Penggunaan Metode Pembelajaran Sq3r (Survey, Question, Read, Recite And Review) Dengan Pemanfaatan Media Berbasis Komputer Untuk Meningkatkan Keaktifan Dan Hasil Belajar Biologi Siswa Kelas X SMA Muhammadiyah 1 Surakarta Tahun Ajaran 2011/2012

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keaktifan dan hasil belajar biologi siswa kelas X6 SMA Muhammadiyah 1 Surakarta dengan menerapkan metode pembelajaran SQ3R (Survey, Question, Read, Recite, And Review) dengan pemanfaatan media berbasis komputer pada siswa yang berjumlah 37. Penelitian ini merupakan Penelitian Tindakan Kelas (PTK) yang dilakukan dalam dua putaran. Teknik pengumpulan data menggunakan metode observasi, metode dokumentasi dan metode tes. Teknik analisis data menggunakan teknik analisis data deskriptif kualitatif yaitu dengan cara menganalisis data perkembangan siswa dari putaran I sampai dengan putaran II. Sumber data diperoleh dari hasil tes siswa dan observasi. Hasil belajar siswa dengan penggunaan metode pembelajaran SQ3R (Survey, Question, Read, Recite, And Review) dengan pemanfaatan media berbasis komputer pada putaran I siswa yang melebihi kriteria ketuntasa minimal (KKM) 21 (76%) siswa. Pada putaran II siswa yang melebihi kriteria ketuntasan minimal (KKM) meningkat menjadi 32 (86%) siswa, peningkatan hasil belajar kognitif siswa dari putaran I ke putaran II sebesar 10%. Untuk aspek afektif yang ditinjau dari keaktifan siswa saat proses pembelajaran mengalami peningkatan dari putaran I sebesar 25,62 termasuk dalam kategori cukup berminat, sedangkan pada putaran II sebesar 30,11 termasuk dalam kategori berminat. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode pembelajaran SQ3R (Survey, Question, Read, Recite, And Review) dengan pemanfaatan media berbasis komputer dapat meningkatkan keaktifan dan hasil belajar biologi siswa kelas X6 SMA Muhammadiyah 1 Surakarta

Penerapan Rough Set Dan Fuzzy Rough Set Untuk Klasifikasi Data Tidak Lengkap

Data mining merupakan salah satu proses untuk menemukan pola dan pengetahuan dari database. Sebagian besar database di dunia nyata tidak dapat dihindari dari masalah ketidaklengkapan. Hal ini disebabkan antara lain oleh kesalahan prosedur manual entri data, pengukuran yang salah, dan kesalahan peralatan. Salah satu database yang tidak terlepas dari masalah ketidaklengkapan adalah dataset meteorologi, sehingga diperlukan algoritma klasifikasi yang mampu menangani nilai atribut yang tidak lengkap dalam data meteorologi. Dataset meteorologi yang digunakan terdiri dari atribut temperatur, kelembaban, tekanan udara, kecepatan angin, dan curah hujan. Pada penelitian ini, penanganan data yang tidak lengkap menggunakan algoritma klasifikasi berbasis rough set dan fuzzy rough set. Hasil yang diperoleh berupa rules untuk mengklasifikasikan data meteorologi tidak lengkap pada data uji. Hasil pengujian algoritma rough set dan fuzzy rough set pada dataset yang memuat 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, dan 30% missing value menunjukkan bahwa: (i) akurasi rules berbasis algoritma rough set mengalami penurunan ketika persentase missing value bertambah, sedangkan akurasi rules berbasis algoritma fuzzy rough set mengalami peningkatan ketika persentase missing value ditingkatkan sampai 25% dan akurasi mengalami penurunan ketika persentase missing value bertambah menjadi 30%, (ii) peningkatan persentase missing value mempengaruhi jumlah rules dan waktu komputasi pembentukan rules berbasis algoritma rough set, tetapi tidak berpengaruh pada jumlah rules dan waktu komputasi pembentukan rules berbasis algoritma fuzzy rough set, dan (iii) pada penerapan rules terhadap data uji, terdapat data uji yang tidak dapat diprediksi oleh rules berbasis algoritma rough set, tetapi dapat diprediksi oleh rules berbasis algoritma fuzzy rough set. ========== Data mining is a process of finding patterns and knowledge of the database. Most of the databases in the real world can not be avoided from the problem of incompleteness. This is caused partly by faulty procedure manual data entry, wrong measurements, and equipment faults. One of database that can not be separated from the problem of incompleteness is the meteorological dataset, so that required classification algorithm that capable of handling incomplete attribute values in meteorological data. Meteorological dataset is used consist of the average temperature, humidity, air pressure, wind of speed, and rainfall. In this study, the handling of incomplete data use classification algorithm based on rough sets and fuzzy rough sets. The results obtained in the form of rules for classifying the incomplete meteorological data on test data. Results of the testing rough set and fuzzy rough set algorithm on meteorological dataset containing 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, and 30% missing value showed that: (i) the accuracy of the rules based rough set algorithm decreased when the percentage of missing value increases, while the accuracy of the rules based fuzzy rough set algorithm increased when the percentage of missing value increased to 25% and accuracy decreased when the percentage of missing value increased to 30%, (ii) an increase in the percentage of missing value affects the number of rules and computing time of forming rules based rough sets algorithm, but it had no effect on the number of rules and computing time of forming rules based fuzzy rough sets algorithms, and (iii) application of rules for the test data, there is a test data that can not be predicted by the rules based rough sets algorithm, but can be predicted by rules based fuzzy rough sets algorithms

