Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot
|
|
- Erlin Sugiarto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Ratasari Nur Rohmah Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta, Idoesia Usma Jurusa Tekik Elektro Politekik Negeri Badug Badug, Idoesia Abstraksi kalah ii memaparka aplikasi metode pegeala pola pada citra bola sebagai dasar pegedalia geraka robot. Citra bola merupaka data masuka yag diakuisisi dega kamera pada robot. Data citra pada peelitia ii diguaka utuk: seleksi obyek, jarak obyek ke robot, da peetu arah geraka robot. Fitur citra yag diguaka dalam proses pegedalia robot adalah fitur-fitur: wara, betuk, perubaha ukura, da perubaha posisi relatif obyek pada suatu sumbu koordiat. Fitur ciri diperoleh dega peapisa wara pada ruag wara HSV, pegeala betuk dega circle Hough trasform, perubaha ukura dega perbadiga jumlah piksel, da posisi relatif obyek diperoleh dega perbadiga jarak horisotal dari titik pusat bola awal ke tepi-tepi bola. Uji coba pada sistem memperlihatka metode pegeala pola citra yag diterapka dapat diguaka sebagai dasar geraka robot. Hasil uji coba memperlihatka robot dapat melakuka pejajaka terbaik pada citra dega resolusi piksel, da memiliki jarak padag maksimum 113 cm, da megeali obyek sampai pada itesitas cahaya miimum 21,1 lu. Katakuci pegeala pola; citra; pegedalia I. PENDAHULUAN (HEADING 1) Pegeala pola adalah salah satu peerapa dari pegolaha citra dalam kategori aalisis citra. Umumya tahapa dalam pegeala pola adalah segmetasi citra atau seleksi obyek, ekstraksi fitur, da idetifikasi. Peelitia meerapka tekologi peerapa pola utuk megaalisis citra hasil tagkapa kamera suatu robot, da megguakaya utuk pegedalia geraka robot secara real time. Pemiliha kamera sebagai sesor pada robot adalah utuk meiruka salah satu perilaku mausia dalam meetapka suatu geraka. Dega data yag diperoleh oleh idera mata, seorag mausia bisa megolah iformasi citra yag ditagkap utuk berbagai keputusa dalam melakuka suatu geraka. Beberapa keputusa geraka tersebut adalah, obyek maa yag aka diikuti, diikuti atau tidakya geraka suatu obyek da arah geraka jika keputusaya adalah megikuti geraka suatu beda. Keputusa ii bisa ditetapka bahka haya dega iformasi berupa citra yag ditagkap oleh idra mata mausia. Geraka yag diracag utuk dilakuka oleh robot pada peelitia ii adalah geraka maju-mudur mejauhi atau medekati suatu obyek tertetu, serta geraka membelok sesuai arah pergeraka obyek tersebut. Geraka ii bisa dikedalika haya dega pegeala citra yag diakuisisi dega kamera. Pegguaa data citra ii aka memiimalisasi kebutuha sesor robot dalam melakuka fugsiya. II. DASAR TEORI DAN TINJAUAN PUSTAKA Beberapa tekik pegolaha citra yag diguaka dalam peelitia ii diataraya adalah tekik pegubaha ruag wara citra 1
2 Ratasari Nur Rohmah, Usma, Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot dari ruag wara RGB ke dalam ruag wara HSV. Tekik ii diguaka dalam proses segemetasi citra utuk seleksi obyek tertetu dalam satu frame citra yag mempuyai beberapa obyek. Segmetasi pada ruag wara ii dipilih karea memberika idetifikasi yag lebih baik terhadap objek dalam sebuah image dibadigka dega yag dihasilka megguaka ruag wara RGB [1]. Metode ii lebih baik karea metode color filterig RGB utuk segmetasi wara masih belum dapat memahami objek secara akurat disebabka oleh faktor dari itesitas cahaya yag belum diperhitugka [2]. Fitur lai yag dikeali pada peelitia ii adalah fitur betuk obyek. Pada peelitia ii obyek yag aka dikeali oleh robot adalah obyek berbetuk bola. Peelitia ii meggabugka tekik deteksi tepi da algoritma hough circles utuk megeali obyek ligkara. Algoritma