Lumbung Pustaka UNY: No conditions. Results ordered -Date Deposited. 2024-03-29T14:51:35ZEPrintshttp://eprints.uny.ac.id/apw_template/images/sitelogo.pnghttps://eprints.uny.ac.id/2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6880This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68802012-10-30T01:01:34ZPEMODELAN PEREMBESAN AIR DALAM TANAHPergerakan air dalam tanah merupakan bagian dari siklus hidrologi. Pergerakan air dalam tanah, pada umumnya air bergerak dengan aliran relatif lambat atau dalam kondisi laminer dapat dianalisa dengan menggunakan hukum Darcy. Bila hukum Darcy dan persamaan kontinuitas digabungkan diperoleh persamaan differensial Laplace sebagai persamaan umum perembesan air ke dalam tanah. Berdasarkan persamaan differensial Laplace telah dilakukan pemodelan dua dimensi distribusi tegangan dan distribusi kecepatan perembesan air ke dalam tanah secara analitik menggunakan metoda pemisahan variabel. Hasil pemodelan distribusi tegangan dan distribusi kecepatan perembesan menunjukkan bahwa nilai distribusi tegangan dan distribusi kecepatan mengalami penurunan jika semakin jauh dari sumber perembesan.S. Muhammad Hamzahhamzah@fmipa.unhas.ac.idS. DjokoW.P. WahyudiS. Budi2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6881This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68812012-10-30T01:01:34ZEKSISTENSI DAN KESTABILAN SOLUSI GELOMBANG JALAN MODEL KUASILINER DISSIPATIF DUA KANALPada paper ini akan dibahas solusi gelombang jalan model kuasilinear dissipatif dua kanal. Kecepatan gelombang ditentukan dengan syarat Rankine-Hugoniot. Solusi gelombang jalan heteroklinik dapat disajikan secara eksplisit dalam fungsi parameter. Dari penelitian diperoleh solusi gelombang jalan yang berupa gelombang kejut atau penyelesaian bernilai banyak (multivalued solution) yang mempunyai titik singular. Selanjutnya kestabilan solusi gelombang jalan dianalisa dengan metode energi.
Keyword: solusi gelombang jalan, kestabilan, sistem hiperbolik tak linierSUMARDI SUMARDImas_mardi@yahoo.comDARMAWIJAYA SOEPARNAARYATI LINAlina@ugm.ac.id2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6885This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68852012-10-30T01:01:34ZMINIMAL EDGE DARI GRAF 2-CONNECTED DENGAN CIRCUMFERENCE TERTENTU (On Edge Minimal 2-Connected Graphs with Prescribed Circumference)Misal G adalah graf 2-connected dengan n vertex dan m edge yang mempunyai circumference c ≥.4. Dalam makalah ini ditentukan banyaknya minimum edge dari graf 2-connected G dengan n vertex dan m edge yang mempunyai circumference c ≥.4.
Kata kunci : circumference, graf 2-connectedKusmayadi Tri Atmojotrikusma@uns.ac.id2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6892This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68922012-10-30T01:01:34ZAnalisis fraktal emisi sinyal ULF dan kaitannya dengan gempa bumi di IndonesiaAnomali sinyal ULF pada variasi medan geomagnet adalah merupakan salah satu fenomena yang diyakini kebenarannya dalam studi elektromagnetik yang berhubungan dengan kejadian gempa bumi, seperti terjadinya emisi dari kerak bumi yang berasal dari sumber gempa. Dari studi terdahulu telah banyak ditemukan pertanda anomali sinyal ULF sebelum kejadian gempa bumi berskala besar. Untuk membuktikan kebenaran fenomena tersebut dan untuk menjelaskan hubungan antara fenomena elektromagnetik dan mekanisme fisis yang mungkin terkait, telah dilakukan analisis data geomagnet di Kototabang yang berhubungan dengan kejadian gempa Sumatera. Studi kasus dilakukan untuk mengamati anomali sinyal ULF yang berhubungan dengan gempa Aceh yang terjadi pada tanggal 26 Desember 2004 dan gempa Nias yang terjadi pada tanggal 28 Maret 2005 dengan menggunakan metode analisis fraktal. Dalam analisis fraktal, penentuan anomali emisi sinyal ULF dilakukan dengan menghitung dimensi fraktal dari deret waktu ULF. Untuk menentukan dimensi fraktal digunakan metode Higuchi karena dimensi fraktal yang dihitung dengan metode ini lebih stabil dibandingkan dengan metode lainnya. Hasil yang diperoleh menunjukkan terjadinya penurunan dimensi fraktal 1 bulan hingga beberapa minggu sebelum kejadian gempa besar tersebut. Hal ini merupakan indikasi dari fase awal terjadinya peningkatan aktivitas seismik yang kemungkinan terkait dengan variasi geomagnet yang diakibatkan oleh aktivitas lokal yang berasal dari litosfer yang dipicu oleh kejadian gempa bumi di Aceh dan Nias.
Kata kunci : Anomali sinyal ULF, dimensi fraktal, aktivitas seismikSaroso Sarmokosarmoko@bdg.lapan.go.id2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6911This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69112012-10-30T01:01:34ZPembelajaran Matematika dengan Pendekatan Kooperatif Tutor Sebaya Bertingkat Dalam Persiapan Menghadapi UN 2009Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) untuk Untuk mewujudkan proses pembelajaran Matematika yang lebih bermakna dengan hasil prestasi siswa yang tinggi, guru harus kreatif dan inovatif dalam mengembangkan strategi pembelajaran (2) untuk mengetahui bagaimana strategi pembelajaran Kooperatif Tutor Sebaya Bertingkat yang merupakan pengembangan dari belajar kooperatif dapat meningkatkan hasil UN. Adapun langkah – langkah Belajar Kooperatif Tutor Sebaya Bertingkat adalah sebagai berikut : (1) Menentukan siswa yang berada di level 1, level 2, level 3, dan level 4, (2) Membentuk kelompok belajar, (3) Guru memberikan materi secara keseluruhan dan memberi LKS, (4)Level 1 diberi materi dan LKS, (5) Siswa level 1 memberikan ke siswa level 2, (6) Dengan dibantu siswa level 1 dan siswa level 2 memberikan materi dan LKS ke siswa level 3, (7) Dengan dibantu siswa level 1, siswa level 2, dan siswa level 3 memberikan materi dan LKS ke siswa level 4, (8) Guru memantau dan mengevaluasi proses kegiatan pembelajaran siswa di tiap-tiap kelompok belajar, (9)Presentasi masing-masing kelompok belajar, (10) Penilaian akhir, (11)Penghargaan kelompok dan individuGuntoro Kukuh2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6915This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69152012-10-30T01:01:34ZMELATIH KEMAMPUAN METAKOGNITIF SISWA DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKAM.Pd Risnanosantirnosanti@yahoo.com2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6926This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69262012-10-30T01:01:34ZMENGEMBANGKAN BOARD GAME LABIRIN MATEMATIKA BAGI SISWA KELAS RENDAH GUNA MENGHINDARI MIND IN CHAOS TERHADAP MATEMATIKAMatematika adalah salah satu mata pelajaran yang penting bagi siswa di sekolah. Hanya sayangnya banyak siswa yang beranggapan bahwa materi pembelajaran matematika adalah materi yang sulit dan tidak menyenangkan. Mengacu pada Buxton (1984 :1) and (1984 :85) kondisi ini terjadi karena adanya mind in chaos yaitu suatu kekacauan fikiran terhadap sesuatu tertentu (dalam hal ini adalah matematika). Dan upaya mengatasi hal tersebut adalah melalui pengalaman dan kegiatan (aktivitas) yang bisa memberikan gambaran yang baik dan positif terhadap sesuatu yang mengacaukan fikiran tersebut.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah R & D (Research and Development). Dimana prosesnya dibagi dalam tiga fase yaitu : 1). Pre-Research (Survey), 2). Development (Including expert judgement and field test experiments), dan 3). Impact factor.
Hasil penelitian adalah dikembangkannya board game labirin matematika yang secara signifikan diharapkan bisa memberikan pengalaman yang baik dan positif bagi siswa
Keywords : R & D, mind in chaos, board gameFathurrohman Mamanmaman@mail.ugm.ac.idNindiasari HepsiRahayu Ilmiyati2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6928This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69282012-10-30T01:01:34ZPemahaman Konsep Matematik dalam Pembelajaran MatematikaPemahaman konsep merupakan salah satu kecakapan atau kemahiran matematika yang diharapkan dapat tercapai dalam belajar matematika yaitu dengan menunjukkan pemahaman konsep matematika yang dipelajarinya, menjelaskan keterkaitan antar konsep dan mengaplikasikan konsep atau algoritma secara luwes, akurat, efisien, dan tepat dalam pemecahan masalah. Pemahaman matematik akan bermakna jika pembelajaran matematika diarahkan pada pengembangan kemampuan koneksi matematik antar berbagai ide, memahami bagaimana ide-ide matematik saling terkait satu sama lain sehingga terbangun pemahaman menyeluruh, dan menggunakan matematik dalam konteks di luar matematika.
Kata-kata kunci: pemahaman, pemahaman konsep matematik, pembelajaran matematikaKesumawati Nila2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6932This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69322012-10-30T01:01:34ZMeningkatkan Pemahaman Mahasiswa Pendidikan Matematika FKIP UPS Tegal pada Konsep Distribusi Peluang Khusus Melalui Pembelajaran Kooperatif Model STADPerkuliahan Statistika Matematika I dengan model pembelajaran konvensional dibantu dengan buku ajar pada Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UPS Tegal tidak signifikan meningkatkan pemahaman mahasiswa semester IV T.A 2007-2008. Mahasiswa cenderung pasif dalam proses pembelajaran, kesiapan mahasiswa mengikuti perkuliahan rendah, dan kurangnya tanggung jawab mahasiswa akan pembelajarannya menyebabkan hasil belajar mereka masih rendah. Dari hasil tes yang diberikan menunjukkan masih terdapat banyak kesalahan pada penerapan konsep, dan kesalahan dalam proses penyelesaian masalah.
Penelitian ini hendak mengatasi permasalahan pembelajaran Statistika Matematika I pada Progdi PMTK FKIP UPS Tegal dengan menerapkan pendekatan pembelajaran kooperatif model STAD, yang diimplementasikan pada pembelajaran konsep Distribusi Peluang Khusus. Prosedur penelitian mengacu pada model siklus Kemmis dan Mc Taggart, dan direncanakan sebanyak dua siklus Pengamatan meliputi aktivitasi mahasiswa dalam pembelajaran, motivasi belajar, dan hasil belajar. Instrumen penelitian menggunakan instrumen observasi peer evaluation, instrumen observasi kinerja kelompok, angket motivasi, dan tes. Data yang dikumpulkan pada setiap siklus penelitian kemudian dianalisis secara deskriptif dengan menggunakan persentase untuk melihat kecenderungan yang terjadi.
Implikasi pelaksanaan siklus kedua ditunjukkan dengan adanya peningkatan aktivitasi mahasiswa dalam pembelajaran Distribusi Peluang Khusus. Prosentase mahasiswa yang memberikan kontribusi pada kelompok minimal cukup memuaskan meningkat dari 68 % menjadi 83% , sementara prosentase kelompok dengan kinerja tinggi meningkat 60 %. Motivasi belajar mahasiswa meningkat dari 92% menjadi 96%, namun pada aspek tes anxienty tidak mengalami peningkatan. Hasil belajar mahasiswa meningkat terlihat dari banyaknya mahasiswa yang memahami konsep minimal mendekati sepenuhnya meningkat sebesar 73%, yang menggunakan strategi pemecahan masalah minimal mendekati sepenuhnya meningkat 53%, dan yang menggunakan prosedur minimal mendekati sepenuhnya meningkat 40%.
