PENGEMBANGAN MODUL PEMBELAJARAN PADA STANDAR KOMPETENSI MENANGANI SURAT ATAU DOKUMEN KANTOR BERBASIS KTSP KELAS XI AP 1 SMK NEGERI 2 KEDIRI

Abstrak   Bahan ajar yang baik dan menarik diharapkan mampu mendorong siswa untuk mempelajari suatu materi dengan baik. Salah satu bahan ajar yang efektif dan efisien untuk siswa kejuruan adalah bahan ajar yang berupa modul. Penggunaan bahan ajar modul untuk siswa kejuruan diharapkan dapat memudahkan siswa dalam belajar mandiri dengan bantuan yang minimal dari guru dan dengan hasil yang maksimal.Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengembangan bahan ajar yang berupa modul pada standar kompetensi Menangani Surat/Dokumen Kantor. Penelitian pengembangan ini dilakukan di SMK Negeri 2 Kediri. Uji coba terbatas dilakukan pada 18 siswa pada kelas XI AP 1 SMK Negeri 2 Kediri. Model pengembangan yang digunakan adalah 4-D yaitu pendefinisian (define), perancangan (design), pengembangan (develop), dan penyebaran (disseminate). Kelayakan modul diperoleh dari hasil validasi oleh dua ahli materi dan dua ahli bahasa serta hasil dari penilaian angket respons siswa dengan penilaian empat aspek, yaitu aspek kelayakan isi/materi, aspek kelayakan penyajian, aspek kelayakan kegrafikan, dan aspek kelayakan bahasa.Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelayakan yang diperoleh dari hasil validasi ahli materi dan ahli bahasa memperoleh persentase nilai sebesar 83,83% dengan kategori sangat layak. Nilai kelayakan dari hasil perhitungan angket respons siswa memperoleh persentase nilai sebesar 93,6% dengan kategori sangat baik. Nilai rata-rata keseluruhan validasi ahli materi dan ahli bahasa serta uji coba terbatas diperoleh persentase nilai sebesar 88,45% dengan kategori sangat layak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa modul standar kompetensi Menangani Surat/Dokumen Kantor yang dikembangkan sangat layak untuk digunakan dalam proses pembelajaran di SMK Negeri 2 Kediri.  Kata kunci: Modul Pembelajaran, Menangani Surat,  Dokumen Kantor

BOBOT DAN PERSENTASE KARKAS ITIK LOKAL JANTAN DENGAN PEMBERIAN TEPUNG AMPAS TAHU, MENIR, DAN KULIT TELUR SEBAGAI BAHAN CAMPURAN KONSENTRAT PADA PERIODE FINISHER

