Kursus solidworks dan belajar yang efektif
- Buat tujuan yang jelas: Tentukan tujuan Anda dalam belajar SolidWorks. Apakah Anda ingin mendapatkan sertifikasi SolidWorks, memperluas keterampilan CAD Anda, atau sekadar memperbaiki kemampuan Anda dalam program ini? Setelah Anda menetapkan tujuan, Anda dapat memfokuskan upaya Anda pada hal-hal yang paling penting untuk mencapai tujuan tersebut.
- Ambil kursus atau pelatihan: Ada banyak kursus online atau offline yang tersedia untuk belajar SolidWorks, yang diselenggarakan oleh institusi pendidikan, perusahaan pelatihan, atau penyedia layanan CAD. Pilihlah kursus yang sesuai dengan kebutuhan dan tingkat keahlian Anda, dan pastikan instruktur memiliki sertifikasi SolidWorks yang sah.
- Gunakan sumber daya online: Ada banyak sumber daya online yang tersedia untuk belajar SolidWorks secara mandiri, seperti video tutorial, artikel, dan forum pengguna. Anda dapat mengakses situs web resmi SolidWorks, atau mencari sumber daya lain yang tersedia di internet. Pastikan untuk memilih sumber daya yang tepercaya dan up-to-date.
- Berlatih secara teratur: Seperti halnya keterampilan lainnya, belajar SolidWorks membutuhkan latihan yang konsisten. Buat jadwal untuk berlatih secara teratur, dan jangan ragu untuk mencoba tantangan baru. Berlatih juga akan membantu Anda mempertajam keterampilan Anda dan memperbaiki kecepatan Anda dalam menggunakan program ini.
- Bergabunglah dengan komunitas pengguna SolidWorks: Bergabunglah dengan komunitas pengguna SolidWorks dapat membantu Anda belajar lebih banyak tentang program ini, bertanya pertanyaan, dan mendapatkan umpan balik dari pengguna lain. Anda dapat bergabung dengan forum pengguna, grup LinkedIn, atau kelompok pengguna SolidWorks lainnya.
- Jangan takut mencoba hal baru: SolidWorks adalah program yang sangat luas dan kompleks, jadi jangan takut untuk mencoba hal-hal baru atau mengeksplorasi fitur yang belum pernah Anda gunakan sebelumnya. Cobalah berbagai macam proyek dan tantangan, dan jangan berhenti mencoba sampai Anda merasa percaya diri dalam menggunakan program ini.
Kelebihan SolidWorks:
- Mudah digunakan: SolidWorks memiliki antarmuka yang intuitif dan mudah digunakan, membuatnya ideal bagi pengguna dengan berbagai tingkat keahlian.
- Fitur-fitur yang lengkap: SolidWorks dilengkapi dengan berbagai fitur yang dapat membantu pengguna dalam desain, analisis, dan simulasi produk.
- Integrasi dengan aplikasi lain: SolidWorks dapat diintegrasikan dengan aplikasi lain seperti Excel dan MATLAB untuk analisis lebih lanjut.
- Banyaknya sumber daya: SolidWorks memiliki komunitas besar di seluruh dunia yang menyediakan sumber daya dan dukungan untuk pengguna, termasuk tutorial, video, dan forum diskusi.
Kekurangan SolidWorks:
- Harga: SolidWorks adalah perangkat lunak CAD 3D yang mahal, sehingga mungkin tidak terjangkau bagi pengguna individu atau perusahaan kecil.
- Perlu perangkat keras yang kuat: SolidWorks membutuhkan komputer dengan spesifikasi tinggi untuk menjalankan dengan baik, dan ini dapat menjadi tantangan bagi pengguna yang menggunakan komputer dengan spesifikasi rendah.
- Sistem keamanan yang sulit: SolidWorks memiliki sistem keamanan yang ketat untuk melindungi properti intelektual dan keamanan produk, tetapi sistem ini dapat menjadi sulit bagi pengguna yang ingin memindahkan atau berbagi file desain.
- Ketergantungan pada lisensi: SolidWorks memerlukan lisensi untuk digunakan, sehingga pengguna harus membayar biaya lisensi yang mahal untuk dapat menggunakan perangkat lunak ini.
