Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan"

Transkripsi

1 Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala Frasiscus Mitar Ferry Sihotag Jurusa Tekik Sipil Fakultas Desai da Tekik Perecaaa Uiversitas Pelita Harapa. Abstrak Makalah ii meggambarka dampak dari aktifitas sampig dari suatu ruas jala. Dampak lagsug yag dapat diamati da diteliti adalah pajag atria kedaraa yag dapat terjadi di suatu ruas jala. Atria kedaraa yag dapat terjadi, dikareaka arus lalu-litas kedaraa yag melewati lajur dari ruas jala yag ada, tertaha oleh pergeraka masuk atau keluar ke daerah perparkira. Hubuga atara pajag atria kedaraa dega arus lalu-litas da waktu yag dibutuhka oleh setiap kedaraa utuk melakuka pergeraka masuk atau keluar ke daerah perparkira, mejadi perhatia di dalam makalah ii. Makalah ii juga memperhatika model atria yag kemugkia terjadi di ruas jala yag diteliti. Kata kuci: Atria Kedaraa, Model Atria, Pajag Atria, Pergeraka Kedaraa. I. Pedahulua Di daerah perkotaa, aktifitas sampig jala serig meimbulka koflik, dimaa dampak yag ditimbulka berpegaruh terhadap arus lalu-litas. Pegaruh hambata sampig yag serig dijumpai di daerah perkotaa, atara lai: pejala kaki, agkuta umum da kedaraaa pribadi yag berheti, kedaraa bermotor da kedaraa tak bermotor yag masuk-keluar dari daerah perparkira di sampig jala. Pada daerah perkotaa, serigkali ditemuka daerah bahu jala da trotoar, dijadika daerah perparkira. Aktifitas yag terjadi di daerah perparkira ii dapat meimbulka kemaceta lalu-litas (Ashley, 14). Kemaceta lalu-litas tersebut terjadi, sebagia besar diakibatka oleh keluar-masukya kedaraa dari daerah perparkira tersebut. Kemaceta lalu-litas di ruas jala tersebut aka meciptaka pajag atria kedaraa. Pajag atria yag terjadi pada suatu ruas jala yag megalami kemaceta lalu-litas berhubuga erat dega waktu kemaceta yag terjadi (Maerig, 18). Kemaceta lalu-litas yag ditimbulka oleh aktifitas sampig jala, aka meuruka arus kedaraa da kecepata kedaraa, yag melalui ruas jala tersebut. Peurua ii berdampak terhadap peurua kapasitas ruas jala tersebut. Dimaa, Sweroad (17) meyataka bahwa kapasitas ruas jala adalah arus kedaraa maksimum yag melalui suatu titik di jala yag dapat dipertahaka per satua jam pada kodisi tertetu. II. Jala Perkotaa. Jala Perkotaa adalah ruas jala yag berada di perkotaa yag megalami perkembaga secara permaet da meerus sepajag seluruh atau hampir seluruh jala, miimum pada satu sisi jala (Sweroad, 17). Jala perkotaa termasuk ke dalam sistem jariga jala sekuder (Hartom, 005). Jala perkotaa dapat diklasifikasi secara umum mejadi (dua), yaitu: 1. Jala Bebas Hambata, da. Jala No Bebas Hambata. Masig-masig klasifikasi jala perkotaa, memiliki spesifikasi atau ukura pelayaa yag berbeda-beda. Spesifikasi dari masig-masig jala perkotaa dapat dilihat pada tabel-tabel di bawah ii. Tabel 1. Spesifikasi Jala Bebas Hambata di Perkotaa Fugsi Jala Kecepata Recaa ( Km / Jam ) Jala Arteri 60, 80 Jural Tekik Sipil, Vol. 3, No. 1, Jauari