Prediction Active Case of Covid-19 with ERNN

SARS-CoV-2 is known as Covid-19 has been spread in all world since end of 2019. Indonesia, including South Kalimantan has detected first Covid-19 in March 2020. This pandemic has affected in all entirely live in Indonesia. This makes Covid-19 be the main focus of the government. The government has provided aid and imposed restrictions on activities. These policies require planning that can be a solution. Careful planning requires an overview of the data on active cases that are positive for Covid-19. This overview can be obtained through prediction. In this research, Elman Recurrent Neural Network (ERNN) was used to predict active cases of Covid-19. Architecture of ERNN was used ERNN with 3 input nodes, 2 hidden nodes, and 2 context nodes. The data used is 277 data, which is then divided into training data and testing data, respectively 90%-10%, 80%-20%, and 70%-30%. ERNN with a learning rate of 0.1 until 0.9 is applied to data on active cases of Covid-19, then Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is calculated to find out performance of model generated by ERNN. The results showed that all of MAPE were below 10% with the smallest MAPE as 3.21% for scenario 90:10 and learning rate 0.6. MAPE value which is less than 10% indicates that ERNN has very good predictive ability.

Sistem Informasi Pertanian Jagung Manis

Monitoring pertanian jagung manis di Kecamatan Pelaihari masih dilakukan secara konvensional, dimana pemilik lahan harus pergi ke lahan untuk melakukan pemupukan, pembersihan gulma, dan pemanenan, serta pengantaran hasil panen ke pengepul. Kondisi lahan satu dengan lahan lain yang terpisah jarak cukup jauh dan ketidakseragaman penanaman jagung membuat pemilik lahan kerepotan dalam melakukan monitoring. Guna mengatasi permasalahan ini perlu pembuatan sistem informasi yang dapat membantu pemilik lahan mengelola lahan pertanian jagung manis. Pembangunan sistem diawali dengan melakukan identifikasi masalah untuk mengetahui alur sistem, perancangan menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD) dan Data Flow Diagram (DFD), kemudian dilanjutkan dengan implementasi sistem menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySql. Sistem informasi yang telah berhasil dibangun dapat diakses oleh 4 (empat) pengguna, yakni admin, pemilik lahan, petani, dan pengepul. Sistem ini dapat membantu pengelolaan data user, data petani, data pemilik lahan, data pengepul, data permintaan persediaan, data lahan, dan data detail lahan. Sistem informasi yang telah berhasil dibangun kemudian dilakukan pengujian fungsional menggunakan blackbox. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fungsi pada sistem telah berjalan dengan baik. Kata Kunci: sistem informasi, pertanian jagung, blackbo

K-Means Clustering untuk Data Kecelakaan Lalu Lintas Jalan Raya di Kecamatan Pelaihari