Kata kunci : pembelajaran kooperatif, STADChytrasari Nina R.D. W. Eleonora2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6940This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69402012-10-30T01:01:34ZPembelajaran Kooperatif Tipe Teams-Games-Tournaments (TGT) Guna Meningkatkan Kemandirian Belajar Mahasiswa Statistika Matematika Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNTIRTAPembelajaran Kooperatif Tipe Teams-Games-Tournaments (TGT) Guna Meningkatkan Kemandirian Belajar Mahasiswa Statistika Matematika Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNTIRTA
Penelitian ini bertujuan meningkatkan kemandirian belajar mahasiswa pada perkuliahan Statistika Matematika mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNTIRTA melalui model pembelajaran kooperatif tipe Teams-Games-Tournaments (TGT) . enelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas (classroom action research). Penelitian ini dilaksanakan pada perkuliahan Statistika Matematika semester ganjil tahun akademik 2008/2009. Instrumen Instrumen yang digunakan adalah: 1). Soal Game, 2). Soal Turnamen, 3). Lembar Observasi Kegiatan Pembelajaran, 4). Angket Respon Siswa, 5). Angket Kemandirian Belajar Mahasiswa, 6). Lembar Wawancara, dan 7). Lembar Catatan Lapangan. Hasil dari penelitian ini adalah pelaksanaan model pembelajaran kooperatif tipe TGT pada perkuliahan Statistika Matematika bisa digunakan untuk meningkatkan kemandirian belajar mahasiswa.
Kata kunci : Teams-Games-Tournaments(TGT), Statistika Matematika, Kemandirian Belajar MahasiswaAnriani NurulNurul_rolib@yahoo.co.idNovaliyosi Novaliyosifathurahman Maman2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6942This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69422012-10-30T01:01:34ZPengembangan Bahan Ajar Berdasarkan Perkembangan Kognitif untuk Meningkatkan Hasil Belajar Matematika Siswa SDMasalah utama yang dihadapi dalam pembelajaran matematika di Sekolah Dasar utamanya pada kelas-kelas tinggi (Kelas IV - VI) adalah kurangnya pemahaman murid-murid tentang konsep-konsep matematika. Kebanyakan murid hanya memahami secara algoritmis dengan menerapkan rumus-rumus yang telah diajarkan oleh guru tanpa memahami esensi dan konsep yang terkandung pada setiap topik.
Hal ini diduga penyebabnya adalah materi matematika pada kelas tersebut disajikan secara abstrak dengan penggunaan proposisi-proposisi logik-formal yang terlalu rumit. Guru matematika mengajar hanya berdasarkan/mengikuti buku paket yang ada tanpa terlebih dahulu menyederhanakan/mengkonkretkan materi yang akan diajarkan. Pada umumnya buku pelajaran matematika Sekolah Dasar yang beredar dan digunakan sebagai bahan ajar sudah menggunakan pendekatan formal sehingga sulit dimengerti oleh murid-murid yang berusia sekitar 10-12 tahun yang perkembangan intelektualnya masih berada pada tahap operasi konkret. Untuk itu perlu disusun buku ajar matematika SD yang dirancang/dikonstruksi dengan pendekatan induktif dan pembelajarannya dengan menggunakan metode induksi.
Untuk menyusun buku ajar yang dimaksud ditempuh langkah-langkah sebagai berikut: (1) mengiventarisasi konsep-konsep matematika yang akan diajarkan pada kelas tinggi berdasarkan kurikulum matematika SD, (2) menginventarisasi kompetensi dasar, (3) menyusun bahan pembelajaran setiap konsep dengan menggunakan pendekatan induktif.
Kata Kunci : buku ajar, kognitif, induksiRasiman Rasiman2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6943This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69432012-10-30T01:01:34ZPROBLEM-BASED LEARNING DAN KEMAMPUAN BERPIKIR REFLEKTIF DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKASalah satu harapan yang ingin dicapai dalam pembelajaran matematika di sekolah di setiap jenjang adalah dimilikinya kemampuan berpikir matematis. Kemampuan berpikir matematis khususnya berpikir matematis tingkat tinggi sangat diperlukan siswa. Hal ini terkait dengan kebutuhan siswa untuk memecahkan masalah yang dihadapinya dalam kehidupan sehari-hari.
Berpikir reflektif sebagai bagian dari berpikir matematis tingkat tinggi, secara mental melibatkan proses-proses kognitif untuk memahami faktor-faktor yang menimbulkan konflik pada suatu situasi. Oleh karena itu berpikir reflektif merupakan suatu komponen kritis dari proses pembelajaran. Hasil keterlibatan mental ini mengakibatkan seseorang aktif membangun pengetahuan untuk mengembangkan suatu strategi untuk merespon situasi itu.
Problem Based Learning (PBL) dinyatakan sebagai sebuah strategi yang menjanjikan dapat meningkatkan kemampuan berpikir matematis siswa. Oleh karena itu, uraian berikut akan mengkaji tentang PBL, berpikir reflektif, dan kaitan PBL dengan berpikir reflektif.
Kata Kunci: Berpikir reflektif, Problem Based LearningNoer Sri Hastuti2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6945This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69452012-10-30T01:01:34ZPENGARUH PENILAIAN PORTOFOLIO DAN KECERDASAN EMOSIONAL TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA TOPIK DIMENSI TIGA SISWA KELAS X SMA NEGERI 4 KENDARI TAHUN 2006Portofolio evaluation is one of alternative assessment considered can give a big contribution to mathematics learning result, as well as student’s emotional intelligency is assumed have atigh relation with mathematics learning result, specially in three dimension. This research problems are: (1) Is there any difference in learning result between a student with portofolio evaluation and a student with conventional evaluation at SMA 4 Kendari?(2) Is there any difference in learning result between a student with low emotional intelligency and a student with hight emotional intelligency? (3) Is there any interactional effect between the kind of evaluation and the emotional intelligency toward student’s learning result? (4) For a student with a hight emotional intelligency, is there any difference in learning result between a student with portofolio evaluation and student with conventional evaluation? (5) For a student with a low emotional intelligency, is there any difference in learning result between a student with portofolio evaluation and student with conventional evaluation? This research’s conclution are: (1) The mathematics learning result of student with portofolio evaluation is higher than the result of student with conventional evaluation; (2) The mathematics learning result of student with higher emotional intelligency is higher than the result of student with low emotional intelligency; (3) There is a very significant interaction effect between the kind of evaluation and the emotional intelligency toward student’s learning result; (4) For a student with a hight emotional intelligency, the learning result student with portofolio evaluation is higher than the learning result student with conventional evaluation; (5) For a student with a low emotional intelligency, the learning result student with portofolio evaluation is lower than the learning result student with conventional evaluation.
Keywords: portofolio evaluation, emotional intelligency, mathematics learning resultSunandar Sunandar2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6946This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69462012-10-30T01:01:34ZPROSES PEMBELAJARAN STUDENT CENTERED PADA MATA KULIAH STATISTIK NONPARAMETRIK (PENERAPAN STRATEGI INSTANT ASSESSMENT, INDEX CARD MATCH, PRACTICE REHEARSAL PAIRS, DAN CASE STUDY)Mata kuliah Statistik Nonparametrik merupakan salah satu mata kuliah pilihan bidang statistika yang diberikan pada semester IV. Standar kompetensi mata kuliah Statistik Nonparametrik adalah menerapkan teknik nonparametrik untuk menganalisis data baik secara manual maupun dengan paket program Minitab dan SPSS, dan membuat interpretasi dari hasil analisis data. Aspek yang dikembangkan adalah pembelajaran student centered dengan menggunakan strategi instant assessment, index card match, practice-rehearsal pairs, dan case study. Instant assessment adalah strategi menarik yang dapat digunakan untuk memotivasi mahasiswa untuk aktif sejak awal perkuliahan, index card match digunakan untuk mereview materi yang telah dibahas, practice-rehearsal pairs merupakan strategi sederhana untuk mempraktekkan dan melatih suatu ketrampilan atau prosedur dengan teman atau kelompok lain, dan case study adalah strategi yang banyak digunakan di berbagai bidang dan merupakan salah satu metode pembelajaran terbaik. Berdasarkan evaluasi penerapan metode pembelajaran diperoleh kesimpulan bahwa metode student centered dengan strategi instant assessment, index card match, practice-rehearsal pairs, dan case study dapat meningkatkan hasil belajar mahasiswa. Selain itu, strategi-strategi yang diterapkan juga dapat meningkatkan keaktifan mahasiswa dalam perkuliahan, meningkatkan kemampuan mengemukakan pendapat, serta merangsang daya pikir dan sifat kritis mahasiswa.
Kata kunci: instant assessment, index card, practice-rehearsal pairs, case studySusanti Yulianayulsusan@yahoo.com2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6947This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69472012-10-30T01:01:34ZMENGEMBANGKAN KETERAMPILAN BERFIKIR MATEMATIKATujuan utama dalam belajar matematika adalah kemampuan pemecahan masalah dan salah satu karakteristik utama matematika adalah memiliki struktur yang saling terkait. Oleh sebab itu, dalam mempelajari matematika seseorang harus mampu mengorganisasikan pengetahuan yang dimilikinya untuk memecahkan suatu permasalahan matematika yang dihadapinya. Kegiatan atau proses berfikir yang dijalani seseorang dalam belajar matematika (memecahkan masalah) merupakan pengorganisasian kemampuan mengingat, melihat hubungan, menyadari adanya hubungan sebab akibat, hubungan analogi atau perbedaan yang kemudian dapat memunculkan gagasan-gagasan yang original dan membuat sebuah keputusan secara tepat dan cepat. Konteks ini menunjukkan bahwa pengajuan masalah dalam belajar matematika akan mendorong siswa mengembangkan kemampuan atau ketrampilan berfikirnya dalam berbagai bentuk dan level. Dengan kata lain, kemampuan atau keterampilan berfikir matematika siswa akan berkembang jika guru sudah mampu menghadirkan suasana belajar yang penuh tantangan yang menarik bagi siswa. Intinya apa yang harus perhatikan dan bagaimana cara seorang guru dalam mengambangkan kemampuan berfikir matematika siswa.Saragih Sehatta2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6948This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69482012-10-30T01:01:34ZPembelajaran Matematika dengan Melibatkan Manajemen Otak (Suatu Alternatif Pembalajaran Interaktif)Tulisan ini bertujuan mengembangkan pembelajaran interaktif dalam pelajaran matematika melalui manajemen otak. Pembelajaran dengan melibatkan Manajemen Otak (Brain Management) merupakan kegiatan pembelajaran yang memperhatikan keaktifan otak kiri dan otak kanan. Agar pembelajaran matematika dapat melibatkan manajemen otak, maka dalam pembelajaran matematika dapat dilakukan antara melalui: menggunakan warna, alat peraga, imajinasi, pendekatan Pembelajaran Matematika Realistik, Komputer, dan Mind Map.
