APLIKASI PENENTUAN HARGA POKOK PRODUKSI BATIK MADURA DENGAN METODE ACTIVITY BASED COSTING DAN ANALISIS REGRESI LINIER

Pada umumnya pengrajin batik di Pamekasan tidak menghitung secara rinci biaya-biaya yang dikeluarkan dalam proses produksi, serta menetapkan harga jual berdasarkan harga yang berlaku di pasar, sehingga keuntungan bersih tidak dapat diketahui secara pasti. Berdasarkan permasalan tersebut penelitian ini difokuskan untuk mengurai pembiayaaan produksi batik melalui aktivitas-aktivitas produksi yang dilakukan secara rinci menggunakan metode Activity Based Costing (ABC), dimana metode ini terbukti memiliki tingkat keakurasian yang baik dalam menentukan HPP. Setiap aktivitas yang mengakibatkan biaya akan diakumulasikan untuk menentukan HPP. Untuk mendapatkan biaya bahan baku yang akurat, penelitian ini juga mempertimbangkan perubahan harga bahan baku di pasaran, dengan menggunakan peramalan harga melalui analisis Regresi Linier  mengingat perubahan harga bahan batik memiliki pola data trend. Hasil prediksi pada harga dengan Regresi Linier terhadap bahan baku dan bahan penolong batik meliputi kain, malam dan pewarna masing-masing sebesar Rp. 22.267,00; Rp 80.700,00 dan Rp. 21.300,00. Pada BOP, kelompok aktivitas pembuatan motif, pewarnaan serta pelorotan dan finishing dihitung berdasarkan jumlah warna yang digunakan, sehinggga cost driver yang digunakan adalah panjang kain (meter). Untuk kelompok aktivitas pemeliharaan dan pemasaran, cost driver yang digunakan masing-masing adalah Jam Kerja Langsung (JKL) dan jumlah produk (unit). Jumlah produksi Batik Cap 2 Warna adalah 140 unit, Batik Cap 3 Warna adalah 60 unit, Batik Tulis 2 Warna adalah 40 unit, serta Batik Tulis 3 Warna adalah 30 unit. Berdasarkan HPP per unit dan harga jual, maka total keuntungan terbesar terdapat pada Batik Cap 2 Warna sebanyak Rp. 2.452.100,00

IMPLEMENTASI DIRICHLET SMOOTHING PADA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA UNIVERSITAS MADURA

This study focused on evaluating the implementation of Dirichlet Smoothing on Naïve Bayes in predicting students' graduation at Madura University. Evaluation on the performance of students conducted in the second and fourth year so that the academics can know and take action in the form of warning or warning to students to improve learning outcomes so as to pass on time. The measurement indicators used are GPA, credits that have not been taken and the length of study. Evaluations performed in the second year using established standard values, while classification with the Naïve Bayes algorithm, are used in the evaluation of the speedy year. To improve the accuracy of classification results in Naïve Bayes, Dirichlet Smoothing is used. By comparing the results of Naïve Bayes classification performance with Dirichlet Smoothing and without Smoothing, it was found that the results of classification calculation for 5 times in 725 training data and 200 testing data taken at random, then obtained the difference of accuracy value reached 5.48%, the precision value of 7.1% and the recall value is 4%. In other words, the addition of smoothing methods can improve the performance of Naive Bayes