Devi Raiyani. 1405004010004. Bobot dan Persentase Karkas Itik Lokal Jantan dengan Pemberian Tepung Ampas Tahu, Menir, dan Kulit Telur Sebagai Bahan Campuran Konsentrat pada Periode Finisher. Program Studi Budidaya Peternakan. Program Diploma III Pertanian. Fakultas Pertanian. Universitas Syiah Kuala. Pembimbing: Ir. Zulfan, M. Sc. ===============================================================RINGKASANUpaya untuk menjadikan itik lokal jantan sebagai penghasil daging dapat dilakukan dengan cara mengubah sistem pemeliharaannya menjadi sistem intensif dengan pemberian ransum yang memenuhi kebutuhan gizinya. Pabrik pakan jarang memproduksi ransum khusus untuk itik pedaging yang kemungkinan dikarenakan rendahnya permintaan ransum tersebut. Pada umumnya, pabrik pakan memasarkan ransum itik petelur dan pakan dalam bentuk konsentrat petelur yang pemberiannya harus dicampur dengan bahan pakan lain sesuai anjuran pabrikannya (pakan oplosan). Pakan konsentrat tersebut dapat pula digunakan untuk bahan penyusunan ransum itik pedaging. Pemeliharaan itik secara intensif dengan pakan sepenuhnya tergantung pada ransum komersil menyebabkan tingginya biaya ransum sehingga keuntungannya diragukan. Oleh karena itu, penggunaan ransum komersil maupun konsentrat perlu dikurangi dengan cara dicampur dengan beberapa bahan pakan alternatif yang harganya lebih murah. Bahan pakan alternatif yang mudah diperoleh dan harganya relatif lebih murah adalah menir, ampas tahu, dan kulit telur. Penggunaan bahan-bahan pakan alternatif tidak boleh menekan performans dan produksi karkas itik pedaging. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bobot dan persentase karkas itik lokal jantan yang diberi tepung ampas tahu, menir, tepung kulit telur, dan minyak sawit sebagai bahan campuran konsentrat komersil itik selama periode akhir. Tugas Akhir ini dilakukan di Peternakan UD Niwatori, Desa Pagar Air, Kecamatan Ingin Jaya, Kabupaten Aceh Besar dari tanggal 29 Januari sampai dengan 25 Maret 2017. Materi yang digunakan adalah 100 ekor anak itik (DOD) lokal jantan. Ransum yang dicobakan adalah (1) konsentrat komersil itik CP144 20% + jagung 40% + dedak 35% + Mineral B12 2% + tepung kulit telur 3% (ransum kontrol) (RA), konsentrat komersil itik CP144 18% + jagung 36% + dedak 28,45% + tepung ampas tahu 8% + menir 4% + Mineral B12 1,75% + tepung kulit telur 3% + minyak sawit 0,8% (RB), (3) konsentrat komersil itik CP144 16% + jagung 32% + dedak 22,6% + tepung ampas tahu 16% + menir 8% + Mineral B12 1,5% + tepung kulit telur 3% + minyak sawit 0,9% (RC), dan (4) konsentrat komersil itik CP144 14% + jagung 28% + dedak 16,75% + tepung ampas tahu 24% + menir 12% + Mineral B12 1,25% + tepung kulit telur 3% + minyak sawit 1% (RD). Parameter yang diukur adalah bobot dan persentase karkas dan potongaan karkas, giblet, dan lemak abdomen. Hasil pemeliharaan memperlihatkan itik-itik lokal jantan yang diberi pakan konsentrat itik dengan campuran tepung ampas tahu + menir + tepung kulit telur + jagung + dedak + Mineral B12 + minyak sawit selama periode 4?8 minggu memiliki bobot karkas lebih tinggi (kecuali RD) dibandingkan dengan itik lokal jantan yang diberikan pakan konsentrat itik dengan campuran jagung + dedak + tepung kulit telur (RA, kontrol). Bobot karkas tertinggi terdapat pada RB, yaitu itik-itik yang dipelihara dengan pemberian pakan dari campuran konsentrat komersil itik CP144 18% + jagung 36% + dedak 28,45% + tepung ampas tahu 8% + menir 4% + Mineral B12 1,75% + tepung kulit telur 3% + minyak sawit 0,8%. Sedangkan, bobot karkas terendah terdapat pada RA, yaitu itik-itik yang dipelihara dengan pemberian pakan dari campuran konsentrat komersil itik CP144 20% + jagung 40% + dedak 35% + Mineral B12 2% + tepung kulit telur 3% (ransum kontrol). Meskipun demikian, persentase karkas tidak terlalu jauh berbeda, kecuali pada RD. Hasil pemeliharaan memperlihatkan itik-itik lokal jantan yang diberi pakan dengan campuran konsentrat komersil itik CP144 18% + jagung 36% + dedak 28,45% + tepung ampas tahu 8% + menir 4% + Mineral B12 1,75% + tepung kulit telur 3% + minyak sawit 0,8% selama periode 4?8 minggu (RB) memiliki bobot potongan-potongan karkas paling tinggi, terutama pada bagian dada. Secara persentase, itik-itik dari semua perlakuan memiliki persentase potongan-potongan karkas relatif sama. Hasil pemeliharaan memperlihatkan pula bobot dan persentase lemak abdomen tertinggi terdapat pada RB. Semua organ giblet (hati, rempela, dan jantung) memiliki ukuran yang normal. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa penggunaan banyak bahan pakan yang terdiri dari bahan-bahan pakan alternatif (tepung ampas tahu + menir + tepung kulit telur) + bahan pakan konvensional (jagung, dedak, minyak sawit) + supplement (Mineral B12) menghasilkan bobot badan akhir itik lokal jantan umur delapan minggu yang lebih baik daripada menggunakan tiga macam bahan pakan saja (jagung + dedak + mineral) sebagai campuran konsentrat itik. Bobot karkas itik lokal jantan paling baik adalah dengan pemberian ransum yang tersusun dari konsentrat komersil itik CP144 18% + jagung 36% + dedak 28,45% + tepung ampas tahu 8% + menir 4% + Mineral B12 1,75% + tepung kulit telur 3% + minyak sawit 0,8%

A Study of electron Molecule Collision Process

Not availabl

An uncertainty prediction approach for active learning - application to earth observation