Kecelakaan lalu lintas di jalan raya masih menjadi penyumbang tingginya angka kematian di Indonesia, sehingga menjadi perhatian khusus bagi kepolisian di negara ini. Termasuk Kepolisian Resor (Polres) Tanah Laut, yang telah membuktikan perhatian tersebut dengan membentuk komunitas korban kecelakaan lalu lintas dan Pelatihan Pertolongan Pertama Gawat Darurat (PPGD). Tahapan awal pencegahan kecelakaan lalu lintas adalah dengan mengetahui faktor-faktor penyebab kecelakaan lalu lintas yang diperoleh melalui analisa data kecelakaan. Analisa tersebut dapat dilakukan dengan data mining, yaitu K-Means Clustering. K-Means Clustering mengelompokkan data menjadi beberapa cluster sesuai karakteristik data tersebut. Data kecelakaan lalu lintas dibagi menjadi 2 dataset, yakni dataset 1 dan dataset 2. Hasil cluster penerapan K-means clustering terhadap dataset 1 dan dataset 2 kemudian dilakukan pengujian silhoutte coefficient untuk mencari hasil cluster dengan kualitas terbaik. Pengujian silhoutte coefficient secara berurutan menghasilkan distance measure paling optimal yakni clustering dengan 4 cluster untuk dataset 1 dan clustering dengan 2 cluster untuk dataset 2. Selain memperoleh cluster dengan kualitas terbaik, penganalisaan data juga menghasilkan beberapa informasi kecelakaan lalu lintas yang sering terjadi, yakni faktor penyebab dan korban kecelakaan adalah pengemudi, umur korban adalah 9 sampai 28 tahun, dan keadaan korban kecelakaan adalah luka ringan.   Abstract Traffic accidents on the highway are still contribute to the high mortality rate in Indonesia, which are becoming a special concern for the police. Including the Police of Tanah Laut Resort where prove themselves by established The Community of Traffic Accident Victims and Emergency First Aid Training. The first prevention of traffic accidents is knowing the factors causing traffic accidents which is obtained through the analysis of traffic accident’s data. It can be done through data mining, i.e. K-Means Clustering, which is clustering data into clusters according to characteristics of the data. Traffic accident data is divided into two datasets, namely dataset 1 and dataset 2. After obtaining the cluster results, the next step is to calculate silhoutte coefficient which is used to find the best quality cluster result. The result of testing silhoutte coefficient are clustering with 4 clusters for dataset 1 and clustering with 2 clusters for dataset 2. Analyzing data in this research also produces some information on traffic accidents that often occur, namely the causes and victims of accidents are drivers, the age of the victims is between 9 and 28 years old, and the circumstance of the accidents victims are minor injuries

Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Bantuan Pertanian Menggunakan Simple Additive Weighting

Bantuan pertanian akan membantu petani secara khusus dan daerah secara umum dalam peningkatan jumlah produksi tanaman pertanian. Bantuan ini telah diberikan kepada petani oleh pemerintah daerah, namun pendistribusiannya perlu diperhatikan agar didistribusikan secara tepat. Guna mendukung pengambilan keputusan pendistribusian bantuan pertanian digunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW). Kriteria yang digunakan pada sistem pendukung keputusan (SPK) ini adalah usia lahan, luas lahan, komoditas, produksi, dan bantuan sebelumnya yang diterima oleh petani. Metode SAW kemudian diterapkan dalam sistem yang dibangun menggunakan PHP dan MySQL. SPK distribusi bantuan pertanian dapat digunakan oleh tiga pengguna, yakni admin, pegawai dinas pertanian, dan masyarakat umum. Admin dapat mengelola data kriteria, data petani, data kriteria dan skor, serta hasil penerapan SAW. Sistem yang telah dibangun kemudian dilakukan pengujian. Hasil uji fungsionalitas sistem dan kesamaan perhitungan manual dengan hasil sistem menunjukkan bahwa sistem telah sesuai dengan tujuan yang diinginkan

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jagung Manis Menggunakan Runut Maju

Budidaya jagung manis (Zea mays saccharata) masih rentan terkena penyakit tanaman dan serangan hama. Pengetahuan terbatas yang dimiliki oleh petani untuk mengatasi permasalahan ini berdampak pada hasil produktivitas jagung manis yang tidak maksimal, bahkan cenderung menghasilkan kerugian bagi para petani. Pembuatan sistem pakar diagnosa penyakit jagung manis menggunakan runut maju diperlukan sebagai bantuan untuk para petani mengetahui solusi yang harus dilakukan jika tanaman jagung manis terkena penyakit atau serangan hama. Sistem pakar dengan metode runut maju yang dibuat menggunakan 12 (dua belas) penyakit dan 44 (empat puluh empat) gejala. Berdasarkan hubungan gejala dan penyakit diperoleh 12 (dua) belas aturan. Diagnosa penyakit tanaman jagung dilakukan dengan memasukkan gejala penyakit jagung manis dan melakukan perhitungan persentase terhadap aturan yang bersesuaian. Kemudian dipilih nilai penyakit dengan persentase terbesar. Setelah memperoleh diagnosa penyakit, dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian dari 58 data uji menunjukkan tingkat presisi sebesar 94.27 %, tingkat recall sebesar 81.67 % dan tingkat akurasi sebesar 96.84 %

Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Pembiayaan Bank Syariah untuk Sektor Pertanian di Indonesia

EnglishIndonesia’s agricultural sector deals with limited financial access. Hence, Islamic banks can play a significant role in providing financial resources for national agricultural development. This paper attempts to analyze determinants of agricultural financing in the Islamic banking industry. It utilizes monthly data of Islamic banking industry from July 2004 until December 2010. It employs VAR/VECM as its analytical method. The findings show that bonus of Islamic ‘Bank Indonesia’ certificate (SBIS), conventional rate of Bank Indonesia (SBI) certificate, equivalent rate of financing, and equivalent rate of return on deposit (third party fund) positively significantly affect agricultural financing in the long run. However, the number of deposit (third party fund) and conventional bank interest rate are negatively related with agriculture financing. In addition, inflation and non-performing financing are not affecting agriculture financing neither in the short run nor in the long run. This paper suggests the increase in agricultural financing proportion for agriculture should be in accordance with the increase in total deposit value. It also recommends improvement of the human resources competency in agriculture sector as well as strengthening instruments of Islamic monetary policy. IndonesianSalah satu problematika utama yang dihadapi oleh sektor pertanian di Indonesia adalah keterbatasan akses finansial. Sehingga, perbankan syariah dapat memainkan peran yang signifikan dalam menyediakan pembiayaan bagi pembangunan pertanian nasional. Makalah ini mencoba untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pembiayaan pertanian pada perbankan syariah. Statistik bulanan industri perbankan syariah mulai Juli 2004 hingga Desember 2010 digunakan sebagai sumber data, dan metode VAR/VECM digunakan sebagai alat analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bonus Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS), bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), equivalent rate pembiayaan syariah dan equivalent rate dana pihak ketiga memengaruhi pembiayaan pertanian pada jangka panjang secara positif dan signifikan. Sedangkan jumlah dana pihak ketiga dan suku bunga bank konvensional memengaruhi pembiayaan pertanian secara negatif. Selanjutnya, inflasi dan Non Performing Financing (NPF) tidak memengaruhi pembiayaan pertanian, baik pada jangka pendek maupun jangka panjang. Penelitian ini merekomendasikan peningkatan proporsi pembiayaan pertanian seiring dengan peningkatan jumlah dana pihak ketiga, peningkatan kompetensi SDM perbankan syariah yang menguasai sektor pertanian, dan penguatan instrumen kebijakan moneter syariah

Perbandingan Elman Recurrent Neural Networks, Backpropagation Neural Networks, dan Exponential Smoothing dalam Peramalan Produksi Palawija

Jumlah produksi tanaman palawija di Kabupaten Tanah Laut yang fluktuatif berdampak pada jumlah persediaan pangan. Jika terjadi penurunan jumlah produksi tanaman palawija dibanding tahun sebelumnya, maka pemerintah sebagai pemangku kepentingan harus mempunyai rencana untuk menghadapi keadaan ini. Hal ini dapat dilakukan apabila pemerintah mempunyai hasil prediksi produksi tanaman palawija. Hasil peramalan yang tepat dapat dihasilkan dengan memilih metode yang tepat pula. Penelitian ini menggunakan tiga metode untuk meramalkan produksi tanaman palawija, yakni Elman Recurrent Neural Network (ERNN), Backpropagation Neural Network (BPNN), dan Exponential Smoothing (ES). Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan untuk mengetahui performa terbaik dari ketiga metode peramalan tersebut. Visual Basic digunakan sebagai alat bantu untuk menjalankan program dan perhitungan MAPE. Penelitian ini menghasilkan bahwa MAPE untuk ERNN berada pada rentang 0.0151 sampai dengan 3.3610, BPNN pada rentang 0.0896 sampai dengan 3638.0264, ES pada rentang 0.4987 sampai dengan 44357.4931. ERNN menghasilkan MAPE terkecil untuk dataset jagung, kacang hijau, kacang tanah, kedelai, padi, dan ubi kayu. Sedangkan BPNN menghasilkan MAPE terkecil untuk dataset ubi jalar. Oleh karena itu, ERNN merupakan metode dengan performa terbaik karena MAPE yang dihasilkan terkecil untuk enam dari tujuh dataset