Aplikasi Simulasi Persediaan Teri Crispy Prisma Menggunakan Metode Monte Carlo

Perencanaan kuantitas produksi menjadi salah satu kunci kesuksesan pelaku usaha dalam menghasilkan produk yang jumlahnya tepat, tidak terlalu lebih maupun kurang. Hal tersebut menjadi dasar dari penelitian ini untuk merancang suatu aplikasi simulasi persediaan Teri Crispy Prisma di UD. Prisma Utama, salah satu produsen makanan di Kabupaten Pamekasan Madura dengan menggunakan metode Monte Carlo. Melalui aplikasi ini produsen diharapkan memiliki gambaran tentang perkiraan kuantitas produksi di waktu mendatang. Simulasi ini terdiri dari tiga indikator yang diukur yaitu jumlah persediaan, permintaan dan pengiriman produk. Data awal yang digunakan adalah data produksi dan penjualan 60 minggu sebelumnya. Simulasi metode Monte Carlo yang diproses sebanyak 25 item atau minggu. Melalui proses simulasi yang dilakukan dapat ditentukan batas maksimum jumlah persediaan produk jadi dan sisa persediaan di gudang. Selain itu pergerakan fluktuatif dari permintaan juga dapat terdeteksi dengan baik dari model ini. Dengan hasil ini pelaku bisnis memiliki patokan kisaran jumlah produksi yang cepat dan tepat

Estimated Profits of Rengginang Lorjuk Madura by Used Comparison of Holt-Winter and Moving Average

Rengginang Lorjuk is a typical Madura food that is ordered more by SMEs and is found in Sumenep Regency and several other areas in Madura. This product is made for supplies and orders, where demand will surge at certain times. Therefore, SMEs of Rengginang Lorjuk is required to have good planning in determining the selling price in accordance with the revenue target obtained. Considering that the main raw materials used are sticky rice and ensis leei (lorjuk) are raw materials that have fluctuating prices, this studio compares forecasting methods namely Holt Winter (HW) and Moving Average (MA), supported by MSE and MAPE, in order to obtain accurate forecasting results. These forecasting results show that HW has better accuracy than the MA, which is then used to calculate the cost of production with an Activity-Based Costing system, which requires charging costs for all activities carried out in production, namely the cost of raw materials, direct labor costs, and overhead factory fee. Using MAPE values, this study yields 4 estimates of production costs in accordance with changes in raw material costs

SISTEM EVALUASI DAN KLASIFIKASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA UNIVERSITAS MADURA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DENGAN DIRICHLET SMOOTHING

Pengawasan terhadap kinerja akademik mahasiswa sebagai bentuk peningkatan mutu harus dilakukan secara tersistem dan terintegrasi. Namun pengawasan tersebut akan lebih efektif jika dilakukan secara periodik, yaitu pada tahun kedua dan keeempat dengan maksud pihak akademik dapat mengetahui perkembangan pencapaian belajar masing-masing mahasiswa dengan cepat, sehingga peringatan atau tindakan yang akan diberikan pada mahasiswa dan evaluasi terhadap seluruh aktivitas akademis dapat segera dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kinerja mahasiswa melalui IPK dan jumlah SKS yang belum diselesaikan selama masa studinya. Klasifikasi dilakukan pada tahun kedua dan tahun keempat masa studi. Pada tahun kedua, klasifikasi dibagi menjadi tiga status yaitu Normal, Bermasalah dan Peringatan dengan ditentukan melalui standar nilai yang ditentukan. Pada tahun keempat klasifikasi dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok Lulus dan Drop Out. Proses klasifikasi yang dilakukan pada tahun keempat, menggunakan algoritma Naïve Bayes yang terbukti memiliki tingkat keakurasian yang tinggi dengan metode maximum likehood atau berdasarkan kemiripan tertinggi dari data yang diolah. Pada proses penghitungan Naïve Bayes terdapat sedikit keraguan apabila ada peluang yang bernilai 0. Oleh karena itu untuk memaksimalkan performa dari Naïve Bayes dalam klasifikasi ini, maka digunakan Dirichlet Smoothing. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 200 data uji maka didapatkan nilai akurasi mencapai 91.50%, nilai precision sebesar 88.78% dan nilai recall adalah 95%. Dengan demikian dapat diketahui bahwa data memiliki nilai yang konsisten

