Claim Missing Document
Check
Articles

PEMILIHAN MODEL DAN ESTIMASI PARAMETER BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL SUBSET ARMA MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP SIMULATED ANNEALING MCMC Taram, Abdul
Jurnal Ilmiah AdMathEdu Vol 1, No 2 (2011): Desember
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (135.419 KB)

Abstract

If the Subset ARMA models fitted to real data, then the true value of the order and model parameters are often unknown. The purpose of this paper is to find an estimator-estimator for the order and parameters of the model based on the data. In this paper, the identification of order and subset ARMA model parameter estimation is done in a hierarchical Bayesian framework. Within this framework, the order and model parameters are assumed distributed priors. All order information about the characteristics and parameters of the model then expressed in the posterior distribution. Determination of the probability of the order and parameters of the posterior models requires the integration of the resulting posterior distribution, is an operation which is very difficult to do analytically. Here the algorithm Reversible Jump MCMC Simulated Annealing developed to perform the necessary integration through simulated posterior distribution.
METODE REVERSIBLE JUMP MARKOV CHAIN MONTE CARLO UNTUK ESTIMASI BAYESIAN DALAM MODEL REGRESI LINEAR PER POTONGAN Suparman, Suparman; Taram, Abdul
AdMathEdu : Mathematics Education, Mathematics, and Applied Mathematics Journal Vol 4, No 1: Juni 2014
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/admathedu.v4i1.4811

Abstract

PROSES BERPIKIR PROBABILISTIK MAHASISWA S1 PENDIDIKAN BIOLOGI JPMIPA FKIP UAD PADA POKOK BAHASAN TEORI PROBABILITAS Taram, Abdul
AdMathEdu : Mathematics Education, Mathematics, and Applied Mathematics Journal Vol 6, No 1: Juni 2016
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (578.427 KB) | DOI: 10.12928/admathedu.v6i1.4757

Abstract

 Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui persentase pada empat level proses berpikir probabilistic mahasiswa pendidikan biologi Universitas Ahmad Dahlan. Subyek penelitian ini adalah mahasiswa pendidikan biologi kelas C Universitas Ahmad Dahlan, sedangkan instrument pada penelitian ini adalah peneliti sendiri, soal tes, pedoman pelevelan berpikir probabilistic, pedoman wawancara. Hasil dari penelitian diperoleh bahwa level proses berpikir mahasiswa pendidikan biologi untuk materi pada sub pokok bahasan :  (a) ruang sampel, untuk level-1 : 18,18%, level- 2:  18,18%,  level -3 : 40,91%, dan level-4 : 22,73%; (b) kejadian dan probabilitasnya, untuk level-1: 13,64%, level-2 : 27,27%, level-3 : 27,27%, dan level-4 : 31,82%; (c) Variabel random dan probabilitasnya, untuk level-1: 13,64%, level-2: 36,36%, level-3: 9,1%, dan level-4 : 40,91%. Kata kunci : proses berpikir, berfikir probabilitas, level. 
PEMILIHAN MODEL DAN ESTIMASI PARAMETER BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL SUBSET ARMA MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP SIMULATED ANNEALING MCMC Taram, Abdul
AdMathEdu : Mathematics Education, Mathematics, and Applied Mathematics Journal Vol 1, No 2: Desember 2011
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/admathedu.v1i2.4864

Abstract

LESSON STUDY: IMPROVING TEACHING SKILL FOR SENIOR HIGH SCHOOL TEACHER IN GUNUNGKIDUL Setayawan, Fariz; Taram, Abdul
Jurnal Pemberdayaan: Publikasi Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 1, No 2 (2017)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (73.295 KB) | DOI: 10.12928/jp.v1i2.353

Abstract

Keterampilan mengajar adalah salah satu bagian penting dari pendidikan matematika. Hal ini membutuhkan guru untuk melakukan inovasi dalam proses pembelajaran. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif. Oleh karena itu, tujuan dari makalah ini adalah untuk mendeskripsikan sejauh mana guru SMA menerapkan pelajaran pelajaran dalam proses belajar mengajar. Hasil penelitian yang ditemukan oleh pengamat bahwa mayoritas guru belum melaksanakan lesson study. Sebagian besar guru berpikir bahwa sulit untuk menerapkan lesson study karena manajemen waktu dan perbedaan kurikulum. Ditemukan bahwa SMK 1 Patuk melaksanakan lesson study untuk pertama kalinya. Guru berpikir bahwa pelajaran membantu kedua guru dan siswa dalam melakukan pembelajaran yang lebih baik. Guru membuat inovasi dalam proses pembelajaran. Ada tiga manfaat menggunakan strategi lesson study. Pertama, ini membantu guru untuk meningkatkan kemampuan mengajar mereka di kelas. Kedua, membangun Komunitas Pembelajaran Profesional dengan fokus pada Lesson Study. Ketiga, ia memberi lebih banyak informasi tentang proses belajar siswa di kelas. Kata
Identifikasi dan Estimasi Runtun Waktu Model AR Menggunakan Algoritma Simulated Annealing Abdul Taram; suparman suparman
EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis VOLUME 11, ISSUE 2, August 2010
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

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

Abstract

When fitting a Autoregressive (AR) model to real data, the correct model order and the model parameter often unknown. Our aim is to find estimators of the order and the parameter based on the data. In this paper the model identification and parameter estimation for AR model is posed within a Bayesian framework. Within this framework the unknown order and parameter are assumed to be distributed according to a prior distribution, which incorporates all the available information about the process. All the information concerning the order andparameter characterising the model is then contained in the posterior distribution. Obtaining the posterior model order probabilities and the posterior model parameter probabilitiesrequires integration of the resulting posterior distribution, an operation which is analytically intractable. Here stochastic simulated annealing algorithm is developed to perform therequired integration by simulating from the posterior distribution. The methods developed are evaluated in simulation studies on number of synthetic and real data sets.Keywords : simulated annealing, autoregressive, order identification, parameter estimation.
METODE REVERSIBLE JUMP MARKOV CHAIN MONTE CARLO UNTUK ESTIMASI BAYESIAN DALAM MODEL REGRESI LINEAR PER POTONGAN Suparman Suparman; Abdul Taram
AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan Vol 4, No 1: Juni 2014
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/admathedu.v4i1.4811

Abstract

PROSES BERPIKIR PROBABILISTIK MAHASISWA S1 PENDIDIKAN BIOLOGI JPMIPA FKIP UAD PADA POKOK BAHASAN TEORI PROBABILITAS Abdul Taram
AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan Vol 6, No 1: Juni 2016
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (578.427 KB) | DOI: 10.12928/admathedu.v6i1.4757

Abstract

 Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui persentase pada empat level proses berpikir probabilistic mahasiswa pendidikan biologi Universitas Ahmad Dahlan. Subyek penelitian ini adalah mahasiswa pendidikan biologi kelas C Universitas Ahmad Dahlan, sedangkan instrument pada penelitian ini adalah peneliti sendiri, soal tes, pedoman pelevelan berpikir probabilistic, pedoman wawancara. Hasil dari penelitian diperoleh bahwa level proses berpikir mahasiswa pendidikan biologi untuk materi pada sub pokok bahasan :  (a) ruang sampel, untuk level-1 : 18,18%, level- 2:  18,18%,  level -3 : 40,91%, dan level-4 : 22,73%; (b) kejadian dan probabilitasnya, untuk level-1: 13,64%, level-2 : 27,27%, level-3 : 27,27%, dan level-4 : 31,82%; (c) Variabel random dan probabilitasnya, untuk level-1: 13,64%, level-2: 36,36%, level-3: 9,1%, dan level-4 : 40,91%. Kata kunci : proses berpikir, berfikir probabilitas, level. 
PEMILIHAN MODEL DAN ESTIMASI PARAMETER BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL SUBSET ARMA MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP SIMULATED ANNEALING MCMC Abdul Taram
AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan Vol 1, No 2: Desember 2011
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/admathedu.v1i2.4864

Abstract

UPAYA MENINGKATKAN KEAKTIFAN BELAJAR SISWA MELALUI MODEL PEMBELAJARANQUANTUM LEARNING PADA PEMBELAJARAN MATEMATIKA KELAS XI IPA 1 SMA NEGERI 3 BANTUL TAHUN AJARAN 2014/2015 Aris Wiratmoko; Abdul Taram
AdMathEduSt: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Vol 3, No 1: Maret 2016
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/admathedust.v3i1.5950

Abstract

Pembelajaran yang berpusat pada guru mengakibatkan siswa kurang aktif dalam mengikuti pembelajaran matematika. Penggunaan model pembelajaran Quantum Learning diharapkan dapat meningkatkan keaktifan belajar siswa. penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adanya peningkatan keaktifan belajar siswa dalam pembelajaran matematika siswa kelas XI IPA 1 SMA Negeri 3 Bantul Semester Ganjil Tahun Ajaran 2015/2016 dengan menggunakan model pembelajaran QuantumLearning.Penelitian ini termasuk penelitian tindakan kelas (PTK) yang terdiri dari tiga siklus. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Negeri 3 Bantul Semester Ganjil Tahun Ajaran 2015/2016 dengan jumlah siswa 31 yang terdiri dari 10 siswa laki-laki dan 21 siswa perempuan. Teknikpengumpulan data berupa observasi, wawancara, catatan lapangan dan triangulasi. Analisis data menggunakan analisis deskriptif kualitatif.Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran matematika dengan menggunakan model pembelajaran Quantum Learning dapat meningkatkan keaktifan belajar siswa kelas XI IPA 1 SMA Negeri 3 Bantul Semester Ganjil Tahun Ajaran 2015/2016. Hal ini terbukti dari hasil analisis lembar observasi keaktifan siswa pada setiap siklus yang mengalami peningkatan dan tanggapan positif terhadap hasil wawancara. Berdasarkan hasil analisis lembar observasi pada Siklus I persentase keaktifan belajar siswa 55,88% dengan kriteria cukup, pada Siklus II persentase keaktifan belajar siswa 69,64% dengan kriteria kuat dan pada Siklus III persentase keaktifan belajar siswa 80,13% dengan kriteria kuat.Kata kunci: Quantum Learning , Keaktifan Belajar, Matematika.