Dengan mengikuti tips ini, Anda dapat belajar SolidWorks dengan lebih efektif dan efisien. Penting untuk tetap konsisten dalam latihan dan pengembangan keterampilan Anda, dan jangan ragu untuk mencari bantuan dari instruktur atau pengguna lain jika Anda mengalami kesulitan.
kursus komputer tangerang
KURSUS KOMPUTER MURAH BERKUALITAS (bersertifikat)
SYSTEM OPERASI (OS)
– Microsoft WINDOWS 7/8 = 600.000
MICROSOFT OFFICE
– Microsoft Word = 600.000
– Microsoft Excel = 600.000
– Microsoft Power Point = 600.000
– Microsoft Access = 600.000
NETWORKING/INTERNET
– Jaringan LAN, hotspot, dial up, dll = 900.000
– Internet : email, chatting, Browsing, posting, Download, dll = 900.000
TROUBLESHOOTING
– Service Hardware & Software = 900.000
– Merakit & Installation = 900.000
GRAPHIC DESIGN
– Corel DRAW = 800.000
– Adobe Photoshop = 800.000
– Adobe Flash (animasi) = 800.000
– Auto CAD = 900.000
– 3D Max = 900.000
– Sketchup = 900.000
– Vray sketchup = 800.000
WEB DESIGN
– membuat website pribadi, organisasi, portal berita, dll = 900.000
– membuat website komersil = 900.000
Global Paradigma
Jl. Kelapa Kopyor XII Blok cb15 No.20, Gading Serpong – TANGERANG
HP: 0821 2983 3199
Bisa datang kerumah (minimal 3 siswa) untuk daerah karawaci, kelapadua, gading serpong, legok, dan sekitarnya.
3D INTERIOR
3D EXTERIOR
GAMBAR 2D CAD
https://segalamacam.com/wp-content/uploads/2021/10/kursus-autocad-2d-tangerang.pdf
Mengubah Windows XP palsu menjadi Asli
cara mudah mengubah windows palsu anda menjadi asli
Mengcrack sebuah windows XP sebenarnya bukan hal yang baru dan tabu lagi, namun tidak ada salahnya jika saya memaparkan lagi bagaimana kinerja dari sebuah tool buatan (asli) orang indonesia. Dan saya ingatkan juga tool ini hanya bisa untuk OS windows XP.
Dengan menggunakan tool ini, anda bisa mengupdate windows anda sesering mungkin dan anda juga dapat menikmati fasilitas dari microsoft (download gratis di website www.microsoft.com).
Baiklah disini saya akan jelaskan beberapa langkah yang harus ditempuh, yaitu:
Pertama-tama, sebaiknya Anda menonaktifkan dahulu program antivirus yang terinstall di kompi Anda, kenapa? karena tool ini terdeteksi sebagai worm [emang rata-ratanya crack/keygen terdeteksi worm kan? selanjutnya download HCCRKWXP versi terbaru (jika tersedia yang lebih baru, downloadlah yang paling baru. Kecuali ada peringatan khusus yang disampaikan). Sebelum itu, TUTUP SEMUA APLIKASI YANG SEDANG BERJALAN. Setelah itu, ekstrak file yang anda download. Setelah itu jalankan file “hccrkxp.exe”. Setelah itu, akan muncul form utama (Gambar 1.0).
Diform utama sudah terdapat beberapa menu. Diantaranya, start cracking, changelog, join to us, dan download another tool. Berikut adalah penjelasan dari beberapa menu diatas:
– Start Cracking: Memulai proses cracking
– Changelog: Melihat changelog aplikasi.
– Join to us: Bergabung ke hackers center.
– Download another tools: Sesuai namanya, download tool lain di hackers center.
Jika anda ingin langsung mencrack windows anda, silahkan klik start cracking. Jika anda ingin melihat-lihat change log aplikasi, klik change log, atau jika anda ingin bergabung dengan hc (hackers center) silahkan klik join to us. Jika anda ingin mendownload tool lainnya silahkan klik download another tools.
Memulai Pross Cracking
Setelah form utama muncul (Gambar 1.0), klik pada tombol Start cracking. Setelah itu, munculah form cracking (Gambar 2.0).