APLIKASI PENENTUAN HARGA POKOK PRODUKSI BATIK MADURA DENGAN METODE ACTIVITY BASED COSTING DAN ANALISIS REGRESI LINIER

Pada umumnya pengrajin batik di Pamekasan tidak menghitung secara rinci biaya-biaya yang dikeluarkan dalam proses produksi, serta menetapkan harga jual berdasarkan harga yang berlaku di pasar, sehingga keuntungan bersih tidak dapat diketahui secara pasti. Berdasarkan permasalan tersebut penelitian ini difokuskan untuk mengurai pembiayaaan produksi batik melalui aktivitas-aktivitas produksi yang dilakukan secara rinci menggunakan metode Activity Based Costing (ABC), dimana metode ini terbukti memiliki tingkat keakurasian yang baik dalam menentukan HPP. Setiap aktivitas yang mengakibatkan biaya akan diakumulasikan untuk menentukan HPP. Untuk mendapatkan biaya bahan baku yang akurat, penelitian ini juga mempertimbangkan perubahan harga bahan baku di pasaran, dengan menggunakan peramalan harga melalui analisis Regresi Linier  mengingat perubahan harga bahan batik memiliki pola data trend. Hasil prediksi pada harga dengan Regresi Linier terhadap bahan baku dan bahan penolong batik meliputi kain, malam dan pewarna masing-masing sebesar Rp. 22.267,00; Rp 80.700,00 dan Rp. 21.300,00. Pada BOP, kelompok aktivitas pembuatan motif, pewarnaan serta pelorotan dan finishing dihitung berdasarkan jumlah warna yang digunakan, sehinggga cost driver yang digunakan adalah panjang kain (meter). Untuk kelompok aktivitas pemeliharaan dan pemasaran, cost driver yang digunakan masing-masing adalah Jam Kerja Langsung (JKL) dan jumlah produk (unit). Jumlah produksi Batik Cap 2 Warna adalah 140 unit, Batik Cap 3 Warna adalah 60 unit, Batik Tulis 2 Warna adalah 40 unit, serta Batik Tulis 3 Warna adalah 30 unit. Berdasarkan HPP per unit dan harga jual, maka total keuntungan terbesar terdapat pada Batik Cap 2 Warna sebanyak Rp. 2.452.100,00.</p

SISTEM EVALUASI DAN KLASIFIKASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA UNIVERSITAS MADURA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DENGAN DIRICHLET SMOOTHING

Pengawasan terhadap kinerja akademik mahasiswa sebagai bentuk peningkatan mutu harus dilakukan secara tersistem dan terintegrasi. Namun pengawasan tersebut akan lebih efektif jika dilakukan secara periodik, yaitu pada tahun kedua dan keeempat dengan maksud pihak akademik dapat mengetahui perkembangan pencapaian belajar masing-masing mahasiswa dengan cepat, sehingga peringatan atau tindakan yang akan diberikan pada mahasiswa dan evaluasi terhadap seluruh aktivitas akademis dapat segera dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kinerja mahasiswa melalui IPK dan jumlah SKS yang belum diselesaikan selama masa studinya. Klasifikasi dilakukan pada tahun kedua dan tahun keempat masa studi. Pada tahun kedua, klasifikasi dibagi menjadi tiga status yaitu Normal, Bermasalah dan Peringatan dengan ditentukan melalui standar nilai yang ditentukan. Pada tahun keempat klasifikasi dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok Lulus dan Drop Out. Proses klasifikasi yang dilakukan pada tahun keempat, menggunakan algoritma Naïve Bayes yang terbukti memiliki tingkat keakurasian yang tinggi dengan metode maximum likehood atau berdasarkan kemiripan tertinggi dari data yang diolah. Pada proses penghitungan Naïve Bayes terdapat sedikit keraguan apabila ada peluang yang bernilai 0. Oleh karena itu untuk memaksimalkan performa dari Naïve Bayes dalam klasifikasi ini, maka digunakan Dirichlet Smoothing. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 200 data uji maka didapatkan nilai akurasi mencapai 91.50%, nilai precision sebesar 88.78% dan nilai recall adalah 95%. Dengan demikian dapat diketahui bahwa data memiliki nilai yang konsisten.</p

