PRAKIRAAN KEBUTUHAN DAYA LISTRIK DI KABUPATEN MAROS TAHUN 2010 SAMPAI 2020
|
|
- Ida Lie
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April 3 PRAKIRAAN KEBUTUHAN DAYA LISTRIK DI KABUPATEN MAROS TAHUN SAMPAI Sriwati Dose Prodi Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiv. Islam Makassar sri_mksr@yahoo.com ABSTRAK Perkemaga listrik di Idoesia utamaya di kaupate Maros erlagsug sagat cepat, hal ii seirig dega dega ertamahya permitaa daya listrik da pertumuha ekoomi masyarakat kita. Idustri-idustri diagu serta pertamaha jumlah peduduk aka megarah pada pemagua pemukima da pusat-pusat perdagaga, sehigga tigkat perekoomia masyarakatpu aka megalami peruaha. Besara peruaha ii kemudia aka mempegaruhi recaa peyediaa daya eergi listrik yag memadai. Regresi mempuyai ayak keguaa. Pertama-tama kita dapat meetuka apakah ada huuga atara Y da X, kemudia agaimaa etuk huuga terseut, da memikirka alasa terjadiya huuga itu. Model garis lurus, yaitu suatu model proailistik yag palig sederhaa. Mecocokka model ii terhadap sekumpula data serig diseut aalisis regresi atau memodel regresi.hasil perkiraa megguaka model regresi liier sederhaa utuk memperkiraka daya listrik yag aka diutuhka di kaupate Maros mulai tahu 9 sa mpai dega, megalami keaika %. Kata kuci: Daya terjual, Model regresi liier, Prakiraa daya listrik diutuhka. PENDAHULUAN. Latar Belakag Keutuha masyarakat aka eergi listrik semaki meigkat dari tahu ketahu, seirig meigkatya taraf hidup pemagua dieragai sektor. Idustri-idustri diagu serta pertamaha jumlah peduduk aka megarah pada pemagua pemukima da pusat-pusat perdagaga, sehigga tigkat perekoomia masyarakatpu aka megalami peruaha. Besara peruaha ii kemudia aka mempegaruhi recaa peyediaa daya eergi listrik yag memadai. Perkemaga listrik di Idoesia utamaya di kaupate Maros erlagsug sagat cepat, hal ii seirig dega dega ertamahya permitaa daya listrik da pertumuha ekoomi masyarakat kita. Peyediaa daya listrik dalam jumlah memadai disuatu daerah merupaka salah satu saraa utuk meopag da mempercepat laju pertumuha ekoomi serta medorog laju pertumuha pemagua di sektor laiya sehigga perlu usaha utuk memeuhi keutuha listrik. Peigkata keutuha eergi listrik yag harus dilayai sistem pemagkit, erakiat pada keperlua pegemaga pemagkit eergi listrik, hal ii utuk mejaga keseimaga atara esarya permitaa dega kapasitas pemagkit yag ada. Masalah yag uik dalam sistem pemagkit teaga listrik adalah daya yag diagkitka/diproduksi harus selalu sama dega daya yag dikosumsi oleh kosume daya listrik yag secara tekis umumya dikataka seagai ea sistem. Apaila daya yag diagkitka leih kecil dari ea sistem maka frekuesi tegaga aka turu, sealikya apa ila leih esar maka frekuesi da tegaga aka aik. Mutu listrik yag aik adalah apaila frekuesi da tegaga tidak terlalu jauh mempag dari ilai omial, utuk ii haruslah diusahaka agar daya yag diagkitka selalu sama dega ea. Dega megadaka prakiraa maka kita dapat mearik kesimpula da megetahui ahwa kemampua daya listrik saat ii kemugkia sudah tidak mampu utuk memeuhi keutuha daya listrik eerapa waktu yag aka datag da dari situ kita dapat megamil lagkah-lagkah utuk megatisipasi hal terseut. Pegemaga pusat teaga listrik seaikya diawali oleh prakiraa daya yag diutuhka higga eerapa tahu kedepa, sehigga pediria pusat pemagkit terseut dapat memiliki peigkata ea daya utuk eerapa tahu kedepa. Dega demikia tidak megharuska pegadaa pusat pemagkit aru setiap tahu, sea seagaimaa kita ketahui ahwa pegadaa pusat pemagkit aru tetuya tidak memutuhka iaya yag sedikit.. Rumusa Masalah Berdasarka pada latar elakag yag dipaparka maka rumusa masalah adalah seagai erikut :. Bagaimaa cara memprakiraka keutuha daya maksimum pada kaupate Maros mulai tahu sampai dega tahu? 5
2 ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April 3. Berapa esar daya yag diutuhka tiap tahu selama mulai tahu sampai dega tahu di kaupate Maros? 3. Berapa esar daya yag diutuhka utuk meyuplai keutuha daya maksimu kaupate Maros tiap tahu mulai dari tahu sampai tahu...3 Tujua Peelitia. Utuk megetahui cara memprakiraka keutuha daya maksimum pada kaupate Maros mulai tahu sampai dega tahu? Utuk megetahui esar daya yag diutuhka tiap tahu selama mulai tahu sampai dega tahu di kaupate Maros? 3 Utuk megetahui esar daya yag diutuhka utuk meyuplai keutuha daya maksimu kaupate Maros tiap tahu mulai dari tahu sampai tahu...4 Batasa Peelitia Batasa masalah dalam tugas akhir ii meliputi prakiraa keutuha daya kaupate Maros erdasarka ea da daya terpasag dalam jagka tahu sampai dega tahu di kaupate Maros. METODOLOGI PENELITIAN. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka pada PT.PLN (PERSERO) Ratig Maros, BPS (Bada Pusat Statistik), selama ula dega waktu taggal Peruari sampai 3 April.. Tekik Pegumpula Data Dalam memecahka masalah megguaka, yaitu : a. Seelum meetuka model piliha, kita perlu megadaka suatu diagostik terhadap data yag diperoleh. Diagram pecar adalah salah satu alat diagostik utuk medapatka gamara tetag huuga atara peuah eas, da peuah takeas. Dari diagram pecar itu, kita dapat memperkiraka ahwa model yag releva adalah liear atau oliear.. Meetuka Model Regresi Liear Sederhaa c. Meetuka da dari Gamar 3. di awah: Gamar 3. Garis Regresi Liear d. Sutitusi da ke dalam persamaa model regresi liier. e. Megguaka persamaa regresi liier utuk memperkiraka keutuha listrik kaupate Maros tahu sampai tahu..3. Jeis Peelitia. Dalam peelitia ii peulis megguaka metode, yaitu megguaka data sekuder, seagai erikut :. a. Pegamila data secara lagsug dari sumer data PLN 3.. Pegumpula data dari literatur-literatur yag erhuuga dega tugas akhir ii. ANALISA DAN PEMBAHASAN Dari Tael 5 kelihata masalah yag erkaita dega ilai rata-rata suatu peuah terikat Y (daya listrik) terhadap suatu peuah eas X (uruta waktu) dega megguaka huuga liear, yaitu secara matematis ditulis: Y X Dega (aca; eta ol) da adalah parameter yag aka ditaksir. Taksira adalah kostata yag iasa diseut peggala (itercept), sedagka adalah koefisie regresi (slope) utuk X. Model ii diseut model liear karea semua peuah yag mucul dalam model itu erpagkat satu. Kalau dilihat dari ayakya peuah eas dalam model, maka model itu diseut model liear sederhaa, karea haya mempuyai satu peuah eas. Diperkuat juga dega Gamar 7. diagram pecar diawah. 6
