Garuda - Garba Rujukan Digital

Pengaruh Variasi Konsentrasi Arang Ampas Kopi terhadap Sifat Fisika Tinta Spidol Whiteboard Rengganis, A P; Yulianto, A; Yulianti, I
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

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

Kandungan karbon dan tanin dalam ampas kopi dapat dimanfaatkan sebagai bahan dasar tinta spidol whiteboard. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh variasi konsentrasi arang ampas kopi terhadap sifat fisika tinta yaitu densitas, viskositas, dan tingkat keabuan dalam pembuatan tinta spidol whiteboard. Pembuatan pigmen dilakukan dengan cara karbonisasi ampas kopi dan penyaringan dengan screen mesh. Proses pembuatan tinta dilakukan dengan mencampurkan pigmen karbon ampas kopi dengan bahan-bahan pembuat tinta yaitu gum arab, aquades, alkohol, dan PEG. Proses pembuatan tinta dilakukan dengan variasi konsentrasi arang ampas kopi ri 15-40% dengan interval kenaikan 5% terhadap volume total tinta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan konsentrasi arang ampas kopi berpengaruh terhadap nilai densitas, viskositas, dan tingkat keabuan tinta yang dihasilkan. Semakin tinggi konsentrasi arang ampas kopi maka semakin tinggi pula nilai densitas, viskositas, dan tingkat keabuan tinta. Kondisi optimum yang memenuhi Standar Nasional Indonesia (SNI) adalah tinta dengan nilai densitas 0,95 g/cm3, nilai viskositas 1,14 cP, tingkat keabuan 80%, serta memiliki daya hapus yang sesuai sebagai tinta spidol whiteboard adalah tinta dengan konsentrasi arang ampas kopi 30%.Carbon content and tannins in coffee grounds can be utilized as a base material ink marker whiteboard. The purpose of this research is to know the effect of coagulation concentration variation of coffee to physical physics of ink namely density, viscosity, and gray level in making ink marker whiteboard. Pigment production is done by carbonization of coffee grounds and screening by screen mesh. The process of making the ink is done by mixing carbon pigments of coffee grounds with ink-making materials such as gum arab, aquades, alcohol, and PEG. The ink-making process is carried out by variation in the concentration of 15-40% ri-ri oil with an interval of 5% increase to the total ink volume. The results showed that the addition of the dregs coffee concentration effect on the value of density, viscosity, and gray level of ink produced. The higher the concentration of the coffee grounds, the higher the density, viscosity, and gray ink levels. Optimum conditions that meet the Indonesian National Standard (SNI) are inks with a density value of 0.95 g / cm3, a viscosity value of 1.14 cP, a gray level of 80%, as well as having an appropriate discharge power as the ink marker whiteboard is ink with charcoal dregs concentration coffee 30%.

Analisis Faktor-Faktor dan Peluang yang Berpengaruh terhadap Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Sleman Yogyakarta Menggunakan Regresi Logistik Ordinal Pratama, Z Z Y I; Widodo, E
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

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

Regresi logistik ordinal merupakan salah satu metode statistika yang menggambarkan hubungan antara suatu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel independen, dimana variabel dependen memiliki lebih dari dua kategori dan skala pengukuran bersifat ordinal. Regresi logistik ordinal dapat diaplikasikan pada bidang kecelakaan lalu lintas. D.I Yogyakarta dikenal dengan kota pendidikan, pariwisata dan kebudayaan memiliki jumlah kecelakaan yang terbilang tinggi. Dengan wilayah meliputi 4 Kabupaten dan 1 Kota, Kabupaten Sleman merupakan wilayah dengan tingkat kecelakaan lalu lintas yang tergolong tinggi dengan kerugian materil paling banyak pada tahun 2016 berdasarkan data kantor Dirlantas Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan korban dan peluang berdasarkan faktor yang ada. Dari penelitian diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas adalah Usia, Jenis Kelamin, Peran Korban, Jenis Kecelakaan, Profesi, Kendaraan Korban dan Kendaraan Lawan. Dari tingkat ketepatan klasifikasi model tepat menerangkan keparahan korban kecelakaan sebesar 90,5%.Ordinal logistic regression is one of the statistical methods that describes the relationship between a dependent variable with more than one independent variable, where the dependent variable has more than two categories and the measurement scale is ordinal. Ordinal logistic regression can be applied to the area of traffic accidents. D.I Yogyakarta is known as the city of education, tourism and culture has a number of accidents are fairly high. With the region covering 4 districts and 1 city, Sleman regency is an area with high traffic accident level with the biggest material loss in 2016 based on data of Yogyakarta Dirlantas office. This study aims to see the factors that affect the severity of victims and opportunities based on existing factors. From the research note that the factors that influence the severity of traffic accident victims are Age, Sex, Role of Victim, Type of Accident, Profession, Vehicle Victim and Vehicle Opponent. From the level of accuracy of the exact model classification explains the severity of casualty victims by 90.5%.