Sistem Evaluasi dan Klasifikasi Kinerja Akademik Mahasiswa Universitas Madura Menggunakan Naive Bayes dengan Dirichlet Smoothing

Pengawasan terhadap kinerja akademik mahasiswa sebagai bentuk peningkatan mutu harus dilakukan secara tersistem dan terintegrasi. Namun pengawasan tersebut akan lebih efektif jika dilakukan secara periodik, yaitu pada tahun kedua dan keeempat dengan maksud pihak akademik dapat mengetahui perkembangan pencapaian belajar masing-masing mahasiswa dengan cepat, sehingga peringatan atau tindakan yang akan diberikan pada mahasiswa dan evaluasi terhadap seluruh aktivitas akademis dapat segera dilakukan. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kinerja mahasiswa melalui IPK dan jumlah SKS yang belum diselesaikan selama masa studinya. Klasifikasi dilakukan pada tahun kedua dan tahun keempat masa studi. Pada tahun kedua, klasifikasi dibagi menjadi tiga status yaitu Normal, Bermasalah dan Peringatan dengan ditentukan melalui standar nilai yang ditentukan. Pada tahun keempat klasifikasi dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok Lulus dan Drop Out. Proses klasifikasi yang dilakukan pada tahun keempat, menggunakan algoritma Naïve Bayes yang terbukti memiliki tingkat keakurasian yang tinggi dengan metode maximum likehood atau berdasarkan kemiripan tertinggi dari data yang diolah. Pada proses penghitungan Naïve Bayes terdapat sedikit keraguan apabila ada peluang yang bernilai 0. Oleh karena itu untuk memaksimalkan performa dari Naïve Bayes dalam klasifikasi ini, maka digunakan Dirichlet Smoothing. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 200 data uji maka didapatkan nilai akurasi mencapai 91.50%, nilai precision sebesar 88.78% dan nilai recall adalah 95%. Dengan demikian dapat diketahui bahwa data memiliki nilai yang konsisten

Використання геоелектричних методів диполь-дипольної установки з програмуванням в Delphi при геотермальному дослідженні