ii merupaka algoritma yag serig diguaka utuk medeteksi betuk ligkara pada sebuah citra dua dimesi [3]. Ukura suatu obyek citra bisa dilakuka dega berbagai macam, mulai dari pegguaa rumus geometris, bayakya piksel, atau pegukura diagoal obyek. Peelitia ii megguaka metode sederhaa dega pegukura diameter ligkara pada suatu koordiat virtual. III. METODE PENELITIAN Pada peelitia ii ciri yag dikeali citra aka diguaka utuk: seleksi obyek, peetua geraka maju-mudur, peetua arah belok robot. Algoritma pegeala pola dalam peelitia ii adalah sebagai berikut: i. Peetapa ilai umerik wara citra dalam ruag wara HSV (berdasar eksperime) yag aka diguaka dalam peapisa wara obyek, peetapa waktu tuda akuisisi citra utuk peetapa gerak. ii. Akuisisi citra. iii. Segmetasi citra proses 1: pegubaha ruag-wara citra ke dalam ruag wara HSV, proses peapisa wara, da peetapa kadidat obyek sesuai hasil proses peapisa wara. iv. Segmetasi citra proses 2: deteksi tepi kadidat obyek dilajutka trasformasi Hough circle, peetapa obyek. v. Pegukura diameter da posisi citra obyek dalam koordiat virtual, peetapa hasil pegukura sebagai diameter da posisi referesi. Gambar 1 berikut memperlihatka bagaimaa posisi obyek ditempatka dalam koordiat virtual, pegukura diameter, serta peetapa belok kaa-kiri. vi. Akuisisi citra obyek setelah waktu tuda. vii. Pegukura diameter citra da perbadiga dega diameter referesi, peetua keputusa gerak maju jika diameter lebih besar dari diameter referesi da sebalikya. viii. Pegukura posisi diameter citra da perbadiga dega posisi referesi, peetua belok kaa jika posisi citra lebih kaa dari referesi da sebalikya. Lagkah (vi) sampai lagkah (viii) terus dilakuka agar diperoleh pegedalia geraka robot secara real time, sampai peritah berheti. Gambar 1. Koordiat serta diameter gambar bola utuk sistem gerak robot [4]. Pegujia ujuk-kerja sistem yag dibagu pada peelitia ii dilakuka dega pegujia utama pada ketepata peetua obyek oleh robot, ketepata megikuti arah geraka. Selai itu diukur juga ujuk-kerja robot dalam hal kecepata respo robot atas perubaha geraka, pegaruh resolusi citra, da pegaruh pecahayaa saat akuisisi citra. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Eksperime peetapa ilai umerik utuk peapisa wara Eksperime dilakuka dega meguji coba peetapa beberapa ilai umerik baik 2
3 Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN dalam ruag wara RGB maupu HSV. Hasil eksperime pada berbagai wara obyek didapatka ilai umerik utuk kedua ruag wara seperti terlihat pada Tabel 1 da Tabel 2. Kedua ilai tersebut kemudia diuji-coba utuk medapatka perbadiga pegguaa kedua ruag wara di atas. Uji coba meujukka bahwa pegguaa ruag wara HSV meujukka jagkaua wara yag lebih akurat dibadig pegguaa ruag wara RGB. Dari uji coba atas citra dega 8 obyek (Gbr. 2), peapisa wara dalam ruag RGB meghasilka pegeala sebagi 10 obyek. Kesepuluh obyek ii adalah wara: merah: 2, hijau: 2, biru: 3; kuig: 3 (Gbr. 3). Sedagka peapisa dalam ruag wara HSV meghasilka tepat 8 obyek citra (Gbr. 4). TABEL I. NILAI NUMERIK OPTIMAL DALAM RUANG WARNA RGB War Nilai R NilaiG Nilai B a (red) (gree) (blue) Merah Hijau Biru Kui g TABEL II. NILAI NUMERIK OPTIMAL DALAM RUANG WARNA HSV Wara Nilai H (hue) Nilai S (saturatio) Nilai V (value) Merah Hijau Biru Kuig Gambar 2. Satu bigkai citra hasil tagkapa kamera robot (a) (c) (b) (d) Gambar 3. Hasil peapisa wara merah (a), hijau (b), biru (c), da kuig (d) dalam ruag wara RGB (a) (c) (b) (d) Gambar 4. Hasil peapisa wara merah (a), hijau (b), biru (c), da kuig (d), dalam ruag wara HSV B. Uji-coba kierja dalam meagkap obyek bola Obyek bola yag tertagkap kamera robot dikeali dari betuk ligkara pada citra dua dimesi dalam satu bigkai citra. Uji-coba memperlihatka kombiasi algoritma deteksi tepi da trasformasi Hough circle bisa medeteksi betuk ii dari betuk yag lai. 3