2 Tabel. Spesifikasi Jala No Bebas Hambata di Perkotaa Fugsi Jala Alira Lalulitas ( smp / jam ) Kecepata Recaa ( Km / Jam ) Jala Arteri > < , 60 Jala Kolektor > , 60 < , 40 Jala Lokal > 500 0, 40 < III. Atria Kedaraa. Di dalam suatu atria dikeal istilah Disipli Atria. Yag dimaksud dega Disipli Atria adalah atura pelayaa yag megacu kepada pemberia pelayaa (Kakiay, 004). Atura pelayaa tersebut dapat berupa: 1. Pertama Masuk Pertama Keluar ( FIFO). FIFO (First I First Out) merupaka suatu peratura dimaa yag dilayai terlebih dahulu adalah yag pertama kali datag.. Terakhir Masuk Pertama Keluar (LIFO) LIFO (Last I First Out) merupaka suatu peratura dimaa yag palig terakhir datag adalah yag dilayai palig awal. 3. Pelayaa Acak (SIRO). SIRO (Service I Radom Order) merupaka suatu peratura dimaa pelayaa dilakuka secara acak. Meurut Kakiay (004), betuk kombiasi proses kedataga dega keberagkata, pada umumya diyataka secara uiversal sebagai berikut: (a / b / c) : ( d / e / f ) a : meyataka Distribusi Kedataga. b : meyataka Distribusi Waktu Keberagkata. c : meyaka Jumlah Pitu Pelayaa. d : meyataka Disipli Pelayaa. e : meyataka Jumlah Maksimum yag diizika dalam system. f : meyataka Jumlah Kedaraa yag igi memasuki system. 1. Distribusi kedataga / keberagkata yag berubah-ubah terhadap waktu pegamata, atau dikeal dega Distribusi Ekspoesial atau Distribusi Poisso, da dilambagka dega M.. Distribusi kedataga / keberagkata yag relatif sama terhadap waktu pegamata, atau dikeal dega Distribusi Kostata, da dilambagka dega D. Utuk ruas jala, yag memiliki lajur da arah perjalaa, maka utuk setiap lajur atau setiap arah perjalaaya, memiliki beberapa kombiasi kedataga da keberagkata, atara lai : 1. D / D / 1 : FIFO / ~ / ~.. M / M / 1 : FIFO / ~ / ~. 3. M / D / 1 : FIFO / ~ / ~. Namu demikia, pegasumsia distribusi waktu kedataga kedaraa sebagai distribusi ekspoesial ( M ) aka memberika gambara yag lebih realistis terhadap alira lalu-litas di jala (Maerig, 18). Di dalam kombiasi kedataga da keberagkata: M / M / 1 : FIFO / ~ / ~, pajag atria rata-rata kedaraa di lajur lalu-litas dapat diperkiraka dega perumusa: ρ Q =... ( 1 ) (1 ρ) Da utuk kombiasi kedataga da keberagkata: M / D / 1 : FIFO / ~ / ~, pajag atria rata-rata kedaraa yag kemugkia terjadi di lajur lalulitas dapat diformulasika sebagai berikut: ρ Q =... ( ) (1 ρ) Q = pajag atria rata-rata (dalam satua kedaraa). ρ = ilai perbadiga atara waktu kedataga kedaraa ( λ ) dega waktu pemberhetia kedaraa di lajur lalu-litas yag dilalui ( µ ). Apabila pajag atria di lajur lalu-litas diyataka dalam smp (satua mobil peumpag), maka dimesi kedaraa yag mejadi acua pegukura adalah Dimesi Kedaraa Peumpag Recaa. Hartom (005), meyataka bahwa dimesi kedaraa peumpag recaa dalam tabel berikut ii Distribusi Kedataga da keberagkata, dikodisika mejadi: 54 Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala (FX Mitar)