Setelah itu, klik START CRACKING. Langkah pertama yang dilakukan oleh tool adalah memeriksa “Apakah windows anda asli?” Jika pengetesan membuktikan bahwa windows anda asli 100%, proses cracking dihentikan. Dan akan muncul pesan peringatan bahwa windows anda asli (Gambar 2.1).
Jika proses cracking tetap berlanjut, berarti windows anda palsu. Langkah selanjutnya adalah mempersiapkan segalanya. HCCRKWXP mempersiapkan beberapa method (metoda) yang digunakan untuk mengcrack windows xp. Pada versi 1.0.7, method yang digunakan sudah berbeda dengan versi lainnya (Walaupun prinsipnya sebenarnya sama saja).
Langkah selanjutnya, tool mulai membajak windows. Selanjutnya tool akan mencrack windows anda dengan method yang sudah dipersiapkan sebelumnya. Langkah selanjutnya, tool mengecek hasil cracking dan merapihkannya. Tool juga melakukan beberapa proses cracking tambahan. Setelah itu, proses cracking selesai klik finish. Setelah itu, tool akan merestart komputer anda secara otomatis.
Apa Tool Ini Bekerja
Untuk meyakinkan silahkan download Microsoft genuine advantage diagnostic tool dari web site microsoft www.microsoft.com atau anda juga bisa download tool ini disini {bukan dari web microsoft. Setelah itu jalankan aplikasi yang anda download tadi (Seharusnya jika anda sudah berhasil mendownload, sudah tak jadi masalah. Karena mendownload dari microsoft.com haruslah memiliki windows asli). Windows saya sudah terbukti ASLI setelah diperiksa oleh tool microsoft ini (Gambar 3.0).
Jika windows asli kita bisa download apapun dari microsoft! Contohnya saya download Silverlight tool untuk update OS Windows XP (Gambar 3.1). dan tidak ada hambatan dalam proses download ataupun saat masuk di web microsoft, kenapa? karena OS XP saya ASPAL hehehe…… :D
Jadi saya sering banget update windows XP bajakan milik saya loh! Ga tanggung tanggung, update aja setiap hari sekalian dan kita bisa jalan-jalan di webnya Uncle Gates tanpa ada hambatan apa-apa!!!! Saya harap tool ini berguna & bermanfaat untuk ANDA!!!
download crack os_xp disini.
skripsi matematika
MASALAH PENJADWALAN JOB-SHOP MULTITUJUAN FUZZY DENGAN ALGORITMA GENETIKA
ob-shop scheduling problems (JSP) merupakan satu dari masalah penjadwalan mesin yang menentukan urutan proses operasi pada tiap mesin dengan tujuan meminimumkan waktu penyelesaian maksimum. Masalah penjadwalan job-shop melibatkan perubahan beberapa parameter yang tidak pasti sehingga lebih efektif jika mengenalkan logika fuzzy dan merumuskan masalah menjadi optimisasi fuzzy.
Untuk mendapatkan hasil penjadwalan yang optimal ( makespan minimum ) dengan banyaknya kemungkinan dan kombinasi solusi yang berkembang secara eksponensial seiring meningkatnya jumlah pekerjaan dan sumberdaya/mesin, maka lebih efektif digunakan algoritma genetika. Algoritma genetika merupakan proses yang menyerupai cara-cara terjadinya evolusi biologis. Algoritma genetika berusaha mendapatkan individu (solusi) terbaik dengan melakukan kombinasi diantara individu yang baik. Hasil operasi genetika akan diubah kembali menjadi sebuah jadwal yang mudah difahami oleh pengguna.
BAB I
PENDAHULUAN
I.1 Latar Belakang Masalah
Pada sebuah sistem produksi yang kompleks dapat terjadi penumpukan barang atau pekerjaan yang membentuk antrian panjang yang belum tentu dapat diselesaikan secara optimal. Sistem produksi yang melibatkan banyak mesin dan banyak proses dengan waktu yang bervariasi akan menemui banyak hambatan bila tidak ada metode penjadwalan yang tepat. Sistem yang tidak dapat bekerja secara efektif dan efisien, pada akhirnya dapat mempengaruhi proses produksi secara keseluruhan.
ANALISA PEMBAGIAN LAHAN REAL ESTAT DENGAN MEMANFAATKAN GOAL PROGRAMMING
Salah satu masalah yang dihadapi pengembang real estate adalah menentukan pembagian jumlah rumah yang dibangun sesuai tipe-tipenya di real estate. Inilah yang mendorong perusahaan real estate untuk mencari teknik pengambilan keputusan yang tepat.
PT. Panca Teja Sentana, selaku pengembang juga mengalami hal yang sama. Pembagian lahan dilakukan dengan cara mengira-ngira jumlah rumah yang akan dibangun sesuai tipenya. Memang apa yang dibangun pada tahun 2004, yaitu Taman Pondok Jati, telah mendatangkan keuntungan. Keuntungan yang diperoleh belum maksimal, sementara muncul masalah dengan banyak target. Perusahaan mengalami kesulitan dalam mengambil keputusan.
Pada tugas akhir ini, penulis memanfaatkan goal programming untuk mengolah data pada real estate yang menghasilkan pembagian lahan yang sesuai dengan pembagian jumlah tipe-tipe rumah. Metode ini merupakan pemrograman tujuan ganda dan merupakan solusi yang dapat mencapai semuanya secara optimal pada waktu bersamaan berdasarkan kendala-kendala yang dimilikinya.
Keuntungan aktual yang didapat oleh PT. Panca Teja Sentana sebesar Rp. 2.252.000.000. Kemudian dari solusi optimal yang diperoleh, keuntungan tersebut mengalami kenaikan 1,5 % menjadi Rp. 2.285.000.000. Solusi optimal yang diperoleh tersebut yaitu jumlah rumah tipe 36 sebanyak 15 unit, tipe 45 sebanyak 28 unit, tipe 54 sebanyak 22 unit dan tipe 70 sebanyak 27 unit.
Kata kunci: goal programming, prioritas, target/goal.
1.1. LATAR BELAKANG
Pengambilan keputusan merupakan fungsi utama dari seorang manajer atau seorang pengusaha dalam suatu organisasi atau perusahaan. Seorang pengusaha atau manajer perusahaan kerap kali mengalami kebingungan dalam mengambil keputusan dari beberapa permasalahan. Akibatnya, lambat laun ia jatuh dalam keadaan tidak dapat mengambil keputusan untuk menentukan tujuan utama dari perusahaannya.
PENGENALAN POLA SIDIK JARI MANUSIA DENGAN METODE PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN)
Abstrak
Pengenalan sidik jari merupakan salah satu perkembangan teknologi biometrika yang digunakan untuk mengenali sidik jari manusia. Sidik jari telah terbukti cukup akurat, aman, mudah, dan nyaman bila dibandingkan dengan sistem biometrik yang lainnya seperti bentuk wajah, warna suara dan retina mata. Dalam penelitian ini metode yang digunakan sebagai proses pengenalan sidik jari adalah Probabilistic Neural Network (PNN). PNN dilihat dari cara pendekatannya merupakan metode pengklasifikasian pola yang menggunakan penggabungan secara statistik dan jaringan syaraf. tiruan. PNN memiliki 4 lapisan terdiri dari lapisan input, lapisan pola, lapisan penjumlahan dan lapisan keluaran.
Seperti dalam sistem jaringan syaraf tiruan lainnya, PNN memerlukan proses pelatihan (training) untuk sidik jari yang akan dikenali. Pola–pola sidik jari yang digunakan untuk proses PNN merupakan hasil dari FFT yamg berupa nilai spektrum. Keputusan diambil menggunakan keputusan Bayes berdasarkan nilai pada lapisan penjumlahan yang tertinggi.
Uji coba sistem dilakukan terhadap 9 orang dimana 4 pria dan 5 wanita. Setiap orang memiliki masing–masing 40 sampel yaitu 20 ibu jari tangan kanan dan 20 ibu jari tangan kiri. Dari data-data ini, 10 data sebagai digunakan untuk data training dan 10 data sebagai untuk data testing. Dilihat dari hasil uji coba yang telah dilakukan memperlihatkan bahwa PNN sesuai dalam mengenali sidik jari. Hasil pengenalan sidik jari rata-rata bisa mencapai 81,67% dengan ukuran gambar diperkecil hingga 25% dari ukuran gambar asli, 91,39% dengan ukuran gambar diperkecil hingga 50% dari ukuran gambar asli, 92,5% dengan ukuran gambar diperkecil hingga 75% dari ukuran gambar asli dan 93,06% dengan ukuran gambar asli.