4 Ratasari Nur Rohmah, Usma, Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Gambar 5. Proses pegeala obyek: akuisisi citra, pegubaha ruag wara, peapisa wara, deteksi tepi, da Hough circle trasform C. Uji-coba Pegaruh Resolusi Citra, Jarak da Pecahayaa pada Kierja Sistem. Uji-coba pegaruh beberapa parameter terhadap ujuk-kerja sistem ii dilakuka dega megguaka bola dega diameter 6.5 cm. Jarak robot dega objek bola dihitug dari posisi kamera dega pusat bola, sedagka waktu trackig objek diambil saat robot bergerak dari posisi awal higga posisi akhir higga robot berheti bergerak karea telah megeali bola. Hasil uji-coba meujukka resolusi citra berpegaruh baik pada jarak maksimum citra dikeali maupu pada kecepata idetifikasi obyek yag diukur dega kecepata respo robot (Tabel 3). Semaki tiggi resolusi citra aka semaki besarya jarak maksimum bola yag dapat ditagkap citraya. Sebalikya semaki tiggi resolusi aka semaki memperlambat proses idetifikasi obyek. Jarak obyek yag masih bisa ditagkap kamera pada resolusi tertiggi piksel adalah 190 cm. Namu demikia pada jarak tersebut data hasil aalisis citra tidak bisa diguaka dalam pegedalia robot. Resolusi tertiggi citra dimaa hasil aalisis data citra dapat diguaka utuk pegedalia robot adalah piksel. Citra dega resolusi lebih tiggi meyebabka tugas komputasi yag terlalu berat sehigga waktu komputasi yag lama, tidak bisa megimbagi siyal umpa balik pada pegedalia geraka robot. TABEL III. PENGARUH RESOLUSI CITRA PADA JARAK Resolusi citra (piksel) MAKSIMAL DAN WAKTU PENGENALAN OBYEK Jarak ksimal Waktu Trackig Objek cm 4 detik cm 5 detik cm 6 detik cm error cm error cm error Uji-coba pegaruh pecahayaa terhada kierja pegeala obyek diperlihatka pada Tabel 4 berikut. Pegaruh pecahayaa ii teryata tidak sama atara keempat wara obyek yag dikeali. Meskipu demikia, dari hasil evaluasi ii robot terlihat cukup peka dalam megeali obyek pada itesitas cahaya yag cukup kecil (Gbr. 6) dega itesitas miimum 21,1 lu utuk wara biru. TABEL IV. PENGARUH INTENSITAS PENCAHAYAAN PADA PENGENALAN OBYEK Wara Itesitas Cahaya imum Merah 22.7 lu Hijau 21.2 lu Biru 21.1 lu Kuig 23.6 lu Gambar 6. Pegukura pecahayaa miimum utuk pegeala obyek berwara biru 4
5 Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN V. KESIMPULAN Peelitia ii meujukka keberhasila pegguaa aplikasi pegeala pola citra sebagai dasar pegedalia gerak robot. Aplikasi ii melibatka segmetasi citra utuk megisolasi obyek, peetapa ciri, da aalisis berdasar ciri yag meetapka geraka robot. Akurasi pegeala obyek pada peelitia ii tiggi terbukti dari dikealiya wara da betuk obyek target. Pemiliha peerapa ruag wara HSV dalam hal ii, terbukti meigkatka akurasi ii. Seperti pegolaha citra pada umumya, hasil pegolaha sagat terpegaruh pada kualitas data citraya. Dalam hal resolusi citra, pegaruh resolusi terhadap jarak maksimum da terhadap kecepata pegeala obyek yag ilaiya berbadig terbalik. Resolusi citra yag diguaka dalam akuisisi citra oleh kareaya dapat diatur sesuai dega kemampua pedeteksia yag diigika. Apakah optimum dalam jarak atau sebalikya optimum pada kecepata proses pegolaha citra. Kualitas citra juga aka dipegaruhi oleh kualitas pecahayaa saat akuisisi citra. Itesitas teredah bola dapat dikeali dalam peelitia ii tercatat 2,1 lu utuk wara biru. Daftar Pustaka [1] Sural, S., Qia, G., Pramaik, S, Segmetatio ad histogram geeratio usig the HSV color space for image retrieval, Proceedigs of IEEE Iteratioal Coferece o Image Processig, pp , [2] Yustius, P.. Racag Bagu Aplikasi Pedeteksi Betuk Da Wara Beda Pada Mobile Robot Berbasis Webcam, Academia, 2012 [3] Ikwuagu, E., Desig Of A Image Processig Algorithm ForBall Detectio, Computig Research Associatio,