3 ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April Gamar 7. Diagram pecar, utuk mecari sifat dari data, terlihat ahwa data pada Tael 5. ersifat liier. Dari diagram pecar Gamar 7, terlihat titiktitik data megikuti garis liier sehigga dapat disimpulka ahwa model yag tepat dipakai adalah model liier sederhaa. Usur-usur model garis lurus diragkum seagai erikut: Y X Dega: Y = peuah takeas (yag aka dimodel), X = peuah eas (yag diguaka meaksir Y), = kompoe kesalah acak, = peggala Y dari garis regresi, yaitu titik tempat garis memotog sumu Y, = koefisie arah garis regresi, yaitu esarya keaika (peurua) di dalam kompoe determiistik Y utuk setiap satu satua keaika X. Lalu, sekarag kita meaksir parameter model, seagai erikut: i i i i i i i i i i i i Kalau yag terleih dahulu dihitug, maka o dapat dihitug dega rumus maa 4 6 Sequece kwh 8 y _ y adalah ilai rata-rata data Y da Oserved Liear, di _ adalah ilai rata-rata data X. Rumus-rumus ii diguaka utuk meetuka koefisie regresi Y atas X. Tael 6. Tael atu mecari ilai parameter Bl/Th y y y Jauari Peruari Mar April Mei Jui Juli Agustus Septemer Oktoer Novemer Desemer Σ Sumer: Olah data,. Sutitusi ilai Tael 6 ke dalam persamaa: i i Sehigga: i i 5 9, , 9 4 y Diketahui: y 54 6,5 Maka, i , 946, ,4 kwatth Maka, persamaa liier sederhaa yag di dapat dari: Y X Adalah persamaa liier regresi laju pertumuha pemakaia listrik di kaupate Selayar, seagai erikut: Y 4988,4 87,94 Utuk meghitug keutuha listrik di kaupate Maros sepuluh tahu ke depa, di kalkulasi seagai erikut: Karea data tahu 9 tidak ditemuka, maka pemakaia teaga listrik Jauari Tahu 9 di perkiraa, adalah: X 7
4 ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April 3 Y JAuari ,4 87,94 (3) 597,63 kwatth Da seterusya, sampai dega Bula Desemer. Tael 7. Tael atu mecari ilai keutuha daya kwh Bula-Th y Laju Pertumuha (%) Ja ,97,63,73 Peruari 4 5,59,57,7 Maret 5 5,47,5,7 April 6 5,35,45,7 Mei 7 5,33,39,7 Jui 8 5,4,33,7 Juli 9 5,499,7,7 Agustus 5,587,,7 Septemer 5,675,5,7 Oktoer 5,763,9,7 Novemer 3 5,85,3,7 Desemer 4 5,938,97,7 Ja - 5 5,6,9,7 Peruari 6 5,4,85,7 Maret 7 5,,79,7 April 8 5,9,73,7 Mei 9 5,378,67,7 Jui 3 5,466,6,7 Juli 3 5,554,55,7 Agustus 3 5,64,49,7 Septemer ,43,7 Oktoer ,37,7 Novemer ,3,7 Desemer ,5,7 Ja ,9,7 Peruari ,3,7 Maret ,7,7 April ,,7 Mei ,95,6 Jui 4 535,89,6 Juli ,83,6 Agustus ,77,6 Septemer ,7,6 Oktoer ,65,6 Novemer ,59,6 Desemer ,53,6 Tael 7. Tael hasil perkiraa keutuha listrik dari tahu 9 sampai dega. Bula-Th Daya (kwh) Laju Pertumuha (%) Ja - 9 5,97,63,73 Peruari 5,59,57,7 Maret 5,47,5,7 April 5,35,45,7 Mei 5,33,39,7 Jui 5,4,33,7 Juli 5,499,7,7 Agustus 5,587,,7 Septemer 5,675,5,7 Oktoer 5,763,9,7 Novemer 5,85,3,7 Desemer 5,938,97,7 Ja - 5,6,9,7 Peruari 5,4,85,7 Maret 5,,79,7 April 5,9,73,7 Mei 5,378,67,7 Jui 5,466,6,7 Juli 5,554,55,7 Agustus 5,64,49,7 Septemer 573,43,7 Oktoer 588,37,7 Novemer 596,3,7 Desemer 5994,5,7 Ja - 538,9,7 Peruari 537,3,7 Maret 5358,7,7 April 53346,,7 Mei 53433,95,6 Jui 535,89,6 Juli 5369,83,6 Agustus 53697,77,6 Septemer 53785,7,6 Oktoer 53873,65,6 Novemer 5396,59,6 Desemer 5449,53,6 Tael 8. Tael hasil perkiraa keutuha listrik dari tahu 9 sampai dega Bula-Th Daya (kwh) Laju Pertumuha (%) Ja ,,5 Peruari 6469,5,5 Maret 6557,9,5 April 6645,3,5 Mei 673,97,5 Jui 68,9,4 Juli 698,85,4 Agustus 6996,79,4 Septemer 684,73,4 Oktoer 67,67,4 Novemer 66,6,4 Desemer 6348,55,4 Ja ,49,4 Peruari 654,43,4 Maret 66,37,4 April 67,3,4 Mei 6788,5,4 Jui 6876,9,4 Juli 6964,3,4 Agustus 65,7,4 Septemer 64,,4 Oktoer 67,95,4 Novemer 635,89,4 Desemer 643,83,4 Ja - 649,77,4 Peruari 6579,7,4 Maret 6667,65,4 April 6755,59,4 Mei 6843,53,4 Jui 693,47,4 Juli 639,4,4 Agustus 637,35,4 Septemer 6395,9,4 Oktoer 6383,3,4 Novemer 6337,7,4 Desemer 63459,,4 Sumer: Olah Data 8
5 Daya (kwh) ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April 3 Hasil perkiraa keutuha jika di gamarka dalam karakteristik, seperti Gamar 8. di awah. Gamar 8. Grafik hasil perkiraa keutuha listrik dari tahu 9 sampai dega. Dari Gamar 8. Di atas terlihat ahwa diperkiraka aka terjadi keaika pegguaa teaga listrik di kaupate Maros mulai Tahu 9 seesar,7 %, Tahu keaikaya masih,7 %, Tahu keaikaya,6 %, Tahu keaikaya,6 %, Tahu 3 keaikaya,6 %, Tahu 4 keaikaya,5 %, Tahu 5 keaikaya masih,5 %, Tahu 6 keaikaya,5 %, Tahu 7 keaikaya,5 %, Tahu 8 keaikaya,4 %, Tahu 9 keaikaya,4 %, Tahu keaikaya,4. Persetase keaikka pegguaa eergi listrik diperkiraka meuru, tapi pegguaa eergi listrik tetap aik di kaupate Maros mulai Tahu 9 sampai dega. PENUTUP Kesimpula Waktu (Bula ke ) Da hasil peelitia da pemahasa yag telah diuraika pada agia seelumya, maka dapat ditarik suatu kesimpula seagai erikut:. Hasil perkiraa megguaka model regresi liier sederhaa utuk memperkiraka daya listrik yag aka diutuhka di kaupate Maros mulai tahu 9 sampai dega, yaitu: Bula Desemer Tahu 9 seesar 5.938,97 kwh atau laju pertumuhaya,7 %, Bula Desemer Tahu seesar 5.994,5 kwh da diadig tahu seelumya laju pertumuhaya,7 %, kemudia satu tahu erikutya Tahu seesar 54.49,53 kwh atau laju pertumuha seayak,6 %, kemudia satu tahu erikutya tahu laju pertumuha pemakaia listrik mejadi seesar 55.4,8 kwh atau aik,6%, kemudia satu tahu erikutya tahu 3 pemakaia listrik seayak 56.6,9 kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,6%, kemudia satu tahu erikutya Tahu 4 seayak 53.96,59 kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,6 %, lalu kemudia satu tahu erikutya Tahu 5 pemakaia seayak 58,8,7 kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,5 %, kemudia satu tahu erikutya Tahu 6 pemakaia seayak 59.37,99 kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,5 % dari tahu lalu, kemudia satu tahu erikutya Tahu 7 laju pertumuha pemakaia listrik mejadi seesar 6.93,7 kwh atau aik,5 %, kemudia satu tahu erikutya Tahu 8 pemakaia listrik seayak 6.348,55 kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,4 %, kemudia satu tahu erikutya Tahu 9 seayak 6.43,83 kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,4 %, lalu kemudia satu tahu erikutya tahu pemakaia seayak , kwh atau laju pertumuha pemakaia listrik mejadi,4 %, 4. Sara-Sara Berdasarka da hasil peelitia da pemahasa yag telah diahas seelumya, dapat kami ajuka sarasara seagai erikut:. Seelum kita memperkiraka daya maksimum terleih dahulu kita mempelajari sifat kecederuga data masa lalu sehigga total daya yag aka datag dapat diperkiraka dega kecederuga yag sama.. Kodisi listrik yag saat ii semaki kritis ketersediaaya da kodisi pemagkit yag sudah tua hedakya PLN memeratas okumokum yag megguaka listrik secara ilegal. 