Perancangan Aplikasi Sistem Cerdas Untuk Prediksi Energi Listrik Pemakaian Sendiri Di PT Indonesia Power Sub Unit Plta Kabupaten Wonogiri

Tujuan dari penelitian ini adalah membuat perancangan aplikasi sistem cerdas untuk prediksi energi listrik pemakaian sendiri di PLTA Kabupaten Wonogiri dan melakukan perbandingan hasil prediksi sistem cerdas dan hasil produksi energi listrik aktual untuk pemakaian sendiri PLTA berdasarkan tahun dasar yang akan digunakan. Sistem cerdas yang digunakan pada penelitian ini adalah Neuro Fuzzy model Sugeno orde satu. Pada kegiatan penelitian ini akan dibagi menjadi empat tahap pelaksanaan, yaitu inception (permulaan), elaboration (perluasan), construction (konstruksi pembuatan aplikasi), dan transition (transisi). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harian Operasi Waduk Gajah Mungkur dan data harian Produksi Listrik PLTA Wonogiri tahun 2010 sampai 2014. Penelitian ini untuk penentuan parameter dengan menggunakan Anfisedit yaitu Toolbox GUI anfis. Bentuk fungsi keanggotaan yang akan digunakan untuk proses pembelajaran adalah membership funcion trimpf (segitiga) dan trapezoidal (trapezium). Hasil dari penelitian ini prediksi menggunakan Neuro Fuzzy dengan dengan fungsi keanggotaan trimpf (segitiga) dan besar epoch 100 memiliki performa prediksi yang paling baik dan konvergen. Dengan besar Correlation Coefficient (R) adalah 0.996 yang berarti korelasi sangat kuat

APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI

Kebutuhan akan energi listrik menjadi kebutuhan primer nasional. Dalam keberlangsungan proses produksi energi listrik pada pembangkitan – pembangkitan diperlukan energi listrik untuk pemakaian sendiri. Dalam penelitian ini dibangun sebuah aplikasi sistem cerdas untuk memprediksi energi listrik pemakaian sendiri di PT Indonesia Power sub unit PLTA Wonogiri. Pada penelitian ini menggunakan 2 kelompok input, yaitu input FIS (Fuzzy Inference System) dan input pada NN (Neuro Fuzzy). Input data  merupakan data produksi harian energi listrik di PLTA Wonogiri selama kurun waktu 2010 – 2016. Variabel data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi listrik untuk pemakaian PLTA Wonogiri adalah energi listrik yang dihasilkan PLTA Wonogiri dengan satuan KwH (f), elevasi muka air waduk dengan satuan meter (a1) dan debit air yang masuk ke turbin dengan satuan /detik (a2).  Output yang diperoleh adalah pusat centroid (m), derajat keanggotaan (mf), bobot (w) dan konsekuen parameter ( c ). Dari hasil pengujian diperoleh keluaran dengan performansi yang optimal pada saat Fuzzy C Means 2 kelas dengan parameter laju pembelajaran 0.4, momentum 0.6 dengan bessar Mean Percentage Error 0.377970875.  Kata kunci:  prediksi, pemakaian sendiri, energi listrik, fuzzy inference system, neuro fuzz

ESTIMASI PARAMETER MODEL INAR(1) MENGGUNAKAN METODE BAYES

Model Integer-value autoregressive orde pertama (INAR(1)) adalah salah satu model yang digunakan untuk data cacah. Dalam model INAR(1) terdapat parameter yang belum diketahui dan perlu diestimasi yaitu probabilitas bertahan dalam suatu proses (2) dan parameter komponen kedatangan ( ). Pada penelitian ini parameter diestimasi menggunakan metode Bayes dengan prior sekawan. Nilai estimasi parameter diperoleh menggunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan membangun rantai Markov. Gibbs sampling merupakan salah satu algoritma dalam MCMC yang dapat digunakan untuk estimasi parameter model INAR(1). Pada aplikasi Gibbs sampling jika distribusi posterior dari masing-masing parameter adalah log-konkav maka estimasi parameter menggunakan algoritma Adaptive Rejection Sampling (ARS) dan jika distribusi posterior dari masing-masing parameter adalah log-konveks maka estimasi parameter menggunakan algoritma Adaptive Rejection Metropolis Sampling (ARMS). Berdasarkan penelitian ini diperoleh hasil estimasi parameter model INAR(1) adalah

Indonesian news classification application with named entity recognition approach

