II. TUJUAN PERCOBAAN 1. Dapat memahami cara menentukan konsentrasi larutan gula 2. Dapat memahami prinsip dan fungsi setiap komponen alat Polarimeter

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "II. TUJUAN PERCOBAAN 1. Dapat memahami cara menentukan konsentrasi larutan gula 2. Dapat memahami prinsip dan fungsi setiap komponen alat Polarimeter"

Transkripsi

1 I. NAMA PERCOBAAN Nama percobaa : C1 Polarimeter II. TUJUAN PERCOBAAN 1. Dapat memahami cara meetuka kosetrasi laruta gula 2. Dapat memahami prisip da fugsi setiap kompoe alat Polarimeter III. ALAT DAN BAHAN 1. Aquades 2. Laruta gula 3. Sumber cahaya Kuig (siar D Natrium) 4. Polarimeter model D besar. Tabug Polarimeter

2 IV. TINJAUAN PUSTAKA LATAR BELAKANG POLARIMETER Polarisasi oleh refleksi telah ditemuka pada 1808 oleh Etiee malus ( ). Malus, yag telah melakuka percobaa pembiasa gada bekerja pada saat bekerja pada teori efek, megamati dari pegatura cahaya matahari, tercermi dari jedela yag dekat jedela, melalui kristal dari Isladia Spar. Seperti dia diputar kristal, kedua gambar matahari bergatia mejadi lebih kuat da lebih lemah, tetapi tidak perah ada pemadama legkap. Hampir sekaligus dia berulag percobaa dikotrol kodisi di bawah, da meemuka bahwa sudut yag legkap pemadama yag tercermi ray adalah utuk memperoleh air da kaca. Polarimeter adalah peragkat utuk belajar yag traspara sampel atara crossed polarizig peragkat. Jea-Baptiste Biot ( ) megembagka polarimeter di sebelah kaa, yag dibuat oleh Soliel / ca Duboscq Paris , Polarizer yag di sisi kaa megguaka satu pirig, dari kaca, semetara di sebelah kiri aalyzer megguaka timbua dari kaca pirig. Sampel dilaksaaka atara kedua peragkat. Ii adalah aparat di Dartmouth College. Pada Polarimeter terdapat polarisator da aalisator. Polarimeter adalah Polaroid yag dapat mempolarisasi cahaya, sedagka alisator adalah Polaroid yag dapat megaalisa/mempolarisasika cahaya. Polarimeter adalah dasar ilmiah alat yag diguaka utuk melakuka pegukura ii, walaupu ii istilah yag jarag diguaka utuk mejelaska sebuah polarimetry proses yag dilakuka oleh komputer,

3 seperti dilakuka di polarimetric sitetis kecepata raa radar. Polarimetry film yag tipis da permukaa yag umum dikeal sebagai ellipsometry. Polarimeter dapat diguaka utuk megukur berbagai sifat optis suatu material, termasuk bias-gada liier, bias-gada ligkar (juga megeal sebagai putar optis atau dispersi putar berhubug dega mata), dikroisme liier, dikroisme ligkar da meyebar. Apabila cahaya melalui polarisator maka bidag getar polarisator aka diserap atau dipadamka sehigga cahaya yag dapat melalui polarisator adalah cahaya yag mempuyai bidag getar Polarimeter. Sebalikya cahaya yag melalui aalisator maka bidag getar polarisator aka dipadamka da yag tiggal hayalah cahaya yag mempuyai bidag getar aalisator. Polarimetry adalah pegukura da iterpretasi dari polarisasi dari garis gelombag, terutama electromagetic gelombag, seperti gelombag radio atau cahaya.. Polarimetry biasaya dilakuka pada gelombag electromagetic yag telah melalui perjalaa atau telah tercermi, refracted, atau diffracted oleh beberapa baha utuk meggambarka bahwa objek. Polarimeter mejadi peafsira da pegukura dari polarisasi gelombag trasversal, palig khususya gelombag elektromagetis, seperti gelombag cahaya atau radio. secara khas Polarimeter dilaksaaka pada atas gelombag elektromagetis yag sudah meempuh perjalaa melalui/sampai atau telah dicermika, membelokka, atau diffracted oleh beberapa material dalam ragka meadai obyek itu. Beberapa arkais da dalam beberapa saat ii diguaka. Yag palig sesitif polarimeters didasarka pada iterferometers, sedagka lebih

