Expectancy Belajar Mahasiswa Pendidikan Luar Sekolah Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Riau

The background of this research was the curiosity of researchers that a student outside of school education the Faculty of Education University of Riau. Formulation of the problem how is the level of expectation of Student Learning School Education FKIP UR ?. The purpose of this study to know how high Expectancy Student Learning School Education the Faculty of Education University of Riau. This type of research is descriptive with quantitative approach. The respondents of this study amounted to 67 students and 20 people on a trial basis. Data collection instruments consisted of a questionnaire consisting of 52 items statement. The research instruments included therein research variables are Expectancy learn indicator consists of (1) The confidence; (2) Effectiveness of self; (3) Motivation; (4) Ability

PERENCANAAN PEMANENAN AIR HUJAN SEBAGAI ALTERNATIF PENYEDIAAN AIR BERSIH (Studi Kasus : Gedung Sunter Agung Commercial)

Penyediaan air bersih merupakan hal penting dalam memenuhi kebutuhan air bagi penduduk perkotaan. Namun, dengan pertumbuhan perkotaan yang pesat, pasokan air bersih menjadi semakin terbatas. Oleh karena itu, pemanfaatan sumber air alternatif seperti pemanenan air hujan menjadi solusi yang menarik untuk mengatasi masalah ini. Penelitian ini berfokus pada perencanaan pemanenan air hujan sebagai alternatif penyediaan air bersih untuk Gedung Sunter Agung Commercial. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi dan efektivitas sistem pemanenan air hujan, serta menganalisis manfaatnya dalam memenuhi kebutuhan air bersih gedung secara berkelanjutan. Metode penelitian yang digunakan adalah survei lapangan untuk menilai kondisi fisik dan potensi gedung untuk pemanenan air hujan. Selain itu, data cuaca dan pola curah hujan juga diambil dalam analisis ini. Selanjutnya, perhitungan kapasitas tangki penyimpanan air hujan akan dilakukan berdasarkan luas atap gedung dan pola curah hujan setempat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gedung Sunter Agung Commercial memiliki potensi yang cukup besar untuk memanen air hujan. Dengan menerapkan sistem pemanenan air hujan yang tepat, gedung ini dapat mengumpulkan dan menyimpan air hujan dalam jumlah yang signifikan selama musim hujan. Selanjutnya, air yang terkumpul dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan seperti sanitasi, irigasi, dan sistem pemadam kebakaran di gedung

Identification of the Type of Human Papillomavirus (HPV) in Patients with Cervical Cancer

Human Papillomavirus (HPV) is the most significant risk factor for the cause of cervical cancer. The purpose of this study for identification of HPV types 16, 18, 31, 33, 45 and 52 in cervical cancer patients. HPV is a row of high-risk HPV types that can cause cervical cancer. Total sample of 78 diisolat DNA derived from FFPE, cervical smears and cervical cancer fresh tissue obtained from Dr. Dr. M. Djamil, Padang and hospitals. Arifin Achmad, Pekanbaru. HPV DNA detection is done by using Polymerase Chain Reaction (PCR) using universal primers GP5 +/6 +. HPV types were identified by PCR with specific primers. Total sample types obtained with concentrations varying between 0.9 to 645 ng / ml with purity DNA in accordance with the specified purity for PCR amplification. The results of the study of 78 patients with cervical cancer samples, 42 samples (54%) identified HPV DNA. HPV type 18 is more dominant and followed by HPV type 16 as compared to the other types, namely the percentage of 40.4% and 28.5%. HPV type 45 (7.1%), HPV type 52 (2.3%) and HPV 31 and HPV type 33 was not detected

Pengaruh Kompos terhadap Kecernaan Bahan Kering dan Organik Rumput Hymenachne Amplexicaulis (Rudge) Nees

Compost fertilizer can overcome the problems found in red-yellow podzolic soil, namely the low availability of nutrients and less able to hold water. The purpose of this research was to prove the impact of composting on dry matter and organic matter digestibility of kumpai grass planted on red-yellow podzolic soil. The research design used was a randomized block design (RAK) with 4 treatments and 5 replications, namely K0 (control) = 0 Kg/4m2, K1 = 4 Kg/4m2, K2 = 8 Kg/4m2, K3 = 12 Kg/4m2. The observed variables were pH (degree of acidity) of the supernatant, dry matter digestibility (KcBK), and organic (KcBO). Based on the analysis variance or variance, it showed that the application of compost had no significant effect (P>0,05) on the pH value of the in vitro supernatant, but it had a very significant effect (P<0,01) on the dry matter and organic digestibility of kumpai grass. Based on Duncan's real distance difference test, the compost treatment of 12 Kg/4m2, showed the highest dry matter and organic matter digestibility compared to the compost treatment of 0 Kg/4m2, 4 Kg/4m2, and 8 Kg/4m2, namely 43,04% and 44,32%

Identifikasi Pemahaman Siswa Menggunakan Model Peta Konsep Mata Pelajaran Kelistrikan Otomotif pada Kelas XI SMK Teknologi Somba Opu Kabupaten Gowa

Identifikasi Pemahaman Siswa Dengan Menggunakan Evaluasi Model Peta Konsep Mata Pelajaran Kelistrikan Otomotif Pada Siswa Kelas XI SMK Teknologi Somba Opu Kabupaten Gowa. Skripsi. Jurusan Pendidikan Teknik Otomotif, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar. Penelitian ini merupakan penelitian ex-post facto dalam bentuk deskriptif yang melibatkan variabel tunggal, yaitu pemahaman yang diidentifikasi dengan cara evaluasi model peta konsep. populasi penelitian ini adalah siswa kelas XI SMK Teknologi Somba Opu Kabupaten Gowa pada tahun pelajaran 2010/2011 sebanyak 120 siswa yang tersebar pada 3 kelas. Sampel yang dipilih secara acak sebanyak 30 siswa. Data dalam penelitian ini dikumpulkan melalui dua cara : Nilai siswa yang diperoleh melalui evaluasi multiple choice sebagai data pembanding dan nilai siswa yang diperoleh melalui evaluasi model peta konsep. Hasil penelitian ini dianalisis menggunakan deskriptif inferential, Selanjutnya data tersebut dideskriptifkan. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasannya dapat disimpulkan bahwa pemahaman kelistrikan otomotif siswa kelas XI SMK Teknologi Somba Opu kabupaten gowa yang diidentifikasi dengan evaluasi multiple choice oleh guru bidang studi berada pada kategori tinggi dengan persentase skor ≥ 43,33% sedangkan identifikasi pemahaman siswa oleh peneliti menggunakan evaluasi model peta konsep berada pada kategori rendah dengan persentase skor ≤ 30,00% dengan siswa yang sama. Melihat hal tersebut maka dapat disimpulkan bahwa evaluasi model peta konsep lebih ideal digunakan dalam mengevaluasi pemahaman konsep siswa karena gambaran pemahaman siswa terlihat pada diagram pemetaan konsep

Precise transformer fault diagnosis via random forest model enhanced by synthetic minority over-sampling technique

Funding Information: The authors appreciate Taif University Researchers Supporting Project TURSP 2020/34, Taif University, Taif, Saudi Arabia for supporting this work. Further, this study is partly funded by DIPA Polinema. Publisher Copyright: © 2023Power transformers are considered one of the power system's most critical and expensive assets. In this regard, it is vital to assess the fault within the power transformer considering numerous operational aspects. In the literature, dissolved gas analysis (DGA) is the routine in-service test for power transformers and one of the most important tests to ensure sufficient system reliability. Specifically, this test can detect dissolved gases in transformer oil which are then interpreted to detect the fault type of the transformer. Previous studies reported that the graphical Duval pentagon is one of the most accurate and consistent DGA interpretation techniques. However, it still has limitations on the complexity of the implementation in large amounts of data. To cover these issues, this study mitigates the limitation and complexity of implementing the graphical Duval Pentagon Method (DPM) in large amounts of data. To reach this goal, we develop a precise machine-learning-based fault identification model by employing the Random Forest algorithm with Synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) preprocessing. The proposed Random Forest models with SMOTE perform satisfactorily in diagnosing faults for the evaluation dataset, with a total accuracy of 96.2% for DPM1 and 96.5% for DPM2. The proposed models were also compared to other machine learning algorithms, performing better both in classification accuracy and consistency due to uncertainty.Peer reviewe