Nowadays, many netizens search for news via search engines with countless amounts of information, so it is increasingly difficult to determine when the number of news articles that appear changes very quickly and dynamically. Thus, it is necessary to process the extraction of news information to display the core information of the news. Problems arise, especially in Indonesian, which has a structure of various noun phrase entities with shallow parsing or grammatical induction. Named Entity Recognition (NER) has the opportunity to overcome this because it can extract news entities in depth, starting from proper nouns in text documents containing information search, machine translation, answering questions, and automatic summarization. This study aims to apply NER in Indonesian language news classification. This study uses Design-Based Research whose process includes (1) pre-implementation, (2) design, (3) implementation and revision, and finally, (4) reflection and evaluation. This application was developed on the platform python, streamlit, BeautifulSoup, gnews, and spacy library. The results of application accuracy testing have an F1-score value of 89.69% for all entities consisting of place, figure, day, date, and organization

LAPORAN INDIVIDU PRAKTIK PENGALAMAN LAPANGAN (PPL)/MAGANG III

Praktik Pengalaman Lapangan (PPL) merupakan salah satu upaya yang dilakukan oleh Universitas Negeri Yogyakarta (UNY) untuk mengembangkan dan menerapkan ilmu yang telah diperoleh selama kuliah, untuk diterapkan dalam kehidupan nyata khususnya di lembaga pendidikan formal, lembaga pendidikan non formal serta masyarakat. . Program PPL bertujuan untuk memberikan pengalaman kepada mahasiswa dalam bidang pembelajaran di sekolah atau lembaga, dalam rangka melatih dan mengembangkan kompetensi keguruan atau kependidikan. Salah satu lokasi yang menjadi sasaran sebagai tempat pelaksanaan program PPL pada semester khusus tahun 2016 ini adalah di lingkungan masyarakat sekolah, yaitu masyarakat SMK Negeri 1 Bantul khususnya seluruh peserta didik SMK Negeri 1 Bantul. Kegiatan PPL dilaksanakan pada tanggal 15 Juli 2016 – 15 September 2016. . Sedangkan kompetensi yang diampu adalah Perakitan Komputer (kelas X TKJ 1, X TKJ 2, X RPL 1, X RPL 2), Sistem Operasi (kelas X TKJ 1), Komputer Terapan (kelas XI TKJ 1, XI TKJ 2), dan Sistem Komputer (kelas XI RPL 1, XI RPL 2). Kegiatan yang dilakukan selama PPL antara lain: persiapan sebelum mengajar meliputi penyusunan RPP, penyusunan materi ajar, penyusunan dan pengembangan media pembelajaran, dan evaluasi. Secara keseluruhan, pelaksanaan PPL dapat berjalan dengan baik tanpa adanya hambatan yang berarti. Dari 464,5 jam program dan kegiatan PPL yang direncanakan, mahasiswa praktikan berhasil melaksanakannya sebanyak 420,5 jam. Artinya prosentase pelaksanaan program PPL sebesar 90,5 % dan telah memenuhi jam minimum yang telah ditentukan pihak universitas yakni 256 jam. Kegiatan persiapan, pelaksanaan dan evaluasi juga berjalan dengan baik. Mahasiswa telah menyusun persiapan PPL berupa administrasi guru secara lengkap. Dari kegiatan PPL ini mahasiswa praktikan dapat memperoleh pengalaman yang sangat berharga terutama dalam bidang pembelajaran dan pendidikan. Hambatan-hambatan selama pelaksanaan diharapkan dapat menambah pengalaman mahasiswa sehingga mahasiswa dapat meningkatkan kompetensi diri dibidang pendidikan. Selain itu kerjasama yang telah terjalin dengan baik antara pihak sekolah dan pihak universitas diharapkan dapat terjalin lebih erat dan dapat ditingkatkan lagi

Analisis Kesulitan Belajar Mahasiswa pada Mata Kuliah Kalkulus Peubah Banyak Di STKIP PGRI Pasuruan

This research aims to describe learning difficulty and the factors causing of calculus multivariate difficulty in STKIP PGRI Pasuruan based on Taksonomi Bloom C1 till C4. The data are collected by using purposive sampling and obtained from written test, interview, questionnaire, and observation. The result showed that the highest grade of learning difficulties are application (C3) and analysis (C4) with an average 84% while there are 7 factors such as health, fatigue, lecturer interaction, learning instrument, media, calculus multivariate course, and motivation.Keywords: Learning difficulties, calculus multivariat

Resilience and Work Stress in Teachers

This study aims to determine whether there is a relationship between resilience and work stress in teachers at SMA Negeri 2 Lumajang. The research design used in this study is descriptive correlational. The respondents of this study were 55 teachers who taught at SMA Negeri 2 Lumajang. The sampling technique is purposive sampling. The research instrument used is the resilience scale and work stress scale. The resilience scale consists of 39 items with reliability of 0.957, and the work stress scale consists of 57 items with reliability of 0.977. Research data were analyzed using descriptive techniques and Pearson product-moment correlation analysis. The results showed a negative and significant relationship between resilience and work stress for teachers at SMA Negeri 2 Lumajang (rxy equal to -0.654; p equal to 0.000 less than 0.05). This result can be interpreted that if the resilience is high, the work stress is low, and vice versa; if the resilience is low, the work stress is high