Mapping land cover and land usage dynamics are crucial in remote sensing since farmers are encouraged to either intensify or extend crop use due to the ongoing rise in the world’s population. A major issue in this area is interpreting and classifying a scene captured in high-resolution satellite imagery. Several methods have been put forth, including neural networks which generate data-dependent models (i.e. model is biased toward data) and static rule-based approaches with thresholds which are limited in terms of diversity(i.e. model lacks diversity in terms of rules). However, the problem of having a machine learning model that, given a large amount of training data, can classify multiple classes over different geographic Sentinel-2 imagery that out scales existing approaches remains open. On the other hand, supervised machine learning has evolved into an essential part of many areas due to the increasing number of labeled datasets. Examples include creating classifiers for applications that recognize images and voices, anticipate traffic, propose products, act as a virtual personal assistant and detect online fraud, among many more. Since these classifiers are highly dependent from the training datasets, without human interaction or accurate labels, the performance of these generated classifiers with unseen observations is uncertain. Thus, researchers attempted to evaluate a number of independent models using a statistical distance. However, the problem of, given a train-test split and classifiers modeled over the train set, identifying a prediction error using the relation between train and test sets remains open. Moreover, while some training data is essential for supervised machine learning, what happens if there is insufficient labeled data? After all, assigning labels to unlabeled datasets is a time-consuming process that may need significant expert human involvement. When there aren’t enough expert manual labels accessible for the vast amount of openly available data, active learning becomes crucial. However, given a large amount of training and unlabeled datasets, having an active learning model that can reduce the training cost of the classifier and at the same time assist in labeling new data points remains an open problem. From the experimental approaches and findings, the main research contributions, which concentrate on the issue of optical satellite image scene classification include: building labeled Sentinel-2 datasets with surface reflectance values; proposal of machine learning models for pixel-based image scene classification; proposal of a statistical distance based Evidence Function Model (EFM) to detect ML models misclassification; and proposal of a generalised sampling approach for active learning that, together with the EFM enables a way of determining the most informative examples. Firstly, using a manually annotated Sentinel-2 dataset, Machine Learning (ML) models for scene classification were developed and their performance was compared to Sen2Cor the reference package from the European Space Agency – a micro-F1 value of 84% was attained by the ML model, which is a significant improvement over the corresponding Sen2Cor performance of 59%. Secondly, to quantify the misclassification of the ML models, the Mahalanobis distance-based EFM was devised. This model achieved, for the labeled Sentinel-2 dataset, a micro-F1 of 67.89% for misclassification detection. Lastly, EFM was engineered as a sampling strategy for active learning leading to an approach that attains the same level of accuracy with only 0.02% of the total training samples when compared to a classifier trained with the full training set. With the help of the above-mentioned research contributions, we were able to provide an open-source Sentinel-2 image scene classification package which consists of ready-touse Python scripts and a ML model that classifies Sentinel-2 L1C images generating a 20m-resolution RGB image with the six studied classes (Cloud, Cirrus, Shadow, Snow, Water, and Other) giving academics a straightforward method for rapidly and effectively classifying Sentinel-2 scene images. Additionally, an active learning approach that uses, as sampling strategy, the observed prediction uncertainty given by EFM, will allow labeling only the most informative points to be used as input to build classifiers; Sumário: Uma Abordagem de Previsão de Incerteza para Aprendizagem Ativa – Aplicação à Observação da Terra O mapeamento da cobertura do solo e a dinâmica da utilização do solo são cruciais na deteção remota uma vez que os agricultores são incentivados a intensificar ou estender as culturas devido ao aumento contínuo da população mundial. Uma questão importante nesta área é interpretar e classificar cenas capturadas em imagens de satélite de alta resolução. Várias aproximações têm sido propostas incluindo a utilização de redes neuronais que produzem modelos dependentes dos dados (ou seja, o modelo é tendencioso em relação aos dados) e aproximações baseadas em regras que apresentam restrições de diversidade (ou seja, o modelo carece de diversidade em termos de regras). No entanto, a criação de um modelo de aprendizagem automática que, dada uma uma grande quantidade de dados de treino, é capaz de classificar, com desempenho superior, as imagens do Sentinel-2 em diferentes áreas geográficas permanece um problema em aberto. Por outro lado, têm sido utilizadas técnicas de aprendizagem supervisionada na resolução de problemas nas mais diversas áreas de devido à proliferação de conjuntos de dados etiquetados. Exemplos disto incluem classificadores para aplicações que reconhecem imagem e voz, antecipam tráfego, propõem produtos, atuam como assistentes pessoais virtuais e detetam fraudes online, entre muitos outros. Uma vez que estes classificadores são fortemente dependente do conjunto de dados de treino, sem interação humana ou etiquetas precisas, o seu desempenho sobre novos dados é incerta. Neste sentido existem propostas para avaliar modelos independentes usando uma distância estatística. No entanto, o problema de, dada uma divisão de treino-teste e um classificador, identificar o erro de previsão usando a relação entre aqueles conjuntos, permanece aberto. Mais ainda, embora alguns dados de treino sejam essenciais para a aprendizagem supervisionada, o que acontece quando a quantidade de dados etiquetados é insuficiente? Afinal, atribuir etiquetas é um processo demorado e que exige perícia, o que se traduz num envolvimento humano significativo. Quando a quantidade de dados etiquetados manualmente por peritos é insuficiente a aprendizagem ativa torna-se crucial. No entanto, dada uma grande quantidade dados de treino não etiquetados, ter um modelo de aprendizagem ativa que reduz o custo de treino do classificador e, ao mesmo tempo, auxilia a etiquetagem de novas observações permanece um problema em aberto. A partir das abordagens e estudos experimentais, as principais contribuições deste trabalho, que se concentra na classificação de cenas de imagens de satélite óptico incluem: criação de conjuntos de dados Sentinel-2 etiquetados, com valores de refletância de superfície; proposta de modelos de aprendizagem automática baseados em pixels para classificação de cenas de imagens de satétite; proposta de um Modelo de Função de Evidência (EFM) baseado numa distância estatística para detetar erros de classificação de modelos de aprendizagem; e proposta de uma abordagem de amostragem generalizada para aprendizagem ativa que, em conjunto com o EFM, possibilita uma forma de determinar os exemplos mais informativos. Em primeiro lugar, usando um conjunto de dados Sentinel-2 etiquetado manualmente, foram desenvolvidos modelos de Aprendizagem Automática (AA) para classificação de cenas e seu desempenho foi comparado com o do Sen2Cor – o produto de referência da Agência Espacial Europeia – tendo sido alcançado um valor de micro-F1 de 84% pelo classificador, o que representa uma melhoria significativa em relação ao desempenho Sen2Cor correspondente, de 59%. Em segundo lugar, para quantificar o erro de classificação dos modelos de AA, foi concebido o Modelo de Função de Evidência baseado na distância de Mahalanobis. Este modelo conseguiu, para o conjunto de dados etiquetado do Sentinel-2 um micro-F1 de 67,89% na deteção de classificação incorreta. Por fim, o EFM foi utilizado como uma estratégia de amostragem para a aprendizagem ativa, uma abordagem que permitiu atingir o mesmo nível de desempenho com apenas 0,02% do total de exemplos de treino quando comparado com um classificador treinado com o conjunto de treino completo. Com a ajuda das contribuições acima mencionadas, foi possível desenvolver um pacote de código aberto para classificação de cenas de imagens Sentinel-2 que, utilizando num conjunto de scripts Python, um modelo de classificação, e uma imagem Sentinel-2 L1C, gera a imagem RGB correspondente (com resolução de 20m) com as seis classes estudadas (Cloud, Cirrus, Shadow, Snow, Water e Other), disponibilizando à academia um método direto para a classificação de cenas de imagens do Sentinel-2 rápida e eficaz. Além disso, a abordagem de aprendizagem ativa que usa, como estratégia de amostragem, a deteção de classificacão incorreta dada pelo EFM, permite etiquetar apenas os pontos mais informativos a serem usados como entrada na construção de classificadores

