METODE PELAKSANAAN Deain Penelitian dalam Hubungan dengan Waktu

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "METODE PELAKSANAAN Deain Penelitian dalam Hubungan dengan Waktu"

Transkripsi

1 II MTOD PLAKSAAA 2.1. Dea Peela dala Hubuga dega Waku Dala sud behubuga dega waku sea pegulaga peela daa ka elha bahwa peela egguaka eode deskpf eaka desa d aa peyeldka aau aalss dlakuka dala suau eval waku eeu. Teap dala desa sud daa dkupulka bebeapa kal dega eval yag egule sea eaka suau eval yag laa aka peela easuk dala sud e sees aau sud ed. Dala sud ed desa yag dguaka adalah ebua pebadga aaa kelopok pecobaa aau kods saa (PDRB ahu 2007) sebelu pebadga dega kelopok/ahu sebeluya aau kelopok kool (PDRB ahu 2004). Masalah dala desa bul kaea suka egaa peubaha-peubaha eal da chekg dbaas dega haya ecocokka kelopok kool dega kelopok pecobaa aau kods saa. (az 1999) 2.2. Jes da Sube Daa Daa yag dguaka dala sud adalah daa sekude yau daa dega beuk e sees da Poduk Doesk Regoal Buo (PDRB) euu lapaga usaha aas dasa haga kosa dala peode ahu Dablya daa yag dula pada ahu 2004 da beakh pada ahu 2007 selaa 4 (epa) ahu dega pebaga keesedaa da kesaaa waku kaea edapaya peekaa daeah gka II d Povs Begkulu dega waku yag bebeda. Pegguaa daa PDRB dega haga kosa da dega ahu dasa yag saa juga aka dapa ebeka bobo (la lya) yag saa da pebadga aka ejad vald. 8

2 Sube daa dala peela yau beasal da : 1. Bada Peecaaa Daeah (BAPPDA) Povs Begkulu da da 8 (delapa) daeah gka II (Kabupae Kau Kabupae Begkulu Selaa Kabupae Selua Kabupae Begkulu Uaa Kabupae Muko-uko Kabupae Rejag Lebog Kabupae Lebog Kabupae Kepahag) sea 1 (sau) Koa Begkulu. 2. Bada Pusa Sask (BPS) Povs Begkulu da da 8 (delapa) daeah gka II (Kabupae Kau Kabupae Begkulu Selaa Kabupae Selua Kabupae Begkulu Uaa Kabupae Muko-uko Kabupae Rejag Lebog Kabupae Lebog Kabupae Kepahag) sea 1 (sau) Koa Begkulu Meode Pegupula Daa Pegupula daa yag dlakuka dala peela adalah dega caa egguaka pedekaa eode kepusakaa (Lbay Reseach) da sud leau da buku-buku jual-jual aupu da hasl peela yag elah dlakuka Meode Aalss Aalss daa dala sud egguaka 4 (epa) ala aalss yau : Locao Quoe (LQ) Shf Shae (SS) Model Raso Peubuha (MRP) da Meode Ovelay. Secaa lebh c da keepa ala aalss esebu duaka sau pesau sebaga beku : Locao Quoe (LQ) Dega ekk kuaaf ka eeuka kapasas ekspo peekooa daeah da deaja keada suau seko. Dala aalss LQ kegaa ekoo suau daeah dbag ejad 2 gologa yau : Kegaa seko yag elaya pasa d daeah u sed aupu d lua daeah yag besagkua dus sepe daaka dus bass. Kegaa seko yag elaya pasa d daeah esebu jes daaka dus o bass aau dus lokal 9