3 Pajag Total Tabel 3. Dimesi Kedaraa Peumpag Recaa Lebar Total Tiggi Tojola Depa Tojola Belakag Jarak Gadar Radius Putar 4,70 1,70,00 0,80 1,0,70 6,00 Pajag Atria Kedaraa yag terjadi dapat disebabka oleh beberapa faktor, atara lai: 1. Kodisi Arus Lalu-litas di Jalur atau Ruas Jala di sekitar daerah perparkira.. Waktu yag dibutuhka oleh setiap kedaraa utuk masuk atau keluar dari daerah perparkira. Di dalam Ilmu Statistik, hubuga liier atara dua variabel atau lebih dikeal dega Metoda Regresi Bergada (Motgomery, 003). Perumusa dari Metoda Regresi Bergada adalah sebagai berikut: Y = b1+ b X + b3 X b X... ( 3 ) Sedagka utuk meyataka hubuga liier atara dua variabel, dapat diketahui dega Metoda Regresi Liier Sederhaa (Motgomery, 003). Metoda Regresi Liier Sederhaa dapat diyataka dega persamaa berikut ii: Y = a + b X... ( 4 ) Korelasi atau kekuata hubuga atara dua variable di dalam Metoda Regresi Liier Sederhaa dapat diketahui dega persamaa: Xi Yi Xi. Yi r = i = 1 i = 1 i = 1. Xi Yi Y i = 1 Xi = i = 1 i i 1 i= 1...( 5 ) IV. Data. Kodisi jala Barito yag mejadi obyek peelitia adalah sebagai berikut: 3. Pajag ruas jala, berkisar 513 meter. 4. Lebar jalur lalu-litas keseluruha : 6,50 meter. 5. Kemiriga melitag jala : %. 6. Lebar bahu jala yag diperguaka sebagai daerah perparkira, berkisar 4 meter. 7. Pajag bahu jala yag diperguaka sebagai daerah perparkira, berkisar 00 meter. Lajur jala yag mejadi obyek peelitia adalah lajur jala yag berdampiga dega bahu jala, yag diperguaka sebagai daerah perparkira, seperti terlihat pada gambar berikut ii. Gambar 1. Daerah di Jala Barito Hasil wawacara yag dilakuka Peeliti pada awal bula September 005, diketahui bahwa aktifitas di daerah perparkira bayak dilaksaaka pada hari kerja (Sei s/d Jum at) mulai dari jam 0:00 s/d 15:00 da pada hari Miggu dega periode waktu yag sama. Berdasarka hasil wawacara tersebut, maka Peeliti melakuka survai utuk medapatka data lapaga pada setiap hari Miggu selama bula Oktober 005, da dimulai pada pukul 0:00 sampai dega pukul 14:00. Seluruh data lapaga yag diperoleh selama survai disajika pada tabel di bawah ii. Tabel 4. Data Pertama. 3 Jam Arus Lalu-litas ( smp / jam ) Jumlah Kedaraa Masuk Perparkira Jumlah Kedaraa Keluar dari Perparkira 0:00 10: :00 11: :00 1: :00 13: :00 14: :00 10: :00 11: :00 1: :00 13: :00 14: :00 10: :00 11: :00 1: :00 13: :00 14: :00 10: :00 11: :00 1: :00 13: :00 14: :00 10: :00 11: :00 1: :00 13: :00 14: Jural Tekik Sipil, Vol. 3, No. 1, Jauari

4 Tabel 5. Data Kedua. Lamaya Parkir.(det.) Pajag Atria Parkir Rata-rata (smp) Masuk Keluar Masuk Keluar IV. Aalisa Data. Tabel 6. Perbadiga Pajag Atria Kedaraa Hasil Survai dega Model Atria M / M / 1 : FIFO / ~ / ~ 3 Pajag Atria Rata-rata ke Perparkira (smp) Masuk Keluar Masuk Keluar Hasil Survai Hasi Aalisa dega Model Tabel 7. Perbadiga Pajag Atria Kedaraa Hasil Survai dega Model Atria M / D / 1 : FIFO / ~ / ~ 3 Pajag Atria Rata-rata ke Perparkira (smp) Masuk Keluar Masuk Keluar Hasil Survai Hasi Aalisa dega Model Dari aalisa data peelitia diketahui bahwa: 1. Hubuga Liier atara Pajag Atria Ratarata pada Saat Kedaraa Masuk ke Perparkira dega Arus Lalu-litas da Lamaya Kedaraa Masuk ke Perparkira, diyataka dega persamaa: Y = 108,7 + 0,10 X + 10, X 3... ( 6 ) Y Pajag Atria Rata-rata pada Saat Kedaraa Masuk ke Perparkira. X Arus Lalu-litas. X 3 Lamaya Kedaraa Masuk ke Perparkira.. Hubuga Liier atara Pajag Atria Ratarata pada Saat Kedaraa Keluar dari Perparkira dega Arus Lalu-litas da Lamaya Kedaraa Keluar dari Perparkira, diyataka dega persamaa: Y = 88,68 + 0,084 X + 8,16 X 3.. ( 7 ) Y Pajag Atria Rata-rata pada Saat Kedaraa Keluar dari Perparkira. 56 Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala (FX Mitar)

5 X Arus Lalu-litas. X 3 Lamaya Kedaraa Keluar dari Perparkira. 3. Korelasi Data atara Pajag Atria Rata-rata Masuk ke Perparkira () dega Hasil Permodela M / M / 1 : FIFO / ~ / ~ = 0, Korelasi Data atara Pajag Atria Rata-rata Masuk ke Perparkira () dega Hasil Permodela M / D / 1 : FIFO / ~ / ~ = 0, Korelasi Data atara Pajag Atria Rata-rata Keluar dari Perparkira () dega Hasil Permodela M / M / 1 : FIFO / ~ / ~ = 0,8. 6. Korelasi Data atara Pajag Atria Rata-rata Keluar dari Perparkira () dega Hasil Permodela M / D / 1 : FIFO / ~ / ~ = 0,8. Maerig, Fed L., Walter P. Kilareski. (18). Priciples of Highway Egieerig ad Traffic Aalysis, Joh Wiley & Sos, Ic. Motgomery, Douglas C., George C. Ruger. (003). Applied Statistics ad Probability for Egieer, Joh Wiley & Sos, Ic. Sweroad, PT. Bia Karya. (17). Maual Kapasitas Jala Idoesia, Direktorat Jederal Bia Marga,. Jakarta V. Kesimpula da Sara. Berdasarka aalisis yag dilakuka terhadap data survai di lokasi peelitia, diketahui bahwa: 1. Pajag atria rata-rata terpajag adalah 6 kedaraa peumpag recaa atau 6 smp (satua mobil peumpag).. Apabila jarak atar kedaraa yag berada di lajur atria diperkiraka sekitar 0,50 meter, maka pajag atria rata-rata terpajag yag dapat terjadi sekitar 3 meter. 3. Model atria lalu-litas yag kemugkia terjadi di lokasi peelitia, dapat berupa M / M / 1 : FIFO / ~ / ~ atau M / D / 1 : FIFO / ~ / ~, karea kedua model ii memiliki ilai korelasi yag sama. Berdasarka pajag atria rata-rata terpajag yag dapat terjadi di lokasi peelitia, sebaikya lokasi daerah perparkira yag dapat diperguaka, sebaikya memiliki jarak sebesar 3 (tigapuluh dua) meter dari ujug jala, dimaa arus lalu-litas datag. Hal ii disaraka, agar tidak terjadi atria kedaraa yag melewati pajag dari ruas jala yag ada. VI Daftar Pustaka: Ashley, C.A. (14). Traffic ad Highway Egieerig for Developmet, Blackwell Scietific Publicatios. Hartom. (005). Perecaaa Tekik Jala (Geometrik) 1, Peerbit UP Press, Jakarta Kakiay, Thomas J. (004). Dasar Teori Atria, Peerbit ANDI, Yogyakarta Jural Tekik Sipil, Vol. 3, No. 1, Jauari

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3. Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama

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

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat

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

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

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

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

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Saitia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 277 287. ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Siti Aria R. Harahap

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

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

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih 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 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 III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1) Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad

Lebih terperinci

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahu 2015, Halama 725-733 Olie di: http://ejoural-s1.udip.ac.id/idex.php/gaussia ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD

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 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

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA LATAR BELAKANG DAN KORELASI SEDERHANA Aalisis regresi da korelasi megkaji da megukur keterkaita seara statistik atara dua atau lebih variabel. Keterkaita atara dua variabel regresi da korelasi sederhaa.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka pada bula Juli 2013 sampai Jauari 201 berlokasi di Kabupate Gorotalo. B. Jeis Peelitia Peilitia tetag evaluasi program pegembaga

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

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

PENDAHULUAN. (ingat : STATISTIKA STATISTIK!!! )

PENDAHULUAN. (ingat : STATISTIKA STATISTIK!!! ) Hal dari 7 PENDAHULUAN. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika metode yag berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah (igat : STATISTIKA

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat 38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di III. MATERI DAN METODE PENELITIAN 3.. Waktu da Tempat Peelitia telah dilakuka pada bula November - Desember 203 di peteraka Kambig yag ada di Kota Pekabaru Provisi Riau. 3.2. Alat da Baha Materi yag diguaka

Lebih terperinci

ANALISIS PELAYANAN FASILITAS PEJALAN KAKI ( Studi kasus : Kawasan Kuta jalan Kartika Plaza Kabupaten Badung)