4 kovesioal polarimeters adalah berdasarka perjajia yag polarisig filter, gelombag pirig atau peragkat lai. Suatu Polarimeter mejadi istrume yag ilmiah yag basis dasar dulu membuat pegukura ii, walaupu istilah ii jarag diguaka utuk meguraika suatu proses Polarimeter yag dilakuka oleh suatu komputer, seperti dilakuka dalam lobag bidik kamera radar buata polarimetric. Utuk megukur ii berbagai kekayaa, di saa telah mejadi bayak peracaga Polarimeter. Beberapa kuo da beberapa di dalam pegguaa sekarag. Yag palig sesitip Polarimeter didasarka pada meter iterferesi, sedag lebih kovesioal Polarimeter didasarka pada pegatura polarisig sariga, lempeg gelombag atau alat lai. Polarimetry dapat diguaka utuk megukur berbagai properti optik dari baha, termasuk liear birefrigece, surat edara birefrigece (juga dikeal sebagai optik rotasi optik atau rotary pertebara), liear dichroism, surat edara dichroism da peghambura. Apabila diketahui besar sudut putar bidag polarisasi oleh laruta yag diperiksa maka kadar/kosetrasi zat optis aktif dalam laruta yag diperguaka dapat dihitug dega megguaka rumus : P B t. C. L Di maa : P Besarya sudut atara bidag polarisasi (hasil pegamata ) B t Sudut putar spesifik zat optis aktif yag diguaka pada t o C. C Kadar/ kosetrasi zat optis aktif ( gram/cc) L Pajag tabug pemeriksa Catata : B t diperoleh pada tabel (dega stadar temperatur 20 o C )

5 Polarisasi adalah peristiwa perubaha arah getar gelombag cahaya yag acak mejadi satu arah getar. Misalya, serig radars mempertimbagka polarisasi gelombag di pos-pegolaha utuk meigkatka pemeraa dari target. Dalam hal ii, polarimetry dapat diguaka utuk memperkiraka tekstur halus dari baha, membatu meyelesaika orietasi struktur kecil di sasara, da apabila circularly-polarized atea yag diguaka, jumlah tersebut boucig dari siyal yag diterima (yag chirality dari circularly polarized dega gelombag alterates setiap refleksi). Dalam hubuga dega Polarimeter cahaya, maka cahaya diyataka sebagai gelombag elektromagetik tag trasversal (tegak lurus dega arah rambatya). Cahaya umumya mempuyai bermacammacam pajag gelombag, di maa bila dibiaska melalui prisma kaca aka terurai mejadi beberapa wara cahaya yag dikeal sebagai spectrum. Itu tiap-tiap wara cahaya disebut sebagai cahaya mookromatik. Dalam alat Polarimeter ii cahaya mookromatik dihasilka dega megguaka sodium lamp (lampu atrium) di maa gas atrium pijar aka meghasilka lampu wara kuig. Cahaya mookromatik pada dasarya mempuyai bidag getar yag bayak sekali. Bila dikhayalka maka bidag getar tersebut aka tegak lurus pada bidag datar. Bidag getar yag bayak sekali ii secara mekaik dapat dipisahka mejadi dua bidag getar yag salig tegak lurus. Polarisasi dapat diakibatka oleh pematula (Hukum Brewster) tg ip 2/1 ip + r 90º

6 ip sudut polarisasi Baik gelombag trasversal maupu logitudial meujukka gejala iterferesi da difraksi. Aka tetapi, efek polarisasi haya dapat dialami oleh Gambar polarisasi pada gelombag gelombag trasversal saja. Polarisasi tidak terjadi pada gelombag logitudioal seperti buyi. Polarisasi dapat divisualisasi dega membayagka gelombag trasversal pada seutas tali. Ada bayak gelombag dega berbagai arah getar. Gelombag dega berbagai arah getar seperti ii disebut gelombag tak terpolarisasi. Misalka sekarag tali yag memiliki bayak arah getar (dalam hal ii disederhaaka mejadi 2 arah getar) melewati sebuah celah vertical (polarisator). Celah tersebut haya melewatka gelombag yag arah getaya vertical. Gelombag yag haya memiliki satu arah getar seperti itu disebut gelomabag terpolarisasi. Jadi, polarisasi adalah terserapya sebagaia arah getar gelombag sehigga gelombag haya memiliki satu arah getar. Siar alami, misalya siar matahari pada umumya buka siar terpolarisasi. Simbol utuk siar yag tidak terpolarisasi adalah. sedagka simbol utuk siar terpolarisasi adalah atau Fakta bahwa cahaya megalami polarisasi meujukka bahwa cahaya merupaka gelombag trasversal. Cahaya dapat terpolarisasi karea peristiwa pematula, peristiwa pembiasa da pematula, peristiwa bias kembar, peristiwa absorbsi selektif, da peristiwa hambura.

7 Polarisasi karea pematula Gambar Polarisasi karea pematula Bila siar datag pada cermi datar dega sudut datag 7 0, maka siar patul merupaka siar terpolarisasi seperti pada gambar di sampig. Polarisasi karea pembiasa da Pematula Cahaya terpolarisasi dapat diperoleh dari pembiasa da pematula. Hasil percobaa para ahli fisika meujukka bahwa cahaya pematula terpolarisasi sempura jika sudut datag θ 1 megakibatka siar bias dega siar patul salig tegak lurus. Sudut datag seperti itu disebut sudut polarisasi atau sudut Brewster. Polarisasi karea pembiasa gada (bias kembar) Jika cahaya melalui kaca, maka cahaya lewat dega kelajua yag sama ke segala arah. Ii disebabka kaca haya memiliki satu ideks bias. Tetapi, baha-baha kristal tertetu seperti kalsitt da kuarsa memiliki dua ideks bias sehigga kelajua cahay tidak sama utuk segala arah. Jadi, cahaya yag melalui baha ii aka megalami pembiasa gada.

8 Gambar pembiasa gada pada kristal tertetu meghasilka berkas istimewa yag terpolarisasi Gambar di atas memperlihatka sebuah berkas cahaya tak terpolarisasi jatuh pada kristal kalsit. Siar yag keluar dari kristal terpisah mejadi dua bagia, yaki siar biasa (tidak dibelokka) da siar istimewa (dibelokka). Siar biasa tak terpolarisasi, tetapi siar istimewa terpolarisasi.

9 V. PROSEDUR PERCOBAAN 1. Persiapka seluruh alat da baha kemudia dibersihka 2. Carilah posisi titik ol pada aalisator (Teropog) utuk visi pegamata sudut. 3. Isi tabug Polarimeter dega salah satu laruta,kemudia tempatka pada posisi yag dekat aalisator. 4. Kemudia dega megamati teropog, sisi pegamata atau bayaga,carilah bayaga seperti pada gambar berikut : Gambar.C1.2 Dega memutar kotrol skala pada sisi kaa pegamat lakuka beberapa kali utuk masig-masig tabug da tulis atau catatlah hasil pegamata pada format data.. Ulagi lagkah-lagkah di atas utuk laruta selajutya.

10 VI. DATA HASIL PENGAMATAN PANJANG TABUNG 10 Cm 20 Cm GULA ( Gram/cc ) Aquadest ( Gram/cc ) 7,1 47, 169,3 7,8 70,42 166,9 6,0 1,4 173,2 7,00 80,7 168,2 7,2 2,4 176,0 8, ,0 12,8 68,0 174,4 8,8 74,6 183,4 16,2 66,3 199,2 9,32 72,82 184,70 8,00 46,3 169,1 6,7 78,2 164,73 6,3 49,0 167,0 6, 9, 171,1 7,1 44,2 163,3 6,0 40, 171,0 7,3 1,8 161,4 2,7 30,2 348, 6,7 68,6 16,8,8 47,4 347,0 VII. PENGAMATAN DATA Pada laruta gula dega pajag tabug 10 cm 1 7,1 2,77 2 6,0 3,87 3 7,2 2, ,8 2,98 16,2 6,33 Σ 49,3 18,62 49,3 9, ,62 3, 724 Nilai Terbaik : ( ± ) ( 9,87 ± 3,724 ) Kesalaha Absolut : ± ± 3,724 Kesalaha Relatif : 100 % % 37,7 % 9,87

11 Pada laruta gula dega pajag tabug 10 cm 1 47, 9,64 2 1,4,69 3 2,4 4, ,0 10,86 66,3 9,16 Σ 28,7 40,04 28,7 7, ,04 8, 008 Nilai Terbaik : ( ± ) ( 7,14 ± 8,008 ) Kesalaha Absolut : ± ± 8,008 Kesalaha Relatif : 100 % % 14,01 % 7,14 Pada laruta gula dega pajag tabug 10 cm 1 169,3 9, ,2, ,0 2, ,4 4,0 199,2 20,8 Σ 892,2 41,6 892,2 178, ,6 8, 32 Nilai Terbaik : ( ± ) (178,4 ± 3,724 ) Kesalaha Absolut : ± ± 8,32 Kesalaha Relatif : 100 % 8, % 4,66 % 178,4