The position of Indonesia which is located at the confluence of three plates (Eurasia, Indies Australia, and the Pacific) causes the formation of a series of volcanoes in some parts of the country and causes the formation of geothermal energy sources around the volcano. Geothermal energy is the energy of natural resources in the form of hot water or steam formed in a reservoir inside the earth through heating of subsurface water by igneous rocks (Team Pertamina, 2010). This geothermal energy can be used directly for drying agricultural production, tourism, and household needs or indirectly as a driver of electricity-generating turbines.In this study focused in East Java, the author discusses geothermal potential by using geoelectric methods in the never-ending area of fire to contribute manifestation information as one of the answers to the community and government which is expected to provide an idea of how large geothermal potential is using the geoelectric method in the fire area has never been extinguished by Pamekasan Madura. the distance between the 5-meter electrode. The long-term goal of this research is to obtain petroleum fuel energy in the pamekasan area.Geothermal research has been carried out on fire tours. This research uses the dipole-dipole configuration geoelectric method with the help of Delphi program. The results of this program are suitable for time-efficient calculations for geoelectric data processing. This program is equipped with Wenner, Schlumberger, dipole-dipole and pole-pole configuration options so that we can choose the configuration we need. the results of this study are Line 1 stretching from North to South. The subsurface line 1 has a low resistivity of 72.3 Ωm–98 Ωm. the resistivity value of this layer is a reservoir carrier with a depth of 12.8–78.8 meters below the soil surface. Line 2 stretches from east to west. The subsurface layer 2 has a low resistivity of 75.5 Ωm–112 Ωm. the resistivity value of this layer is a reservoir carrier with a depth of 2.5–67.5 meters below the soil surface. Line 3 is a line that runs from east to west. The subsurface layer 3 has a low resistivity of 94.2 Ωm–110 Ωm. the resistivity value of this layer is a reservoir carrier with a depth of 10.5–24.9 meters below ground levelПоложение Индонезии, которая расположена на слиянии трех плит (Евразийской, Индо-Австралийской и Тихоокеанской), вызывает образование ряда вулканов в некоторых частях страны и источников геотермальной энергии вокруг вулкана. Геотермальная энергия – это энергия природных ресурсов в виде горячей воды или пара, образующихся в резервуаре внутри земли в результате нагревания подземных вод магматическими породами (Team Pertamina, 2010). Геотермальная энергия может использоваться непосредственно для сушки сельскохозяйственной продукции, туризма и бытовых нужд или косвенно для приведения в действие электрогенерирующих турбин.В данном исследовании, сосредоточенном на Восточной Яве, автор обсуждает геотермальный потенциал с использованием геоэлектрических методов в бесконечной зоне пожара для предоставления информации в качестве одного из ответов сообществу и правительству, что, как ожидается, даст представление о том, насколько велик геотермальный потенциал при использовании геоэлектрического метода в зоне пожара, который никогда не тушился в Памекасане, Мадура. Расстояние между 5-метровым электродом. Долгосрочная цель этого исследования состоит в получении энергии нефтяного топлива в районе Памекасана.Геотермальные исследования проводились в пожарных турах. В данном исследовании используется геоэлектрический метод диполь-дипольной  установки с помощью программы Delphi. Результаты этой программы пригодны для оперативных расчетов при обработке геоэлектрических данных. Эта программа оснащена опциями установок Веннера, Шлюмберже, диполь-дипольной и поль-польной, что позволяет выбрать нужную установку. Результаты данного исследования – линия 1, простирающаяся с севера на юг. Подземная линия 1 имеет низкое удельное сопротивление 72,3-98 Ом·м. Значение удельного сопротивления этого слоя является резервуарным носителем с глубиной 12,8-78,8 метра ниже поверхности почвы. Линия 2 простирается с востока на запад. Подземный слой 2 имеет низкое удельное сопротивление 75,5-112 Ом·м. Значение удельного сопротивления этого слоя является резервуарным носителем с глубиной 2,5-67,5 метра ниже поверхности почвы. Линия 3 – это линия, идущая с востока на запад. Подземный слой 3 имеет низкое удельное сопротивление 94,2-110 Ом·м. Значение удельного сопротивления этого слоя является резервуарным носителем с глубиной 10,5-24,9 метра ниже уровня землиПоложення Індонезії, яка розташована на злитті трьох плит (Євразійської, Індо-Австралійської і Тихоокеанської), викликає утворення ряду вулканів в деяких частинах країни і джерел геотермальної енергії навколо вулкана. Геотермальна енергія – це енергія природних ресурсів у вигляді гарячої води або пари, що утворюються в резервуарі всередині землі в результаті нагрівання підземних вод магматичними породами (Team Pertamina, 2010). Геотермальна енергія може використовуватися безпосередньо для сушіння сільськогосподарської продукції, туризму і побутових потреб або опосередковано для приведення в дію електрогенеруючих турбін.В даному дослідженні, зосередженому на Східній Яві, автор обговорює геотермальний потенціал з використанням геоелектричних методів в нескінченній зоні пожежі для надання інформації в якості одного з відповідей спільноті і уряду, що, як очікується, дасть уявлення про те, наскільки великий геотермальний потенціал при використанні геоелектричного методу в зоні пожежі, яка ніколи не гасилася в Памекасанi, Мадура. Відстань між 5-метровим електродом. Довгострокова мета цього дослідження полягає в отриманні енергії нафтового палива в районі Памекасана.Геотермальні дослідження проводилися в пожежних турах. В даному дослідженні використовується геоелектричний метод диполь-дипольної установки за допомогою програми Delphi. Результати цієї програми придатні для оперативних розрахунків при обробці геоелектричних даних. Ця програма оснащена опціями установок Веннера, Шлюмберже, диполь-дипольної і поль-польної, що дозволяє вибрати потрібну установку. Результати даного дослідження – лінія 1, що тягнеться з півночі на південь. Підземна лінія 1 має низький питомий опір 72,3-98 Ом·м. Значення питомої опору цього шару є резервуарним носієм з глибиною 12,8-78,8 метра нижче поверхні грунту. Лінія 2 тягнеться зі сходу на захід. Підземний шар 2 має низький питомий опір 75,5-112 Ом·м. Значення питомої опору цього шару є резервуарним носієм з глибиною 2,5-67,5 метра нижче поверхні грунту. Лінія 3 – це лінія, що йде зі сходу на захід. Підземний шар 3 має низький питомий опір 94,2-110 Ом·м. Значення питомої опору цього шару є резервуарним носієм з глибиною 10,5-24,9 метра нижче рівня земл

Використання геоелектричних методів диполь-дипольної установки з програмуванням в Delphi при геотермальному дослідженні

The position of Indonesia which is located at the confluence of three plates (Eurasia, Indies Australia, and the Pacific) causes the formation of a series of volcanoes in some parts of the country and causes the formation of geothermal energy sources around the volcano. Geothermal energy is the energy of natural resources in the form of hot water or steam formed in a reservoir inside the earth through heating of subsurface water by igneous rocks (Team Pertamina, 2010). This geothermal energy can be used directly for drying agricultural production, tourism, and household needs or indirectly as a driver of electricity-generating turbines.In this study focused in East Java, the author discusses geothermal potential by using geoelectric methods in the never-ending area of fire to contribute manifestation information as one of the answers to the community and government which is expected to provide an idea of how large geothermal potential is using the geoelectric method in the fire area has never been extinguished by Pamekasan Madura. the distance between the 5-meter electrode. The long-term goal of this research is to obtain petroleum fuel energy in the pamekasan area.Geothermal research has been carried out on fire tours. This research uses the dipole-dipole configuration geoelectric method with the help of Delphi program. The results of this program are suitable for time-efficient calculations for geoelectric data processing. This program is equipped with Wenner, Schlumberger, dipole-dipole and pole-pole configuration options so that we can choose the configuration we need. the results of this study are Line 1 stretching from North to South. The subsurface line 1 has a low resistivity of 72.3 Ωm–98 Ωm. the resistivity value of this layer is a reservoir carrier with a depth of 12.8–78.8 meters below the soil surface. Line 2 stretches from east to west. The subsurface layer 2 has a low resistivity of 75.5 Ωm–112 Ωm. the resistivity value of this layer is a reservoir carrier with a depth of 2.5–67.5 meters below the soil surface. Line 3 is a line that runs from east to west. The subsurface layer 3 has a low resistivity of 94.2 Ωm–110 Ωm. the resistivity value of this layer is a reservoir carrier with a depth of 10.5–24.9 meters below ground levelПоложение Индонезии, которая расположена на слиянии трех плит (Евразийской, Индо-Австралийской и Тихоокеанской), вызывает образование ряда вулканов в некоторых частях страны и источников геотермальной энергии вокруг вулкана. Геотермальная энергия – это энергия природных ресурсов в виде горячей воды или пара, образующихся в резервуаре внутри земли в результате нагревания подземных вод магматическими породами (Team Pertamina, 2010). Геотермальная энергия может использоваться непосредственно для сушки сельскохозяйственной продукции, туризма и бытовых нужд или косвенно для приведения в действие электрогенерирующих турбин.В данном исследовании, сосредоточенном на Восточной Яве, автор обсуждает геотермальный потенциал с использованием геоэлектрических методов в бесконечной зоне пожара для предоставления информации в качестве одного из ответов сообществу и правительству, что, как ожидается, даст представление о том, насколько велик геотермальный потенциал при использовании геоэлектрического метода в зоне пожара, который никогда не тушился в Памекасане, Мадура. Расстояние между 5-метровым электродом. Долгосрочная цель этого исследования состоит в получении энергии нефтяного топлива в районе Памекасана.