Case Base Reasoning untuk Menentukan Daerah Menentukan Daerah Berpotensi Demam Berdarah (Studi Kasus Kota Pontianak)

Pontianak City is one of the areas in Indonesia which is prone and endemic to dengue fever. Since 2002 until the year 2013, dengue fever has become a remarkable incident in the city for several time. Determination of areas potentially vulnerable to dengue frver is usually done by the health service area of prevention and mitigation of disease, manually based on frequency of occurrence data of dangue fever that occurent in previous years. Therefore, this research aims to produce a system that can determine areas of potentially dengue fever with feature(indicator) that have the specified in the amount of precipitation, air temperature, air humidity, the number of health facilities, overcrowding and the frequency of occurrence of dengue. The system was builtin determining areas of potentially dengue fever using Case Base Reasoning (CBR). To Generate an output in the form of insecurity level status using the similarity value, the methot used is Simple Matching Coefficient Method. The output of this system is the status os insecurity, which is no dengue fever pround, prone and very prone

Pengaruh Kafein Terhadap Short Term Memory Pada Mahasiswi di Prodi Psikologi

The purpose of this study was to determine the effect of caffeine on short term memory in students of the Psychology study program, Faculty of Medicine, University of Malikussaleh. better than those who do not consume coffee. The study was conducted on 15 students of Malikussaleh University Psychology aged 18-22 years using one group pre-test and post test design experiments. The results of the paired sample t test stated that there was an effect of caffeine on the participants' short term memory (M = 6.0667 SD = 0.25820) and after being given coffee (M = 11.0667 SD = 2.40436), t (29) = 7,554. The conclusion of this study is that caffeine increases short term memory. Future researchers are expected to increase the number of participants and control the room situation

SIMULASI NUMERIK DAMPAK GELOMBANG TSUNAMI TERHADAP PERUBAHAN PROFIL PANTAI (STUDI KASUS : TSUNAMI 26 DESEMBER 2004 DI TELUK ULEE LHEUE, ACEH BESAR)

Tsunami 26 Desember 2004 memberi dampak kerusakan yang sangat besar terhadap morfologi Pantai Aceh seperti perubahan profil pantai. Perubahan profil pantai sesaat setelah tsunami terjadi karena transpor sedimen menimbulkan erosi dan deposit dalam jumlah yang besar. Teluk Ulee Lheue di Kabupaten Aceh Besar merupakan salah satu kawasan pantai di Aceh yang mengalami kerusakan tersebut menjadi lokasi tinjauan pada penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan profil pantai sebelum dan sesudah tsunami serta dimana erosi dan deposit sedimen terjadi. Penelitian dilakukan dengan simulasi numerik menggunakan model COMCOT (Cornell Multi-grid COupled Tsunami Model) dan Deflt3D. COMCOT berfungsi sebagai pembangkit gelombang tsunami dari sumber gempa dan Delft3D berfungsi sebagai model transpor sedimen di area simulasi. Untuk proses transpor sedimen pada Delft3D digunakan grid 6 m x 6 m dan satu buah open boundary dibagian utara. Ketinggian tsunami hasil simulasi model COMCOT menjadi input pada open boundary. Data yang digunakan adalah parameter gempa (multi fault) dari Romano (2009), data batimetri dan data topografi sebelum tsunami, parameter tutupan lahan (Manning's Roughness), serta parameter sedimen. Untuk simulasi transpor sedimen, data diinterpolasi kedalam grid 6 m x 6 m. Simulasi menggunakan time step 0,01 menit. Hasil simulasi menunjukkan ketinggian tsunami di Teluk Ulee Lheue adalah 10 m dengan jarak jangkauan run up adalah 3 km dari garis pantai. Gelombang tsunami menyebabkan perubahan profil pantai yang signifikan. Erosi sebagian besar terjadi disekitar garis pantai dan menyebabkan garis pantai mundur hingga 474 m pada daerah dengan slope landai. Deposit sedimen terjadi di daratan dan di daerah pantai yang berbatasan dengan perbukitan dengan tinggi deposit 1 sampai 5 m

trans-Tetra­iodidobis(tri-p-tolyl­phosphine oxide-κO)tin(IV)

The centrosymmetric title compound, [SnI4(C21H21OP)2], is a monomeric complex that displays a nearly octa­hedral coordination of tin(IV), with an Sn—O bond distance of 2.159 (2) Å and an average Sn—I bond distance of 2.79 (3) Å

Basis Pengetahuan untuk Gangguan Perilaku Anak dengan Model Keputusan Kelompok

Basis pengetahuan merupakan komponen yang penting dalam membangun suatu sistem cerdas terutama yang berkaitan dengan sistem yang membutuhkan kepakaran atau keahlian. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah basis pengetahuan dengan model keputusan kelompok, yaitu keputusan yang diambil dari beberapa pakar yang berkaitan dengan gangguan perilaku pada anak. Pakar dalam hal ini berperan sebagai pengambil keputusan dalam memberikan preferensi terhadap gejala yang sudah dikumpulkan. Preferensi yang diberikan oleh pakar yaitu menggunakan format vektor utilitas, format ini memiliki kemiripan dengan konsep fuzzy dimana nilai preferensi yang diberikan yaitu dengan rentang 0 sampai 1. Hasil dari vektor utilitas tersebut kemudian ditransformasikan menjadi relasi preferensi fuzzy dalam bentuk matrik. Matrik preferensi fuzzy yang telah dibentuk diagregasikan dengan operator Ordered Weighted Averaging (OWA) dan dilakukan perangkingan dengan operator Quantifier Guided Dominance Degree (QGDD)  untuk mendapatkan  nilai bobot rule yang terbentuk atau nilai kinerja. Pada penelitian ini terkumpul sebanyak 20 gejala dengan 5 gangguan perilaku pada anak. Berdasarkan pengujian kevalidan data dengan menggunakan member check dan juga triangulasi . Basis pengetahuan dengan mengimplementasikan model keputusan kelompok ini menghasilkan sebanyak 19 pengetahuan dalam bentuk IF-THEN dengan bobot yang berbeda

PENGEMBANGAN INSTRUMEN PENILAIAN BERBASIS KURIKULUM 2013 PADA PEMBELAJARAN KIMIA MATERI TITRASI ASAM BASA DI KELAS XI PADA SMAN 7 BANDA ACEH

ABSTRAKKata kunci : Instrumen Penilaian, Titrasi Asam Basa, Kurikulum 2013Telah dilakukan penelitian dengan judul Pengembangan Instrumen Penilaian Berbasis Kurikulum 2013 Pada Pembelajaran Kimia Materi Titrasi Asam Basa di Kelas XI Pada SMAN 7 Banda Aceh. Tujuan penelitian untuk mengembangkan instrumen penilaian berbasis kurikulum 2013 pada pembelajaran kimia materi titrasi asam basa, mengetahui kelayakan instrumen penilaian melalui angket respon guru, dan mengetahui hasil belajar kegiatan praktikum titrasi asam basa. Rancangan penelitian dilakukan dengan mengembangkan perangkat pembelajaran kimia yang mencakup afektif dan psikomotorik pada materi titrasi asam basa berdasarkan kurikulum 2013. Selanjutnya diterapkan dalam pembelajaran kimia. Subjek penelitian ini siswa kelas XI IPA-4 SMAN 7 Banda Aceh, yang berjumlah 29 orang siswa, terdiri dari 10 laki-laki dan 19 perempuan. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan instrumen dokumentasi, angket respon guru dan observasi. Teknik analisis data yang digunakan adalah teknik analisis kualitatif, yaitu memaparkan hasil pengembangan instrumen penilaian kimia dan hasil respon guru terhadap instrumen yang telah dikembangkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: pengembangan instrumen penilaian berbasis kurikulum 2013 pada pelajaran kimia materi titrasi asam basa dinyatakan layak digunakan untuk mengukur kemampuan siswa di kelas XI IPA-4 SMAN 7 Banda Aceh. Instrumen penilaian berbasis kurikulum 2013 yang telah dikembangkan ini dapat dijadikan sarana untuk mengukur keberhasilan proses belajar mengajar, khususnya dalam kegiatan praktikum pelajaran kimia

Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Bibit Kelapa Sawit Berdasarkan Kondisi Daerah Tanam dan Perawatan Tanaman

Pemilihan bibit kelapa sawit yang tepat merupakan salah satu upaya dalam meningkatkan produktifitas tanaman kelapa sawit. Pada saat pemilihan bibit, permasalahan yang sering dihadapi adalah tidak semua jenis bibit dapat sesuai terhadap kondisi lahan dan jenis perawatan yang berbeda-beda. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang membantu dalam menentukan jenis bibit yang sesuai dengan kondisi lahan dan perawatan yang diberikan. Dalam penelitian ini penulis menerapkan model prediksi machine learning dalam penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi lahan dan perawatan tanaman. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan model klasifikasi penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi daerah tanam dan perawatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah naïve bayes dengan dua jenis naïve bayes yang berbeda yaitu gaussian naïve bayes dan multinomial naïve bayes dengan dua skenario pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa dari model gaussian naïve bayes dan multinomial naïve pada skenario pengujian pertama bayes dengan nilai accuracy masing-masing sebesar 55% dan 62% serta nilai f1-score masing-masing 63% dan 66%. Sedangkan pada skenario pengujian kedua hasil evaluasi accuracy untuk model gaussian naïve bayes dan multinomial naïve bayes dengan nilai accuracy  masing-masing sebesar  70% dan 68% serta f1-score masing-masing sebesar 69% dan 64%. Setelah dilakukan evaluasi model, maka model naïve bayes yang memiliki performa terbaik yaitu gaussian naïve bayes pada skenario pengujian kedua yang digunakan sebagai model prediksi machine learning untuk penentuan bibit kelapa sawit berdasarkan kondisi daerah tanam dan perawatan pada aplikasi generik yang dibangun pada penelitian ini