12 Pada laruta Aquades dega pajag tabug 10 cm 1 7,8 6,69 2 7,00 7,4 3 8,00 6,4 4 8,8,69 9,32,22 Σ 72,7 31,68 72,7 14, ,68 6, 336 Nilai Terbaik : ( ± ) (14,4 ± 6,336 ) Kesalaha Absolut : ± ± 6,336 Kesalaha Relatif : 100 % 6, % 43,7 % 14,4 Pada laruta Aquades dega pajag tabug 1cm 1 70,42 2,3 2 80,7 8, , ,6 1,93 72,82 0,1 Σ 363,64 20,08 363,64 72, ,08 4, 016 Nilai Terbaik : ( ± ) (72,72 ± 4,016 ) Kesalaha Absolut : ± ± 4,016 Kesalaha Relatif : 100 % 4, %,2 % 72,72

13 Pada laruta Aquades dega pajag tabug 10 cm 1 166,9 9, ,2 7, ,0 0, ,4 7,39 184,70 8,64 Σ 880,3 33,94 890,3 176, ,94 6, 788 Nilai Terbaik : ( ± ) (176,06 ± 6,788 ) Kesalaha Absolut : ± ± 6,788 Kesalaha Relatif : 100 % 6, % 3,8 % 176,06 Pada laruta gula dega pajag tabug 20 cm 1 8,0 0,92 2 6,3 0,78 3 7,1 0,02 4 7,3 0,22 6,7 0,38 Σ 3,4 2,32 3,4 7, ,32 0, 464 Nilai Terbaik : ( ± ) (7,08 ± 0,464) Kesalaha Absolut : ± ± 0,464 Kesalaha Relatif : 100 % 0, % 6, % 7,08

14 Pada laruta gula dega pajag tabug 20 cm 1 46,3,6 2 49, ,2 7,8 4 1,8 0,1 68,6 16,6 Σ , ,2 6, 64 Nilai Terbaik : ( ± ) (2 ± 6,64 ) Kesalaha Absolut : ± ± 6,64 Kesalaha Relatif : 100 % 6, % 0,127 % 2 Pada laruta gula dega pajag tabug 20 cm 1 169,1 3, ,0 1, ,3 2, ,4 3,92 16,8 0,48 Σ 826,6 11,88 892,2 16, ,88 2, 376 Nilai Terbaik : ( ± ) (16,32 ± 2,376 ) Kesalaha Absolut : ± ± 2,376 Kesalaha Relatif : 100 % 2, % 1,437 % 16,32

15 Pada laruta Aquades dega pajag tabug 20 cm 1 6,7 1,16 2 6, 0,96 3 6,0 0,46 4 2,7 2,84,8 0,26 Σ 27,9,68 27,9, ,68 1, 136 Nilai Terbaik : ( ± ) (,9 ± 1,136) Kesalaha Absolut : ± ± 1,136 Kesalaha Relatif : 100 % 1, % 20,32 %,9 Pada laruta Aquades dega pajag tabug 20 cm 1 78,2 19,83 2 9, 37, , 17, , 27,87 47,4 10,92 Σ 291,8 113,62 291,8 8, ,62 22, 724 Nilai Terbaik : ( ± ) (8,37 ± 22,724 ) Kesalaha Absolut : ± ± 22,724 Kesalaha Relatif : 100 % 22, % 38,93 % 8,37

16 Pada laruta Aquades dega pajag tabug 20 cm 1 164,73 7, ,1 69, ,0 69, , 108, ,0 106,24 Σ 1202,38 429, ,38 240, ,096 8, 819 Nilai Terbaik : ( ± ) (240,476 ± 8,819 ) Kesalaha Absolut : ± ± 8,819 Kesalaha Relatif : 100 % 8, % 2,68 % 240,476

17 VIII. DAFTAR PUSTAKA Foster Bob Fisika SMU Kelas 3 Kurikulum Badug : Erlagga.

18 IX. KESIMPULAN - Polarimetry adalah pegukura da iterpretasi dari polarisasi dari garis gelombag, terutama electromagetic gelombag, seperti gelombag radio atau cahaya.. Polarimetry biasaya dilakuka pada gelombag electromagetic yag telah melalui perjalaa atau telah tercermi, refracted, atau diffracted oleh beberapa baha utuk meggambarka bahwa objek. - Polarimeter adalah dasar ilmiah alat yag diguaka utuk melakuka pegukura ii, walaupu ii istilah yag jarag diguaka utuk mejelaska sebuah polarimetry proses yag dilakuka oleh komputer, seperti dilakuka di polarimetric sitetis kecepata raa radar. Polarimetry film yag tipis da permukaa yag umum dikeal sebagai ellipsometry. - Polarimetry dapat diguaka utuk megukur berbagai properti optik dari baha, termasuk liear birefrigece, surat edara birefrigece (juga dikeal sebagai optik rotasi optik atau rotary pertebara), liear dichroism, surat edara dichroism da peghambura. - Kita dapat memahami cara meetuka kosetrasi laruta gula - Da kita bisa dapat memahami prisip da fugsi setiap kompoe alat Polarimeter tersebut - Fakta bahwa cahaya megalami polarisasi meujukka bahwa cahaya merupaka gelombag trasversal. Cahaya dapat terpolarisasi karea peristiwa pematula, peristiwa pembiasa da pematula, peristiwa bias kembar, peristiwa absorbsi selektif, da peristiwa hambura. - Polarisasi oleh refleksi telah ditemuka pada 1808 oleh Etiee malus ( ).

19 GAMBAR POLARIMETER DISC POLARIMETER Measurig Rage Miimum Readout ±0.0 Accuracy 0.0 Sesitivity 0.0 Moochromatic Light Source (Sodium Lamp) Legth of Test Tube 89.3m 100mm ad 200mm

20 LAPORAN PRAKTIKUM FISIKA DASAR II TENTANG C1 POLARIMETER Disusu Oleh : URLY SAFRU UNIVERSITAS ISLAM OKI FAKULTAS TEKNIK SIPIL KAYUAGUNG 2009

BAB 5 OPTIK FISIS. Prinsip Huygens : Setiap titik pada muka gelombang dapat menjadi sumber gelombang sekunder. 5.1 Interferensi

BAB 5 OPTIK FISIS. Prinsip Huygens : Setiap titik pada muka gelombang dapat menjadi sumber gelombang sekunder. 5.1 Interferensi BAB 5 OPTIK FISIS Prisip Huyges : Setiap titik pada muka gelombag dapat mejadi sumber gelombag sekuder. 5. Iterferesi - Iterferesi adalah gejala meyatuya dua atau lebih gelombag, membetuk gelombag yag

Lebih terperinci

Oleh: Bambang Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta

Oleh: Bambang Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta Oleh: Bambag Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta PETA KONSEP Prisip Superposisi Liier Sefase π π beda faseya : 0,2, 4,. beda litasa : 0,,2, 3,. terjadi iterferesi Kostruktif/ salig meguatka, amplitudo

Lebih terperinci

LEVELLING 1. Cara pengukuran PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Poliban Teknik Sipil 2010LEVELLING 1

LEVELLING 1. Cara pengukuran PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Poliban Teknik Sipil 2010LEVELLING 1 LEVELLING 1 PENGUKURAN SIPAT DATAR Salmai,, ST, MS, MT 21 PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Jika dua titik mempuyai ketiggia yag berbeda, dikataka mempuyai beda tiggi. Beda tiggi dapat

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA BAB VII DITRIBUI AMPLING DAN DEKRIPI DATA 7. Distribusi amplig (samplig distributio) amplig distributio adalah distribusi probabilitas dari suatu statistik. amplig distributio tergatug dari ukura populasi,

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata 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 terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI 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 terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA 4.1 Meetuka udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima pada hasil uji 4.1.1 Rumus udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima Jumlah volume

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab 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 terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB 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 terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI 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 terperinci

METODE 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 7/4/2012 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 terperinci

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 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 terperinci

Meetuka Parameter Model Cauchy utuk A (1,587) Kosta Baha Polistirea Dzarril Maulidiyah 1, D. J. Djoko H Satjojo 1, Mauludi A Pamugkas 1, Ubaidillah 1 1) Jurusa Fisika FMIPA Uiv. Brawijaya Email: mdzarril@gmail.com

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

PENENTUAN PANJANG GELOMBANG MAKSIMUM DAN KONSENTRASI CAMPURAN MENGGUNAKAN DUA JENIS SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS

PENENTUAN PANJANG GELOMBANG MAKSIMUM DAN KONSENTRASI CAMPURAN MENGGUNAKAN DUA JENIS SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS Lapora Praktikum Aalisis Istrumetal 2014 PENENTUAN PANJANG GELOMBANG MAKSIMUM DAN KONSENTRASI CAMPURAN MENGGUNAKAN DUA JENIS SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS Norma Nur Azizah 1, Wula Suci P, Mohamad Rafi 1 Departeme

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

PERCOBAAN V REFRAKTOMETRI (INDEKS BIAS)

PERCOBAAN V REFRAKTOMETRI (INDEKS BIAS) PERCOBAAN V REFRAKTOMETRI (INEKS BIAS I. Tujua Percobaa 1. Meigkatka kemampua melakuka prosedur kerja laboratorium yag sederhaa dega baik da efisie.. Meigkatka kemampua megumpulka data, melakuka pegamata,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

Polarisasi Gelombang. Polarisasi Gelombang

Polarisasi Gelombang. Polarisasi Gelombang Polarisasi Gelombang Polarisasi Gelombang Gelombang cahaya adalah gelombang transversal, sedangkan gelombang bunyi adalah gelombang longitudinal. Nah, ada satu sifat gelombang yang hanya dapat terjadi

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

REGRESI 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 terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. 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 terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai dengan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai dengan III. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai dega November 2014 di Fasilitas Karatia Marie Research Ceter (MRC), PT. Cetral Pertiwi Bahari (CPB)

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

FORECASTING (Peramalan)

FORECASTING (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 terperinci

Pengamatan, Pengukuran dan Eksperimen

Pengamatan, Pengukuran dan Eksperimen TEORI KESALAHAN EKSPERIMEN FISIKA DASAR I Pegamata, Pegukura da Eksperime Pegamata da pegukura Teori / model Eksperime Ramala Pegamata payig attetio watch somethig attetively record of somethig see or

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

Perancangan Reflektor Cahaya untuk Sistem Pencahayaan Alami Berbasis Optik Geometri

Perancangan Reflektor Cahaya untuk Sistem Pencahayaan Alami Berbasis Optik Geometri JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Prit) 1 Peracaga Reflektor utuk Sistem Pecahayaa Alami Berbasis Optik Geometri Joko Nugroho, Gatut Yudoyoo, da Suyato Fisika, Fakultas

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB 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 terperinci

MATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilakukan selama 1 bulan, dimulai pada awal bulan

MATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilakukan selama 1 bulan, dimulai pada awal bulan III. MATERI DAN METODE 3.. Tempat da Waktu Peelitia ii telah dilakuka selama bula, dimulai pada awal bula eptember 03 di Kecamata Kuala Kampar Kabupate Pelalawa Provisi Riau. 3.. Materi Peelitia Baha yag

Lebih terperinci

BAB 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 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. 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 terperinci

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk : PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS MODL PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS. Pedahulua Kalau yag sedag ditest atau diuji itu parameter θ dalam hal ii pegguaaya ati bias rata-rata µ prprsi p, simpaga baku σ da lai-lai,

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki

Lebih terperinci

Polarisasi karena pemantulan. Suatu sinar yang datang pada suatu cermin dengan sudut 57 akan menghasilkan sinar pantul yang terpolarisasi.

Polarisasi karena pemantulan. Suatu sinar yang datang pada suatu cermin dengan sudut 57 akan menghasilkan sinar pantul yang terpolarisasi. POLARISASI CAHAYA Polarisasi adalah peristiwa terserapnya sebagian arah getar gelombang sehingga hanya tinggal memiliki satu arah getar saja. Cahaya dapat terpolar karena peristiwa: Pemantulan Pembiasan

Lebih terperinci

BAB IV PEMANDU-GELOMBANG OPTIK TERPADU

BAB IV PEMANDU-GELOMBANG OPTIK TERPADU BAB IV PEMANDU-GELOMBANG OPTIK TERPADU Tujua Istruksioal Umum Pada bab ii aka dibahas megeai pemadugelombag yag bayak diguaka utuk metrasfer cahaya di atara kompoe-kompoe jariga, megeai bermacam-macam

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelititan ini menggunakan 30 ekor Sapi Bali jantan umur berkisar antara

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelititan ini menggunakan 30 ekor Sapi Bali jantan umur berkisar antara III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3. Baha da Peralata Peelitia 3.. Baha Peelitia Peelitita ii megguaka 30 ekor Sapi Bali jata umur berkisar atara -3 tahu dega bobot bada berkisar atara 50-500 kg atau dalam

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

REGRESI LINIER GANDA

REGRESI LINIER GANDA REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 27 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Objek yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda Sumba (Sadelwood) betia da jata berjumlah 30 ekor dega umur da berat yag relatif

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

LATIHAN SOAL-SOAL STANDAR

LATIHAN SOAL-SOAL STANDAR Soy Sugema College SSC LATIAN SAL-SAL STANDAR 5. Nuklida U memiliki. A. elektro, eutro da proto B. proto, eutro da elektro C. 5 elektro, proto da eutro D. elektro,5 proto da eutro E. elektro, proto da

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

KIMIA. Sesi. Sifat Koligatif (Bagian II) A. PENURUNAN TEKANAN UAP ( P)

KIMIA. Sesi. Sifat Koligatif (Bagian II) A. PENURUNAN TEKANAN UAP ( P) KIMIA KELAS XII IA - KURIKULUM GABUNGAN 02 Sesi NGAN Sifat Koligatif (Bagia II) Iteraksi atara pelarut da zat megakibatka perubaha fisik pada kompoekompoe peyusu laruta. Salah satu sifat yag diakibatka

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. 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

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. 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 terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA

SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA Lampira 1. Prapembelajara SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA Satua Pedidika : SMK Mata Pelajara : Fisika Kelas/ Semester

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. 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 terperinci

Pengantar Statistika Matematika II

Pengantar Statistika Matematika II Pegatar Statistika Matematika II Metode Evaluasi Atia Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia April 11, 2017 atiaahdika.com Pegguaa metode estimasi yag berbeda dapat meghasilka

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB 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 terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 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 terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN 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 terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN 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 terperinci

Outline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer

Outline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer 5/09/0 II. Kesalaha dlm Pegukura Ahar, ST. MT. Lab. Jariga Komputer Outlie Kosep pegukura Kesalaha Pegukura Istilah Tekik Pegukura Aalisis statistik 5/09/0 Kosep Pegukura Meetuka ilai kuatitatif atau besar

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN:

PROSIDING ISBN: S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas

Lebih terperinci

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lapora Praktikum Hari/taggal : Rabu 7 Oktober 2009 HIDROLOGI Nama Asiste : Sisi Febriyati M. Yohaes Ariyato. ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lilik Narwa Setyo Utomo J3M108058 TEKNIK DAN MANAJEMEN LINGKUNGAN

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN

3. METODE PENELITIAN 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu da Lokasi Peelitia Peelitia ii megguaka data primer da sekuder. Data primer diambil dari kegiata peelitia skala laboratorium. Peelitia dilakuka pada bula Februari-Jui 2011.

Lebih terperinci

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga BAB V. INTEGRAL 5.. Ati Turua (Itegral Tak-tetu) Defiisi: F suatu ati-turua f pada selag I jika da haya jika D F() = f() pada I, yaki F () = f() utuk semua dalam I. (Jika suatu titik ujug I, F () haya

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tijaua Peeliti Terdahulu Peelitia yag dilakuka oleh Laraswati tahu 2010 yag meeliti tetag portofolio optimal saham yag masuk dalam Jakarta Islamic Idex (JII). Kesimpula dari

Lebih terperinci

XI. OPTIKA. Buku Ajar Fisika Dasar II Pendahuluan. Optika XI - 1

XI. OPTIKA. Buku Ajar Fisika Dasar II Pendahuluan. Optika XI - 1 XI - XI. OPTIKA. Pedahulua adalah ilmu yag mempelajari tetag cahaya atau lebih luasya lagi tetag spektrum elektromagetik. Karea itu aspek-aspek gelombag dari cahaya harus medapatka perhatia yag utama.

Lebih terperinci

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira

Lebih terperinci

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x Modul ENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. TUJUAN a. Memperkiraka jarak atar ode berdasarka model komuikasi irkabel b. Megukur kuat siyal terima dari modul komuikasi X Bee c. Medapatka karakteristik

Lebih terperinci

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

ANALISIS 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 terperinci