Metode Peramalan Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagatin (Studi Kasus Peramalan Curah Hujan Kota Palembang)
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12567

Penelitian bertujuan untuk memprediksi curah hujan bulanan menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan suatu fungsi pelatihan backpropagation. Penelitian ini menggunakan data curah hujan di Stasiun Klimatologi Kelas I Palembang dari tahun 2014 sampai tahun 2016. Analisis dilakukan terhadap tingkat korelasi antara output jaringan dengan data observasi dan dari nilai MSE yang dihasilkan jaringan. Hasil penelitian menunjukkan jaringan terbaik dengan jumlah neuron 12 pada lapisan input, pada lapisan tersembunyi terdapat 3 lapis terdiri dari 50-20-20 neuron, 1 neuron pada lapisan output, data latih tahun 2014 dengan target tahun 2015, data uji tahun 2015 dengan target tahun 2016. Adapun parameter JST lr=0,1, mc=0,9, epochs=1000, te=20, e=0,001 yang mempunyai korelasi terhadap data observasi sebesar 0,99276 dengan nilai MSE 0,00086145 (proses pelatihan). Sementara pada proses pengujian, korelasi terhadap data observasi sebesar 0,79544 dengan nilai MSE 0,25528. Jaringan ini kemudian digunakan untuk proses prediksi curah hujan tahun 2017.The study aims to predict monthly rainfall using artificial neural network (ANN) with a backpropagation training function. This research uses rainfall data at Climatology Station Class I Palembang from 2014 until 2016. The analysis is done to determine correlation level between network output with observation data and from value of MSE produced by network. The results show the best network with the number of 12 neurons in the input layer, in the hidden layer there are 3 layers consisting of 50-20-20 neurons, 1 neuron in the output layer, training data of 2014 with a target of 2015, test data of 2015 with the target year 2016. The JST parameter lr = 0,1, mc = 0,9, epochs = 1000, te = 20, e = 0,001 have correlation to observation data equal to 0,99276 with value of MSE 0.00086145 (training process). While in the testing process, the correlation to observation data of 0.79544 with the value of MSE 0.25528. This network is then used for the rainfall prediction process in 2017.

K-Nearset Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12884

Indeks pembangunan manusia (IPM) adalah salah satu alat ukur pencapaian kualitas hidup satu wilayah bahkan negara. Terdapat 3 komponen dasar peyusun IPM yaitu dimensi kesehatan, pengetahuan, dan hidup layak. IPM menurut BPS dibagi menjadi 4 kategori yaitu IPM rendah (IPM60), sedang (60≤IPM70), tinggi (70≤IPM80), dan sangat tinggi (≥80). Salah satu metode klasifikasi yang terdapat dalam data mining dan sering digunakan serta menghasilkan akurasi yang cukup baik adalah metode k-Nearset Neighbor (k-NN) dan Suppport Vector Machine(SVM). Tujuan penelitian ini adalah membandingkan akurasi kaslifikasi antara kedua metode tersebut. Diperoleh hasil klasifikasi IPM dengan menggunakan metode k-NN dengan nilai k sebesar 5 didapat akutasi klasifikasi sebesar 91.64%. Klasifikasi IPM menggunakan metode SVM dengan parameter gamma 1 dan C= 1, 10, dan 100 menghasilkan akurasi sebesar 95.36%. Metode yang tepat untuk pengklasikfikasian atau pengelompokan IPM adalah metode SVM dengan ketepatan klasifikasi mencapai 95.36%, dengan variabel Harapan Lama Sekolah (HLS) merupakan faktor paling besar mempengaruhi IPM. Human development index (HDI) is one of the measuring instruments of achieving the quality of life of one region and even the state. There are 3 basic components of IPM that is the dimensions of health, knowledge, and decent living. HDI according to BPS is divided into 4 categories: low HDI (HDI 60), moderate (60≤IPM 70), high (70≤IPM 80), and very high (≥80). One of the classification methods contained in data mining and is often used and produces a fairly good accuracy is the k-Nearset Neighbor (k-NN) and Suppport Vector Machine (SVM) methods. The purpose of this study was to compare the accuracy of casclification between the two methods. Obtained by result of classification of IPM by using k-NN method with value k equal to 5 obtained classification akutasi equal to 91.64%. IPM classification using SVM method with parameter gamma 1 and C = 1, 10, and 100 yield accuracy of 95.36%. The appropriate method for clarifying or grouping HDI is the SVM method with classification accuracy of 95.36%, with Hours Expectancy (HLS) variable being the biggest factor influencing HDI.

Pengaruh Variasi Konsentrasi Arang Ampas Kopi terhadap Sifat Fisika Tinta Spidol Whiteboard
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12569

Kandungan karbon dan tanin dalam ampas kopi dapat dimanfaatkan sebagai bahan dasar tinta spidol whiteboard. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh variasi konsentrasi arang ampas kopi terhadap sifat fisika tinta yaitu densitas, viskositas, dan tingkat keabuan dalam pembuatan tinta spidol whiteboard. Pembuatan pigmen dilakukan dengan cara karbonisasi ampas kopi dan penyaringan dengan screen mesh. Proses pembuatan tinta dilakukan dengan mencampurkan pigmen karbon ampas kopi dengan bahan-bahan pembuat tinta yaitu gum arab, aquades, alkohol, dan PEG. Proses pembuatan tinta dilakukan dengan variasi konsentrasi arang ampas kopi ri 15-40% dengan interval kenaikan 5% terhadap volume total tinta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan konsentrasi arang ampas kopi berpengaruh terhadap nilai densitas, viskositas, dan tingkat keabuan tinta yang dihasilkan. Semakin tinggi konsentrasi arang ampas kopi maka semakin tinggi pula nilai densitas, viskositas, dan tingkat keabuan tinta. Kondisi optimum yang memenuhi Standar Nasional Indonesia (SNI) adalah tinta dengan nilai densitas 0,95 g/cm3, nilai viskositas 1,14 cP, tingkat keabuan 80%, serta memiliki daya hapus yang sesuai sebagai tinta spidol whiteboard adalah tinta dengan konsentrasi arang ampas kopi 30%.Carbon content and tannins in coffee grounds can be utilized as a base material ink marker whiteboard. The purpose of this research is to know the effect of coagulation concentration variation of coffee to physical physics of ink namely density, viscosity, and gray level in making ink marker whiteboard. Pigment production is done by carbonization of coffee grounds and screening by screen mesh. The process of making the ink is done by mixing carbon pigments of coffee grounds with ink-making materials such as gum arab, aquades, alcohol, and PEG. The ink-making process is carried out by variation in the concentration of 15-40% ri-ri oil with an interval of 5% increase to the total ink volume. The results showed that the addition of the dregs coffee concentration effect on the value of density, viscosity, and gray level of ink produced. The higher the concentration of the coffee grounds, the higher the density, viscosity, and gray ink levels. Optimum conditions that meet the Indonesian National Standard (SNI) are inks with a density value of 0.95 g / cm3, a viscosity value of 1.14 cP, a gray level of 80%, as well as having an appropriate discharge power as the ink marker whiteboard is ink with charcoal dregs concentration coffee 30%.

Analisis Faktor-Faktor dan Peluang yang Berpengaruh terhadap Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Sleman Yogyakarta Menggunakan Regresi Logistik Ordinal
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12885

Regresi logistik ordinal merupakan salah satu metode statistika yang menggambarkan hubungan antara suatu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel independen, dimana variabel dependen memiliki lebih dari dua kategori dan skala pengukuran bersifat ordinal. Regresi logistik ordinal dapat diaplikasikan pada bidang kecelakaan lalu lintas. D.I Yogyakarta dikenal dengan kota pendidikan, pariwisata dan kebudayaan memiliki jumlah kecelakaan yang terbilang tinggi. Dengan wilayah meliputi 4 Kabupaten dan 1 Kota, Kabupaten Sleman merupakan wilayah dengan tingkat kecelakaan lalu lintas yang tergolong tinggi dengan kerugian materil paling banyak pada tahun 2016 berdasarkan data kantor Dirlantas Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan korban dan peluang berdasarkan faktor yang ada. Dari penelitian diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas adalah Usia, Jenis Kelamin, Peran Korban, Jenis Kecelakaan, Profesi, Kendaraan Korban dan Kendaraan Lawan. Dari tingkat ketepatan klasifikasi model tepat menerangkan keparahan korban kecelakaan sebesar 90,5%.Ordinal logistic regression is one of the statistical methods that describes the relationship between a dependent variable with more than one independent variable, where the dependent variable has more than two categories and the measurement scale is ordinal. Ordinal logistic regression can be applied to the area of traffic accidents. D.I Yogyakarta is known as the city of education, tourism and culture has a number of accidents are fairly high. With the region covering 4 districts and 1 city, Sleman regency is an area with high traffic accident level with the biggest material loss in 2016 based on data of Yogyakarta Dirlantas office. This study aims to see the factors that affect the severity of victims and opportunities based on existing factors. From the research note that the factors that influence the severity of traffic accident victims are Age, Sex, Role of Victim, Type of Accident, Profession, Vehicle Victim and Vehicle Opponent. From the level of accuracy of the exact model classification explains the severity of casualty victims by 90.5%.

Identifikasi Salmonella sp Pada Jajanan Jus Buah di Kecamatan Gunungpati Semarang dengan PCR
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12562

Berdasarkan hasil observasi dua puskesmas di Kecamatan Gunungpati ditemukan tingginya tingkat kejadian rata-rata penyakit tifus pada tahun 2011-2016. Tujuan penelitian ini mengidentifikasi Salmonella sp pada jajanan jus buah di Kecamatan Gunungpati menggunakan polymerase chain reaction (PCR) dan mengkonfirmasi keberadaan Salmonella sp menggunakan medium triple sugar iron agar (TSIA). Sampel diperoleh dari 17 jajanan jus buah yang dijual di wilayah Kecamatan Gunungpati Semarang. Sampel diisolasi DNAnya menggunakan metode chelex 100-microwave, dilanjutkan PCR dengan primer invA 1 dan invA 2, dan uji konfirmasi menggunakan medium TSIA. Hasil amplifikasi dengan primer invA 1 dan invA 2 menunjukkan tiga sampel jajanan jus buah positif Salmonella sp dengan terbentuknya pita DNA 244 bp. Hasil uji konfirmasi menunjukkan tiga sampel tersebut mengalami perubahan warna medium TSIA dengan kriteria slant berwarna merah, depth kuning, terbentuk gas, dan ada endapan hitam (H2S). Berdasarkan hasil PCR dan konfirmasi kultur pada medium TSIA menunjukkan bahwa 3 dari 17 sampel jus buah positif terkontaminasi Salmonella sp.Based on the observation from two clinics in Gunungpati Sub District, there was found high rates of thypus disease in the year 2011-2016. The purpose of this research was to identify Salmonella sp inside the fruit juice sold in Gunungpati Sub District by using PCR and to confirm the presence of Salmonella sp using Triple Sugar Iron Agar (TSIA) medium. The samples were collected from 17 fruit juices sold in Gunungpati Sub District, Semarang. The DNA were isolated by chelex 100-microwave methode, continued by testing using PCR with invA 1 and invA 2 primer, and confirmation test using TSIA medium. The result from DNA amplification showed that three samples of fruit juice positively contaminated by Salmonella sp which proved with the formation of DNA strand 244 bp, whereas the result of confirmation test showed that three samples underwent color changing of TSIA medium with the criteria red colored slant,yellow colored depth, the presence of gas, and black precipitation (H2S). Based on PCR test which confirmed by TSIA medium, three out of 17 samples of fruit juices positively contaminated by Salmonella sp

Fe Filtration Comparison of Micro-Size Carbon Materials from Coconut Shell, Rice Straw, and Bamboo for Mataram Canal Water
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12877

Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan material karbon berukuran mikro (MSC) berbahan dasar tempurung kelapa, bambu, dan jerami padi melalui ultrasonikasi dalam fase cair. Bahan MSC yang telah dihasilkan selanjutnya digunakan sebagai material filtrasi logam besi (Fe) untuk sampel air yang diambil dari selokan Mataram Yogyakarta. Kandungan Fe untuk berbagai sampel air setelah proses filtrasi menggunakan ketiga material MSC dibandingkan berdasarkan atomic absorption spectroscopy (AAS). Dalam penelitian ini, alat-alat ultrasonikasi dan filtrasi sederhana merupakan hasil rakitan sendiri. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa kandungan Fe dalam sampel air selokan Mataram mengalami penurunan setelah difiltrasi menggunakan material MSC. Kandungan Fe dalam sampel air sebelum difiltrasi adalah 0,9039 ppm, namun setelah difiltrasi menggunakan material MSC berbahan tempurung kelapa, bambu, dan jerami, kandungan Fe berturut-turut menjadi 0,0439 ppm; 0,0430; dan 0,0671 ppm. Dengan demikian, filtrasi Fe yang paling baik untuk sampel air selokan Mataram adalah menggunakan material MSC berbahan bambu.This study aims to produce micro-sized carbon (MSC) materials from coconut shell, bamboo, and rice straw via ultrasonication in liquid-phase. The MSCs obtained are utilized as iron (Fe) filtration for Mataram canal water. The Fe content of the water samples after filtration using the three MSC materials are compared based on atomic absorption spectroscopy (AAS). In this study, the ultrasonication and simple filtration apparatuses are self-custom made. The results of this study indicate that Fe content has decreased after filtration treatments. The Fe content of the Mataram canal water sample before filtration is 0.9039 ppm, but after filtration using coconut shell, bamboo, and rice straw carbon materials the Fe content becomes 0.0439 ppm, 0.0430 ppm and 0.0671 ppm, respectively. Thus, the best Fe filtration for Mataram canal water sample is using MSC material from bamboo.

Pemodelan Kemiskinan di Provinsi Bengkulu Menggunakan Small Area Estimation dengan Pendekatan Semiparametrik Penalized Spline
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12886

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan tingkat kemiskinan di Provinsi Bengkulu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah small area estimation (SAE) dengan pendekatan semiparametrik penalized spline (P-Spline). SAE merupakan metode statistika yang sering digunakan untuk mendapatkan suatu informasi yang akurat tentang kemiskinan. Ketika asumsi linieritas pada model dasar SAE tidak terpenuhi, maka dilakukan pendekatan nonparametrik sebagai alternatif pilihan. Salah satunya adalah pendekatan semiparametrik penalized spline. Metode SAE dengan pendekatan semiparametrik mempunyai model yang lebih fleksibel karena mengakomodasi hubungan antara respon dengan prediktor yang bersifat linier dan nonlinier. Pada penelitian ini, dilakukan pemodelan kemiskinan di Provinsi Bengkulu berdasarkan rata-rata pengeluaran per kapita melalui pendugaan parameter model SAE menggunakan semiparametrik P-Spline sehingga diperoleh suatu persamaan regresi efek campuran sebagai model kemiskinan. Berdasarkan hasil analisis diperoleh model kemiskinan di Provinsi Bengkulu yaitu model P-Spline linier dengan 1 knot. Model ini mempunyai nilai GCV sebesar 148928361265,95, nilai AIC sebesar 13883,46, dan BIC sebesar 13904,38. This study aims to model the level of poverty in Bengkulu Province. The method used in this research is small area estimation (SAE) with semiparametric penalized spline (P-Spline) approach. SAE is a statistical method that is often used to obtain an accurate information about poverty. When the linearity assumptions on the basic SAE model are not met, a nonparametric approach is used as an alternative choice. One is the semiparametric approach of the penalized spline. The SAE method with semiparametric approach has a more flexible model because it accommodates the relationship between response with linear and nonlinear predictors. In this study, poverty modeling in Bengkulu Province was based on average per capita expenditure through the estimation of SAE model parameters using semiparametric P-Spline to obtain a mixed effect regression equation as a model of poverty. Based on the analysis result obtained poverty model in Bengkulu Province is model of P-Spline linear with 1 knot. This model has a GCV value of 148928361265,95, AIC value of 13883.46, and BIC of 13904.38.

Keanekaragaman Plankton di Kawasan Cagar Alam Tlogo Dringo, Dataran Tinggi Dieng, Jawa Tengah
Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Vol 40, No 2 (2017): October 2017
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ijmns.v40i2.12563

Tlogo Dringo merupakan Cagar Alam yang terletak di Desa Pekasiran, Kecamatan Batur, Banjarnegara, Jawa Tengah. Hasil observasi menunjukkan bahwa sangat sedikit fauna yang ditemukan di area Cagar Alam Tlogo Dringo dikarenakan tingginya aktivitas pemanfaatan air. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keanekaragaman, kelimpahan plankton, dan kondisi perairan di Tlogo Dringo. Penelitian ini adalah penelitian deskriptif. Plankton diambil di sembilan stasiun observasi menggunakan plankton net 25. Pengambil sampel dengan metode komposit dan variasi kedalaman (30 cm dan 6 m). Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif untuk jenis-jenis plankton, parameter fisika kimia perairan, indeks keanekaragaman, indeks dominansi, dan indeks keseragaman plankton. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 24 jenis plankton, terdiri dari 17 jenis fitoplankton dan 7 jenis zooplankton dengan kelimpahan total plankton 69.096 ind/L. Parameter fisika kimia perairan dapat mendukung pertumbuhan plankton. Tidak ada jenis plankton yang dominan di Tlogo Dringo.Tlogo Dringo is a Natural Reserve located in Pekasiran Village, Batur Sub-District, Banjarnegara District, Central Java. Observation showed that very few fauna were found in Tlogo Dringo Natural Reserve area due to the high activity of water utilization. This research aimed to know the diversity and abundance of plankton and water conditions of Tlogo Dringo. This research was a descriptive research. Plankton net 25 was used to collect plankton in nine observation stations, using sample composite method and depth variation method (30 cm and 6 m). The data obtained were analyzed descriptively for plankton types, plankton abundance, chemical physical parameters of water, index of diversity, index of dominance, and plankton uniformity index. The results showed that 24 types of plankton were found in Tlogo Dringo, namely 17 types of phytoplankton and 7 types of zooplankton with a total plankton abundance of 69,906 individuals/Liter. The chemical physical parameters of water support for plankton growth. There was no dominant plankton types in Tlogo Drigo

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
mipa.jurnal@gmail.com

Phone
-

Journal Mail Official
mipa.jurnal@gmail.com

Editorial Address
Faculty of Mathematics and Natural Sciences, D12 Building 1st Floor, Universitas Negeri Semarang, Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Location
Kota semarang,

Jawa tengah

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email mipa.jurnal@gmail.com

Phone -

Journal Mail Official mipa.jurnal@gmail.com

Editorial Address Faculty of Mathematics and Natural Sciences, D12 Building 1st Floor, Universitas Negeri Semarang, Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Location Kota semarang, Jawa tengah INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
mipa.jurnal@gmail.com

Phone
-

Journal Mail Official
mipa.jurnal@gmail.com

Editorial Address
Faculty of Mathematics and Natural Sciences, D12 Building 1st Floor, Universitas Negeri Semarang, Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Location
Kota semarang,

Jawa tengah

INDONESIA