Kata Kunci : Biometrika, Probabilistic Neural Network (PNN), Fast Fourier Transform (FFT), spektrum, sidik jari.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Kebutuhan akan teknologi pengenalan karakteristik alami manusia semakin meningkat sangat cepat dalam beberapa dekade ini, seiring dengan bertambahnya kompleksitas dalam bidang keamanan dan kriminalitas. Untuk mengindentifikasi seseorang dapat dilihat dari ciri–ciri fisik karena setiap orang memiliki ciri–ciri yang unik dan tidak ada yang sama.
SELEKSI KARYAWAN PADA JABATAN TERTENTU MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) (STUDI KASUS PT. PLN )
Abstrak
Berkembangnya penemuan-penemuan baru dari pengembangan metode Soft Computing semakin mempermudah manusia dalam menyelesaikan permasalahan di berbagai bidang. Salah satu metode Soft Computing yang sering digunakan adalah ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). ANFIS merupakan metode yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mengimplementasikan sistem inferensi fuzzy.
Keunggulan sistem fuzzy adalah dapat menerjemahkan pengetahuan dari pakar dalam bentuk aturan-aturan, namun biasanya dibutuhkan waktu yang lama untuk menetapkan fungsi keanggotaannya. Oleh sebab itu dibutuhkan teknik pembelajaran dari jaringan syaraf tiruan untuk mengotomatisasi proses tersebut sehingga dapat mengurangi waktu pencarian Hal tersebut menyebabkan metode ANFIS sangat baik diterapkan pada berbagai bidang [8].
Telah dibuktikan pada penelitian sebelumnya bahwa ANFIS dapat digunakan untuk prediksi curah hujan [5], pengenalan suara [9] dan lain-lain.. Dalam tugas akhir ini penulis ingin mengaplikasikan ANFIS dalam bidang sumber daya manusia. Tes masuk sebagai salah satu dari serangkaian tes untuk menyeleksi tenaga kerja sangat dibutuhkan bagi pihak manajemen sumber daya manusia (SDM). ANFIS akan dilatih dengan menggunakan algoritma Least Square Estimator pada arah maju dan Gradient Descent pada arah mundur untuk menentukan nilai akhir dan rangking dari tiap calon karyawan untuk memudahkan pemilihan calon karyawan.
Kata Kunci: ANFIS, Seleksi Karyawan, Least Square Estimator, Gradient Descent
BAB I
PENDAHULUAN
I.1 Latar Belakang
Sejak ditemukannya metode soft computing oleh Lotfi A Zadeh pada tahun 1992, perkembangan penelitian sebagai langkah lanjut terhadap teori tersebut telah menghasilkan penemuan – penemuan baru. . Soft computing merupakan koleksi dari beberapa metodologi dan merupakan pendekatan untuk melakukan komputasi dengan meniru akal manusia dan memiliki kemampuan untuk menalar dan belajar pada lingkungan yang penuh dengan ketidakpastian dan ketidaktepatan [6].
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KARYAWAN PADA JABATAN TERTENTU MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Abstrak
Berkembangnya penemuan-penemuan baru dari pengembangan metode Soft Computing semakin mempermudah manusia dalam menyelesaikan permasalahan di berbagai bidang. Salah satu metode Soft Computing yang sering digunakan adalah ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). ANFIS merupakan metode yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mengimplementasikan sistem inferensi fuzzy.
Keunggulan sistem fuzzy adalah dapat menerjemahkan pengetahuan dari pakar dalam bentuk aturan-aturan, namun biasanya dibutuhkan waktu yang lama untuk menetapkan fungsi keanggotaannya. Oleh sebab itu dibutuhkan teknik pembelajaran dari jaringan syaraf tiruan untuk mengotomatisasi proses tersebut sehingga dapat mengurangi waktu pencarian Hal tersebut menyebabkan metode ANFIS sangat baik diterapkan pada berbagai bidang [8].
Telah dibuktikan pada penelitian sebelumnya bahwa ANFIS dapat digunakan untuk prediksi curah hujan [5], pengenalan suara [9] dan lain-lain.. Dalam tugas akhir ini penulis ingin mengaplikasikan ANFIS dalam bidang sumber daya manusia. Tes masuk sebagai salah satu dari serangkaian tes untuk menyeleksi tenaga kerja sangat dibutuhkan bagi pihak manajemen sumber daya manusia (SDM). ANFIS akan dilatih dengan menggunakan algoritma Least Square Estimator pada arah maju dan Gradient Descent pada arah mundur untuk menentukan nilai akhir dan rangking dari tiap calon karyawan untuk memudahkan pemilihan calon karyawan.
Kata Kunci: ANFIS, Seleksi Karyawan, Least Square Estimator, Gradient Descent
Aplikasi Analisis Komponen Utama Untuk Menentukan Variabel yang Berpengaruh Terhadap Citra Malang Town Square (MATOS)
Kata Kunci : Analisis Komponen Utama, Matriks Korelasi, Citra.
Analisis komponen utama sebagai salah satu bagian dari statistik yang dapat digunakan untuk memudahkan perusahaan mengambil keputusan dalam meningkatkan pelayanan yang akan diberikan kepada konsumen, karena analisis komponen utama dapat digunakan perusahaan untuk terfokus pada beberapa komponen utama saja dari banyak variabel yang mempengaruhi tingkat citra konsumen sehingga terbentuk citra yang bagus dalam benak para konsumen.
Pendekatan penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif. Penelitian ini dilakukan di pusat perbelanjaan Malang Town Square (MATOS), dengan sumber data menggunakan data primer yang dilakukan dengan membagikan angket kepada pengunjung Malang Town Square yang berisi 6 pertanyaan mewakili 6 variabel khusus.
Dengan metode analisis Komponen utama terbentuk dua komponen utama yaitu komponen utama pertama, besar koefisien variabel X1 (Tempat nyaman, bersih dan interior menarik), X2 (Kemudahan mencapai lokasi), X3 (Pelayanan personal baik), X4 (Kualitas produk baik) secara berurut adalah sebesar 0.499, 0.456, 0.360 dan 0.473 dengan skor/nilai variabel X1, X2, X3, X4 adalah 0.702, 0.641, 0.506 dan 0.665, keempat variabel ini masuk dalam komponen internal pembentuk citra MATOS. Komponen utama kedua, besar koefisien variabel X5 (Pilihan produk lengkap) dan X6 (Harga relatif mahal) secara berurut adalah sebesar -0.489 dan 0.659 dan skor/nilai sebesar -0.571 dan 0.768, dua variabel ini masuk dalam komponen eksternal pembentuk citra MATOS.
Keragaman total pembentuk citra MATOS pada komponen internal sebesar 32.98% dan pada komponen eksternal sebesar 22.62%, sehingga diketahui bahwa komponen internal adalah komponen yang paling dominan dan lebih berpengaruh terhadap pembentuk citra MATOS daripada komponen eksternal.
BAB I
PENDAHULUAN
I.1. LATAR BELAKANG
Aplikasi Analisis Komponen Utama Untuk Menentukan Variabel yang Berpengaruh Terhadap Citra Malang Town Square (MATOS)
Kata Kunci : Analisis Komponen Utama, Matriks Korelasi, Citra.
Analisis komponen utama sebagai salah satu bagian dari statistik yang dapat digunakan untuk memudahkan perusahaan mengambil keputusan dalam meningkatkan pelayanan yang akan diberikan kepada konsumen, karena analisis komponen utama dapat digunakan perusahaan untuk terfokus pada beberapa komponen utama saja dari banyak variabel yang mempengaruhi tingkat citra konsumen sehingga terbentuk citra yang bagus dalam benak para konsumen.
Pendekatan penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif. Penelitian ini dilakukan di pusat perbelanjaan Malang Town Square (MATOS), dengan sumber data menggunakan data primer yang dilakukan dengan membagikan angket kepada pengunjung Malang Town Square yang berisi 6 pertanyaan mewakili 6 variabel khusus.
Dengan metode analisis Komponen utama terbentuk dua komponen utama yaitu komponen utama pertama, besar koefisien variabel X1 (Tempat nyaman, bersih dan interior menarik), X2 (Kemudahan mencapai lokasi), X3 (Pelayanan personal baik), X4 (Kualitas produk baik) secara berurut adalah sebesar 0.499, 0.456, 0.360 dan 0.473 dengan skor/nilai variabel X1, X2, X3, X4 adalah 0.702, 0.641, 0.506 dan 0.665, keempat variabel ini masuk dalam komponen internal pembentuk citra MATOS. Komponen utama kedua, besar koefisien variabel X5 (Pilihan produk lengkap) dan X6 (Harga relatif mahal) secara berurut adalah sebesar -0.489 dan 0.659 dan skor/nilai sebesar -0.571 dan 0.768, dua variabel ini masuk dalam komponen eksternal pembentuk citra MATOS.
Keragaman total pembentuk citra MATOS pada komponen internal sebesar 32.98% dan pada komponen eksternal sebesar 22.62%, sehingga diketahui bahwa komponen internal adalah komponen yang paling dominan dan lebih berpengaruh terhadap pembentuk citra MATOS daripada komponen eksternal.
BAB I
PENDAHULUAN
I.1. LATAR BELAKANG
PEMBUKTIAN HASIL BELAJAR SISWA DALAM PENGGUNAAN PENDEKATAN KONSTEKTUAL PADA SEKOLAH LANJUTAN TINGKAT PERTAMA
Proses pengajaran akan lebih hidup dan menjalin kerjasama diantara siswa, maka proses pembelajaran dengan paradigma lama harus diubah dengan paradigma baru yang dapat meningkatkan kreativitas siswa dalam berpikir, arah pembelajaran yang lebih kompleks tidak hanya satu arah sehingga proses belajar mengajar akan dapat meningkatkan kerjasama diantara siswa dengan guru, siswa dengan siswa maka dengan demikian siswa yang kurang akan dibantu oleh siswa yang lebih pintar sehingga proses pembelajaran lebih hidup dan hasilnya lebih baik. Pernyataan ini berdasarkan pendapat Johnson dan Smith (dalam Anita Lie, h. 5) bahwa, “Kegiatan pendidikan adalah suatu proses sosial yang tidak dapat terjadi tanpa interaksi antar pribadi. Belajar adalah suatu proses pribadi, tetapi juga proses sosial yang terjadi ketika masing masing orang berhubungan dengan yang lain dan membangun pengertian dan pengetahuan bersama”.
Berdasarkan pandangan diatas, maka permasalahan yang muncul adalah bagaimana upaya guru untuk meningkatkan hasil balajar siswa dengan pendekatan yang tepat. Salah satu pendekatan pembelajaran yang yang dapat meningkatkan kreativitas siswa adalah pendekatan kontektual. Dengan pendekatan kontekstual, siswa diarahkan untuk mengaitkan antara materi yang diajarkan dengan situasi nyata siswa dan mendorong siswa membuat hubungan antara pengetahuan yang dimilikinya dengan kehidupan mereka sebagai anggota keluarga dan masyarakat. Melihat hal tersebut, maka perlu dilakukan suatu penelitian ilmiah untuk menemukan sebuah alternatif pemecahan masalah dalam upaya meningkatkan kualitas pembelajaran guna meningkatkan prestasi belajar siswa. Salah satu solusinya yaitu dengan mengembangkan suatu pendekatan pembelajaran yang membuat siswa lebih senang dan lebih termotivasi untuk belajar.
Berdasarkan hasil penelitian, pengolahan data dan analisis data, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut :
Respon siswa terhadap pembelajaran dengan pendekatan konstektual rata-rata 78,8 % setuju, 4,55 % tidak setuju, 16,65 % tidak tahu, sedangkan respon siswa terhadap soal-soal dalam pembelajaran dengan pendkatan konstektual rata-rata 75 % setuju, 9,93 % tidak setuju, dan 15,07 % tidak tahu.
Beberapa kelemahan pelaksanaan pembelajaran dengan pendekatan konstektual diantaranya tidak semua siswa mampu mempresentasikan hasil diskusi kelompok di depan sebab hampir setiap presentasi hanya ketua kelompoknya saja yang maju mempresentasikannya.
BAB II
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Kegiatan Belajar Mengajar di Sekolah
Nana Sudjana dan Daeng Arifin (1989. h. 19) mengemukakan, “Mengajar adalah membimbing kegiatan siswa belajar, mengajar adalah mengatur dan mengorganisasikan lingkungan yang ada disekitar siswa, sehingga dapat mendorong dan menumbuhkan siswa melakukan kegiatan balajar”.
SUPER EDGE MAGIC LABELING pada Graph Ulat Model dengan Panjang n Titik
Kata kunci: graph, pelabelan, total sisi ajaib.
Pelabelan total sisi ajaib super (edge magic total labeling) pada suatu graph
(V, E) dengan order p dan ukuran q adalah fungsi bijektif f dari V È E ke himpunan
{1, 2, 3, …, p + q} sehingga untuk masing-masing sisi xy di G berlaku f(x) + f(xy) +
f(y) = k, dengan k konstanta. Pelabelan total sisi ajaib yang memetakan V ke {1, 2, …,
p} disebut pelabelan sisi ajaib super (super edge-magic labeling). Graph yang dapat
dikenakan pelabelan sisi ajaib super disebut graph sisi ajaib super. Pada karya tulis
ini akan dijelaskan bahwa graph ulat model “ ” dengan panjang n, untuk n
bilangan asli, adalah sisi ajaib super.
Saran yang dapat disampaikan berkaitan dengan hasil penelitian ini adalah
sebagai berikut.
a. Kepada pembaca yang tertarik pada teori graph disarankan untuk melakukan
penelitian mengenai pelabelan super sisi ajaib pada jenis-jenis graph ulat lainnya.
b. Kepada pembaca yang tertarik pada teori graph disarankan untuk melakukan
penelitian mengenai pelabelan super sisi ajaib pada jenis graph yang lain.
c. Kepada pembaca, khususnya mahasiswa jurusan matematika yang tertarik pada
teori graph, disarankan untuk melakukan penelitian serupa yakni mengenai
pelabelan super sisi ajaib pada graph ulat model dengan panjang n, n
bilangan asli. Hal ini dilakukan karena pelabelan merupakan pengkonstruksian
fungsi, maka dimungkinkan peneliti yang lain menemukan rumus fungsi yang
lain sehingga graph ulat tersebut tetap super sisi ajaib.
BAB I
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Masalah pelabelan dalam teori graph mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an.
PENGEMBANGAN MODEL AUDIT SISTEM INFORMASI BERBASIS KENDALI
Makalah ini membahas pengembangan model audit sistem informasi berbasis kendali untuk mencegah terjadinya kegagalan sistem informasi guna menyelamatkan aset informasi, menjaga integritas data dan meningkatkan efisiensi dan efektifitas pencapaian tujuan suatu organisasi. Model ini dikembangkan berdasarkan konsep fungsional dan kendali sistem informasi dengan menggunakan sistem penilaian kualitatif berbasis standar manajemen mutu ISO 9001-2000.
Informasi merupakan salah satu sumber daya strategis suatu organisasi, oleh karena itu, untuk mendukung tercapainya visi dan misi suatu organisasi, pengelolaan informasi menjadi salah satu kunci sukses
MODEL MATEMATIKA SISTEM PERSEDIAAN DENGAN PENGADAAN DARURAT
Sistem persediaan dengan pengadaan darurat adalah sistem yang menerapkan dua macam pengadaan yaitu pengadaan regular yang mengikuti kebijakan base stock dan pengadaan darurat dengan waktu ancang lebih singkat tetapi dengan biaya tambahan lebih mahal.
Kami mengasumsikan biaya yang harus dibayarkan untuk kompensasi kekurangan persediaan lebih mahal dibandingkan dengan biaya pemesanan darurat. Variabel keputusan dari model adalah S (tingkat
Jasa pembuatan website tangerang
Tidak usah takut tidak bisa membuat website sendiri ?!
Tidak usah takut biaya pembuatan website mahal ?!
Kami sanggup menjawab ketakutan anda…..
Kami sudah berpengalaman membuat website puluhan tahun…..
Kami menjamin kepuasan anda…..
Jangan mempercayakan pembuatan website anda ke orang yang salah (asal murah)…..
