DAMPAK PEMIJATAN MANUAL DAN ELEKTRIK TERHADAP KEMAMPUAN HANDSTAND PADA ATLET SENAM ARTISTIK

Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui dampak pemijatan manual dan elektrik terhadap peningkatan kemampuan handstand. Penelitian ini merupakan penelitian quasi experimental dengan rancangan time series experiment. Sampel pada penelitian ini yaitu atlet cabang olahraga senam nomor artistik putra pada klub senam Petrokimia Gresik. Berdasarkan hasil penelitian, menunjukkan efek terhadap pemijatan manual (p=0,000) dan pemijatan elektrik (p=0,011) terdapat perbedaan signifikan terhadap kemampuan handstand dibandingkan tanpa pemijatan. Efek pemijatan manual terdapat perbedaan signifikan terhadap kemampuan handstand dibandingkan pemijatan elektrik (p= 0,015). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa: (1) pemijatan manual sebelum olahraga meningkatkan kemampuan handstand. (2) Pemijatan elektrik sebelum olahraga meningkatkan kemampuan handstand. (3) Efek pemijatan manual lebih baik daripada pemijatan elektrik terhadap kemampuan handstand.

Studi Eksperimen Pengaruh Latihan Jump In Place Terhadap Kemampuan Smash Bola Voli

The purpose of this study was to test and determine the effect of jump in place exercises on the volleyball smash ability. The research method used was Quasi-Experiment, while the design was a time series experiment. The sample in this study consisted of 32 male volleyball players from the Dharmas University of Indonesia. The research instrument used was a diagonal and frontal smash ability test. Data description and hypothesis testing in this study is to use descriptive and inferential statistics with the t test formula. First the requirements analysis test is carried out, that is data normality and homogeneity and the t test can only be used to test the mean difference of two samples taken from normal populations and homogeneous groups. Based on the results of the t-test group calculations performed treatment of jump in place exercises significantly influence the ability of volleyball smash with a value of t count 8.93> t table 2.040. Keywords: Training, plyometrics, Jump in Place, smash abilities, Volleyball AbstrakTujuan penelitian ini adalah untuk menguji coba dan mengetahui pengaruh latihan jump in place terhadap kemampuan smash bola voli. Motode penelitian yang digunakan yaitu Quasi-Experimen, sedangkan rancangannya adalah time series experiment Sampel dalam penelitian ini berjumlah 32 orang pemain bola voli putera Universitas Dharmas Indonesia. Instrumen penelitian yang digunakan adalah tes kemampuan smash diagonal dan frontal. Pendeskripsian data dan pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah dengan memakai statistik deskriptif dan inferensial dengan rumus uji t. Terlebih dahulu dilakukan uji persyaratan analisis, yaitu normalitas data dan homogenitas dan uji t hanya dapat digunakan untuk menguji perbedaan mean dari dua sampel yang diambil dari populasi yang normal dan kelompok yang homogen. Berdasarkan hasil dari perhitungan uji-t kelompok yang dilakukan perlakuan yaitu latihan jump in place berpengaruh signifikan terhadap kemampuan smash bola voli dengan nilai t hitung 8,93 > t tabel 2,040. Keywords: Latihan, plyometrics, Jump in Place, Kemampuan Smash, Bola Voli

Inference of genetic networks using random forests: Assigning different weights for gene expression data

In using gene expression levels for genetic network inference, we believe that two measurements that are similar to each other are less informative than two measurements that differ from each other. Given, for example, that gene expression levels measured at two adjacent time points in a time-series experiment are often similar to each other, we assume that each measurement in the time-series experiment will be less informative than each measurement in a steady-state experiment. Based on this idea, we propose a new inference method that relies heavily on informative gene expression data. Through numerical experiments, we prove that the quality of an inferred genetic network is slightly improved by heavily weighting informative gene expression data. In this study, we develop a new method by modifying the existing random-forest-based inference method to take advantage of its ability to analyze both time-series and static gene expression data. The idea we propose can be similarly applied to many of the other existing inference methods, as well.