3. Da hedakya dilakuka pemeliharaa erkala terhadap sumer eergi listrik yag telah ada utuk mejaga kotiuitas pasoka eergi listrik. DAFTAR PUSTAKA Arismuadar, A, Tekik Tegaga Tiggi. Cetaka ketiga hlm Pradya Paramita, Jakarta 9
6 ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April 3 Arismuadar, A,. 98. Tekik Tegaga Tiggi Supleme. Cetaka pertama. hlm Ghalia Idoesia. Jakarta Bijaksaa, Arif, A,M,. 9. Diktat da Catata Kuliah. Makassar. BPS Ka. Maros. Statistik Maros 9. Bada Pusat Statistik Kaupate Maros. Katalog BPPS:.738. Jakarta. BPS Ka. Maros. Maros Dalam Agka Tahu 8. Bada Pusat Statistik Kaupate Maros. Katalog BPPS:.73. Jakarta. Chattopadhyay, D. Rakshit, P,C. Saha, B. Purkait, N, N. Sutato Dasar Elektroika. Peerit Uiversitas Idoesia. UI Press. Jakarta. Kadir, A Pemagkit Teaga Listrik. Peerit Uiversitas Idoesia. Jakarta. 3
IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciMATERI 10 ANALISIS EKONOMI
MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa
Lebih terperinci4/19/2016. Regresi Linier Berganda. Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Asumsi Regresi Berganda. Model Regresi Berganda
4/9/06 Regresi Liier Bergada Program Studi Tekik Idustri Uiversitas Brawijaa Ihwa Hamdala, ST., MT SI - Regresi & Korelasi Bergada Regresi Bergada Cotoh SI - Regresi & Korelasi Bergada Meguji huuga liier
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA PENELITIAN. Data yang digunakan untuk mengevaluasi Gardu Induk Bandar Sribhawono
38 BAB IV ANALISIS DATA PENELITIAN.1 Data Peelitia Data yag diguaka utuk megevaluasi Gardu Iduk Badar Sribhawoo 8 tahu medatag adalah data pemakaia eergi listrik tahu 2013 sampai 2016 pada trasformator
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciSTUDI KEAMANAN SUPLAI ENERGI LISTRIK BALI SAMPAI DENGAN TAHUN 2025
E-Joural E-Joural Vol STUDI KEAMANAN SUPLAI ENERGI LISTRIK BALI SAMPAI DENGAN TAHUN 5 I G G B Prabu Wisesa, W G Ariastaa, IW Sukerayasa Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik, Uiversitas Udayaa Email : Prabhuwisesa@gmailcom,
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEBAHASAN 4.. Algoritme utuk etode Kaczmarz etode Kaczmarz merupaka salah satu metode iteratif utuk meyelesaika SPL eretuk Ax = () dega matriks koefisie A erorde N, vektor peyelesaia x erorde
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan
BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel
49 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Jeis data yag diguaka berupa data sekuder yag megguaka Tabel Iput Output Idoesia Tau 2005 dega klasifikasi 9 sektor. Data tersebut berasal dari
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR ...
