BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Shinta Hartono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Perawata (Mateace) Meurut Assaur (999, p95) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peyesuaa, atau peggata yag dperluka utuk medapatka suatu kods operas produks yag memuaska, sesua dega yag drecaaka. Dega adaya perawata dharapka semua fasltas da mes yag dmlk oleh perusahaa dapat doperaska sesua dega jadwal yag telah dtetuka. Perawata mempuya peraa yag sagat meetuka dalam kegata produks dar suatu perusahaa yag meyagkut kelacara atau kemaceta produks, kelambata da volume produks. Dega demka, perawata memlk fugs yag sama petgya dega fugs-fugs la dar suatu perusahaa. Karea petgya aktvtas perawata maka dperluka perecaaa yag matag utuk mejalakaya, sehgga terhetya proses produks akbat mes rusak dapat dkurag semmum mugk. Aktvtas perawata yag bear-bear bak dapat megurag baya utuk merawat mes.
2 3. Tujua Perawata Ada beberapa hal yag mejad tujua utama dlakukaya aktvtas perawata mes, yatu (Assaur, 999, p95): o Mejaga agar kualtas produk berada pada tgkat yag dharapka gua memeuh apa yag dbutuhka produk tu sedr da mejaga agar kegata produks tdak megalam gaggua. o Mempertahaka kemampua alat atau fasltas produks gua memeuh kebutuha yag sesua dega target serta recaa produks. o Megurag pemakaa da peympaga dluar batas da mejaga modal yag dvestaska dalam perusahaa selama jagka waktu yag dtetuka sesua dega kebjaksaaa perusahaa. o Memperhatka da meghdar kegata kegata operas mes serta peralata yag dapat membahayaka keselamata kerja. o Megadaka suatu kerjasama yag erat dega fugs fugs utama laya dar suatu perusahaa, dalam ragka utuk mecapa tujua utama perusahaa yatu tgkat keutuga atau retur vestmet yag sebak mugk da total baya seredah mugk.
3 4 o Mecapa tgkat baya seredah mugk, dega melaksaaka kegata mateace secara efektf da efse utuk keseluruhaya..3 Jes - Jes Perawata Aktvtas perawata (mateace) dapat dbedaka dalam dua jes yatu prevetve mateace (pecegaha) da correctve mateace (perbaka). (Assaur, 999, p99)..3. Prevetve Mateace Prevetve mateace adalah kegata perawata yag dlakuka utuk mecegah tmbulya kerusaka da meemuka kods yag dapat meyebabka fasltas atau mes produks megalam keruska pada waktu melakuka kegata produks. (Assaur, 999, p0). Semua fasltas atau mes yag medapat tdaka prevetve aka terjam kelacara kerjaya da selalu dalam keadaa optmal utuk melakuka kegata proses produks. Prevetve mateace dapat dbedaka atas route mateace da perodc mateace. (Assaur, 999, p0).
4 5 Route mateace adalah kegata perawata yag dlakuka secara rut. Cotohya yatu pelumasa, pegeceka s baha bakar. Perodc mateace adalah kegata perawata yag dlakuka secara perodc atau dalam jagka waktu tertetu..3. Correctve Mateace Correctve mateace merupaka kegata perawata yag dlakuka setelah mes atau fasltas megalam kerusaka atau gaggua. Dalam hal kegata correctve mateace bersfat perbaka yatu meuggu sampa kerusaka terjad terlebh dahulu, kemuda baru dperbak agar dapat beroperas kembal. (Assaur, 999, p04). Tdaka correctve dapat memaka baya perawata yag lebh murah dar pada tdaka prevetve. Hal tersebut dapat terjad apabla kerusaka terjd dsaat mes atau fasltas tdak melakuka proses produks. Namu saat kerusaka terjad selama proses produks berlagsug maka baya perawata aka megalam pegkata akbat terhetya proses produks. Dega demka dapat dsmpulka dahwa tdaka correctve memusatka permasalaha setelah permasalaha tu terjad, buka megaalsa masalah utuk mecegahya agar tdak terjad.
5 6.4 Keadala (Relablty) Yag dmaksud dega keadala (relablty) adalah probabltas sebuah kompoe atau sstem utuk adapat beroperas sesua dega fugs yag dgka utuk suatu perode waktu tertetu ketka dguaka dbawah kods yag telah dtetapka. (Ebelg, 997, p5) Empat eleme yag sgfka dega kosep relablty adalah probablty, performace, waktu da kods. Probablty (peluag) memlk art bahwa setap tem memlk umur berbeda atara satu dega yag laya. Hal memugkka utuk megdetfkas dstrbus dar kerusaka tem utuk megetahu umur paka dar tem tersebut. Performace (kerja) medfska bahwa kehadala merupaka suatu karakterstk performas sstem dmaa suatu sstem yag adal harus dapat meujukka performas yag memuaska jka doperaska. Waktu. Relablty dyataka dalam suatu perode waktu. Peluag suatu tem utuk dguaka selama setahu aka berbeda dega peluag tem utuk dguaka dalam sepuluh tahu. Kods mejelaska bahwa perlakua yag dterma oleh suatu system aka memberka pegaruh terhadap tgakat relablty.
6 7.5 Dstrbus Kerusaka Dstrbus yag dguaka utuk megetahu pola data yag terbetuk dbag dalam empat macam yatu: dstrbus Webull, Ekspoetal, Normal da Logormal..5. Dstrbus Webull Dstrbus Webull merupaka dstrbus yag palg bayak dguaka utuk waktu kerusaka karea dstrbus bak dguaka utuk laju kerusaka yag megkat maupu laju kerusaka yag meuru. Dua parameter yag dguaka dalam dstrbus adalah θ yag dsebut dega parameter skala (scale parameter) da β yag dsebut dega parameter betuk (shape parameter). Fugs relablty yag terdapat dalam dstrbus Webull yatu (Ebelg, 997, p59) : Relablty fucto : ( t θ ) β R ( t) e.(.) dmaa θ > 0, β > 0, da t > 0 Dalam dstrbus Webull yag meetuka tgkat kerusaka dar pola data yag terbetuk adalah parameter β. Nla-la β yag meujukka laju kerusaka terdapat dalam tabel berkut (Ebelg, hal 63) :
7 8 Tabel. Nla-Nla Parameter β Nla Laju Kerusaka 0 < β < Peguraga laju kerusaka (DFR) β Dstrbus Ekspoesal < β < Pegkata laju kerusaka (IFR), Kokaf β Dstrbus Raylegh β > Pegkata laju kerusaka (IFR), Koveks 3 β Pegkata laju kerusaka (IFR), medekat kurva ormal Jka parameter β mempegaruh laju kerusaka maka parameter θ mempegruh la tegah dar pola data..5. Dstrbus Ekspoetal Dstrbus Ekspoetal dguaka utuk meghtug keadala dar dstrbus kerusaka yag memlk laju kerusaka kosta. Dstrbus mempuya laju kerusaka yag tetap terhadap waktu, dega kata la probabltas terjadya kerusaka tdak tergatug pada umur alat. Dstrbus merupaka dstrbus yag palg mudah utuk daalsa. Parameter yag dguaka dalam dstrbus Ekspoetal adalah λ, yag meujukka rata rata kedatag kerusak yag terjad. Fugs relablty yag terdapat dalam dstrbus ekspoetal yatu (Ebelg, 997, p4) :
8 9 Relablty fucto : R λt ( t) e (.) dmaa t > 0, λ > Dstrbus Normal Dstrbus Normal cocok utuk dguaka dalam memodelka feomea keausa. Parameter yag dguaka adalah μ (la tegah) da σ (stadar devas). Karea hubugaya dega dstrbus Logormal, dstrbus dapat juga dguaka utuk megaalsa probabltas Logormal. Fugs relablty yag terdapat dalam dstrbus Normal yatu (Ebelg, 997, p69) : t μ Relablty fucto : R ( t) Φ (.3) σ dmaa μ > 0, σ > 0 da t > Dstrbus Logormal Dstrbus Logormal megguaka dua parameter yatu s yag merupaka parameter betuk (shape parameter) da t med sebaga parameter lokas (locato parameter) yag merupaka la tegah dar suatu dstrbus kerusaka. Dstrbus dapat memlk berbaga macam betuk, sehgga serg djumpa bahwa data yag sesua dega dstrbus Webull juga sesua
9 0 dega dstrbus Logormal. Fugs relablty yag terdapat pada dstrbus Logormal yatu (Ebelg, 997, p73) : Relablty fucto : t R( t) Φ l (.4) s t med dmaa s > 0, t med > 0 da t > 0.6 Idetfkas Dstrbus Idetfkas dstrbus dlakuka memlalu dua tahap yatu Least Square Curve da Goodess of Ft Test..6. Least Square Curve Fttg Metode dguaka utuk megtug la de of ft (r). Dstrbus dega la r yag terbesar aka dplh utuk duj dega megguaka Goodess of Ft Test. Rumus umum yag terdapat dalam metode Least Square Curve Fttg adalah: 0.3 F( t ) (.5) + 0.4
10 Dmaa : data waktu ke-t jumlah data kerusaka Ide of Ft (r) y y y y y y b utuk Webull, Normal, Logormal y b utuk Ekspoetal b y a Rumus yag dmlk masg masg dstrbus adalah: o Dstrbus Webull l t dmaa t adalah data waktu ke- y l ) ( l t F Parameter : β b da θ b a e
11 o Dstrbus Ekspoetal t dmaa t adalah data waktu ke- y l F( t ) Parameter : λ b o Dstrbus Normal t dmaa t adalah data waktu ke- y z Φ - [F(t )] Parameter : σ b da μ a b o Dstrbus Logormal l t dmaa t adalah data waktu ke- y z Φ - [F(t )] Parameter : s b da tmed e -sa.6. Goodess of Ft Test Tahap selajutya setelah perhtuga de of ft dlakuka maka dlakuka peguja Goodess of Ft utuk la de of ft yag terbesar. Uj dlakuka dega membadgka atara hpotesa ol (H 0 ) yag
12 3 meyataka bahwa data kerusaka megkut dstrbus plha da hpotess alteratve (H ) yag meyataka bahwa data kerusaka tdak megkut dstrbus plha. (Ebelg, (997, p06) Peguja yag dlakuka dalam Goodess of Ft ada tga macam yatu Ma s Test utuk dstrbus Webull, Bartlett s Test utuk dstrbus Ekspoetal da Kolmogorov-Smrov utuk dstrbus Normal da Logormal..6.. Ma s Test Meurut Ebelg, (997, p400) hpotesa utuk melakuka uj adalah: H 0 : Data kerusaka berdstrbus Webull H : Data kerusaka tdak berdstrbus Webull Uj statstkya adalah : Dmaa : ( l t l t ) r + k k+ M M (.6) k ( l t+ l t ) k M k r k r M Z + - Z
13 4 Z 0.5 l l Jka la M < M crt maka H 0 dterma. Nla M crt dperoleh dar table dstrbus F dega v k da v k..6.. Bartlett s Test Meurut Ebelg, (997, p399) Hpotesa utuk melakuka uj adalah : H 0 : Data kerusaka berdstrbus Ekspoetal H : Data kerusaka tdak berdstrbus Ekspoetal Uj statstkya adalah : B r r l t R R ( r + ) + 6r r l t (.7) dmaa : t adalah data waktu kerusaka ke- r adalah jumlah kerusaka B adalah la uj statstc utuk uj Bartlett s Test H 0 dterma jka : X < α < B, r X α, r
14 Kolmogorov-Smrov Test Meurut Ebelg, (997, p40) Hpotesa utuk melakuka uj adalah : H 0 : Data kerusaka berdstrbus Normal atau Logormal H : Data kerusaka tdak berdstrbus Normal da Logormal Uj statstkya adalah : D ma{d,d } dmaa : Φ s t t D ma (.8) Φ s t t D ma (.9) t t ) ( t t s t adalah waktu kerusaka ke- s adalah stdar devas Jka D < D crt maka terma H 0. Nla D crt dperoleh dar table crtcal value for Kolmogorov-Smrov test for ormalty.
15 6.7 Mea Tme To Falure (MTTF) Mea tme to falure merupaka rata rata selag waktu kerusaka dar suatu dstrbus kerusaka. Perhtuga la MTTF utuk masg masg dstrbus adalah : o Dstrbus Webull MTTF θ. Γ + β o Dstrbus Ekspoetal MTTF λ o Dstrbus Normal MTTF μ o Dstrbus Logormal s e med MTTF t..8 Mea Tme To Repar (MTTR) Utuk dapat meghtug la rata rata perbaka, dstrbus data utuk waktu perbaka perlu dketahu terlebh dahulu. Peguja utuk meetuka dstrbus data dlakuka dega cara sepert yag telah djelaska. Rumus yag dguaka utuk masg masg dstrbus adalah :
16 7 o Dstrbus Webull MTTR θ. Γ + β o Dstrbus Ekspoetal MTTR λ o Dstrbus Normal da Logormal s e med MTTR t..9 Relablty dega Prevetve Mateace Pegkata keadala dapat dtempuh dega cara prevetve mateace. Dega prevetve mateace maka pegaruh wear out mes atau kompoe dapat dkurag. Model keadala berkut megasumska system kembal ke kods baru setelah mejala prevetve mateace. Keadala pada saat t dyataka sebaga berkut (Ebelg, 997, p04) : R m (t) R(t) R m (t) R(T).R(t-T) utuk 0 t < T utuk T t < T
17 8 Secara umum persamaaya adalah : R m (t) R(T).R(t-T) utuk T t < (+)T da,,3, dmaa : T adalah selag waktu prevetve mateace T adalah waktu operasoal mes jumlah perawata R m (t) adalah relablty dega prevetve mateace R(T) adalah probabltas kehadala hgga selag waktu perawata R(t-T) adalah probabltas kehadala utuk waktu t-t dar tdaka revetve yag terakhr..0 Perhtuga Baya Utuk meghtug total baya saat falure da prevetve rumus yag dguaka adalah : o Falure Cf Tc ( tf ) (.0) tf
18 9 dmaa : Cf merupaka baya falure Tf merupaka la MTTF o Prevetve Cp * R + Cf ( R) Tc( tp) (.) tp * R + tf ( R) Cp merupaka baya prevetve tp terval waktu prevetve Cf merupaka baya falure tp merupaka la MTTF R merupaka la relablty saat R(tp)
BAB II LANDASAN TEORI
22 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pedahulua 2.1.1 Pegerta Mateace Beberapa pegerta perawata (mateace) meurut ahl : 1. Meurut Corder (1988), perawata merupaka suatu kombas dar tdaka yag dlakuka utuk mejaga suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB LANDASAN TEORI. Prevetve Mateace.. Pegerta Perawata (Mateace) Meurut Assaur (999, p59) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peesuaa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Pegerta Pemelharaa da Perawata Pegerta Pemelharaa da Perawata ( Mateace ) meurut Assaur adalah suatu kegata utuk mejaga atau memelhara fasltas da peralata pabrk da megadaka perbaka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pemelharaa (Mateace) 2.1.1 Pegerta Pemelharaa Defs pemelharaa (mateace) meurut Patrck (2001, p407) adalah suatu kegata utuk memelhara da mejaga fasltas yag ada serta memperbak,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
9 BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Agar suatu kegata produks dapat berlagsug dega lacar, meghaslka produk-produk yag bermutu tgg, maka perlu ddukug oleh mes-mes atau peralata yag hadal da sap bekerja
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
4 BAB LANDASAN TEORI. Prevetve Mateace.. Pegerta Perawata ( Mateace ) Meurut Assaur (999, p95) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peyesuaa,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Metode Sychroous Servcg Secara umum hubuga mausa da mes dapat berbetuk salah satu dar tpe berkut (Wgjosoebroto,S., 000. Ergoom Stud Gerak da Waktu, halama 53): Sychroous servcg. Completely
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Perawata (Mateace) Perawata (mateace) adalah memperbak alat-alat mekak atau elektrk yag sedag rusak atau tergaggu (dkeal sebaga reparas, tdak terjadwal atau pemelharaa secara kebetula),
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA
UNIVERSITAS INDONESIA OPTIMASI PREVENTIVE MAINTENANCE DAN PENJADWALAN PENGGANTIAN KOMPONEN MESIN KOMPRESSOR DENGAN MENGGUNAKAN MIXED INTEGER NON LINIER PROGRAMMING DARI KAMRAN TESIS PRIMA FITHRI 0906495886
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Pemelharaa (Mateace) Tujua pemelharaa adalah utuk memelhara kemampua sstem da megedalka baya sehgga system harus dracag da dpelhara utuk mecapa stadar mutu da kerja yag dharapka.