PENGARUH ENTITATIVITAS TIM PENJUALAN PRODUK TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN YANG DI MEDIASI OLEH KUALITAS LAYANAN (STUDI KASUS PADA DEALER MOBIL PT. DUNIA BARUSA BANDA ACEH)

ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh Entitativitas Tim Penjualan terhadap Kepuasan Pelanggan dimana variabel Kualitas Layanansebagai mediasi dalam hubungan tersebut.Data dikumpulkan dari 165 masyarakat Kota Banda Aceh yang telah mengunjungi PT. Dunia Barusa.Hasil penelitian menunjukkan Entitativitas Tim berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pelangaan dan Kualitas Layanan.Selain itu, Kualitas Layanan juga menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap Kepuasan Pelanggan.Hasil analisis menunjukkan Kualitas Layanan memediasi secara parsial hubungan antara Entitativitas Tim dan Kepuasan Pelanggan PT. Dunia Barusa..Kata Kunci :Entitativitas Tim Penjualan, Kualitas Layanan, Kepuasan PelangganABSTRACTThis study aims to examining the influence of sales team entitativity towards customers satisfaction where the service quality variable was used as measurement in the case. The data were collected from 165 respondents from Banda Aceh who had ever visited PT. Dunia Barusa. The result shows that Team Entitativity has a significant effect on Customer Satisfaction and Service Quality. Furthermore, the service qulity also influenced the customer satisfaction. The results of the anakysis show that service quality mediates directly the relationship between team entitativity and customer satisfaction PT. Dunia Barusa.Keywords: Sales Team Entitativity, Service Quality, Customer Satisfactio

Pengaruh Program Reading Day Terhadap Kemampuan Menulis Siswa Di SMP Negeri 9 Banda Aceh

Judul skripsi ini adalah “Pengaruh Program Reading Day terhadap Kemampuan Menulis Siswa di SMP Negeri 9 Banda Aceh”. Rumusan masalah pada penelitian ini adalah apakah program Reading Day berpengaruh terhadap kemampuan menulis siswa di SMP Negeri 9 Banda Aceh. Adapun tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh program Reading Day terhadap kemampuan menulis siswa di SMP Negeri 9 Banda Aceh. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini melalui kuesioner (angket) dibagikan kepada 74 sampel dari seluruh jumlah populasi yaitu 278 siswa dengan menggunakan purposive sampling. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai korelasi antara program Reading Day terhadap kemampuan menulis siswa di SMP Negeri 9 Banda Aceh sebesar 0.706 yang menyatakan bahwa adanya hubungan yang kuat antara Program Reading Day dengan kemampuan menulis siswa. Sedangkan nilai koefisien regresi yang membuktikan bahwa program Reading Day berpengaruh terhadap kemampuan menulis siswa yang ditunjukkan dengan nilai koefisien regresi sebesar 444.609. Program Reading Day memiliki pengaruh sebesar 49% terhadap kemampuan menulis di SMP Negeri 9 Banda Aceh. Sedangkan sisanya sebesar 51% yang dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Dari hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa Fhitung > Ftabel yaitu 71.544 > 3.97 yang artinya hipotesis alternatif (Ha) diterima, sedangkan hipotesis nol (H0) ditolak. Maka terbukti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara Program Reading Day terhadap kemampuan menulis siswa di SMP Negeri 9 Banda Ace

Multi-Language Neural Network Model with Advance Preprocessor for Gender Classification over Social Media

This paper describes approaches for the Author Profiling Shared Task at PAN 2018. The goal was to classify the gender of a Twitter user solely by their tweets. Paper explores a simple and efficient Multi-Language model for gender classification. The approach consists of tweet preprocessing, text representation and classification model construction. The model achieved the best results on the English language with an accuracy of 72.79%; for the Spanish and Arabic languages the accuracy was 72.20% and 64.36%, respectively

Dynamic Virtual Machine Migration using Network Aware Topology

Clients of the applications communicate with the services hosted in the VMs. Many applications have clients all over the world. An application is expected to provide faster access and transmission of data to its clients if it is geographically close to its clients, as some of the research work suggests that geographical distance has impact on quality of service (QoS) [1,2,3]. In order to provide a faster access and data transfer, applications which have clients all over the world should be hosted in a data center, which is on average close to its clients geographically

Supply Chain Management and Big Data Analytics (SCMBDA): Perception to SCM Business

The standards of big data and analytics are being very much buildup with the aid of commercial enterprise executives, media, software program providers and consultant executive. But it is not simply buildup, as some groups are genuinely utilizing big data and analytics in real life experience. Big data and analytics in Supply Chain Management (SCM) has found discovered becoming alluring because of its unpredictability and the extraordinary part. This research proposal highlighting how ?Big Data analytics can be used most productively in managing the supply chain.? They can be utilized to evaluate ?what happened, why it happened, and to develop a plan for change. Based on pre-defined business rules, they can identify where an action is needed, they can help to prepare more accurate forecasts,? and, primarily, they are able to help to determine the best course of motion with WHAT-IF analysis. Materials and Methods used in research proposal describe the promising field of big data analytics in SCM, discusses the benefits, outlines an architectural framework and methodology, describes examples reported in the literature, briefly discusses the research problem. Possible outcome covered in research proposal how the SCM area can be affected by these new propensities and advancements