3 Logka dasa LQ adalah eo bass ekoo yag ya adalah kaea dus bass eghaslka baag-baag da jasa uuk pasa d daeah aupu d lua daeah yag besagkua aka pejuala kelua daeah aka eghaslka pedapaa bag daeah esebu. Selajuya adaya aus pedapaa d lua daeah eyebabka ejadya keaka kosus (cosupoc) da vesas (vese I) d daeah esebu. Hal esebu selajuya aka eakka peaa ehadap dus bass eap juga eakka peaa aka dus o bass (lokal). Keaka peaa (dead) aka edoog keaka vesas pada dus yag besagkua da juga dus la. Dega alasa esebu dus bass esya haus dkebagka elebh dahulu. Tekk LQ eguku kosas da suau kegaa (dus) dala suau daeah dega caa ebadgka peaaya dala peekooa daeah u dega peaa kegaa aau dus sejes dala peekooa egoal aau asoal. Tekk LQ dapa dbedaka ejad dua yau LQ sas (Sac Locao Quoe SLQ) da LQ das (Dyac Locao Quoe DLQ). Dala sud haya egguaka ekk aalss LQ sas sedagka daplkaya LQ das uuk pebadga secaa eos aaa kedua ekk LQ esebu Sac Locao Quoe SLQ Foula uuk Sac Locao Quoe (SLQ) adalah : SLQ k = Vk Vk Vp Vp Keeaga : V k = la oupu (PDRB) seko daeah sud k (kabupae/koaadya salya) dala pebeuka poduk doesk egoal l (PDRB) daeah sud k. V k = Poduk Doesk Regoal Buo oal seua seko d daeah sud k. V p = la oupu (PDRB) seko daeah efes p (pops salya) dala pebeuka PDRB daeah p. V p = Poduk Doesk Regoal Buo oal d seua seko daeah efes p. 10

4 Asus uaa dala aalss LQ adalah bahwa seua peduduk d seap daeah epuya pola peaa yag saa dega pola peaa pada gka daeah efes (pola pegeluaa secaa geogafs adalah saa) podukvas eaga keja adalah saa da seap dus eghaslka baag yag saa (hooge) pada seap seko (Asyad 1999:317) Bedasaka foulas yag dujukka dala pesaaa d aas aka ada ga keugka la LQ yag dapa deuka yau (Bedavd-Val 1997 : 174): 1. la LQ d seko = 1. I bea bahwa laju peubuha seko d daeah sud k adalah saa dega laju peubuha seko yag saa dala peekooa daeah efes p. 2. la LQ d seko > 1. I bea bahwa laju peubuha seko d daeah sud k adalah lebh besa dbadgka dega laju peubuha seko yag saa dala pekooa daeah efes p. Dega deka seko eupaka seko uggula daeah sud k sekalgus eupaka bass ekoo uuk dkebagka labh laju oleh daeah sud k. 3. la LQ d seko < 1. I bea bahwa laju peubuha seko d daeah sud k adalah lebh kecl dbadgka dega laju peubuha seko yag saa dala peekooa daeah efes p. Dega deka seko buka eupaka seko uggula daeah sud k da buka eupaka bass ekoo sea dak pospekf uuk dkebagka lebh laju oleh daeah sud k Dyac Locao Quoe DLQ Dega egguaka oas g j da G aka dguaka uuk eyaaka laju peubuha seko () d daeah (j) da d daeah hpuaya sedagka oas g da G eujukka aa-aa laju peubuha ekoo daeah (j) da daeah hpua. Dega oas deka aka pesaaaya dapa duuska (Yuoo2000) : DLQ j (1 g j ) (1 g j ) (1 G ) (1 G ) IPPS IPSS j 11

5 Pesaaa d aas eupaka hasl odfkas da Sac Locao Quoe (SLQ) dega asus bahwa pada SLQ edapa kesebadga X jo /Y jo = X jo / Y o = 1 daa pesaaa SLQ adalah sebaga beku (Yuwoo 2000) : SLQ X X jo jo (1 g j (1 G ) j ) Y Y jo o (1 g (1 G ) j ) Seeaa u uuk IPSS j adalah deks poes pekebaga seko () d daeah (j) da IPSS adalah deks poes pekebaga seko () d daeah hpua. Selajuya aalss aka dula da pehuga laju peubuha sekoal g j dega foula : 1 X g 1 X o Foula uuk laju peubuha esebu dpeoleh da pesaaa : X X ( 1g ) o Aalss Shf Shae Aalss shf-shae juga ebadgjka pebedaa laju peubuha bebaga seko (dus) d daeah ka dega wlayah asoal. Aka eap eode lebh aja dbadgka dega eode LQ. Meode LQ dak ebeka pejelasa aas fako peyebab peubaha sedagka eode shf-shae epec peyebab peubaha aas bebeapa vaabel. Aalss egguaka eode pegsolasa bebaga fako yag eyebabka peubaha suku dus suau daeah dala peubuhaya da sau kuu waku ke kuu waku bekuya. Hal elpu pegguaa fako peyebab peubuha bebaga seko d suau daeah dala kaaya dega ekoo asoal. Ada juga yag eaaka odel aalss sebaga dusal x aalyss kaea koposs dus yag ada saga epegauh laju peubuha wlayah esebu. Aya apakah dus yag belokas d wlayah 12

6 esebu easuk kedala kelopok dus yag secaa egoal eag bekebag pesa da bahwa dus esebu cocok belokas dwlayah u aau dak. Aalss shfshae ebayak dguaka adalah vaabel lapaga keja kaea daaya lebh udah dpeoleh. Apabla egguaka la abah aka sebakya egguaka daa haga kosa dega ahu dasa yag saa. Kaea apabla dak aka boboya (la lya) bsa dak saa da pebadga u ejad dak vald Kosep da Defs Peabaha lapaga keja (eploye) egoal oal (Δ ) dapa dua ejad kopoe shf da kopoe shae. Kopoe shae seg pula dsebu kopoe aoal shae. Kopoe aoal shae () adalah bayakya peabaha lapaga keja egoal seadaya popos peubahaya saa dega laju peabaha asoal selaa peode sud. Hal dapa dpaka sebaga kea lajua bag daeah yag besagkua uuk eguku apakah daeah u ubuh lebh cepa aau lebh laba da peubuha asoal aa-aa. Kopoe shf adalah peypaga (devao) da aoal shae dala peubuha lapaga keja egoal. Peypaga posf d daeah-daeah yag ubuh lebh cepa da egaf d daeah daeah yag ubuh lebh laba/eoso dbadgka dega peubuha lapaga keja secaa asoal. Bag seap daeah shf eo dapa dbag ejad dua kopoe yau popooal shf (P) da dffeeal Shf (D) Popooal Shf copoe (P) kadag-kadag dkeal sebaga kopoe sukual aau dusal x eguku besaya shf egoal eo yag dakbaka oleh koposs seko seko dus ddaeah yag besagkua. Kopoe possf d daeah-daeah yag bespesalsas dala seko-seko yag secaa asoal ubuh cepa da egave ddaeah-daeah yag bespesalsas dala seko-seko yag secaa asoal ubuh dega laba aau bahka sedag eoso. Dffeeal shf copoe (D) kadag-kadag daaka kopoe lokasoal aau egoal adalah ssa kelebha. Kopoe eguku besaya shf egoal eo yag dakbaka oleh seko-seko dus eeu yag ubuh lebh cepa aau 13

7 lebh laba ddaeah yag besagkua dapada gka asoal yag dsebabka oleh fako-fako lokasoal e. Jad suau daeah yag epuya keuuga lokasoal sepe sube daya yag elpah/efse aka epuya dffeeal shf copoe yag posf sedagka daeah yag secaa lokasoal dak eguugka aka epuya kopoe yag egaf. Kedua kopoe shf esahka usu-usu peubuha egoal yag besfa ekse da yag besfa e. Popooal shf adalah akba da pegauh usu-usu lua yag bekeja secaa asoal sedagka dffeeal shf adalah akba da pegauh fako-fako yag bekeja khusus ddaeah yag besagkua. Dega egguaka oas aljaba bebaga hubuga aaa kopoe kopoe d aas dapa dyaaka pada uaa beku. Aka eap sebelu egeukaka uus hubuga elebh dahulu aka dkeukaka oas yag dpeguaka beku. Δ = peabaha agka akh (ahu ) dkuag dega agka awal (ahu ) = aoal aau wlayah asoal/ wlayah yag lebh gg jejagya = Rego aau wlayah aalss = ploye aau bayakya lapaga keja = seko dus = Tahu - = Tahu awal + = Tahu poyeks s = aoal Shae P = Popooal Shf D = Dffeeal Shf Hubuga aaa kopoe esebu dapa dkeukaka sebaga beku : Aya peabaha lapaga keja egoal adalah bayakya lapaga keja pada ahu akh () dkuag dega julah lapaga keja pada ahu awal (-). 14

8 15 Pesaaa d aas belaku uuk oal lapaga keja dwlayah esebu. Hal dapa juga dlha secaa pe seko sebaga beku : Aya peabaha lapaga keja egoal seko adalah julah lapaga keja seko pada ahu akh () dkuagka dega lapaga keja seko pada ahu awal ( ). Peabaha lapaga keja egoal seko dapa dpec aas pegauh da aoal Shae da Dffeeal Shf. Dala oas aljaba hal u adalah: D P s Peaa aoal shae (s) adalah seadaya peabaha lapaga keja egoal seko esebu saa dega popos peabaha lapaga keja asoal secaa aa-aa. Hal dapa dulska sebaga beku. s / Popooal shf (P ) adalah elha pegauh seko secaa asoal ehadap peubuha lapaga keja seko I pada ego yag daalss. Hal dapa dulska sebaga beku : P / / Hasl yag saa dapa juga dpeoleh dega egguaka uus : P

9 16 Dffeeal shf (D ) eggabaka peypaga aaa peubuha seko dwlayah aalss ehadap peubuha seko seacaa asoal. Da dapa dulska sebaga beku : D / Hasl yag saa dapa juga dpeoleh dega uus: D Pelu dga bahwa apabla ka hedak elha pegauhya ehadap seluuh wlayah aalss aka agka uuk asg-asg seko haus dabahka. Pesaaa uuk seluuh wlayah adalah sebaga beku : D P s Daa : s 1 / P 1 / / T I R D 1 / Pelu dga bahwa: da seeusya.

10 Ruus Uuk Poyeks Seadaya secaa asoal (wlayah yag lebh gg jejagya) elah dbua poyeks lapaga keja peseko uuk ahu + aka lapaga keja d daeah esebu dapa dpoyekska. Poyeks uuk aoal shae da popooal shae adalah saa dega uus yag lalu haya - dga da dga dega +. dega deka uusya sebaga beku. Poyeks aoal Shae : s / Poyeks Popooal shae: P / / Dffeaal shf Sedagka uuk poyeks dffeeal shf daggap saa dega dffeeal shf asa lalu dkalka deks peyesuaa keaka lapaga keja asoal. Jad uusya : D D / Kega uus daas dapa juga dgabug da eghaslka uus poyeks lagsug sebaga beku. D Sube: koo Regoal Teo da aplkas (ds Revs)

11 Model Raso Peubuha (MRP) Ma uf (2003) eyaaka bahwa Model Raso Peubuha (MRP) eupaka ala aalsa aleaf yag dapa dguaka dala peecaaa wlayah da koa yag dpeoleh dega eodfkas odel aalss Shf-Shae odel duuka da pesaaa awal kopoe uaa dala aalss shf da shae beuk pesaaa Model Raso Peubuha sebaga beku : 1) Raso Peubuha Wlayah Refees (RPR) RPR adalah pebadga aaa laju peubuha kegaa wlayah efees dega laju peubuha oal kegaa (PDRB) wlayah efees. RPR IR R / / IR( ) R( ) IR = Selsh la PDRB seko awal ahu pegaaa da akh ahu pegaaa Povs Begkulu. R = Selsh la oal PDRB seko awal ahu pegaaa da akh ahu pegaaa Povs Begkulu. R() = la PDRB seko awal ahu pegaaa Povs Begkulu. R() = la oal PDRB seko awal ahu pegaaa Povs Begkulu. 18

12 2) Raso Peubuha Wlayah Sud (RPS) RPS adalah pebadga aaa laju peubuha kegaa wlayah sud dega laju peubuha kegaa wlayah efees. RPR j IR / / I j( ) R( ) j = Selsh la PDRB seko awal ahu pegaaa da akh ahu pegaaa ap daeah gka II d Povs Begkulu.. IR = Selsh la PDRB seko awal ahu pegaaa da akh ahu pegaaa Povs Begkulu. j() = la PDRB seko awal ahu pegaaa ap daeah gka II dpovs Begkulu. R() = la oal PDRB seko awal ahu pegaaa Povs Begkulu. Hasl pehuga odel dapa dkalsfkaska sebaga beku : 1) Klasfkas 1 yau la RPR (+) bea kegaa esebu pada gka povs epuya peubuha eojol deka pula pada gka kabupae/koa kegaa dsebu sebaga doa peubuha. 2) Klasfkas 2 ya la RPR (+) da RPS (-) bea kegaa esebu pada gka povs epuya peubuha eojol au pada gka kabupae/koa belu eojol. 3) Klasfkas 3 yau la RPR (-) da RPS (+) bea kegaa esebu pada gka povs epuya peubuha dak eojol seeaa pada gka kabupae/koa easuk eojol. 4) Klasfkas 4 yau la RPR (-) da RPS(-) bea kegaa esebu pada gka povs epuya peubuha edah deka pula pada gka kabupae. 19

13 Aalss Ovelay Tekk dega eode aalss ovelay adalah sebuah ekk yag dapa dguaka uuk eaplka hasl-hasl aalss dega ebeka kea eeu. Dega egguaka ekk aalss ovelay aka ebeka keudaha dala egaalss da egepeaska hasl-hasl aalss yag egguaka bebeapa ala aalss. Peggabuga da bebeapa hasl aalss esebu daplka dala sebuah abel keuda dbe oas sesua dega keea yag sudah deuka da asg-asg ala aalss. Pegabla kespula deuka bedasaka kepada kea peggabuga da ala-ala aalss yag dguaka. Dala sud ekk ovelay dguaka uuk eyajka peggabuga hasl aalss Locao Quoe (LQ) Shf Shae da Model Raso Peubuha ehadap seko da sub-sub seko pegaaa PDRB ap kabupae da koa dala sebuah abel dega ujua uuk eeuka seko-seko uggula. Dega eode dapa depeaska dega jala ebeka pelaa seko-seko ekoo elha kepada la posf (+) da la egf (-). Seko-seko yag epuya julah la posf (+) palg bayak bea seko esebu eupaka seko uggula da jka la suau seko epuya la egaf palg bayak aau dak epuya la posf saa sekal bea seko esebu buka eupaka seko uggula Defs Opeasoal Defs opeasoal eua bebeapa peyaaa peseps da pegea ehadap bebeapa slah da vabel yag dguaka dala sud yau : 1. Poduk Doesk Regoal Buo (PDRB) adalah seluuh la baag da jasa (kood) yag dpoduks pada suau wlayah apa epehaka pelka fako-fako poduksya. Dhug dala jagka waku eeu (sau ahu) dala suau wlayah (jua upah) 20

14 2. Poduk Doesk Buo (PDRB) aas haga kosa 2000 adalah julah seluuh da agega ekoo yag dla aas dasa haga yag ejad pada ahu dasa yau pada ahu Peduduk da Teaga Keja. Peduduk Povs Begkulu dhug bedasaka hasl Sesus Peduduk Pedafaa Pelh da Pedaaa Peduduk Bekelajua (P4B) Hasl Regsas Peduduk SUPAS 2005 da Suvey Sosal koo asoal (SUSAS). Sedagka daa keeagakejaa dpeoleh da hasl Suve Teaga Keja asoal (Sakeas). (BPS Povs Begkulu 2008) 4. Poduks Poduks pad da palawja eupaka hasl pekala aaa luas pae da aa-aa poduks pe heka. Luas pae besube da lapoa bulaa Koodao Peaa Kecaaa (KPK) ap kecaaa sapel sedagka aa-aa poduks pe heka bedasaka aas hasl uba aaa pad palawja oleh koodao Sask Kecaaa (KSK) seap saa pae pada pode Jaua-Apl Me-Agusus da Sepebe-Desebe (Sub-oud). Sela u juga dsajka daa poduks peeaka pekaa da pekebua dega sube daa da sas yagbesagkua. (BPS Povs Begkulu 2008). 5. Seko ekoo adalah lapaga usaha yag ada dala Poduk Doesk Regoal Buo (PDRB) yag elpu sebla seko yau : 1) Seko Peaa 2) Seko Peabaga da Peggala 3) Seko Idus Pegolaha 4) Seko Lsk gas da A Besh 5) Seko Bagua 6) Seko Pedagaga Hoel da Resoa 7) Seko Pegagkua da Koukas 8) Seko Keuaga Pesewaa da Jasa Peusahaa sea 9) Seko Jasa-jasa. 6. Seko Uggula adalah seko ekoo uggula yag eupaka seko aau kegaa peekooa yag apu elaya pasa doesk (lokal) aau pasa d lua daeah aau ddapa la secaa poposoal da hasl aalss posf. 21

15 22

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN A. 25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pra-pemrosesan Koreksi Pencaran Multiplikatif. ˆβ, kemudian. dan

TINJAUAN PUSTAKA. Pra-pemrosesan Koreksi Pencaran Multiplikatif. ˆβ, kemudian. dan 5 INJAUAN PUAKA Pa-peosesa Koeks Pecaa Mulplkaf Pa-peosesa ya eka ea peauh ya ucul akba sfa fsk a kaw cooh aau se sebu sebaa peauh pecaa eupaka ahapa pe ala oel kalbas Pa-peosesa esebu beujua uuk ehaslka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran KTSP & K-13 kimia K e l a s XI LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaan Seelah mempelajai maei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beiku. 1. Mengeahui pesamaan laju eaksi.. Memahami ode eaksi dan konsana laju

Lebih terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

Lebih terperinci

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab aka dbahas eag posedu peguja hpoess uuk daa yag beasal da dua sampel salg behubuga aau slah la dua sampel bepasaga. Salah sau cooh adalah ekspeme yag pegukuaya dlakuka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga

BAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas bebeapa eo dasa yag dpeluka pada pembahasa bab-bab bekuya aaa la eag model pegeaka haga saham, model kesembaga, meode maxmum lkelhood esmao, ops pu Ameka, smulas

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka

Lebih terperinci

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK A III PENGEMANGAN MODEL MATEMATIK Pada analisis manual ang akan dikembangkan, unuk menjamin bahwa eoi maupun umusan ang diuunkan belaku (valid) maka pelu dieapkan asumsi dasa. Sehingga hasil analisis manual

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2 PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for

Lebih terperinci

Kredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann

Kredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann Kedblas dega Pedekaa Bühlma Isada Slame da Ksa Naala Juusa Maemaka FMIPA UNS Absak Teo kedblas meupaka poses pembuaa a oleh akuas uuk melakuka peyesuaa pem d masa depa meuu pegalama masa lampau. Pada eo

Lebih terperinci

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

PENERAPAN MATEMATIKA PADA SISTEM PEMBAYARAN DISKRET DAN KONTINU ASURANSI KEMATIAN. Gina Nurnaeni 1 dan Sunarsih 2

PENERAPAN MATEMATIKA PADA SISTEM PEMBAYARAN DISKRET DAN KONTINU ASURANSI KEMATIAN. Gina Nurnaeni 1 dan Sunarsih 2 PEERAPA ATEATIKA PAA SISTE PEBAYARA ISKRET A KOTIU ASURASI KEATIA Ga urae da Suarsh, Progra Sud aeaka Jurusa aeaka FIPA UIP Jl. Prof. H. Soedaro, S.H, Searag, 575 Absrac. As guaraee a lfe surace s hch

Lebih terperinci

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA) INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga

Lebih terperinci

Pendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain

Pendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain Jual Gade Vol.4 No. Jaua 28 : 328-332 edeskpsa Kou Da Image Suau Kawasa Eksploas egguaka oe Calo akov Cha Jose Rzal, Ulfasa Rafflesa Juusa aemaka, Fakulas aemaka da Ilmu egeahua Alam, Uvesas Begkulu, Idoesa

Lebih terperinci

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES. Abstract

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES. Abstract Esmas Paamee (Ida sa) ESIMASI PARAMEER DISRIBUSI WEIBULL DUA PARAMEER MENGGUNAKAN MEODE BAYES Ida sa Hazhah, Sugo, Ra Rahmawa Mahasswa Juusa Saska FSM Uvesas Dpoegoo Sa Pegaja Juusa Saska FSM UNDIP Absa

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

Chapter 3 Prinsip-prinsip Prestasi Kerja Terskala (Principles of Scalable Performance)

Chapter 3 Prinsip-prinsip Prestasi Kerja Terskala (Principles of Scalable Performance) Chapter 3 Prsp-prsp Prestas Kerja Terskala (Prcples of calable Perforace) 3.3 Huku-huku Prestas Kerja Percepata (peedup Perforace Laws) o Latar belakag eaksuka paralelse eksekus proses oleh koputer dega

Lebih terperinci

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

Lebih terperinci

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,

Lebih terperinci

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di 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 terperinci

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh

Lebih terperinci

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6) Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa

Lebih terperinci

IRWNS Analisis Industri Unggulan Kota Bandung. Teti Sofia Yanti, Onoy Rohaeni, Fuji Astuti ABSTRAK

IRWNS Analisis Industri Unggulan Kota Bandung. Teti Sofia Yanti, Onoy Rohaeni, Fuji Astuti ABSTRAK IRWNS 0 Aalss Idust Uggula Kota Badug Tet Sofa Yat, Ooy Rohae, Fuj Astut Pogam Stud Statstka Usba Emal: butet@yahoo.om ABSTRAK Pelaksaaa otoom daeah, meupaka mometum bag dmulaya poses mplemetas kebjaka

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori 4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE BUNGA MAJEMUK DAN ATURAN 78 DALAM MENENTUKAN SISA PINJAMAN SETIAP PERIODE PADA ANUITAS DUE TUGAS AKHIR

PERBANDINGAN METODE BUNGA MAJEMUK DAN ATURAN 78 DALAM MENENTUKAN SISA PINJAMAN SETIAP PERIODE PADA ANUITAS DUE TUGAS AKHIR PERBNDINGN METODE BUNG MJEMUK DN TURN 78 DLM MENENTUKN SIS PINJMN SETIP PERIODE PD NUITS DUE ( Sudi Kasus: Kopeasi Uiesias Islam Negei Sula Syaif Kasim Riau ) TUGS KHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syaa Uuk

Lebih terperinci

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial

Lebih terperinci

Pengukuran Bunga. Modul 1

Pengukuran Bunga. Modul 1 Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,

Lebih terperinci

BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV

BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV 3. Pedahulua Pada Bab II elah dibahas megeai aai Makov beode- aau Ō() da maiks peluag asisiya. Pada bagia ii, aka dibahas bagaimaa meeuka ode aai Makov dai

Lebih terperinci

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

VALIDITAS DAN RELIABILITAS TES YANG MEMUAT BUTIR DIKOTOMI DAN POLITOMI *)

VALIDITAS DAN RELIABILITAS TES YANG MEMUAT BUTIR DIKOTOMI DAN POLITOMI *) VALIDITAS DAN RELIABILITAS TES YANG MEMUAT BUTIR DIKOTOMI DAN POLITOMI Baso Iag Sappale * Absac To measue a vaable eeded by vald sume ad elabel. Resul of measueme a vaable vey flueced by qualy of sume,

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN Peeapa Daa Evelope Aalyss uu Efses Kea Kayawa pada PT. X Wda Sulash, He Kuswao da Des Suslagu Juusa Sasa, F-MIPA, Isu Teolog Sepuluh Nopebe (ITS) Jl. Aef Raha Ha, Suabaya 60111 E-al: he_@sasa.s.ac.d,des_s@sasa.s.ac.d

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY

V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY 39 V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY 5.. Pegembaga Mode Pemodea fuzzy eah ebuki sebagai ekik yag saga begua keika peaaa daam kodisi keidakpasia aau dega ifomasi yag idak pasi seig dijumpai

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 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 terperinci

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 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 terperinci

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra -

Lebih terperinci

BAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA

BAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA BAB III DATA DA ETODE PEGOLAHA DATA 3. Daa Daa ag dguaa adalah daa ecepaa arus d perara Sela Lfaaola da uu edees edees orelasa dega feoea El ño da La ña pada ahu-ahu 004 sapa 006 dguaalah daa Ides Oslas

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT

PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT 68 Bud: PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT Dya Seta Bud ), Da Reto Sar Dew ), D Edah

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

Lebih terperinci

S.O.P PERMOHONAN IJIN/PERSETUJUAN PENGGELEDAHAN

S.O.P PERMOHONAN IJIN/PERSETUJUAN PENGGELEDAHAN Jala Bugur Besar Raya Kav. 24, 26, 28 Keluraha Guug Sahari Selaa Kecamaa KemayoraJakara Pusa Telepo 021-4244404, faximile 021-424400 Websie : www.p-jakarapusa.go.id, Email : ifo@p-jakarapusa.go.id Jakara

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS 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 terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1 68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasl Peelta Adapu hasl peelta aka djelaska sebaga bekut : TABEL 4. Tabel IQ, Iteleges Gada da Tes Hasl Belaja pada Pokok Bahasa Kesebagua Kelas

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua

Lebih terperinci

PENGKONSTRUKSIAN KURVA YIELD DENGAN METODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Studi Kasus Data Obligasi Pemerintah) Winda Setyawati 1, Abdul Hoyyi 2.

PENGKONSTRUKSIAN KURVA YIELD DENGAN METODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Studi Kasus Data Obligasi Pemerintah) Winda Setyawati 1, Abdul Hoyyi 2. Pegkosuksa Kuva eld... (Wda Seawa) PENGKONSRUKSIAN KURVA IELD DENGAN MEODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Sud Kasus Daa Oblgas Peea) Wda Seawa, Abdul Ho Alu Poga Sud Saska FMIPA Uvesas Dpoegoo Saf Pegaja Poga

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIN 3. Jes da Suber Daa Daa uaa yag dguaka uuk eela adalah harga yak bu dua (), harga yak kedela dua (), harga CPO CIF Roerda (), harga CPO FOB Malaysa (PCPOMY), harga eksor CPO (), harga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau

Lebih terperinci

BAB V METODE PENELITIAN

BAB V METODE PENELITIAN 31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek

Lebih terperinci

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Untuk mengetahui lebih jelas mengenai uji Modifikasi Baumgartner Weiβ

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Untuk mengetahui lebih jelas mengenai uji Modifikasi Baumgartner Weiβ 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Utuk egetahu lebh elas egea u Modfkas Baugarter Weβ Schdler (MBWS) dperluka teor-teor yag edukug. Utuk tu, bab eelaska egea statstk oparaetrk u beda dua rata-rata dega

Lebih terperinci

KADAR STEVIOSIDA MAKSIMUM PADA WAKTU DAN MASSA YANG MINIMUM

KADAR STEVIOSIDA MAKSIMUM PADA WAKTU DAN MASSA YANG MINIMUM POIDING EMINA NAIONAL AIN DAN PENDIDIKAN AIN UKW KADA EVIOIDA MAKIMUM PADA WAKU DAN MAA YANG MINIMUM H.A. Parhusp da Y. Maroo Ceer of Appled cece ad Maheacs Fakulas as da Maeaka Uversas Krse aya Wacaa

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB 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 terperinci

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka

Lebih terperinci

Market Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku

Market Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku Marke Baske Aalysis dega Meode Fuzzy C-Coverig uuk Meeuka Pola Pebelia pada Toko Buku Yessica Naaliai Fakulas Tekologi Iforasi Jl. Dipoegoro 5-60 Salaiga (098 34940 yessica_4@yahoo.co Yos Richard Beeh

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. 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 terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar 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 terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA 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

Pemanfaatan Teknologi Informasi Dalam Pengendalian Kualitas Produk Kerajinan Bordir menggunakan Peta Kendali Variabel Fuzzy Linguistik

Pemanfaatan Teknologi Informasi Dalam Pengendalian Kualitas Produk Kerajinan Bordir menggunakan Peta Kendali Variabel Fuzzy Linguistik SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 05 Peafaata Tekolog Iforas Dala Pegedala Kualtas Produk Keraa Bordr egguaka Peta Kedal Varabel Fuzzy Lgustk Akk Hdayat Fakultas MIPA, Uverstas

Lebih terperinci

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN 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 terperinci

OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO

OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO HANS TUMALIANG ABSTRAK Opmalsas PLTMH, Aalsa dlakuka dega megguaka meode Hdrolog JMOCK da NRECA, uuk meeuka deb recaa /deb Adala da juga deb bajr

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

Agriculture Base Sector Analyses In Kabupaten Tanah Datar. By FahrulRozi (advisor:eriyati, SE, M.Si, Nobel Aqualdo, SE, M. Ec)

Agriculture Base Sector Analyses In Kabupaten Tanah Datar. By FahrulRozi (advisor:eriyati, SE, M.Si, Nobel Aqualdo, SE, M. Ec) Jual Ekoom 2013 Agcultue Base Secto Aalyses I Kabupate Taah Data. By FahulRoz (advso:eyat, SE, M.S, Nobel Aqualdo, SE, M. Ec) Joual of ecoomc scece, podekoompembagua Ecoomc faculty, Uvesty of Rau abstact

Lebih terperinci

Optimisasi Nilai Nominal Laju Pemakaian untuk Produk yang Dijual dengan Garansi Dua Dimensi

Optimisasi Nilai Nominal Laju Pemakaian untuk Produk yang Dijual dengan Garansi Dua Dimensi Jual ekayasa LPPM Iteas No VolX VI Isttut Tekolog Nasoal Jaua Optsas Nla Noal Laju Peakaa utuk Poduk yag Djual dega Gaas Dua Des Hedo Passetyo Juusa Tekk dust, Fakultas Tekk Idust, Iteas, Badug Eal : hpassetyo@teasad

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

Diktat Kuliah Struktur Baja II

Diktat Kuliah Struktur Baja II Da Kla Baja Ole ac Bas,T, Baja elg ae edala aga dega ala sag as Weldg Teolog as & aca aca as aga dega as Tl aga dega as d Alas aga dega ala sag las el gaa asal el gaa oe el Gaa ag el,d, & Noal eecaaa Gelaga

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMA YP Ula Badalampug yag belokas d Jl. Jedal R. Supapto No.88 Tajug Kaag Badalampug. Populas yag dguaka dalam peelta adalah seluuh sswa kelas

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE. peternakan UIN SUSKA Riau dan Laboratorium Agronomi Fakultas pertanian

III. BAHAN DAN METODE. peternakan UIN SUSKA Riau dan Laboratorium Agronomi Fakultas pertanian III. BAHAN DAN METODE 3.1. Tempa dan Waku Peneliian Peneliian ini elah dilakukan di Lahan pecobaan Fakulas peanian dan peenakan UIN SUSKA Riau dan Laboaoium Agonomi Fakulas peanian dan peenakan UIN SUSKA

Lebih terperinci