Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

NILAI BUDAYA DALAM TRADISI PERKAWINAN BAHU LAWEYAN DI DESA MINDAHAN BATE ALIT JEPARA Akbar, Muhammad Rafi; Septina, Natasya; Rohmah, Zainur; Az-Zahrah, Sagita Shofa; Kanzunnudin, Mohammad
Reduplikasi: Jurnal Penelitian Pendidikan Bahasa Indonesia Vol 3, No 1 (2023): (Juni 2023)
Publisher : Pascasarjana, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/rjppbi.v3i1.2014

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan atau menentukan jawaban terkait nilai budaya dalam tradisi perkawinan bahu laweyan di desa mindahan bate alit jepara. Metode penelitian menggunakan deskriptif kualitatif. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, pencatatan, dokumentasi serta tuturan cerita dari informan yang kemudian ditranskripsikan .  Validitas data dilakukan dengan triangulasi sumber dan triangulasi teknik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tradisi perkawinan bahu laweyan di desa mindahan bate alit jepara, jika perempuan bahu laweyan adalah perempuan yang digemari makhluk halus dan di bahunya terdapat tanda atau keistimewaan, apabila ada laki-laki yang ingin menikah dengan sosok perempuan tersebut akan mendapat kesialan. Terjadinya  pelaksanaan mitos perkawinan dengan perempuan bahu laweyan dapat menyeret kesialan atau malapetaka untuk suaminya, ada juga yang sampai akan meninggal secara mengenaskan dikarenakan sosok makhluk halus yang membuntuti atau menggemari sosok perempuan bahu laweyan tersebut.
Optimization of Tsukamoto FIS Using Genetic Algorithm for Rainfall Prediction in Banyuasin Regency Akbar, Muhammad Rafi; Miraswan, Kanda Januar; Rodiah, Desty; Buchari, Muhammad Ali; Marjusalinah, Anna Dwi
Sriwijaya Journal of Informatics and Applications Vol 5, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36706/sjia.v5i2.118

Abstract

Indonesia, as a tropical country with high rainfall, heavily relies on accurate rainfall predictions for various critical purposes, including water resource management and extreme weather impact mitigation. One commonly used method is the Tsukamoto Fuzzy Inference System (FIS). However, implementing the Tsukamoto FIS often leads to high error rates. This is attributed to the difficulty in determining the boundaries of fuzzy variable membership functions. To address this issue, this research proposes an innovative approach by optimizing the boundaries of fuzzy membership functions using Genetic Algorithms (GA). The study resulted in a 49.02% reduction in the error rate, decreasing from 76.82% to 27.8%. This method significantly enhances rainfall prediction accuracy and contributes to the advancement of more sophisticated prediction methods. The optimization method proposed in this study also holds potential for application across various atmospheric science contexts.