.Sc 2 Pendahuluan top-level view Komponen

Lebih terperinci

MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI CHAPTER 4 TAKSONOMI VARIABEL DAN POLA-POLA INSTRUKSIONAL PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN

MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI CHAPTER 4 TAKSONOMI VARIABEL DAN POLA-POLA INSTRUKSIONAL PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI CHAPTER 4 TAKSONOMI VARIABEL DAN POLA-POLA INSTRUKSIONAL PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN Husni Mubarok, S.Pd., M.Si. Tadris Biologi IAIN Jember APA YANG AKAN KITA PELAJARI? A.

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM05

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM05 PEMODELAN SISTEM Pemodelan & simulasi TM5 Pemodelan Sistem isik Pemodelan matematis dari sebuah sistem diperoleh dg mengaplikasikan hukum-hukum fisika yg scr natural mengatur komponen-komponen yg ada dlm

Lebih terperinci

Ruang Lingkup dan Proses Pembelajaran IPS

Ruang Lingkup dan Proses Pembelajaran IPS Ruang Lingkup dan Proses Pembelajaran IPS IPS sebagai program pendidikan, tidak hanya menyajikan pengetahuan sosial semata-mata, melainkan harus pula membina peserta didik menjadi warga masyarakat dam

Lebih terperinci

Pengauditan 1. Bab 11 Sampling Audit dalam Pengujian Substantif. Dosen: Dhyah Setyorini, M.Si.

Pengauditan 1. Bab 11 Sampling Audit dalam Pengujian Substantif. Dosen: Dhyah Setyorini, M.Si. Pengauditan 1 Bab 11 Sampling Audit dalam Pengujian Substantif Referensi: Jusup, Al. Haryono (2001). Pengauditan. Buku 1. Yogyakarta: Bagian Penerbitan STIE YKPN Dosen: Dhyah Setyorini, M.Si. 1 Konsep

Lebih terperinci

Kualitas Data Spasial. Arif Basofi PENS 2017

Kualitas Data Spasial. Arif Basofi PENS 2017 Kualitas Data Spasial Arif Basofi PENS 2017 Referensi Dr. Indarto, S.T.P., DEA, Sistem Informasi Geografis, Graha Ilmu, 2013 Muhamad Jafar Elly, Sistem Informasi Geografi, Teknosain, 2016 Pembahasan 1.

Lebih terperinci

Memahami pentingnya jadwal proyek dan manajemen waktu proyek yg baik Menentukan aktivitas sbg dasar membuat jadwal proyek Menjelaskan bgmn manajer

Memahami pentingnya jadwal proyek dan manajemen waktu proyek yg baik Menentukan aktivitas sbg dasar membuat jadwal proyek Menjelaskan bgmn manajer 1 Memahami pentingnya jadwal proyek dan manajemen waktu proyek yg baik Menentukan aktivitas sbg dasar membuat jadwal proyek Menjelaskan bgmn manajer proyek menggunakan diagram jaringan dan ketergantungan

Lebih terperinci

Kewirausahaan Wira Usaha

Kewirausahaan Wira Usaha KEWIRAKOPERASIAN Masalah Manusia dalam Koperasi Mpy SDM yang masih kurang memiliki etos kerja dan budaya kerja yg menggambarkan jiwa dan semangat kewirausahaan yg tangguh Mpy tk kemampuan, keahlian dan

Lebih terperinci

RUANG LINGKUP DAN DASAR KOMUNIKASI

RUANG LINGKUP DAN DASAR KOMUNIKASI RUANG LINGKUP DAN DASAR KOMUNIKASI Fitri Rahmawati, MP. Jurusan Pendidikan Teknik Boga dan Busana Fakultas Teknik UNY email: fitri_rahmawati@uny.ac.id 2 Berkomunikasi tidaklah sulit Kita hanya harus mengungkapkannya

Lebih terperinci

KEWARGANEGARAAN. Modul ke: 06FEB HAK DAN KEWAJIBAN WARGA NEGARA. Fakultas SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. Program Studi Management

KEWARGANEGARAAN. Modul ke: 06FEB HAK DAN KEWAJIBAN WARGA NEGARA. Fakultas SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. Program Studi Management KEWARGANEGARAAN Modul ke: Fakultas 06FEB SYAMSUNASIR, S.SOS., M. M. HAK DAN KEWAJIBAN WARGA NEGARA Program Studi Management PENGERTIAN HAK DAN KEWAJIBAN WARGA NEGARA Menurut KBBI, Warga Negara adl penduduk

Lebih terperinci

Pendekatan dan Kesalahan

Pendekatan dan Kesalahan Pendekatan dan Kesalahan Pengantar Angka Signifikan (Penting) Akurasi dan Presisi Definisi Kesalahan Kesalahan Pembulatan Kesalahan Pemotongan Kesalahan Numerik Total (Kekeliruan, k Kesalahan Formulasi,

Lebih terperinci

PRODUK BERSAMA DAN PRODUK SAMPINGAN (Joint. dan By Product)

PRODUK BERSAMA DAN PRODUK SAMPINGAN (Joint. dan By Product) PRODUK BERSAMA DAN PRODUK SAMPINGAN (Joint dan By Product) Produk Bersama ( (Joint Product) a/ produk yang dihasilkan dari suatu rangkaian atau seri proses produksi secara serempak dengan menggunakan bahan

Lebih terperinci

Pengenalan Prolog. Teny Handhayani. Referensi: Programming in Prolog by William F. Clocksin & Christopher S. Mellish

Pengenalan Prolog. Teny Handhayani. Referensi: Programming in Prolog by William F. Clocksin & Christopher S. Mellish Pengenalan Prolog Teny Handhayani Referensi: Programming in Prolog by William F. Clocksin & Christopher S. Mellish Prolog Pemrograman prolog terdiri atas: 1. menjelasan fakta tentang objek dan relasinya

Lebih terperinci

KEMAMPUAN KHUSUS INDIVIDU & ANTISIPASI PENDIDIKAN

KEMAMPUAN KHUSUS INDIVIDU & ANTISIPASI PENDIDIKAN KEMAMPUAN KHUSUS INDIVIDU & ANTISIPASI PENDIDIKAN I. Pendidikan Anak Berbakat A. Pengalaman Mancanegara & Indonesia Amerika Serikat - 1958 diadakan konferensi ttg pendidikan yg b tuj utk menemukan org

Lebih terperinci

A. TIPE JAWABAN SINGKAT ATAU ISIAN SEDERHANA:

A. TIPE JAWABAN SINGKAT ATAU ISIAN SEDERHANA: MENYUSUN BUTIR TES A. TIPE JAWABAN SINGKAT ATAU ISIAN SEDERHANA: 1) PERNYATAAN HRS SINGKAT DAN PASTI 2) TIDAK DIAMBIL LANGSUNG DR BUKU 3) LEBIH BAIK PERTANYAAN DR PD 4) PERNYATAAN TAK LENGKAP 5) UTK JAWABAN

Lebih terperinci

Tinjauan Umum Etika. Arif 2013

Tinjauan Umum Etika. Arif 2013 Tinjauan Umum Etika Arif Basofi @PENS 2013 Referensi Teguh Wahyono, Etika Komputer dan Tanggung Jawab Profesional di Bidang Teknologi Informasi, Penerbit Andi Yogyakarta, 2006. Materi Pengertian etika

Lebih terperinci

KONSEP TEORI MODEL KEPERAWATAN

KONSEP TEORI MODEL KEPERAWATAN KONSEP TEORI MODEL KEPERAWATAN Oleh : Makhfudli Bagian Keperawatan Komunitas Program Studi S1 Ilmu Keperawatan Fakultas Keperawatan Universitas Airlangga Surabaya 03 April 2009 Pendahuluan Tuntutan masyarakat

Lebih terperinci

Materi 7: Introduction to PLC Programming Language

Materi 7: Introduction to PLC Programming Language Materi 7: Introduction to PLC Programming Language I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Bhs pemrograman utk PLC: mulai dikembangkan sejak mulai lahirnya PLC di akhir thn 1960an Teknologi

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DOSEN : DIANA MA RIFAH

KONSEP DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DOSEN : DIANA MA RIFAH KONSEP DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DOSEN : DIANA MA RIFAH PENDAHULUAN Pengambilan Keputusan merupakan fungsi utama seorang manajer dalam suatu organisasi. Pengambilan keputusan sering menjadi kegelisahan

Lebih terperinci

PENDEKATAN EFEKTIVITAS ORGANISASI

PENDEKATAN EFEKTIVITAS ORGANISASI PENDEKATAN EFEKTIVITAS ORGANISASI MENCARI DEFINISI KEEFEKTIFAN ORGANISASI Pendekatan awal terhadap Efektifitas Organisasi sampai th 1950 sangat sederhana dimana keefektifan didefinisikan sebagai sejauh

Lebih terperinci

KEBUTUHAN & KECUKUPAN GIZI. Rizqie Auliana, M.Kes

KEBUTUHAN & KECUKUPAN GIZI. Rizqie Auliana, M.Kes KEBUTUHAN & KECUKUPAN GIZI Rizqie Auliana, M.Kes rizqie_auliana@uny.ac.id Pengantar Gemukkah saya? Kuruskah saya? Sudah cukupkah saya makan? Sehatkah saya?.. Berapa kebutuhan gizi kita? Kebutuhan gizi

Lebih terperinci

Pertemuan ke-3-4 ALAM PIKIRAN MANUSIA DAN PERKEMBANGANNYA

Pertemuan ke-3-4 ALAM PIKIRAN MANUSIA DAN PERKEMBANGANNYA Pertemuan ke-3-4 ALAM PIKIRAN MANUSIA DAN PERKEMBANGANNYA A. Hakekat Manusia dan Sifat Keingintahuannya Manusia adalah makhluk ciptaan Tuhan yang paling sempurna Tetapi, apakah manusia adalah makhluk terkuat

Lebih terperinci

DATA KOMPUTASI & SISTEM BILANGAN

DATA KOMPUTASI & SISTEM BILANGAN DATA KOMPUTASI & SISTEM BILANGAN Data Komputasi: TIPE DATA Basis sistem komputer adalah BINER. Mesin komputer hanya mengenal kondisi BINER yang hanya terdiri 0 (NOL) atau 1 (SATU). Data Integer Data untuk

Lebih terperinci

Kelayakan Proyek dan Keputusan Investasi

Kelayakan Proyek dan Keputusan Investasi Kelayakan Proyek dan Keputusan Investasi Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Lebih terperinci

11/16/2015 F A K U L T A S HUKUM ADMINISTRASI NEGARA INSTRUMEN PEMERINTAH. By. Fauzul H U K U M FAKULTAS HUKUM UPN VETERAN JAWA TIMUR

11/16/2015 F A K U L T A S HUKUM ADMINISTRASI NEGARA INSTRUMEN PEMERINTAH. By. Fauzul H U K U M FAKULTAS HUKUM UPN VETERAN JAWA TIMUR F A K U L T A S H U K U M HUKUM ADMINISTRASI NEGARA INSTRUMEN PEMERINTAH By. Fauzul FAKULTAS HUKUM UPN VETERAN JAWA TIMUR 2 November 2015 1 POKOK BAHASAN: PENGERTIAN INSTRUMEN PEMERINTAH MACAM-MACAM INSTRUMEN

Lebih terperinci

REPRESENTASI PENGETAHUAN

REPRESENTASI PENGETAHUAN REPRESENTASI PENGETAHUAN Pengetahuan adalah fakta yang timbul karena keadaan (Sutojo, 2011) Contoh : Pengetahuan tentang penyakit, gejala-gejala dan pengobatannya. Pengetahuan tentang tanaman, jenis-jenis

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BIOLOGI

PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BIOLOGI Husni Mubarok, S.Pd., M.Si. Tadris Biologi IAIN Jember PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BIOLOGI CHAPTER 6 Model Pengembangan Pembelajaran Kaitannya Dengan Bahan Ajar MODEL PENGEMBANGAN FOUR-D (4D) Model pengembangan

Lebih terperinci

MOTIVASI KONSEP MOTIVASI DIPAKAI UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN ANTARA HARAPAN DENGAN TUJUAN, KEBUTUHAN, DAN RANGSANGAN

MOTIVASI KONSEP MOTIVASI DIPAKAI UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN ANTARA HARAPAN DENGAN TUJUAN, KEBUTUHAN, DAN RANGSANGAN MOTIVASI KONSEP MOTIVASI DIPAKAI UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN ANTARA HARAPAN DENGAN TUJUAN, KEBUTUHAN, DAN RANGSANGAN Produktivitass dalam semua orgnisasi adalah hasil dari perilaku anggota organisasi,

Lebih terperinci

Bab 9 Risiko Deteksi & Rancangan Pengujian Substantif

Bab 9 Risiko Deteksi & Rancangan Pengujian Substantif Pengauditan 1 Bab 9 Risiko Deteksi & Rancangan Pengujian Substantif Referensi: Jusup, Al. Haryono (2001). Pengauditan. Buku 1. Yogyakarta: Bagian Penerbitan STIE YKPN Dosen: Dhyah Setyorini, M.Si., Ak.

Lebih terperinci