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciSISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB
ISSN: 1693-6930 211 SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB M. Riza Ferdiasyah, Kartika Firdausy, Tole Sutiko Program Studi Tekik Elektro, Uiversitas Ahmad Dahla Kampus III
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciPRISMA FISIKA, Vol. VI, No. 2 (2018), Hal ISSN :
Estimasi Curah Huja di Kota Potiaak Megguaka Metode Propagasi Balik Berdasarka Parameter Cuaca da Suhu Permukaa Laut Ika Oktaviaigsih a, Muliadi b*, Apriasyah c a Prodi Fisika, b Prodi Geofisika, c Prodi
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciMETODOLOGI 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
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA)
ISBN: 978-602-73690-8-5 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) Clara Hetty Primasari* Program
Lebih terperinciSTUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN
STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciKata kunci: Critical speed, whirling, rotasi, poros.
Proceedig Semiar Nasioal Tahua Tekik Mesi XIV (SNTTM XIV) Bajarmasi, 7-8 Oktober 015 Aalisa Efek Whirlig pada Poros karea Pegaruh Letak Beba da Massa terhadap Putara Kritis Moch. Solichi 1,a *, Harus Laksaa
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA 4.1 Meetuka udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima pada hasil uji 4.1.1 Rumus udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima Jumlah volume
Lebih terperinciPerbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN
49 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Tempat da Waktu Peelitia Ruag ligkup peelitia mecakup perekoomia Provisi NTT utuk megkaji peraa sektor pertaia dalam perekoomia. Kajia ii diaggap perlu utuk dilakuka dega
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciPertemuan 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
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciAplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital
Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciSUATU TINJAUAN NUMERIK PERSAMAAN ADVEKSI DIFUSI 2-D TRANSFER POLUTAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA DU-FORT FRANKEL
KNM XVII 11-14 Jui 2014 ITS, Surabaya SUATU TINJAUAN NUMERIK PERSAMAAN ADVEKSI DIFUSI 2-D TRANSFER POLUTAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA DU-FORT FRANKEL JEFFRY KUSUMA 1, KHAERUDDIN 2, SYAMSUDDIN
Lebih terperinciPROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
Lebih terperinci1 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 1 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Metode Noparametrik Skala Pegukura Metode Noparameterik Uji Hipotesis
Lebih terperinciImplementasi Pengolahan Citra Pada Mobile Robot Vision Dengan Menggunakan Metoda Viola Jones
Jural Reka Elkomika 2337-439X Jauari 2013 Jural Olie Istitut Tekologi Nasioal Tekik Elektro Iteas Vol.1 No.1 Implemetasi Pegolaha Citra Pada Mobile Robot Visio Dega Megguaka Metoda Viola Joes FEBRIAN HADIATNA
Lebih terperinciSidang 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
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD
Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
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,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinci5. KARAKTERISTIK RESPON
5. ARATERISTI RESPON Adalah ciri-ciri khusus perilaku diamik (spesifikasi performasi) Taggapa (respo) output sistem yag mucul akibat diberikaya suatu siyal masuka tertetu yag khas betukya (disebut sebagai
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciTEKNIK ESTIMASI GERAK PENCARIAN PENUH DENGAN AKURASI SETENGAH PIKSEL UNTUK FRAME RATE UP CONVERSION VIDEO
E-Joural Vol.E-Joural TEKNIK ESTIMASI GERAK PENCARIAN PENUH DENGAN AKURASI SETENGAH PIKSEL UNTUK FRAME RATE UP CONVERSION VIDEO 1) 2) 3) P. A. Satya Prabhawa, I M. O. Widyatara, G. Sukadarmika Lab. Sistem
Lebih terperinciM A K A L A H. Disusun oleh : KARTOBI NIM
PEMBELAJARA MEULIS SURAT DIAS DEGA MEGGUAKA TEKIK PEYELIDIKA (DISCOVERY METHOD) Dl KELAS VIII SMP EGERI I SIGAJAYA KABUPATE GARUT TAHU AJARA 0/0 M A K A L A H Disusu oleh : KARTOBI IM.0.043 PROGRAM STUDI
Lebih terperinciBAB II TEORI MOTOR LANGKAH
BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk
BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii megguaka desai Eksperimet dega pedekata pre test post test with cotrol group. Peelitia ii berupaya utuk megugkapka hubuga sebab-akibat dega cara
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciSOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA
Lampira 1. Prapembelajara SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA Satua Pedidika : SMK Mata Pelajara : Fisika Kelas/ Semester
Lebih terperinciMetode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
Lebih terperinciStudi Plasma Immersion Ion Implantation (PIII) dengan menggunakan Target Tak Planar
JURNAL FISIKA DAN APLIKASINYA VOLUME 6, NOMOR JUNI,1 Studi Plasma Immersio Io Implatatio PIII dega megguaka Target Tak Plaar Yoyok Cahyoo Jurusa Fisika, FMIPA-Istitut Tekologi Sepuluh Nopember ITS Kampus
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinciMeetuka Parameter Model Cauchy utuk A (1,587) Kosta Baha Polistirea Dzarril Maulidiyah 1, D. J. Djoko H Satjojo 1, Mauludi A Pamugkas 1, Ubaidillah 1 1) Jurusa Fisika FMIPA Uiv. Brawijaya Email: mdzarril@gmail.com
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT
Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik
Lebih terperinciAKUISISI SUHU HIPERTERMIA BERBASIS USB
AKUISISI SUHU HIPERTERMIA BERBASIS USB Adi Kuriawa Nugroho 1 1 Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Semarag Jl. Soekaro-Hatta Tlogosari Semarag Email : adik76@gmail.com Abstrak Terapi dega megguaka paas ( Hipertermia
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciKestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali
Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,
45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :
Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN
BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peelitia Meurut Sugiyoo (2010, hlm. 3) pegertia dari obyek peelitia adalah sasara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu tetag sesuatu hal
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25
18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS
BAB LANDAAN TEORITI.. Deskripsi Teori... Aalisis Ragam Multivariate Yag dimaksud dega aalisis ragam multivariate (multivariate aalysis of variace MANOVA) meurut Gaspersz (99, p486) adalah suatu pegembaga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciABSTRAK. Irvan Hadi Purnomo Mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknik Otomotif FT UNY
PENGARUH PENGGUNAAN METODE PEMBELAJARAN DEMONTRAI TERHADAP MINAT DAN PRETAI BELAJAR IWA PADA KOMPETENI ITEM LITRIK OTOMOTIF KELA XI PADA JURUAN TEKNIK KENDARAAN RINGAN DI MK PIRI YOGYAKARTA Irva Hadi Puromo
Lebih terperinci