SISTEM PERSAMAAN LINEAR Pertemua : 5&6 TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS :. Mejelaska pegertia sistem persamaa liear serta solusi dari SPL. Mejelaska cara merepesetasika sistem persamaa liear ke dalam etuk perkalia
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. Pusat Statistik dan dari berbagai sumber lain yang dianggap relevan dengan
4.. Jeis da Sumber Data IV. METODOLOGI PENELITIAN Peelitia ii megguaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik da dari berbagai sumber lai yag diaggap releva dega peelitia. Utuk keperlua aalisis,
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciMATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL
MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinciANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo
ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menggerogoti stabilitas ekonomi suatu negara yang sedang melakukan pembangunan.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Iflasi merupaka suatu feomea moeter yag selalu meresahka da meggerogoti stabilitas ekoomi suatu egara yag sedag melakuka pembagua. Iflasi yag melebihi agka dua digit,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
LATAR BELAKANG DAN KORELASI SEDERHANA Aalisis regresi da korelasi megkaji da megukur keterkaita seara statistik atara dua atau lebih variabel. Keterkaita atara dua variabel regresi da korelasi sederhaa.
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN
49 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Tempat da Waktu Peelitia Ruag ligkup peelitia mecakup perekoomia Provisi NTT utuk megkaji peraa sektor pertaia dalam perekoomia. Kajia ii diaggap perlu utuk dilakuka dega
Lebih terperinciUji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.
MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah penelitian diskriptif kuantitatif. Dalam hal ini peneliti akan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Berdasarka pertayaa peelitia yag peeliti ajuka maka jeis peelitia ii adalah peelitia diskriptif kuatitatif. Dalam hal ii peeliti aka mediskripsika kemampua relatig,
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinci(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan.
METODE PEMISAHAN PEUBAH (The Method of Separatio of Variales) Metode ii dapat diguaka pada PDP liier, khususya PDP dega koefisie kosta Tujua Istruksioal : Setelah megikuti perkuliaha mahasiswa dapat: 1
Lebih terperinciHubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan
Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala Frasiscus Mitar Ferry Sihotag Jurusa Tekik Sipil Fakultas Desai da Tekik Perecaaa Uiversitas Pelita Harapa. fmitarfs@yahoo.com, fmitarfs@uph.edu
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciSB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph
SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph M.H. Fariduddi Ath-thar, Vitas Atmadi Prakoso, Otog Zeal Arifi, da Rudhy Gustiao Balai Riset Perikaa Budidaya Air Tawar, Jl. Sempur
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
40 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Pada bagia ii aka diuraika megeai hasil kegiata pegumpula data da proses pegolaha data yag dilakuka. Sebagai objek peelitia adalah mesi ove botol PT.Pharos Idoesia.
Lebih terperinciIII. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di
III. MATERI DAN METODE PENELITIAN 3.. Waktu da Tempat Peelitia telah dilakuka pada bula November - Desember 203 di peteraka Kambig yag ada di Kota Pekabaru Provisi Riau. 3.2. Alat da Baha Materi yag diguaka
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciMakalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Lebih terperinciPerbandingan Metode Pendugaan Kemungkinan Maksimum (MLE) dan Pendugaan Kuadrat Terkecil (LSE) Dalam Distribusi Keandalan
Semiar Nasioal Statistika IX Istitut Tekologi Sepuluh Nopemer, 7 Novemer 009 Peradiga Metode Pedugaa Kemugkia Maksimum (MLE) da Pedugaa Kuadrat Terkecil (LSE) Dalam Distriusi Keadala I Nyoma Latra, da
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia eksperime. Karea adaya pemberia perlakua pada sampel (siswa yag memiliki self efficacy redah da sagat redah) yaitu berupa layaa
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciPEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori
Real System Pegukura Magukur Utilisasi CPU da Pegguaa memori Diterima? Ya Performace Model Kalkulasi Meghitug Utilisasi CPU da Pegguaa memori Tidak Kalibrasi Model Gambar 3 Cara utuk melakuka validasi
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai
20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciInflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
Lebih terperinciPenjadwalan Produksi Flowshop dengan Metode Ignall-Scharge dan Algoritma Nawaz, Enscore and Ham (NEH) Di CV. Bestone Indonesia
Pejadwala Produksi Flowshop dega Metode Igall-Scharge da Algoritma Nawaz, Escore ad Ham (NEH) Di CV. Bestoe Idoesia Dwi Agustia Kuriawati 1, Muchammad Syafii Karim 2 Program Studi Tekik Idustri, Fakultas
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinci