Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Struktur Frasa Adverbia dalam Wacana Narasi HENI SULISTIYOWATI
SASTRANESIA: Jurnal Program Studi Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Vol 1, No 3 (2013): SEPTEMBER 2013
Publisher : STKIP PGRI Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32682/sastranesia.v1i3.411

Abstract

Sebuah frasa sekurang-kurangnya mempunyai dua anggota pembentuk. Anggota pembentuk itu ialah bagiandari sebuah frasa yang terdekat atau langsung membentuk frasa. Struktur sintaksis adverbial dapat dilihatmelalui dua segi, yaitu (1) letak strukturnya mengikuti kata yang diterangkan dan dapat mendahului ataumengikuti kata yang diterangkan, dan (2) lingkup strukturnya dapat ditinjau dari medan jangkauan adverbialyang terbatas pada satuan frasa dan yang mencapai satuan kalimat. Penelitian ini menggunakan metodedeskriptif kualitatif, yaitu menggambarkan penggunaan kata-kata atau frasa adverbia dalam kalimat. Sumberdata berupa wacana narasi, sedangkan data dalam bentuk kata-kata dalam kalimat yang mencakupstruktur frasa adverbia. Pengumpulan data dalam penelitian ini melalui tahap observasi, penentuan objek,identifikasi data, kodifikasi, dan verifikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa frasa adverbial memilikistruktur: (1) Adverb + Verb (Adv + V), (2) adverbial + ajektiva (Adv + Aj), dan (3) Verb + Adverb (V + Adv
Grouping Cleanliness of Daop 4 Semarang Region Stations Based on SLA Values Using Cluster Analysis Using the K-Means Method Heni Sulistiyowati; Ambarwati, Atika Nurani
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.71

Abstract

Kereta api merupakan salah satu moda transportasi nasional yang memiliki karakteristik kapasitas angkutan masal, mempunyai keunggulan tersendiri, dan terintegrasi dengan moda transportasi lainnya, sedangkan stasiun merupakan tempat beroperasinya kereta api, oleh karena itu stasiun yang bersih dan nyaman akan memberikan kesan positif kepada penumpang, dengan tujuan penelitian ini untuk mengetahui pola pengelompokan stasiun di kawasan Daop 4 Semarang berdasarkan tingkat kebersihannya. Sehingga tidak ada kesenjangan kebersihan di setiap stasiun di kawasan Daop 4 Semarang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means, yaitu metode pengelompokan data yang membagi data menjadi beberapa cluster secara iteratif berdasarkan karakteristik yang serupa. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data SLA (Service Level Agreement) kebersihan yang diambil setiap hari kemudian dijumlahkan dan kemudian digunakan untuk clustering stasiun di wilayah Daop 4 Semarang. Hasil penelitian menunjukkan jumlah cluster sebanyak 4 cluster dengan karakteristik pada cluster 1 lebih tinggi pada ketiga variabel pada cluster 2 dan 3 dengan rata-rata masing-masing cluster, dan pada cluster 4 tidak mempunyai nilai variabel yang rendah.