Kata Kunci : Pembelajaran Matematika, Manajemen Otak, InteraktifSomakim Somakim2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6949This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69492012-10-30T01:01:34ZKEMAMPUAN KOMUNIKASI MATEMATIK DAN KETERAMPILAN SOSIAL SISWA DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKAArtikel ini membahas tentang kemampuan komunikasi matematik dan keterampilan sosial siswa dalam pembelajaran matematika. Kedua kemampuan ini penting dikembangkan karena semakin kompleksnya permasalahan kehidupan yang akan dihadapi siswa pada masa mendatang. Siswa dapat mengatasi masalah tersebut jika mampu menempatkan dirinya secara baik dalam berinteraksi dengan orang lain. Ketika berinteraksi, siswa membutuhkan sikap dan pola pikir yang logis, konsisten dan sistematis. Nilai-nilai ini dapat diperoleh siswa ketika mengikuti pembelajaran matematika. Oleh karena itu, pembelajaran matematika harus dirancang sedemikian rupa sehingga mendorong partisipasi aktif siswa untuk berinteraksi dengan guru, siswa lainnya, dan dengan materi matematika. Interaksi maksimal ketiga komponen ini berdampak pada meningkatnya efektifitas pembelajaran. Pembelajaran dikatakan efektif jika dapat memaksimalkan partisipasi aktif siswa dalam proses pembelajaran sehingga pemahaman, daya serap, dan keterampilan berpikir mereka meningkat. Pembelajaran seperti ini dapat dilaksanakan dengan: (1) pembelajaran kelompok kecil; (2) memberikan masalah yang menarik dan menantang; (3) merancang strategi diskusi untuk dapat memaksimalkan interaksi siswa di kelompok dan di kelas; (4) memberi perhatian kepada siswa yang kurang memiliki keterampilan berbagi, keterampilan berpartisipasi, keterampilan menyusun kata-kata, dan keterampilan mendengar; dan (5) menggunakan teknik scaffolding untuk membimbing siswa memecahkan masalah.
Kata kunci: kemampuan komunikasi matematik, keterampilan sosial, pembelajaran matematika yang efektif, interaksi, pembelajaran yang efektifS.Pd., M.Si. Kadirkadir168@yahoo.com2012-10-30T01:01:34Z2012-10-30T01:01:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6950This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69502012-10-30T01:01:34ZPENGARUH BIMBINGAN BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MAHASISWA (Studi Kasus terhadap Mata Kuliah Analisis II)Mata kuliah Analisis II berisi konsep-konsep yang sangat abstrak sehingga susah untuk memahami materinya. Dari daftar nilai mahasiswa selama 4 (empat) semester terakhir, terlihat bahwa mahasiswa yang mendapatkan nilai D dan E sebesar 47,06% pada masa ujian 2006.1; 54,17% pada masa ujian 2006.2; 83,33% pada masa ujian 2007.1; 80% pada masa ujian 2007.2. Dengan demikian perlu adanya bantuan belajar. Untuk itu penulis melakukan kegiatan bantuan belajar berupa bimbingan belajar. Dalam tulisan ini penulis membahas pengaruh bimbingan belajar terhadap hasil belajar mahasiswa. Hasil belajar mahasiswa ini dilihat dari nilai ujian akhir semester. Bimbingan belajar dilakukan di UT pusat. Bimbingan belajar dilakukan terhadap mahasiswa yang sedang menempuh mata kuliah Analisis II pada masa ujian 2008.1. Metode yang digunakan adalah observasi terhadap kemampuan mahasiswa dalam memahami materi Analisis II, dengan analisis datanya berupa analisis deskriptif. Berdasarkan nilai ujian akhir semester pada masa ujian sebelumnya, terlihat adanya peningkatan hasil belajar mahasiswa terhadap mata kuliah Analisis II.
Kata kunci : bimbingan belajar, hasil belajarSugimin Sugiminugi@mail.ut.ac.id2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6887This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68872012-10-30T01:01:33ZMODEL SIS DENGAN PERTUMBUHAN LOGISTIKDalam paper ini akan dibahas model interaksi satu spesies yang dipengaruhi oleh penyakit, dimana spesies tidak mengalami kekebalan setelah terinfeksi, sehingga kelas rentan berpindah ke kelas terinfeksi ketika terjadi penginfeksian dan akan kembali ke kelas rentan setelah penyembuhan (SIS). Lebih khusus model ini dibatasi dengan asumsi penyakit mengurangi reproduksi dan penyakit berelasi dengan kematian. Jika tidak ada penyakit, maka model merupakan persamaan logistik biasa, dengan pertumbuhan terbatas.
Selanjutnya akan akan dianalisa kestabilan dan perilaku asimtotis di sekitar titik ekuilibriumnya.
Kata kunci : Model SIS, Model pertumbuhan logistikWiraningsih Eti DwiWidodo WidodoAryati LinaToaha Syamsuddin2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6888This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68882012-10-30T01:01:33ZAplikasi Model Dinamik Pada Bursa EfekDalam makalah ini dibahas: (1) sifat estimator dari parameter model linier , (2)sifat estimator dari parameter model dinamik , dan (3) aplikasi model dinamik . Untuk menentukan estimator dan menguji sifat estimator dengan pendekatan Generalized least square (GLS) yang dibawa ke bentuk Ordinary least square (OLS) dan meminimalkan OLS dengan pendekatan Sum Squares Error (SSE)., kemudian diberikan aplikasi untuk pemodelan data volume saham Hasil analisis diperoleh: (1) Estimator pada model linier bersitat tak bias (2) Pada model dinamik estimator merupakan estimator yang bersifat konsisten, sedangkan untuk estimator merupakan estimator yang bersifat BLUE. (3) Hasil pemodelan diperoleh model panel dinamik yang paling baik berbentuk: VOLUME_MANDIRI = -818883806.5 - 189223016.9 - 0.2851306365*VOLUME_1_MANDIRI + 978463.5272*OPEN_
Kata Kunci : Model dinamik,GLS,OLS,BLUE.Purwanto Joko2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6893This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68932012-10-30T01:01:33ZPENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA BERURUT UNTUK MEMBANDINGAN TINGKAT KEBOCORAN DI DAERAH DINDING GINGIVAL MENGGUNAKAN TIGA MACAM BAHAN TAMBALAN SEMENTARA (Pendekatan Parametrik)Jika melalui suatu eksperimen, ingin dibuktikan bahwa efek dari perlakuan
membentuk sebuah urutan dengan hipotesis,
HB1B : μ1 ≤ ... ≤ μk
untuk menguji hipotesis tersebut digunakan statistik uji berbentuk :
Σ Σ
= =
= − = −
k
j
t k o
m
j
k j j k o t T n y s N y y s j j
1
2 2
[ ] [1, ]
1
[ ]
2 2
[1, ] [μˆ ] / [ ] /
dengan
Σ Σ
= =
= − +
k
j
k
j
o j j k j j s n y y n s
1 1
2 2
[1, ]
2 [ ]
daerah kritis T C k ≥ , dengan C ditentukan melalui
[ ] Σ=
− − = ≥
k
m
m k m n m p P C
2
, [( 1) / 2,( ) / 2] α β .... (*)
Variat [m−1) / 2,(n−m) / 2] β dalam persamaan (*) berdistribusi Beta dengan parameter(m-1)/2
dan (n-m)/2. Apabila σ 2 diketahui , statistik uji di atas diperoleh dengan mengganti
2
0 s oleh σ 2 dalam TBk B dan distribusi Beta oleh Distribusi χ 2 dengan dk = m-1 ( Chacko,
1963 )Maskun H. Bernik2012-10-30T01:01:33Z2014-12-24T00:31:16Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6897This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68972012-10-30T01:01:33ZMengembangkan Soal Terbuka (Open-Ended Problem) dalam Pembelajaran MatematikaPenggunaan soal terbuka (open-ended problem) telah menjadi kecenderungan dalam pembelajaran matematika saat ini. Pembelajaran matematika yang memanfaatkan penggunaan soal terbuka memberikan peluang untuk lebih mengeksplorasi kemampuan berpikir siswa secara komprehensif. Penggunaan soal terbuka juga dapat mengakomodasi berbagai karakteristik siswa. Penggunaan soal terbuka perlu dibudayakan dalam pembelajaran matematika. Namun demikian, upaya ini sering terkendala oleh terbatasnya kemampuan guru dalam mengembangkan soal-soal terbuka. Tentu, keterbatasan ini perlu diatasi. Dalam tulisan ini akan dikemukakan beberapa strategi atau cara mengembangkan soal terbuka dalam pembelajaran matematika. Strategi-strategi tersebut di antaranya adalah mengubah soal tertutup menjadi soal terbuka, memberikan contoh yang memenuhi kondisi atau syarat tertentu, menentukan siapa yang benar, dan menyelesaikan soal dengan berbagai cara.
Kata Kunci : soal terbuka (open-ended problem)Mahmudi Aliali_uny73@yahoo.com2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6898This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68982012-10-30T01:01:33ZPengaruh Pemberian Tugas Creative Mind Map setelah Pembelajaran Terhadap Kemampuan Kreativitas dan Koneksi Matematik SiswaBiasanya guru selalu memberikan tugas matematika dalam bentuk soal, merangkum, atau melakukan eksperimen. Tugas tersebut diyakini akan memberi pengalaman belajar, serta peningkatan pemahaman siswa. Creative mind map merupakan salah satu bentuk tugas yang mungkin dapat diberikan kepada siswa dengan tujuan agar siswa disamping memahami konsep matematika, juga diharapkan siswa mempunyai pemahaman yang komprehensif terhadap keseluruhan materi, serta aplikasi dari konsep tersebut.Hasil penelitian ini menemukan bahwa ada peningkatan kreativitas dan koneksi siswa dalam pembelajaran matematika setelah diberi tugas mind map.
Kata kunci: Mind map, Creative mind map, kreativitas, dan koneksi matematikSari Ayu AnzelaD. Jarnawi Afgani2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6899This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68992012-10-30T01:01:33ZKontribusi Matematika dan Pembelajarannya Kontribusi Matematika dan PembelajarannyaPendidikan nilai ialah penanaman dan pengembangan nilai –nilai dalam diri seseorang. Pendidikan nilai tidak harus merupakan satu program atau pelajaran khusus, seperti pelajaran matematika tetapi matematika, khususnya matematika sekolah dasar juga dapat memberikan kontribusi bagi pendidikan nilai (sikap) anak. Nilai yang disampaikan terimplisit dalam soal-soal matematika Selain itu, model pembelajaran matematika dewasa ini juga turut memberikan kontribusi bagi pendidikan nilai (sikap) anak, di antaranya solidaritas, tanggung jawab, disiplin, teliti ,kreatif dan kritis.
Kata-kata kunci : pendidikan nilai, matematika dan metode pembelajaran matematika
PENDAHULUANAriyanti Gregoriaariyanti_gregoria@yahoo.com2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6902This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69022012-10-30T01:01:33ZMahasiswa Field Independent dan Field Dependent Dalam Memahami Konsep GrupBelajar merupakan suatu proses ativitas mental dalam pikiran manusia yang mengakibatkan terjadinya perubahan tingkah laku. Apabila perilaku dan suasana serupa berbeda (ada perubahan), maka dapat dikatakan telah terjadi belajar. Dalam melakukan kegiatan belajar, si pebelajar melakukan aktifitas mental yang merupakan proses berfikir dalam pikirannya.
Berpikir merupakan proses menghasilkan representasi mental yang baru melalui transformasi informasi yang melibatkan interaksi secara komplek antara atribut-atribut mental. Di dalam proses belajar matematika, terjadi juga proses berfikir. Proses berpikir merupakan suatu proses yang dimulai dari masuknya informasi atau penemuan informasi dari luar diri mahamahasiswa, pengolahan informasi, penarikan kesimpulan, dan pemanggilan kembali informasi itu dari ingatan ketika dibutuhkan.
Proses berfikir seseorang dipengaruhi oleh karakteristik individu. Karakteristik yang yg dimaksud adalah gaya kognitif field independen dan field dependent. Karakteristik ini bekaitan dengan kemampuan seseorang untuk membebaskan dirinya dari pengaruh linkungan. Karakteristik ini akan berdapak pada proses pembelajaran.
Dosen harus memperhatikan gaya kognitif mahamahasiswa dalam menerapkan pendekatan dalam pembelajaran, termasuk dalam memahami konsep. Memahami konsep merupakan tahapan atau fase dalam kegiatan belajar. Karakteristik mahamahasiswa memahami konsep dalam proses berfikirnya diantaranya dapat menyebutkan definisi konsep, dapat memberikan contoh dan non contoh. Masalahnya adalah bagaimana mahamahasiswa FI dan FD dalam memahami suatu konsep?
Konsep yang dimaksud dalam penulisan ini adalah ide abstrak yang memungkinkan seseorang untuk menggolongkan atau mengklasifikasikan.
Kata Kunci : proses berpikir,field independent, field dependent, memahami konsep.M.Pd Drs. Herry Agus Susantoherrysanto_62@yahoo.co.id2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6904This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69042012-10-30T01:01:33ZPeningkatan Pembelajaran Konsep Pengolahan Data Melalui Tutor Sebaya Dengan KomputerTujuan dari penelitian ini adalah: (1) untuk mengetahui kreativitas siswa kelas 6 SD dalam pembelajaran konsep Pengolahan Data dengan menggunakan TURBATER, (2) untuk mengetahui bagaimana tingkat prestasi belajar matematika siswa kelas 6 SD dalam pembelajaran konsep Pengolahan Data dengan menggunakan TURBATER
Adapun tempat penelitian di dalam kelas 6 SD Buin Batu.Metode penelitian ini menggunakan model Kemmis dan Tanggart dengan tahapan perencanaan, tindakan dan pengamatan serta refleksi untuk setiap siklus. Penelitian ini bersifat kolaboratif karena melibatkan guru matematika sekaligus Kepala sekolah SD-SMP Buin Batu sebagai observer. Penelitian ini dirasa cocok untuk pemecahan masalah karena memungkinkan peneliti untuk melakukan tindakan atau peningkatan terhadap suatu program dengan melibatkan guru matematika di sekolah lokasi.
Hasil pengolahan data untuk tiap siklus diperoleh hasil penelitian sebagai berikut: (a) untuk siklus pertama, dari 20 orang siswa kelas 6 SD Buin Batu, terdapat 7 orang yang telah tuntas belajarnya secara individual dan 13 orang siswa yang tidak tuntas, sehingga secara klasikal terdapat 35 % dari seluruh siswa yang tuntas. Jadi penelitian ini perlu dilanjutkan dengan siklus selanjutnya, (2) dari 20 orang siswa kelas 6 SD Buin Batu, terdapat 10 orang yang telah tuntas belajarnya secara individual dan 10 orang siswa yang tidak tuntas, sehingga secara klasikal terdapat 50 % dari seluruh siswa yang tuntas sehingga terdapat peningkatan sebesar 15 %. Jadi penelitian ini perlu dilanjutkan dengan siklus selanjutnya, (3) Pada siklus ketiga (terakhir) dari 20 orang siswa kelas 6 SD Buin Batu yang telah tuntas belajarnya 17 orang dan yang tidak tuntas 3 orang, sehingga pada siklus ini dihentikan penelitiannya karena terdapat 85 % secara klasikal telah tuntas belajarnya.
Keyword : Pengolahan Data , Kreativitas, Prestasi , Ketuntasan Individu , Ketuntasan KlasikalEkowati Endah2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6908This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69082012-10-30T01:01:33ZPembelajaran Matematika untuk Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Siswa Sekolah Menengah AtasKemampuan pemecahan masalah matematis merupakan kemampuan yang perlu untuk dijadikan perhatian utama dan urgen untuk ditingkatkan pada diri siswa karena selain merupakan tujuan pembelajaran matematika, tetapi juga sebagai jantungnya matematika serta merupakan alat utama untuk melakukannya. Selain itu, kemampuan ini akan digunakan pada masalah keseharian siswa atau situasi dalam pembuatan keputusan secara baik dalam kehidupannya.
Fakta-fakta telah mengungkapkan baik di dalam maupun di luar Indonesia bahwa kemampuan pemecahan masalah matematis siswa masih belum cukup memadai. Hal ini memberikan petunjuk untuk segera memperbaiki kelemahan dari proses pembelajaran di kelas yang berkaitan dengan kemampuan pemecahan masalah matematis. Apabila kelemahan semacam ini tidak diantisipasi dan tidak diperbaiki maka akan selalu terjadi dan akan menghambat pada pencapaian tujuan pembelajaran matematika.
Di dalam makalah ini akan dikaji karakteristik dari salah satu alternatif pembelajaran matematika yang dianggap inovatif serta memberikan peluang lebih banyak pada siswa untuk mengembangkan kemampuan pemecahan masalah matematis, yaitu pembelajaran berbasis masalah. Selain itu juga, dikaji beberapa faktor yang perlu diperhatikan dan dipertimbangakan pada pembelajaran matematika dalam upaya meningkatkan kemampuan pemecahan masalah.
Kata kunci: kemampuan pemecahan masalah matematis dan pembelajaran berbasis masalah.Ibrahim Ibrahimibyulin@plasa.com2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6910This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69102012-10-30T01:01:33ZStrategi Pembelajaran Kolaboratif Berbasis MasalahGuru atau dosen berkewajiban untuk menjamin hak setiap siswa atau mahasiswa untuk memperoleh pembelajaran yang bermakna. Untuk dapat menjamin hak setiap siswa/mahasiswa tersebut, guru/dosen perlu merancang dan melaksanakan pembelajaran yang dapat mengatasi masalah sebagai akibat keheterogenan siswa/mahasiswa yang ada. Untuk guru/dosen matematika, salah satu solusinya adalah dengan melaksanakan pembelajaran dalam kelompok kecil, menggunakan strategi pembelajaran kolaboratif berbasis masalah. Ide pembelajaran kolaboratif berpangkal pada pendapat dari Sato (2007) yaitu bahwa pembelajaran haruslah “melampaui batas dan melompat” melalui kolaborasi.
Landasan teoritis untuk strategi pembelajaran kolaboratif berbasis masalah adalah teori konstruktivisme, khususnya teori konstruktivisme sosial dari Vygotsky, terutama pada konsep tentang ZPD, dan dipadu dengan konsep scaffolding dari Bruner, yang menekankan pentingnya interaksi sosial untuk membantu siswa memperoleh tingkat pemahaman yang lebih tinggi. Belajar ”melampaui batas dan melompat” dengan bantuan teman dan guru, adalah konsep ZPD dan scaffolding.
Strategi pembelajaran kolaboratif berbasis masalah, mempunyai karakteristik: (1) Pembelajaran dipandu oleh masalah yang menantang, (2) Sebelum para siswa/mahasiswa belajar dalam kelompok, mereka diberi kesempatan untuk mengidentifikasi masalah yang diberikan oleh guru/dosen dan merancang strategi penyelesaiannya beberapa saat secara mandiri, kemudian dipersilahkan belajar dalam kelompok (4 -6 orang) untuk mengklarifikasi pemahaman mereka, mengkritisi ide/gagasan teman dalam kelompoknya, membuat konjektur, memilih strategi penyelesaian, dan menyelesaikan masalah yang diberikan, dengan cara saling bertanya dan beradu argumen, (3) Setelah belajar dalam kelompok, siswa/mahasiswa menyelesaikan masalah yang diberikan guru/dosen secara individual, (4) Guru/dosen mengambil peran sebagai fasilitator, yang berkewajiban memfasilitasi jalannya diskusi kelompok dengan memberi pertanyaan pancingan untuk menghidupkan kolaborasi, (5) Beberapa siswa/mahasiswa yang diberi kesempatan mempresentasikan penyelesaian masalahnya di depan kelas tidak dalam peran mewakili kelompok.
Kata kunci: pembelajaran, kolaboratif, berbasis masalahWidjajanti Djamilah Bondan Dj_bondan@yahoo.com2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6917This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69172012-10-30T01:01:33ZTeori Van hiele Dan Komunikasi Matematik (Apa, Mengapa Dan Bagaimana)Geometri merupakan salah satu cabang matematika yang diajarkan di Sekolah Dasar. Dengan mempelajari Geometri dapat menumbuhkan kemampuan berfikir logis, mengembangkan kemampuan memecahkan masalah dan pemberian alasan serta dapat mendukung banyak topik lain dalam matematika .Kenyataan di lapangan, banyak siswa SD mengalami kesulitan dalam mempelajari dan memahami konsep dasar geometri.
Berkenaan dengan masalah tersebut ada suatu teori pembelajaran yaitu Teori Van hiele yang menyatakan bahwa tingkat berfikir geometri siswa secara berurutan melalui 5 tingkat, yaitu; tingkat 0 (visualisasi), tingkat 1 (analysis), tingkat 2 (informal deduction), tingkat 3 (Deduction), tingkat 4 (Rigor). Untuk membantu meningkatkan kemajuan kemampuan berfikir geometri siswa dari tingkat dasar ke tingkat berikutnya secara berurutan, yaitu hasil pembelajaran yang diorganisir ke lima tahap (yang disebut 5 tahap pembelajaran Van hiele). Setiap tahap pembelajaran merujuk pada kegiatan pencapaian tujuan pembelajaran dan peran guru dalam proses pembelajaran. Ke lima tahap tersebut yaitu, (l) tahap information, (2) tahap orientasi terarah(directed orientation), (3) tahap Explicitation, (4) tahap free orientation, (5) tahap integration. Masing-masing tingkat pemikiran mempunyai bahasa dan interpretasi sendiri terhadap istilah yang sama.Situasi tsb menjadi peluang mengembangkan komunikasi matematik siswa. Oleh karena itu, model pembelajaran dengan menggunakan tahap Van hiele merupakan salah satu alternatif pembelajaran yang dapat membantu siswa SD dalam memahami konsep dasar geometri dan mengembangkan komunikasi matematik.
Kata kunci : Teori Van hiele, geometri, tahap pembelajaran, pemahaman, komunikasi.Nur’aeni Hj.Epon2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6919This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69192012-10-30T01:01:33ZMeningkatkan Kemampuan Berpikir Matematis Tingkat Tinggi Calon Guru Matematika Melalui Pembelajaran Berbasis Komputer Pada Perguruan Tinggi MuhammadiyahDarminto Bambang Priyo2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6920This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69202012-10-30T01:01:33ZPembelajaran Matematika dengan Konflik KognitifPendekatan konflik kognitif dalam pembelajaran matematika adalah pembelajaran yang mempertentangkan anatara struktur atau kemampuan kognisi dengan sumber-sumber belajar sehingga siswa dapat memahami konsep dengan benar. Dalam situasi ini terjadi konflik antara apa yang ada pada siswa dengan situasi yang sengaja diciptakan. Interaksi yang aktif antara siswa dengan guru merupakan hal yang penting dalam konflik kognitif.