Rancang Bangun Aplikasi Pencarian Kamar Inap Berbasis Web dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Pontianak dan sekitarnya tak hanya dikenal sebagai kota industri, pendidikan dan perdagangan, tetapi juga juga populer dengan pariwisatanya karena memiliki banyak tempat-tempat unggulan yang menjadi daya tarik bagi para wisatawan, pebisnis luar daerah, maupun mahasiswa dari luar daerah untuk menginap sementara di sini. Namun, tak sedikit pengunjung dari luar wilayah Pontianak yang mengalami kesulitan dalam mencari tempat menginap dengan fasilitas sesuai kebutuhan, murah, aman, dan nyaman untuk ditinggali. Mereka harus melakukan usaha tersendiri untuk mencari kamar di lokasi yang belum mereka ketahui dalam waktu yang terbatas. Penelitian ini bertujuan menghadirkan solusi untuk permasalahan tersebut dengan membangun aplikasi pencarian kamar inap berbasis web. Aplikasi ini mengimplementasikan metode AHP (Analitical Hierarchy Process) dengan kriteria berupa harga, fasilitas, jarak, dan peraturan, serta menggabungkan google map pada website yang telah diiput oleh user (pemilik kamar). Kriteria tersebut diberi nilai agar dapat dirangkingkan, sehingga menghasilkan sebuah rekomendasi kamar untuk para pencari kamar inap. Dengan kriteria yang ada, pencari kamar dapat mempertimbangkan kamar yang menarik untuk dipilih sesuai dengan keinginan mereka. Sementara itu, sistem pendukung keputusan pada aplikasi ini menawarkan solusi untuk rujukan dalam memilih kamar inap. Sistem pendukung keputusan yang ditawarkan menggunakan metode AHP dalam menyelesaikan persoalan dengan menggunakan sistem perangkingan berdasarkan bobot. Adanya aplikasi yang dapat memberikan rekomendasi dalam pemilihan kamar inap ini diharapkan dapat membantu para pencari kamar dalam memilih kamar yang tepat untuk menginap, sehingga mereka tidak memerlukan banyak usaha dan waktu lama untuk menemukan kamar yang sesuai keinginan

Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah

Rumah adalah bangunan gedung yang berfungsi sebagai tempat tinggal yang layak huni, sarana pembinaan keluarga, cerminan harkat dan martabat penghuninya, serta aset bagi pemiliknya. Menurut Direktur Jenderal Pembiayaan Perumahan Kementerian Pekerjaan Umum Perumahan Rakyat, perumahan di Indonesia masih mengalami defisit pasokan sebesar 7,6 juta pada 2015 dan menargetkan akan mengurangi angka kebutuhan rumah atau backlog perumahan di 2019 mendatang menjadi 5,4 juta agar masyarakat Indonesia bisa mempunyai rumah sendiri. Tingginya kebutuhan rumah yang harus dipenuhi memerlukan kerjasama seluruh stakeholder di bidang perumahan seperti developer properti. Dalam rangka menghadapi para pesaing dan mempertahankan kelangsungan perusahaan, dibutuhkan manajemen yang baik di bidang perencanaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi jumlah penjualan rumah sehingga dapat dijadikan acuan oleh developer properti dalam menyusun perencanaan. Memprediksi adalah suatu teknik analisa perhitungan untuk memperkirakan kejadian dimasa depan dengan menggunakan referensi data-data di masa lalu. Metode yang digunakan dalam memprediksi jumlah penjualan rumah adalah metode fuzzy time series. Metode Fuzzy Time Series (FTS) merupakan suatu konsep yang digunakan untuk meramalkan masalah di mana data historis diubah ke dalam nilai linguistik. Adapun hasil pengujian Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang sudah dilakukan menunjukkan tingkat akurasi prediksi sebesar 85,79% dengan menggunakan margin sebesar 5% sehingga perancangan ini dapat diterapkan oleh developer properti