HUBUNGAN LITERASI DIGITAL DENGAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI KOLOID

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara literasi digital siswa dengan hasil belajar siswa pada materi koloid. Jenis penelitian yang digunakan adalah korelasi dengan metode kuantitatif. Sampel dalam penelitian ini yaitu siswa kelas XI MIPA SMA Karya Ibu Palembang dengan jumlah 60 siswa. Pengumpulan data dalam penelitian ini dengan pembagian angket dan dokumentasi yang di analisis menggunakan analisis statistik deskriptif. Uji prasyarat analisis meliputi uji normalitas data dan uji linieritas regresi. Uji hipotesis meliputi korelasi Product Moment, dan koefisien determinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) literasi digital siswa kelas XI MIPA SMA Karya Ibu Palembang dengan persentase 61,67% tergolong dalam kategori sedang; (2) hasil belajar siswa pada materi koloid dengan persentase 58,33% tergolong dalam kategori cukup; (3) ada hubungan yang signifikan antara literasi digital siswa dengan hasil belajar siswa pada materi koloid sebesar 26,4% ditunjukkan dengan adanya thitung > ttabel (0,513 > 0,025) dengan taraf signifikansi 0,05, korelasi dalam penelitian ini tergolong sedang. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat hubungan yang signifikan antara literasi digital dengan hasil belajar siswa pada materi koloid, dan tergolong dalam kategori sedang. Saran guru harus memberikan edukasi kepada siswa terkait pentingnya mempunyai kemampuan literasi digital

Comparison of Total Suspended Particulate (TSP) Measurement in Urban and Suburban Areas of Bali during Nyepi Day 2015

Nyepi or the Balinese Day of Silence (DOS) is a day when people celebrate every New Year according to the Balinese calendar (Saka). On that day, all resident activities were very restricted, with no outdoor activities. This event, which only lasted for 24 hours, is a unique period to conduct air quality measurements such as Total Suspended Particulate (TSP) for assessing the influence of human activities. This study only focuses on TSP monitoring before, during and after the DOS and its comparison with the meteorological data. TSP concentration measurements were conducted in 2 urban areas (Badung and Ubung) and a sub-urban area (Singaraja) from March 17 to March 25, 2015. The results show that TSP concentrations are negatively correlated with temperature and wind speed at each location. Hourly TSP concentrations during DOS are lower than the averaged TSP concentrations before and after DOS. During DOS, TSP concentrations decreased significantly in urban areas by 73-78% relative to regular days, which is likely due to drastically decreasing of human activities. In suburban areas, the decrease of TSP concentration was about 59%. These results show that human activities highly influence the air quality

Perbandingan Konsentrasi NO2, SO2 dan Partikel Debu Luaran WRF-Chem dengan Data Pengukuran : Studi Kasus DKI Jakarta 2009

hal. 61-6

Pengaruh Skema Cumulus yang Berbeda Pada Polutan Dalam Model WRF-Chem

hal. 39-4

PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN MENGGUNAKAN METODE KALMAN FILTER DENGAN PREDIKTOR SST NINO 3.4 DIPREDIKSI

Prediksi Curah Hujan Bulanan di daerah Purbalingga telah dilakukan menggunakan metode Kalman Filter dengan Prediktor SST 3.4. Validasi terhadap prediksi tiga tahun kebelakang (hindcast) 2006, 2007, 2008 menunjukkan nilai koefisien korelasi mencapai 75%. Untuk memperoleh nilai prediktor SST Nino 3.4 diprediksi menggunakan metode ARIMA. Validasi prediksi SST Nino 3.4 selama tiga tahun periode pengujian menunjukkan pada tahun 2006 r=0.91, 2007 r=0.64 dan 2008 r=0.82.   Monthly Rainfall Prediction in the area Purbalingga been performed using the method of Kalman Filter with SST Predictor 3.4. Validation of predictions three years before (hindcast) 2006, 2007, 2008 showing the correlation coefficient reached 75%. To obtain Nino 3.4 SST predictor values predicted using ARIMA method. Validation of Nino 3.4 SST predictions for three-year testing period in 2006 showed r = 0.91, 2007 and 2008, r = 0.64 r = 0.8

KAJIAN AWAL UJI STATISTIK PERBANDINGAN SUHU UDARA DARI PERALATAN OTOMATIS DAN MANUAL

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan secara statistik hasil pengukuran suhu udara menggunakan peralatan otomatis (Automatic Weather Station/AWS) dengan hasil pengukuran suhu udara secara manual atau sinoptik. Data yang diuji adalah data per-tiga-jam-an yang berasal dari data AWS dan data sinoptik dari 12 (dua belas) stasiun milik Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) yaitu Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, Meulaboh, Ranai, Rengat, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, dan Tegal dari bulan Februari-Juni 2016. Uji normalitas menggunakan metode Anderson-Darling dan Shapiro-Wilk menghasilkan keputusan data AWS dan data sinoptik dari seluruh stasiun yang diujikan tidak berdistribusi normal pada taraf signifikansi α = 0,05. Uji homogenitas menggunakan uji Levene menghasilkan keputusan bahwa kedua data di stasiun Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, dan Rengat homogen pada taraf signifikansi α = 0,05, sedangkan kedua data di stasiun Meulaboh, Ranai, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, dan Tegal tidak homogen pada taraf signifikansi α = 0,05. Uji beda statistik menggunakan metode Wilcoxon-Mann-Whitney menghasilkan keputusan bahwa antara data AWS dan data sinoptik tidak berbeda nyata pada taraf signifikansi α = 0,05 pada semua stasiun kecuali stasiun Lhokseumawe dan Ranai kedua data berbeda nyata pada taraf signifikansi α = 0,05

APLIKASI METODE ENSEMBLE MEAN UNTUK MENINGKATKAN RELIABILITAS PREDIKSI HyBMG

Tingginya variasi curah hujan di Indonesia mengakibatkan sulit untuk menentukan model prakiraan iklim yang memiliki validitas dan reliabilitas terbaik. Penelitian ini dilakukan untuk  mendapatkan model prakiraan iklim dengan akurasi yang lebih baik dengan menggunakan metode ensemble mean. Metode ensemble mean menggabungkan hasil prediksi dari empat model prakiraan iklim berbasis statistik yang terintegrasi ke dalam software HyBMG, yaitu ARIMA, ANFIS, Wavelet ANFIS, dan Wavelet ARIMA.  Berdasarkan hasil uji coba terhadap data curah hujan dari tahun 2003-2012, ensemble mean dapat meningkatkan performa dari hasil prakiraan iklim dengan single method; hasil prakiraan iklim untuk metode ARIMA dapat meningkat hingga 44.4%, ANFIS 43.4%, Wavelet ARIMA 55.6%, dan Wavelet ANFIS hingga 58.6%.   The high rainfall variability in Indonesia makes it difficult to determine the climate forecast models that have the best reliability and validity. This study was conducted to obtain climate forecasting model with better accuracy using the ensemble mean. This method combines prediction results from four statistical climate models integrated within the HyBMG software, i.e. ARIMA, ANFIS, ANFIS Wavelet and Wavelet ARIMA. Based on test results of the 2003-2012 rainfall data, the ensemble mean method is proven to improve the performance of climate forecasts results with only one single method; for ARIMA the improvement is up to 44.4%, ANFIS 43.4%, ARIMA Wavelet 55.6%, and Wavelet ANFIS 58.6%