Kata kunci : konflik kognitif, scaffolding, pemahaman konsepIsmaimuza Dasa2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6923This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69232012-10-30T01:01:33ZPeran Penalaran dalam Pemecahan Masalah MatematikKTSP mengamanatkan penalaran dan Pemecahan masalah sebagai dua dari lima kompetensi yang harus dipunyai anak didik dan menegaskan agar pembelajaran matematika fokus pada pemecahan masalah. Dalam proses pemecahan masalah diperlukan setidaknya tiga komponen kognitif penting yaitu pemahaman, penalaran, dan metakognitif. Tulisan ini menyoroti apa penalaran dan bagaimana peranannya dalam proses pemecahan masalah. Obyek matematika berkarakteristik abstrak dan penalaranlah alat utama untuk memahami dan melakukan absraksi. Oleh karena itu penalaran memiliki peran sentral dalam proses pemecahan masalah.
Kata kunci: Penalaran, pemecahan masalahNapitupulu E. Elvis2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6924This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69242012-10-30T01:01:33ZMENINGKATKAN HASIL BELAJAR MATEMATIKA DENGAN MENERAPKAN PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE STAD PADA MATERI POKOK ALJABAR DAN ARITMATIKA SOSIAL DI KELAS 7C SMPN I PRINGSURAT TAHUN PELAJARAN 2008/2009Bagi rata-rata peserta didik di Indonesia,matematika dengan pembelajarannya yang bersifat deduktif aksiomatik acapkali menyulitkan dan tidak mudah dicerna oleh pemahaman peserta didik.Oleh karena itu harus ada model pembelajaran yang dapat dipilih sebagai satu alternatif dari model-model pembelajaran yang lain.
Student Teams Achievemen Division(STAD) adalah sebuah aplikasi dari Pembelajaran Kooperatif seperti yang lainnya yaitu:Jigsaw,Group Investigation Tehnique,Structured Controversy,Team Goul Tornament,Numbered Heads Together dan yang lain-lainnya.STAD merupakan salah satu pembelajaran kelompok yang telah banyak diterapkan antara lain karena sederhana,mudah diterapkan,populer di kalangan ahli pendidikan matematika sebab paling awal ditemukan.
STAD memberikan kesempatan kepada masing-masing peserta didik untuk bertanggung jawab secara individual maupun kelompok.Dengan difasilitasi oleh STAD diharapkan interaksi yang terjalin mampu mendorong peserta didik satu sama lain didalam penguasaan materi pelajaran yang disajikan dan saling mendorong untuk menumbuhkan sebuah kesadaran bahwa kebersamaan dalam belajar mampu memberikan makna pembelajaran aktif yang menyenangkan yang penuh rasa kolegial antara peserta didik dan guru.
Key Words:Deduktif Aksiomatik,STAD,Kolegial.Hidayati Hidayatihdyt_tmg@yahoo.com2012-10-30T01:01:33Z2012-10-30T01:01:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6925This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/69252012-10-30T01:01:33ZREKONSTRUKSI TINGKAT-TINGKAT BERPIKIR PROBABILISTIK SISWA SEKOLAH MENENGAH PERTAMAPemikiran siswa dalam menjawab suatu permasalahan probabilistik, mempunyai tingkatan berpikir yang berbeda-beda Untuk mendeskripsikan pemikiran probabilistik siswa , Jones, dkk (1997,1999) mengajukan empat level atau empat tingkat berpikir probabilistik. Level-1 dihubungkan dengan berpikir non kuantitatif atau berpikir subjective. Level- 2 dipandang sebagai masa transisi antara berpikir subjectif dan berpikir kuantitatif yang alami . Level 3 berkaitan dengan berpikir kuantitatif secara informal. Level 4 memasukkan penalaran secara numeric. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Siswa SMP di Indonesia yang secara formal belum mendapatkan pembelajaran peluang, terdapat penjenjangan dalam berpikir probabilistik, yang meliputi level-0 pra subjectif, level-1 subjectif, level-2 transisional, level-3 kuantitatif informal, dan level-4 numerik. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa dengan manipulasi benda kongrit serta penggunaan animasi komputer dalam memecahkan masalah probabilistik dapat membantu siswa yang berada pada tingkat berpikir pra subjectif untuk memahami hasil yang mungkin bila suatu percobaan dilakukan.
Kata kunci: berpikir probabilistik, tingkat berpikir, karakteristik levelSujadi Imamimamsujadi@ymail.com2012-10-29T07:22:06Z2012-10-29T07:22:06Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6879This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68792012-10-29T07:22:06ZStudi Model Variasi Harian Komponen H Berdasarkan Pola Hari TenangStudi model karakteristik variasi harian komponen H geomagnet pola hari tenang akibat pengaruh berbagai aktivitas gangguan. Terutama aktivitas gangguan jangka panjang akibat dari gaya gravitasi luar, terutama seperti dari matahari dan bulan, dapat menggerakan atmosfer bumi, tetapi sumber energi terbesar bagi penggerak udara adalah radiasi matahari. Sehubungan sejumlah besar energi dilepaskan oleh matahari dalam bentuk radiasi gelombang elektromagnetik ke seluruh antariksa. Radiasi yang dilepaskan tersebut menjalar melalui ruang antar planet dan sebagian kecil sampai ke bumi, memasuki atmosfer atas dan seterusnya hingga permukaan tanah dan laut. Dengan ungkapan di atas maka variasi harian komponen H geomagnet pola hari tenang dalam selang waktu jangka pendek berfluktuasi dan berosilasi. Osilasi variasi harian komponen H pola hari tenang tersebut akibat dampak pengaruh gelombang pasut diurnal dan gelombang pasut semi diurnal. Berdasarkan fluktuasi dan osilasi variasi harian komponen H tersebut maka dapat digunakan sebagai dasar studi penentuan model variasi harian komponen H geomagnet pola hari tenang, menggunakan metode time series analisis dan Harmonik analsis. Hasil studi model variasi harian komponen H pola hari tenang dari kedua metode menunjukan bahwa akurasi model menggunakan metode time series analisis sekitar 95 %, dengan galat terkecil sebesar 1.628 nT dan terbesar sekitar 2.216 nT. Sedangkan menggunakan metode analisis Harmonik sekitar 80 % dengan galat terkecil sebesar 4.828 nT dan terbesar sekitar 8.179 nT.
Kata kunci : Studi model, variasi harian komponen H, hari tenang, osilasi, Harmonik, time series.Habirun Habirun2012-10-29T02:06:11Z2012-10-29T02:06:11Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6895This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68952012-10-29T02:06:11ZKeterbatasan Memori dan Implikasinya dalam Mendesain Metode Pembelajaran MatematikaProses kognitif melibatkan tiga unsur utama dalam sistem memori manusia, yaitu memori penginderaan, memori pekerja dan memori jangka panjang. Memori penginderaan dan memori bekerja mempunyai keterbatasan dalam menyimpan (menahan) informasi, baik jumlah maupun durasinya. Memori penginderaan berfungsi untuk mempersepsikan informasi yang diterima oleh alat indera, yang kemudian akan dipilih dan diberi makna oleh memori bekerja. Memori pekerja berfungsi untuk mengorganisasikan informasi tersebut, membentuk (mengkonstruksi) pengetahuan dan menyimpannya ke memori jangka panjang. Memori jangka panjang mempunyai ketakterbatasan dalam menyimpan informasi. Informasi di dalam memori jangka panjang berperan penting dalam proses-proses kognitif selanjutnya.
Proses kognitif dalam sistem memori ini menentukan bagaimana pengetahuan dibangun dan disimpan dengan baik oleh seseorang. Oleh karenanya, prinsip kerja (fungsi) dari setiap unsur di sistem memori berkonsekuensi dalam penyajian materi pembelajaran. Sedangkan, teknik penyajian materi pembelajaran turut menentukan keefektifan metode pembelajaran yang dilaksanakan. Artikel ini akan membahas sistem memori yang terlibat dalam proses pembentukan pengetahuan dan implikasinya dalam mendesain metode pembelajaran matematika efektif.
Kata kunci: proses kognitif, konstruksi pengetahuan, metode pembelajaran
1M.Ed. Endah Retnowati2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6847This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68472012-10-29T01:12:34ZSOLUSI PERIODIK TUNGGAL SUATU PERSAMAAN RAYLEIGHSuatu persamaan vektor berbentuk )(xfx=& dengan variabel bebas t yang tidak dinyatakan secara eksplisit disebut persamaan autonomous. Persamaan Rayleigh berbentuk ()0,12>−=+μμxxxx&&&&. Bila persamaan Lienard dengan kontinu-Lipschitz dalam 0)(=++xxxfx&&&)(xfℜ memenuhi:
(i) suatu fungsi ganjil, ∫=xdssfxF0)()(
(ii) untuk +∞→)(xF+∞→x dan terdapat suatu konstanta 0>β sehingga untuk β>x, dan monoton naik, 0)(>xF
(iii) terdapat suatu konstanta 0>α sehingga untuk α<<x0, , 0)(<xF
maka persamaan tersebut paling sedikit mempunyai satu solusi periodik. Bila βα=, maka hanya terdapat satu solusi. Dengan menghubungkan ke persamaan Van der Pol, ternyata persamaan Rayleigh mempunyai solusi periodik tunggal.
Kata kunci: Solusi Periodik Tunggal, Persamaan Rayleigh, Persamaan Van der PolSugimin Sugiminugi@mail.ut.ac.id2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6848This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68482012-10-29T01:12:34ZRuang Barisan Selisih lp(Δ), 1< p < ∞ dan Beberapa Permasalahan Karakterisasi Produk Tensor lp(Δ) lq(Δ)In this paper we give the notion of difference sequence space ()pΔl and study some topological properties of this space. Some Characterization of tensor product are given. ()(),1,pqpqΔ⊗Δ<<∞ll
Key Words : difference sequence, tensor product
Tulisan ini membahas pengertian suatu ruang barisan selisih ()pΔl dan dikaji beberapa sifat topologis ruang ini. Selanjutnya, disajikan beberapa permasalahan produk tensor ()(),1,pqpqΔ⊗Δ<<∞ll
Kata Kunci : barisan selisih, produk tensorAnsori Muslimansomath@yahoo.com2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6849This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68492012-10-29T01:12:34ZMenampilkan Penaksir Parameter pada Model LinearPada model linear ε+β=XY , jika ∧β penaksir untuk β , maka ∧βX memiliki dua peran. Yaitu sebagai penaksir faktual, ∧∧β=XY, dan penaksir rata-rata hitung, ∧∧β=X)Y(E. Untuk menampilkan peran mana yang diutamakan, maka dapat digunakan fungsi target dengan persamaan )Y(E)1(YTλ−+λ=, 0 < λ < 1. Dengan formulasi ini, T memiliki ciri seperti Y.
Kata kunci : model linear, penaksir, fungsi targetMulyana Mulyana2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6850This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68502012-10-29T01:12:34ZSimulasi Radius Jarak Pengaruhnya terhadap Kebaikan Model Regresi Logistik SpasialPemodelan regresi logistik dengan basis ruang spasial perlu mengakomodir pengaruh spasial tersebut. Salah satu pendekatan untuk mengakomodir pengaruh spasial tersebut dengan pendekatan variogram. Pembobot spasial yang diberikan tergantung jarak antar desanya. Pada penelitian ini akan dilakukan simulasi radius jarak yang digunakan dalam pembobotan untuk kebaikan hasil pendugaan dengan regresi logistik spasial. Studi kasus yang diambil dalam penelitian ini adalah pendugaan status kemiskinan desa di Jawa Barat.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa jarak yang digunakan dalam pembobot spasial mempengaruhi hasil pendugaan yang dihasilkan. Berdasarkan nilai c-statistic dan correct clasification rate-nya, bahwa jarak radius yang semakin dekat akan menghasilkan prediksi yang lebih baik.
Kata kunci : model regresi logistik spasial, variogram, simulasiSyafitri Utami DyahSholeh Agus MSuprapti Poppy2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6866This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68662012-10-29T01:12:34ZPENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATIONSmall Area Estimation (SAE) berguna untuk menduga parameter subpopulasi (area) yang berukuran sampel kecil. Parameter subpopulasi dalam SAE ini dapat berasal dari peubah respons kontinu atau peubah respons diskret (seperti biner, cacahan). Berbagai metode telah dikembangkan untuk melakukan pendugaan terhadap parameter area tersebut khususnya metode berbasis model. Pada makalah ini, akan dibahas pendugaan komposit berbasis model untuk kasus biner yaitu pendugaan berbasis model linear, berbasis model logit dan berbasis model logit dengan pengaruh acak area dapat digunakan. Pendugaan berbasis model ini mampu memberikan hasil pendugaan pada area yang apabila dengan pendugaan langsung diperoleh penduga sebesar nol.
Kata-kata kunci : small area estimation, kasus biner, metode berbasis model.Kismiantini Kismiantinikismi_uny@yahoo.com2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6867This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68672012-10-29T01:12:34ZPendugaan Komponen Utama pada Pengaruh Acak Model Linear Campuran TerampatModel linear campuran terampat (generalized linear mixed model) merupakan model yang memberikan ekstra flexibilitas dalam pengembangan model yang sesuai bagi data, sedangkan analisis komponen utama merupakan teknik ‘reduksi dimensi’ data yang terandalkan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pendugaan komponen utama pada pengaruh acak model linear campuran terampat dan membandingkannya dengan model linear campuran terampat berdasarkan data asli. Penelitian ini menggunakan data percobaan lapangan pemupukan P padi sawah pada enam lokasi. Percobaan lapangan menggunakan rancangan acak kelompok (RAK) dengan 4 ulangan. Perlakuan terdiri dari 5 tingkat pupuk P yaitu : 0, 23, 46, 69, dan 115 kg P2O5/ha. Peubah respons yang diamati ialah serapan P tanaman pada saat panen. Sifat-sifat tanah yang diukur terdiri dari : pH H2O, C organik, P-H2O, Pi-NaHCO3, Pi-NaOH, P-HCl25, P-Truog, P-Olsen, P-Bray1, dan P-Mehlich 1. Model linear campuran terampat digunakan untuk menduga respons serapan P padi sawah terhadap pengaruh pemupukan P dan sifat-sifat tanah. Faktor pemupukan sebagai pengaruh tetap (fixed effect) dan sifat-sifat tanah sebagai pengaruh acak (random effect). Pada model pertama, hanya pengaruh acak sisaan digunakan (the residual only model) atau model tetap. Pada model kedua, pengaruh acak sifat-sifat tanah dimasukkan dalam model. Pada model ketiga dan seterusnya, komponen utama pengaruh acak dimasukkan secara sekuensial ke dalam model. Keterandalan model diuji dengan membandingkan pada model dengan hanya pengaruh acak sisaan menggunakan uji χ2 deviance. Kebaikan suai model juga dievaluasi menggunakan kriteria informasi Bayesian (BIC) dan Akaike (AIC dan AICC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data kasus serapan P terdiri dari dua kelompok sebaran (bimodus), yaitu kelompok serapan P rendah dan kelompok serapan P tinggi, masing-masing menyebar normal. Pada kelompok serapan P rendah dan kelompok serapan P tinggi, model campuran berdasarkan komponen utama lebih terandalkan daripada model campuran berdasarkan data asli dan model tetap.
Kata kunci : model linear campuran terampat (generalized linear mixed model), pengaruh tetap (fixed effect), pengaruh acak (random effect), komponen utama (principal component)Masjkur Mohammad2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6869This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68692012-10-29T01:12:34ZDistribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika)Distribusi Poisson dikembangkan menjadi Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD), mempunyai dua model distribusi yaitu model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Terbatas dan model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Tak Terbatas. Untuk membuktikan bahwa kedua model distribusi tersebut merupakan suatu fungsi probabilitas, model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Tak Terbatas lebih sulit dibandingkan model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Terbatas. Model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Tak Terbatas tidak dapat dibuktikan secara langsung. Model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Tak Terbatas dapat dibuktikan secara tidak langsung dengan menggunakan formula Lagrange dan formula Beda Euler.
Model Distribusi Poisson Tergeneralisasi (GPD) Tak Terbatas memiliki beberapa sifat yang ditentukan oleh parameter kedua yaitu parameter λ. Beberapa sifat tersebut antara lain : rataan, variansi dan fungsi pembangkit momen naik jika λ naik, jumlahan N1+N2 dari dua variabel GP N1 dan N2 yang independen dengan parameter masing-masing (θ1,λ ) dan (θ2, λ) adalah variabel GP dengan parameter (θ1+θ2, λ), model GPD adalah unimodal untuk semua θ dan λ kecuali pada θ = e, λ = 1, menaiknya nilai λ akan menurunkan nilai probabilitas ekor kiri dan nilai probabilitas ekor kanan.
Kata kunci : Model GPD Tak Terbatas, Sifat-sifat GPD Tak Terbatas.Mutijah Mutijah2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6870This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68702012-10-29T01:12:34ZRegresi Rasio Prevalensi dengan Model Log-Binomial: Isu KetakkonvergenanRegresi logistik memainkan peran sentral dalam pengamatan epidemiologi. Regresi logistik memiliki odds ratio yang memberikan informasi tentang risiko seseorang didapati sebagai penderita suatu penyakit. Pada kasus tertetu ratio prevalensi dapat didekati dari odds ratio, dan tidak memberikan perbedaan yang menyesatkan. Namun odds ratio tidak selalu diinginkan. Antara lain, karena pada pengamatan common event (pengamatan dengan nilai 1 yang banyak), rasio prevalensi tidak lagi dapat didekati secara langsung dari odds ratio, artimya odds ratio tidak lagi mencerminkan informasi yang diinginkan oleh epidemiologi. Untuk itu diperlukan pendekatan lain dalam memperoleh ratio prevalensi dari data binomial, antara lain dengan model log-binomial/regresi relative risk/rasio prevalensi. Regresi log-binomial, dalam terminologi Model Linier Umum adalah model dengan distribusi Y binomial yanag menggunakan link-function log, sedangkan regresi logistik, menggunakan fungsi link, logit. Pada regresi log-binomial selain masalah ketakkonvergenan, dimungkinkan terjadi pendugaan peluang diluar interval 0-1, karena model ini tidak melakukan restriksi 0<=P(Y=1)<=1, seperti pada model logistik. Akibatnya, pada saat memodelkan pengamatan dengan P(Y=1) ≅ 1 atau rasio prevalensi mendekati 1, mungkin terjadi masalah.
Penelitian ini ingin mengatasi masalah ketakkonvergenan pada log-binomial melalui metode copy (Copy Method) melalui suatu studi kasus penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSUD Dr. Soebandi Jember.
Tulisan ini membicarakan tenang isu masalah ketakkonvergenan pada log-binomial, dengan alternatif penyelesaian menggunakan metode copy (Copy Method). Studi kasus diberikan sebagai ilustrasi data penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSUD Dr. Soebandi Jember.
Kata Kunci: Regresi Rasio Prevalensi, Risiko Relatif, log-binomial, ketakkonvergenan.Herawati Nettinetti@unila.ac.idHadi Alfian Futuhulafhadi@unej.ac.idNusyirwan NusyirwanNisa Khoirin2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6871This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68712012-10-29T01:12:34ZPengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial LogistikPemodelan dengan basis ruang (spatial) perlu memerhatikan pengaruh antar ruang tersebut. Pemodelan klasik yang mengasumsikan bahwa antar ruang saling bebas menjadi kurang relevan. Pemodelan regresi logistik spatial memasukkan pengaruh spatial ke dalam model regresi logistik dengan harapan bahwa sisaan yang dihasilkan dari model tersebut sudah saling bebas. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengujian autokorelasi spatial terhadap sisaan dari model regresi logistik spatial. Uji autokorelasi yang digunakan adalah indeks moran dan indeks geary.
Distribusi desa pada wilayah Kabupaten Bogor dan Kota Bogor berdasarkan status kemiskinannya mempunyai autokorelasi yang positif. Sehingga dalam pemodelan untuk memprediksi apakah desa tersebut miskin atau tidak berdasarkan potensi desanya perlu memperhatikan pengaruh spatial tersebut. Model logistik spatial dengan pendekatan matriks contiguity telah mampu mengakomodir pengaruh spatial tersebut. Hal ini ditunjukkan dengan tidak adanya autokorelasi pada sisaan model regresi logistik spatial tersebut.
Kata kunci : regresi logistik spatial, autokorelasi spatial, indeks moran, indeks gearySyafitri Utami DyahSartono BagusSalamatuttanzil Salamatuttanzil2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6872This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68722012-10-29T01:12:34ZPenerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit JantungApplying survival analysis in survival data from coroner heart (acute miocard infark) patients is discussed in this short paper. The goal of this research is to determine the treatment that gives a longer survival time. The treatments are the ring treatment, the bypass treatment and the medicine treatment. Data was collected from medical record patients who regularly going to control and check their healthy and conditions to a heart specialist doctor. The sample consists of 90 patients; 30 patients used ring treatment, 30 patients used bypass treatment, and 30 patients used medicine treatment.
Survival analysis by using parametric and non parametric estimation are used to estimate the survival time for coroner heart patients using three treatments. The result of this research shows that by using both estimations there is a difference survival time among ring treatment, bypass treatment and medicine treatment. A better medical treatment that gives longer survival time for coroner heart patients is the ring treatment.
Key words : survival analysis, parametric estimation, non parametric estimation, survival time.Hendrajaya Yanime_yen2@yahoo.co.idSetiawan AdiA. Parhusip Hanna2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6874This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68742012-10-29T01:12:34ZOptimasi Bobot Portofolio dan Estimasi VaRPenilaian harga saham, pemilihan kombinasi optimum, dan pengukuran risiko suatu portofolio investasi merupakan salah satu persoalan penting bagi investor. Dalam paper ini model indeks tunggal digunakan untuk penilaian harga saham, dan formulasi model optimasi dikembangkan dengan menggunakan teknik Lagrangean Multiplier untuk menentukan proporsi asset yang akan diinvestasikan. Sedangkan tingkat risiko yang dihadapi diestimasi menggunakan Value at Risk. Model-model ini digunakan untuk menganalisis data harga saham bank Lippo dan bank Bumi Putera.
Kata Kunci : Indeks tunggal, portofolio investasi, Lagrangean Multiplier, Value at RiskSukonofsukono@yahoo.comSubanarsubanar@yahoo.comRosadi Dedidedirosadi@ugm.ac.id2012-10-29T01:12:34Z2012-10-29T01:12:34Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6875This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68752012-10-29T01:12:34ZEstimasi VaR Dengan Pendekatan Extreme ValueSetiap bentuk investasi memiliki risiko yang besar kecilnya tergantung pada banyak faktor, misalnya tingkat kepercayaan (α) dan juga waktu (T). Risiko pada setiap instrumen investasi tersebut dapat diukur dan dikelola sehingga para investor terhindar dari risiko kerugian yang besar. Value at Risk adalah salah satu alat untuk mengukur risiko investasi yang sangat populer. Dalam paper ini akan dikaji model pengukuran risiko Value at Risk dengan pendekatan model extreme value. Selanjutnya metode pendekatan ini akan dipergunakan untuk menganalisis data harga saham yang diperdagangkan di pasar modal Indonesia.
Kata Kinci : Investasi, pengukuran risiko, Value at Risk, model Extreme ValueSukonofsukono@yahoo.comSubanarsubanar@yahoo.comRosadi Dedidedirosadi@ugm.ac.id2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6852This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68522012-10-29T01:12:33ZPenduga Maksimum Likelihood untuk Parameter Dispersi Model Poisson-Gamma dalam Konteks Pendugaan Area KecilThe Poisson-Gamma (Negative Binomial) distribution is considered to be able to handle overdispersion better than other distributions. Estimation of the dispersion parameter, φ, is thus important in refining the predicted mean when the Empirical Bayes (EB) is used. In GLM’s sense dispersion parameter (φ) have effects at least in two ways, (i) for Exponential Dispersion Family, a good estimator of φ gives a good reflection of the variance of Y, (ii) although, the estimated β doesnt depend on φ, estimating β by maximizing log-likelihood bring us to Fisher’s information matrix that depends on its value. Thus, φ does affect the precision of β, (iii) a precise estimate of φ is important to get a good confidence interval for β. Several estimators have been proposed to estimate the dispersion parameter (or its inverse). The simplest method to estimate φ is the Method of Moments Estimate (MME). The Maximum Likelihood Estimate (MLE) method, first proposed by Fisher and later developed by Lawless with the introduction of gradient elements, is also commonly used. This paper will discuss the use of those above methods estimating φ in Empircal Bayes and GLM’s of Poisson-Gamma model that is applied on Small Area Estimation.
Keywords: Small Area Estimation, Empirical Bayes, Poisson-Gamma, Negative Binomial, dispersion parameter, MLE, MME.Hadi Alfian F.afhadi@unej.ac.idNusyirwan NusyirwanNotodiputro Khairil Anwar2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6853This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68532012-10-29T01:12:33ZPenentuan Sampling Minimal Dalam Eksperimen Life-Testing menggunakan Order StatisticsAnalisis reliabilitas merupakan salah satu alat statistika yang digunakan untuk mengukur tingkat berfungsinya suatu alat/komponen. Suatu alat/komponen dikatakan reliabel jika masih berfungsi dengan baik dalam suatu jangka waktu tertentu. Selama ini proses pengukuran lifetime lampu pijar yang diproduksi PT Phillips Ralin Electronics Surabaya dilakukan sampai semua lampu yang diambil sebagai sampel mati, sehingga proses ini memerlukan waktu dan biaya yang cukup besar.
Salah satu cara yang bisa dilakukan untuk mengurangi waktu dan biaya dalam eksperimen life-testing adalah dengan menentukan sampling minimal dalam eksperimen life-testing lampu pijar yang bisa diperoleh berdasarkan urutan kerusakan yang terjadi. Sehingga proses pengukuran lifetime lampu pijar tidak perlu dilakukan sampai semua lampu yang diambil sebagai sampel mati. Hal ini bisa didapatkan dengan cara memperoleh momen order ke-k dari fungsi densitas order statistics yang sesuai dengan distribusi data waktu kerusakan dari lifetime lampu pijar.
Berdasarkan momen order ke-k dari fungsi densitas order statistics yang sesuai dengan distribusi waktu kerusakan Weibull, dapat diketahui sampling minimal yang dibutuhkan dalam eksperimen life-testing lampu pijar berdasarkan spesifikasi lampu 220V/40W/A60/CL/E27 adalah 18 (urutan kerusakan ke-18 dari 26 sampel lampu). Sehingga penghematan yang bisa dilakukan adalah sebesar 39,3 %.
Kata Kunci: Distribusi weibull, Fungsi hazard rate, Order statistics, Reliabilitas.Handoko Budhibudhihandoko@yahoo.com2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6854This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68542012-10-29T01:12:33ZAnalisis Conjoint Sebagai Alat Menentukan Model Preferensi Nasabah Menabung Di BankTingkat persaingan antar bank yang semakin ketat, dimana masing-masing bank berusaha untuk memberikan layanan dan produk yang terbaik, serta mengedepankan keunggulan produknya masing-masing. Dalam kondisi pasar yang kompetitif ini, preferensi dan loyalitas dari nasabah adalah kunci kesuksesan. Maka bank dituntut untuk mengembangkan konsep pemasaran baru, melalui atribut-atribut yang ada. Dari berbagai atribut yang ada, dapat dilakukan evaluasi tingkat kepentingan atribut terhadap produk dan layanan perbankan. Analisis conjoint merupakan teknik untuk menentukan tingkat kepentingan dan nilai kepentingan relative dari berbagai atribut suatu produk dan jasa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor atau atribut beserta level mana saja yang dianggap paling dominan menjadi pertimbangan nasabah dalam menabung di LIPPO BANK Malang. Sedangkan faktor atau atribut dan level yang diteliti adalah : Bunga (1,88%, 2,18%, 4,58%, 5,18%), Hadiah (Barang elektronik, Uang, Sepeda Motor, Mobil), Biaya setoran Awal (150 ribu, 300 ribu, 500 ribu) dan Fasilitas (Kartu ATM. Kartu Debit).Dari hasil analisis conjoint diketahui bahwa, preferensi untuk faktor terpenting yang dipertimbangkan oleh nasabah adalah bunga tabungan dengan nilai penting relative sebesar (34,31%), kedua adalah hadiah tabungan (32,02%), ketiga adalah biaya setoran awal (21,34%) dan keempat adalah faslitas (12,33%). Sedangkan level yang paling disukai dari faktor yang dipertimbangkan adalah bunga tabungan sebesar 5,18%, hadiah berupa mobil, biaya setoran awal 150 ribu dan fasilitas Kartu ATM.
Kata kunci : Preferensi. Analisis Conjoint dan nasabah.Budiono BudionoHidayati Nani2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6855This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68552012-10-29T01:12:33ZEvaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT)Wibawa Gusti N AdhiSumertajaya I MadeMattjik Ahmad Ansori2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6856This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68562012-10-29T01:12:33ZPEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL DENGAN PARTIAL LEAST SQUAREPemodelan persamaan structural umumnya menggunakan Linear Structural Relationship, Metode pendugaan yang umumnya digunakan adalah metode Maksimum Likelihood. Pendugaan parameter dengan metode ML dalam LISREL membutuhkan berapa asumsi kritis seperti ukuran sampel minimal 10 kali banyaknya indikaor atau lebih dari 100 unit pengamatan, data menyebar mengikuti sebaran normal. LISREL menyediakan beberapa pendekatan yang dapat digunakan dalam pendugaan paremeter model, diantaranya dengan Bootstrap atau menggunakan metode Weighted Least Square. Namun, kedua pendekatan ini tetap membutuhkan data yang relative besar sehingga untuk model yang kompleks dengan ukuran sampel yang relative kecil dan data tidak menyebar normal dibutuhkan suatu pendekatan baru. Salah satu pendekatan baru yang diperkenalkan oleh Herman Wold, adalah Partial Least Square (PLS) dan sering disebut soft modeling. Dengan menggunakan PLS dimungkinkan melakukan pemodelan persamaan structural dengan ukuran sampel relative kecil dan tidak membuhkan asumsi normal multivariate.
Kata Kunci: SEM, PLSJaya I Gede Nyoman MindraSumertajaya I Made2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6857This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68572012-10-29T01:12:33ZPenggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based ClusteringKetersediaan data tidak dalam format standar yaitu tidak dalam bentuk vektor dalam dimensi ruang p, sering kali menjadi kendala dalam penggunaan analisis gerombol tradisonal. Untuk dapat menggunakan teknik analisis gerombol tradisional, data terlebih dahulu harus dirubah ke dalam struktur yang diinginkan untuk mempermudah analisis. Namun tidak jarang dalam proses mengubah struktur data awal menjadi struktur data baru banyak informasi yang hilang. Dalam setiap teknik ini disajikan statistik varians-kovarians atau matriks kekeliruan (measurement Error) yang terkait dengan hasil perubahan struktur data tersebut yang merupakan ukuran informasi yang hilang selama proses tranformasi. Metode Error based clustering memungkinkan melakukan penggerombolan objek dengan emmperhatikan kekeliruan pengukuran. Salah satu aplikasi dari metode ini adalah penggerombolan parameter regresi dalam kasus klasifikasi sekuritas dalam perdagangan saham.
Key Word : Error-Based Clustering, kErrorSumertajaya I MadeWibawa Gusti AdhiJaya I Gede Nyoman Mindra2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6859This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68592012-10-29T01:12:33ZPENDEKATAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION)Pendugaan area kecil merupakan pendugaan parameter suatu area yang lebih kecil dengan memanfaatkan informasi dari luar area, dari dalam area itu sendiri, dan dari luar survei. Berdasarkan peubah penjelas yang digunakan, terdapat dua model area kecil, yaitu basic area level model dan basic unit level model, dimana kedua model tersebut mengasumsikan bahwa penduga langsung memiliki hubungan yang linier dengan peubah penjelas. Ada kalanya asumsi tersebut tidak dapat dipenuhi dan salah satu solusinya adalah dengan menggunakan pendekatan nonparametrik, seperti pemulusan Kernel. Simulasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa pemulusan Kernel dapat mereduksi bias pendugaan pada pola hubungan yang tidak linier dengan berbagai jumlah area. Nilai Mean Square Error (MSE) pendugaan area kecil dengan menggunakan pemulusan Kernel pada pola hubungan yang tidak linier relatif lebih kecil dibandingkan metode parametrik yang menggunakan model Fay-Herriot. MSE pada pemulusan Kernel memiliki kecenderungan semakin kecil jika jumlah area semakin banyak.
Kata Kunci : nonparametrik, pendugaan area kecil, pemulusan KernelIndahwati IndahwatiSadik KusmanNurmasari Ratih2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6860This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68602012-10-29T01:12:33ZPENERAPAN METODE PEMULUSAN KERNEL PENERAPAN METODE PEMULUSAN KERNEL (Studi Kasus Pendugaan Pengeluaran Per Kapita di Kota Bogor Tahun 2005)Pada pendugaan area kecil umumnya digunakan pemodelan parametrik untuk menghubungkan statistik area kecil dengan peubah-peubah pendukungnya. Namun pemodelan parametrik kurang fleksibel untuk pola hubungan yang tidak linier. Dalam penelitian ini diterapkan pemodelan nonparametrik yaitu pemulusan Kernel untuk memodelkan hubungan antara statistik area kecil dengan peubah pendukungnya. Penerapan metode pemulusan Kernel terhadap data riil dalam penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan hasil pendugaan langsung.
Kata Kunci: Pendugaan area kecil, pendugaan langsung, pemulusan Kernel, RRMSEIndahwati IndahwatiSyafitri Utami DyahMayasari Renita Sukma2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6861This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68612012-10-29T01:12:33ZZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL MODELS IN SMALL AREA ESTIMATIONThe problem of over-dispersion in Poisson data is usually solved by introducing prior distributions which lead to negative binomial models. Poisson data sometime is also suffered by excess zero problems, a condition when data contains too many zero or exceeds the distribution's expectation. Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method can be utilized to solve such problems. This paper demonstrates the adoption of ZINB methods in Small Area Estimation with excess zero data. It is shown that the excess zero problem has substantially influenced the Empirical Bayes (EB) estimates, and the adoption of ZINB methods has improved the precision and reliability of the estimates.
Key Words: Small Area Estimation, Zero-Inflation, Poisson-Gamma, Negative Binomial Regression, Empirical BayesNadhiroh Irene MuflikhNotodiputro Khairil AnwarIndahwati Indahwati2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6862This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68622012-10-29T01:12:33ZAplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM).Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokan karakteristik pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM) berdasarkan presepsi mahasiswa dengan menggunakan Analisis multidimensional scaling, yang mana dari hasil pengelompokan karakteristik pelayanan tersebut dapat dijadikan masukan dalam merumuskan kebijakan serta tindakan-tindakan oleh pemimpin institusi dalam meningkatkan PBM di institusi tersebut.
Masalah dalam penelitian ini adalah, bagaimana cara mendapatkan peta presepsi dengan menggunakan Multidimensional Scaling sehingga dapat diketahui karakteristik pelayanan PBM mana yang menjadi prioritas untuk diperbaiki oleh institusi. Objek penelitian yang diteliti yaitu sebuah perguruan tinggi, dengan data yang dipakai adalah data skunder berupa data presepsi mahasiswa terhadap pelayanan institusi.
Kesimpulan yang didapatkan adalah terbentuknya empat kelopok karakteristik pelayanan PBM dengan karakteristik masing-masing kelompok adalah: Kelompok 1, kelompok karakteristik pelayanan yang menjadi prioritas pertama untuk diperbaiki. Kelompok 2, kelompok karakteristik pelayanan yang menjadi prioritas kedua untuk diperbaiki. Kelompok 3, kelompok karakteristik pelayanan yang menjadi prioritas ketiga untuk diperbaiki. Kelompok 4, kelompok karakteristik pelayanan yang tidak harus diperbaiki.
Kata Kunci: Multidimensional Scaling, Pemetaan, Peta presepsiGinanjar Irlandia2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6864This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68642012-10-29T01:12:33ZPeranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel AcakIn the probability theory, we know there is the one-to-one correspondence between distributions and characteristic functions. The while, in various procedures involving Fourier or Laplace transforms may be used in actually computing the distribution of a random variable from its characteristic function. But, there is also an explicit formula for the distribution function in terms of the characteristic function and that usually known as inversion formula. Thus, from a characteristic function we can hope to obtain a distribution function unique only up to additive constant (utac).
Keywords : Inversion formula, Characteristic function, Random variable.Maspupu Johnjohn_mspp@yahoo.com2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6873This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68732012-10-29T01:12:33ZPENDEKATAN ANALISIS MULTILEVEL RESPON BINER DALAM MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMUNISASI LENGKAPDalam suatu penelitian survei, terutama yang ukuran populasinya besar, data yang digunakan biasanya merupakan data berjenjang (hierarchy) atau data yang sifatnya tersarang (nested). Salah satu analisis yang bisa digunakan untuk data tersebut adalah Analisis Data Multilevel. Apabila resopn data tersebut biner maka model multilevel yang digunakan model multilevel logistik. Salah satu metode pendugaan untuk model multilevel logistik adalah penalized quasi likelihood. Permasalahan kelengkapan imunisasi anak selain dipengaruhi oleh faktor-faktor pada tingkat keluarga juga dipengaruhi oleh faktor-faktor pada tingkat yang lebih tinggi. Pendekatan analisis multilevel dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini.
Kata-kata kunci: model intersep-acak, komponen ragam, penalized quasi likelihood.Tantular Berthoberthovens@yahoo.co.idJaya I Gede Nyoman Mindrajay_komang@yahoo.com2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6876This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68762012-10-29T01:12:33ZActivities in Sunspot Group NOAA 9393Watukosek Aeronautics and Space Observing Site (WKSO, LAPAN), observed sunspot in daily basis since 1987 using a sketch method. Sunspot group NOAA 9393 (or WKSO 0123) have been observed in March to early of April 2001. The region showed a rapid development during its appearance on the solar disk. The magnetic field of this active region evolved from a simple to a complex configuration (sunspot group type F) within a short period (days). WKSO recognized the sunspot group remains as type F (very active) as long as 8 days. Based on GOES data the active region released as much as 56 flares of type C (small), M (moderate) and X (large) to amount of 28, 24 and 3, respectively, during its appearance from 24 March to 4 April 2001. It is found that prior to X-class flare, there was an increase of activity in C and M-class flare. A rapid emergence of the active region may cause instability in magnetic configuration, and therefore released the magnetic energy in the form of solar flares.
Keywords: Sunspot group, active region, solar flares, solar activityAnwar Bachtiarbachtiara@yahoo.comSetiahadi Bambangbsetiap@sby.centrin.net.id2012-10-29T01:12:33Z2012-10-29T01:12:33Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6877This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68772012-10-29T01:12:33ZPenyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Algoritma Hungarian dan Algoritma Cheapest Insertion HeuristicMasalah Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP) merupakan masalah mengoptimumkan rute perjalanan seorang pedagang yang membentuk sebuah sirkuit, dimana semua kota hanya disinggahi sekali saja, dan jalur pulang dan jalur pergi diantara dua kota belum tentu sama. Masalah ATSP dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma Hungarian, dimana masalah ATSP dipandang sebagai masalah Penugasan (Assignment Problem) dengan n pekerja diisi oleh satu orang pekerja saja, dan n pekerjaan diasumsikan sebagai n kota tujuan. ATSP juga dapat diselesaikan dengan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic (CIH) dengan penelusuran siklus perjalanan dimulai dengan menghubungkan kota pertama dan kota terakhir, yang selanjutnya kota-kota persinggahan di insersi (disisipkan) dengan mencari rute terpendeknya.
Kata kunci: ATSP, masalah penugasan, Hungarian, CIH.- Caturiyatiwcaturiyati@yahoo.com2012-10-29T01:12:32Z2012-10-29T01:12:32Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6851This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68512012-10-29T01:12:32ZEstimasi Bayesian untuk Penentuan Besarnya Pengaruh Genetik terhadap Sifat Fenotip dan Studi SimulasinyaTwins that have a particular categorical trait can be used to determine the genetic contribution to the trait. In this paper it is described a simulation study to generate a particular categorical data trait in MZ and DZ twin. The data is then used to find the genetic contribution to the trait by using Bayesian method.
Key-words: twin, genetic contribution, Bayesian method.Setiawan Adiadi_setia_03@yahoo.com2012-10-29T01:11:57Z2012-10-29T01:11:57Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6846This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68462012-10-29T01:11:57ZKeterbatasan Operator Integral Fraksional Di Ruang Lebesgue Tak HomogenDalam makalah ini akan dibuktikan keterbatasan operator integral fraksional Iα di ruang Lebesgue tak homogen dengan menggunakan keterbatasan operator maksimal radial Hardy-Littlewood dan ketaksamaan Hedberg. Selanjutnya, keterbatasan Iα tersebut diterapkan pada pembuktian ketaksamaan Olsen di ruang Lebesgue tak homogen.
Kata kunci: Operator integral fraksional, operator maksimal radial Hardy-
Littlewood, ruang Lebesgue tak homogen, ketaksamaan Olsen.Suryawan Herry Pribawantoherrypribs@staff.usd.ac.id2012-10-29T01:11:53Z2012-10-29T01:11:53Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6845This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68452012-10-29T01:11:53ZNilai Eigen dan Vektor Eigen Matriks atas Aljabar Max-Plus IntervalMakalah ini membahas eksistensi dan ketunggalan nilai eigen dan vektor eigen matriks atas aljabar max-plus interval. Hasil pembahasan menunjukkan bahwa setiap matriks atas aljabar max-plus interval mempunyai nilai eigen, yaitu nilai eigen interval max-plus maksimum, dan vektor eigen interval max-plus yang bersesuaian dengan nilai eigen tersebut. Batas bawah dan batas atas nilai eigen interval max-plus maksimum tersebut berturut-turut adalah nilai eigen max-plus maksimum matriks batas bawah dan nilai eigen max-plus maximum matriks batas atas dari matriks intervalnya. Jika matriks atas aljabar max-plus interval tersebut irredusibel maka nilai eigennya tunggal.
Kata-kata kunci: aljabar max-plus, interval, nilai eigen dan vektor eigen.Rudhito M. Andyrudhito@staff.usd.ac.idWahyuni Sriswahyuni@ugm.ac.idSuparwanto Ariari_suparwanto@yahoo.comSusilo F.fsusilo@staff.usd.ac.id2012-10-25T06:54:10Z2012-10-25T06:54:10Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6858This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68582012-10-25T06:54:10ZKOREKSI METODE CONNECTED AMMI DALAM PENDUGAAN DATA TIDAK LENGKAPPercobaan multilokasi mempunyai peranan penting dalam perkembangbiakan tanaman dan penelitian agronomi. Kajian mengenai interaksi antara genotipe dan lingkungan diperlukan dalam penyeleksian genotipe yang akan dilepas. Metode statistika yang biasa digunakan untuk mengolah data hasil percobaan multilokasi salah satunya adalah AMMI (Additive Main effect and Multiplicative Interaction). Metode ini menggabungkan analisis ragam aditif bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama pada pengaruh interaksinya.Hambatan utama dalam menggunakan analisis AMMI adalah keseimbangan data. Sedangkan pada percobaan multilokasi kejadian data menjadi tidak seimbang peluangnya sangat besar. Agar setiap kombinasi genotipe dan lokasi memiliki jumlah ulangan yang sama, maka harus dilakukan pendugaan terhadap data yang tak lengkap. Pada kasus data tidak lengkap, diperlukan suatu metode pendugaan data untuk mempermudah analisis. Pada penelitian ini digunakan metode connected data dan algoritma EM-AMMI untuk menduga data yang tak lengkap dengan fungsi tujuannya adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin besar keragaman dari data maka semakin besar pula nilai MAPE semakin besar selaras juga dengan semakin tingginya persentas ketidaklengkapan data. Metode EM-AMMI memberikan MAPE yang lebih baik jika nilai awal dalam proses iterasi ditetapkan denga menggunakan metode Connected. Sehingga metode Connected –EM AMMI merupakan metode yang layak untuk dijadikan dasar pendugaan data tidak lengkap dalam analisis AMMI.
Kata Kunci : AMMI, Connected AMMI, EM-AMMISumertajaya I MadeMattjik Ahmad AnsoriJaya I Gede Nyoman Mindra2012-10-25T06:14:35Z2012-10-25T06:14:35Zhttp://eprints.uny.ac.id/id/eprint/6844This item is in the repository with the URL: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68442012-10-25T06:14:35ZGeneralized Non-Homogeneous Morrey Spaces And Olsen InequalityIn this paper, we shall discuss some properties of generalized non-homogeneous Morrey spaces. In addition, we will also prove the Olsen inequality in the non-homogeneous setting. Our proof utilizes the result of (García-Cuerva and Martell, 2001) on the boundedness of the fractional integral operator on Lebesgue spaces of non-homogeneous type.. I. Sihwaningrum. H. Gunawan. Y. Soeharyadi. W. S. Budhi