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pegerta pemelharaa (mateace) Pemelharaa atau perawata merupaka kegata utuk mejaga atau memelhara fasltas atau perawata pabrk dega megadaka perbaka, peyesuaa atau pergata yag dperluka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Perawata (Mateace) Perawata (mateace) adalah memperbak alat-alat mekak atau elektrk yag sedag rusak atau tergaggu (dkeal sebaga reparas, tdak terjadwal atau pemelharaa secara kebetula),
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciANALISIS KEANDALAN (RELIABILITY) MESIN PRODUKSI DENGAN FUNGSI DISTRIBUSI WEIBULL
ANALISIS KEANDALAN (RELIABILITY) MESIN PRODUKSI DENGAN FUNGSI DISTRIBUSI WEIBULL Agus Fkr, ST., MM Muhammad Irva, ST.,MT. ABSTRACT I a producto system, all mache related to the creato of added value of
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi pemeliharaan menurut O Connor (2001,p407) adalah suatu kegiatan
BAB LANDASAN TEORI. Pemelharaa (Mateace) Defs pemelharaa meurut O Coor (00,p407) adalah suatu kegata utuk memelhara da mejaga fasltas yag ada serta meperbak. Melakuka peyesuaa atau pegata yag dperluka
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinci; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pada Bab I sudah dijelaskan bahwa tujuan penelitian ini adalah untuk
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pedahulua Pada Bab I sudah djelaska bahwa tujua peelta adalah utuk memperoleh ekspektas bayakya kompoe lstrk motor yag aka medapatka peggata berdasarka kebjaka Reewg Free Replacemet
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:
PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciPERBANDINGAN ESTIMASI CADANGAN KLAIM
TUGAS AKHIR SS450 TUGAS AKHIR SS 450 PERBANDINGAN ESTIMASI CADANGAN KLAIM PENENTUAN MENGGUNAKAN WAKTU METODE OPTIMUM CHAIN PERBAIKAN LADDER DAN MESIN GENERALIZED KETEL MENGGUNAKAN LINEAR MODELS (GLMs)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega
Lebih terperinciBAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN
Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinci3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas
Lebih terperinciESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 0, No. (03), hal. 57-6 ESTIMASI UKUAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM POTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Eka Kurawat, Helm, Neva Satyahadew INTISAI
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
08 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4. Pegumpula Data Data yag peuls kumpulka adalah data yag berhubuga dega proses produks, lapora kerusaka mes, lapora reject dalam produks yag dtaga oleh
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP
III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciAnalisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (16) 337-35 (31-98X Pr D-31 Aalss Survval Pada Pase Demam Berdarah Degue (DBD) d RSU Haj Surabaya Megguaka Model Regres Webull Alfa Slf Mufdah da Purhad Jurusa Statstka,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciBAB V ANALISIS HIDROLOGI
ANALISIS HIDROLOGI 64 BAB V ANALISIS HIDROLOGI 5.. Tjaua Umum Utuk meetuka debt recaa, dapat dguaka beberapa metode atau cara. Metode yag dguaka sagat tergatug dar data yag terseda, data data tersebut
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciNotasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
Lebih terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian
BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR. Oleh
STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.
METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinci