Articles

Found 6 Documents
Search

PEMBERDAYAAN KEMAMPUAN BERPIKIR METAKOKNITIF MELALUI PEMBELAJARAN READING QUESTIONING AND ANSWERING PADA MATAKULIAH TAKSONOMI TUMBUHAN -, Hasanuddin
Mentari Vol 16, No 2 (2013)
Publisher : Mentari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Isu mendasar  perlunya dosen  untuk mengajarkan berpikir  adalah karena banyaknya mahasiswa yang tidak mampu  mengaplikasikan  pengetahuan yang diperoleh  ke dunia nyata. Mengajarkan mahasiswa berpikir  metakognitif  menjadi  penting dalam era  informasi dan globalisas agar mampu menjaring informasi yang penting dan yang tidak relevan.  Pembelajaran Reading Questioning and Answering (RQA) sarat dengan upaya pemberdayaan kesadaran metakognitif secara sistematis dan terencana. Sintaks pembelajaran RQA yakni membaca (Reading), membuat pertanyaan substansial (Questioning) kemudian menjawabnya sendiri (Answering) adalah termasuk kegiatan yang memberdayakan kesadaran dan keterampilan  metakognitif, yaitu: strategi perencanaan, strategi monitoring, dan strategi evaluasi.  Strategi metakognitif tersebut diaplikasi secara luas pada situasi yang berbeda. Batasan matakuliah taksononomi tumbuhan adalah: pencirian, identifikasi, klasifikasi, dan tatanama. Semua aspek tersebut akan dapat dipahami dengan baik jika mahasiswa mampu menggunakan strategi belajar metakognitif.  Kata kunci: berpikir metakognitif, pembelajaran RQA, taksonomi tumbuhan
PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROBABILISTIK BASIS RADIAL DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SENSITIVITAS -, Hasanuddin
Gamatika Vol 3, No 2 (2012): Jurnal Gagasan Matematika Dan Informatika
Publisher : Gamatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Makalah ini menyajikan algoritma pembelajaran bagi Radial Basis Probabilistic Neural Network berdasarkan keturunan gradien fungsi kesalahan. RBPNN terintegrasi dari jaringan saraf radial fungsi dasar (RBFNN) dan jaringan syaraf probabilistik (PNN). Langkah Kepekaan terhadap masukan atas dataset pelatihan berdasarkan turunan parsial dari model RBPNN dan aturan untuk memilih fitur berlebihan juga hadir. Analisis sensitivitas metode yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas jaringan saraf. Akhirnya, untuk mengevaluasi kinerja, pendekatan yang diusulkan kami menunjukkan melalui memberikan dua contoh kehidupan nyata kumpulan data. Kata Kunci: RBPNN, keturunan gradien, analisis sensitivitas, seleksi fitur, klasifikasi. Abstract This paper presents a learning algorithm for Radial Basis Probabilistic Neural Network based on gradient descent of error functions. RBPNN integrates of radial basis function neural networks (RBFNN) and probabilistic neural networks (PNN). Sensitivity measures to input over training dataset based on partial derivative of the RBPNN model and rule for selecting redundant feature is also present. Sensitivity analysis of that method can improved efficiency and effectiveness of the neural networks. Finally, to evaluate the performance, our proposed approaches are demonstrated trough giving two examples of real life data set. Keyword: RBPNN, gradient descent, sensitivity analysis, feature selection, classification.
PENGARUH AUDIT TENURE, UKURAN KANTOR AKUNTAN PUBLIK, DIVERSIFIKASI GEOGRAFIS, DAN LEVERAGE TERHADAP MANAJEMEN LABA (Studi Empiris Pada Perusahaan-Perusahaan Food and Beverage Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2013) -, Hasanuddin; -, Andreas; -, Rusli
Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Ekonomi Vol 2, No 2 (2015): Wisuda Oktober 2015
Publisher : Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Ekonomi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study aims to examine the influence of audit tenure, audit firm size, geographic diversification and leverage towards earnings management in food and beverage companies. Audit tenure is measured by the amount of the year of work relationship between auditee and the last public accountant firm. Audit firm size is measured by dummy variabel. The Audit firm is divided into audit firms that affiliated with big four and non big four audit firms. Geographic diversification is measured by the number of firms geographic segments.And leverageratio is calculated by dividing total assets by total equity.The population of this study are the food and beverage companies that listed in Indonesia Stock Exchange (BEI) in 2011, 2012, and 2013. Purposive sampling is used for sampling method and multiple regression technique is used for the data analysis. The total number of samples for this study are 36 companies. The result of this study indicates that audit tenure don’t have significant influence in earnings management, audit firm size have negative significant influence in earnings management, geographic diversification have positif significant influence to earnings management. Meanwhile, leverage have positif significant influenceto earning managementKeywords: earnings management, audit tenure, audit firm size, geographic diversification, leverage
IDENTIFIKASI BIJIH BESI (Fe) MENGGUNAKAN METODA GEOLISTRIK RESISTIVITAS KONFIGURASI WENNER- SCHLUMBERGER DI KABUPATEN LUWU Sunarya, Wira; -, Hasanuddin; -, Syamsuddin; -, Maria; Syamsuddin, Erfan
JURNAL GEOCELEBES Vol 1, No 2: Oktober 2017
Publisher : Departemen Geofisika, FMIPA - Universitas Hasanuddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1185.484 KB) | DOI: 10.20956/geocelebes.v1i2.2793

Abstract

Telah dilakukan penelitian untuk mengidentifikasi sebaran bijih besi di Kecamatan Walenrang, Kabupaten Luwu, Sulawesi Selatan dengan menggunakan metoda geolistrik tahanan jenis konfigurasi Wenner-Schlumberger. Hasil survey resistivity berupa penampang 2-D dan blok model 3-D yang memberikan informasi mengenai sebaran bijih besi, dimana penyebaran terbesar berada di sebelah barat daerah penelitian dengan arah timur laut - barat daya. Data resistivitas dari penampang resistivitas 2-D yang diperoleh dari pengukuran lintasan 1 sampai dengan pengukuran lintasan 4 di lapangan yaitu zona lapisan bijih besi magnetite berada pada resistivitas ρ < 40 Ωm, zona pelapukan batuan andesit dengan resistivitas 40 Ωm < ρ < 250 Ωm dan zona batuan basalt dengan resistivitas tinggi ρ > 250 Ωm yang sesuai dengan yang ditemukan bagian barat daerah penelitian yaitu di lembah buntu Mario dan buntu Sikuku hingga ke buntu Andulan bagian utara ada boulder magnetis yang tersebar di aliran sungai lamasi diperkirakan berasal dari zona potasik.
Simulasi Daya Dukung Lingkungan di Pulau Gili Ketapang-Probolinggo dengan Mengandalkan Curah Hujan sebagai Pemenuhan Kebutuhan Air Ramdhan, Muhammad; Husrin, Semeidi; Pryambodo, Dino Gunawan; Prihantono, Joko; Nur Amri, Syahrial; Prihatno, Hari; Sudirman, Nasir; -, Hasanuddin; Iswahyudi, Sachrul
Jurnal Kelautan Nasional Vol 14, No 1 (2019): April
Publisher : Pusat Riset Kelautan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jkn.v14i1.6861

Abstract

Hujan merupakan salah satu sumberdaya air yang penting bagi kehidupan manusia. Keseimbangan lingkungan dapat diketahui dari ketersediaan sumber air yang berguna untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Daya dukung lingkungan adalah kemampuan lingkungan untuk menunjang kehidupan manusia dan makhluk hidup lainnya. Salah satu cara menentukan daya dukung lingkungan adalah dengan pendekatan ketersediaan dan kebutuhan air. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan simulasi terhadap status daya dukung lingkungan berdasarkan ketersediaan air bulanan dari curah hujan dan kebutuhan air di Pulau Gili Ketapang-Probolinggo dalam satu tahun. Metode yang digunakan untuk mengetahui daya dukung lingkungan adalah analisis kuantitatif melalui perbandingan antara penghitungan ketersediaan air dan kebutuhan air. Hasil penghitungan status daya dukung lingkungan berdasarkan ketersediaan air dan kebutuhan air di Gili Ketapang apabila dihitung berdasarkan kebutuhan layak air minum 130 liter/orang/hari adalah defisit sebesar 33.389.799,47 liter/bulan.
PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROBABILISTIK BASIS RADIAL DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SENSITIVITAS -, Hasanuddin
Gamatika Vol 3, No 2 (2013): Jurnal Gagasan Matematika Dan Informatika
Publisher : Gamatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Makalah ini menyajikan algoritma pembelajaran bagi Radial Basis Probabilistic Neural Network berdasarkan keturunan gradien fungsi kesalahan. RBPNN terintegrasi dari jaringan saraf radial fungsi dasar (RBFNN) dan jaringan syaraf probabilistik (PNN). Langkah Kepekaan terhadap masukan atas dataset pelatihan berdasarkan turunan parsial dari model RBPNN dan aturan untuk memilih fitur berlebihan juga hadir. Analisis sensitivitas metode yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas jaringan saraf. Akhirnya, untuk mengevaluasi kinerja, pendekatan yang diusulkan kami menunjukkan melalui memberikan dua contoh kehidupan nyata kumpulan data. Kata Kunci: RBPNN, keturunan gradien, analisis sensitivitas, seleksi fitur, klasifikasi. Abstract This paper presents a learning algorithm for Radial Basis Probabilistic Neural Network based on gradient descent of error functions. RBPNN integrates of radial basis function neural networks (RBFNN) and probabilistic neural networks (PNN). Sensitivity measures to input over training dataset based on partial derivative of the RBPNN model and rule for selecting redundant feature is also present. Sensitivity analysis of that method can improved efficiency and effectiveness of the neural networks. Finally, to evaluate the performance, our proposed approaches are demonstrated trough giving two examples of real life data set. Keyword: RBPNN, gradient descent, sensitivity analysis, feature selection, classification.