Геотермальные исследования проводились в пожарных турах. В данном исследовании используется геоэлектрический метод диполь-дипольной  установки с помощью программы Delphi. Результаты этой программы пригодны для оперативных расчетов при обработке геоэлектрических данных. Эта программа оснащена опциями установок Веннера, Шлюмберже, диполь-дипольной и поль-польной, что позволяет выбрать нужную установку. Результаты данного исследования – линия 1, простирающаяся с севера на юг. Подземная линия 1 имеет низкое удельное сопротивление 72,3-98 Ом·м. Значение удельного сопротивления этого слоя является резервуарным носителем с глубиной 12,8-78,8 метра ниже поверхности почвы. Линия 2 простирается с востока на запад. Подземный слой 2 имеет низкое удельное сопротивление 75,5-112 Ом·м. Значение удельного сопротивления этого слоя является резервуарным носителем с глубиной 2,5-67,5 метра ниже поверхности почвы. Линия 3 – это линия, идущая с востока на запад. Подземный слой 3 имеет низкое удельное сопротивление 94,2-110 Ом·м. Значение удельного сопротивления этого слоя является резервуарным носителем с глубиной 10,5-24,9 метра ниже уровня землиПоложення Індонезії, яка розташована на злитті трьох плит (Євразійської, Індо-Австралійської і Тихоокеанської), викликає утворення ряду вулканів в деяких частинах країни і джерел геотермальної енергії навколо вулкана. Геотермальна енергія – це енергія природних ресурсів у вигляді гарячої води або пари, що утворюються в резервуарі всередині землі в результаті нагрівання підземних вод магматичними породами (Team Pertamina, 2010). Геотермальна енергія може використовуватися безпосередньо для сушіння сільськогосподарської продукції, туризму і побутових потреб або опосередковано для приведення в дію електрогенеруючих турбін.В даному дослідженні, зосередженому на Східній Яві, автор обговорює геотермальний потенціал з використанням геоелектричних методів в нескінченній зоні пожежі для надання інформації в якості одного з відповідей спільноті і уряду, що, як очікується, дасть уявлення про те, наскільки великий геотермальний потенціал при використанні геоелектричного методу в зоні пожежі, яка ніколи не гасилася в Памекасанi, Мадура. Відстань між 5-метровим електродом. Довгострокова мета цього дослідження полягає в отриманні енергії нафтового палива в районі Памекасана.Геотермальні дослідження проводилися в пожежних турах. В даному дослідженні використовується геоелектричний метод диполь-дипольної установки за допомогою програми Delphi. Результати цієї програми придатні для оперативних розрахунків при обробці геоелектричних даних. Ця програма оснащена опціями установок Веннера, Шлюмберже, диполь-дипольної і поль-польної, що дозволяє вибрати потрібну установку. Результати даного дослідження – лінія 1, що тягнеться з півночі на південь. Підземна лінія 1 має низький питомий опір 72,3-98 Ом·м. Значення питомої опору цього шару є резервуарним носієм з глибиною 12,8-78,8 метра нижче поверхні грунту. Лінія 2 тягнеться зі сходу на захід. Підземний шар 2 має низький питомий опір 75,5-112 Ом·м. Значення питомої опору цього шару є резервуарним носієм з глибиною 2,5-67,5 метра нижче поверхні грунту. Лінія 3 – це лінія, що йде зі сходу на захід. Підземний шар 3 має низький питомий опір 94,2-110 Ом·м. Значення питомої опору цього шару є резервуарним носієм з глибиною 10,5-24,9 метра нижче рівня земл