ANALISIS PELAYANAN FASILITAS PEJALAN KAKI ( Studi kasus : Kawasan Kuta jalan Kartika Plaza Kabupaten Badung) Jural Ilmiah Elektroik Ifrastruktur Tekik Sipil, Volume 2, No., Pebruari 203 ANALISIS PELAYANAN FASILITAS PEJALAN KAKI ( Studi kasus : Kawasa Kuta jala Kartika Plaza Kabupate Badug) I Gst Bgs Km Hedrayaa,

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 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

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

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

TEKNIK-TEKNIK PENGAMBARAN ARUS LALU LINTAS

TEKNIK-TEKNIK PENGAMBARAN ARUS LALU LINTAS TEKIK-TEKIK PEGABARA ARS LAL LITAS Kebutuha dasar tekik lalu litas (Traffic Egieerig) adalah pegetahua komprehesif da pegambara dari gerak mobil, truk da bus atara lai pada : jala raya da jariga jala Tekik-tekik

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN. Nursihan 1, Sugito 2, Hasbi Yasin 3

ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN. Nursihan 1, Sugito 2, Hasbi Yasin 3 ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahu 2015, Halama 375-382 Olie di: http://ejoural-s1.udip.ac.id/idex.php/gaussia ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN

Lebih terperinci

kesimpulan yang didapat.

kesimpulan yang didapat. Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka

Lebih 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

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

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah

Lebih terperinci

KOMPARATIF KINERJA ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus : Panyabungan-Kayulaut dan Panyabungan-Siabu) ABSTRAK

KOMPARATIF KINERJA ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus : Panyabungan-Kayulaut dan Panyabungan-Siabu) ABSTRAK KOMPARATIF KINERJA ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus : Payabuga-Kayulaut da Payabuga-Siabu) Suta Bajora Nasutio, Ir. Jeluddi Daud, M.Eg Departeme Tekik Sipil, Uiversitas Sumatera Utara, Jl. Perpustakaa

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN 6 BAB ANALISIS DAN PEMBAHASAN Lokasi objek peelitia berada di ruas jala Solo Jogja, dimulai dari Km 15+000 da berakhir di Km 15+500, lebar bada jala 7,5 m da lebar bahu jala m, sedagka jala pembadig berada

Lebih terperinci

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA 1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 FUNGSI DAN HIRARKI JALAN Jala memiliki 2 fugsi dasar yag salig bertetaga, karea disatu pihak harus lacar da dipihak lai harus memberika kemudaha utuk peetrasi kadalam suatu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU 1 Nama Mata Kuliah : Statitika Probabilitas 2 Kode Mata Kuliah : TSS-1208 3 Semester : II 4 (sks) : 2

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai 1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih 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

JURNAL REKAYASA SIPIL DAN LINGKUNGAN Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Rekayasa Ketekniksipilan dan Lingkungan

JURNAL REKAYASA SIPIL DAN LINGKUNGAN Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Rekayasa Ketekniksipilan dan Lingkungan JURNAL REKAYASA SIPIL DAN LINGKUNGAN Jural Teoritis da Terapa Bidag Rekayasa Ketekiksipila da Ligkuga ISSN 0000-0000, Jural homepage: http://jural.uej.ac.id/idex.php/jrsl Aalisis Dampak Lalu Litas Pembagua

Lebih terperinci

Lecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng

Lecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng Leture 4 : Queueig Theory ad Apliatios Haa Lestari, M.Eg Struktur Dasar Model Model Atria Teori Atria bertujua utuk megetahui/meetuka besara kierja sistem atria. Ukura kierja sistem dalam kodisi steady

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih 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

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

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

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya

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

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas Uiversitas Gadjah Mada Fakultas Tekik Departeme Tekik Sipil da Ligkuga REGRESI DAN KORELASI Statistika da Probabilitas Kurva Regresi Mecari garis/kurva yag mewakili seragkaia titik data Ada dua cara utuk

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

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

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

Keterkaitan Karakteristik Pergerakan di Kawasan Pinggiran Terhadap Kesediaan Menggunakan BRT di Kota Palembang

Keterkaitan Karakteristik Pergerakan di Kawasan Pinggiran Terhadap Kesediaan Menggunakan BRT di Kota Palembang C463 Keterkaita Karakteristik di Kawasa Piggira Terhadap Kesediaa Megguaka BRT di Kota Palembag Dia Nur afalia, Ketut Dewi Martha Erli Hadayei Departeme Perecaaa Wilayah da Kota, Fakultas Tekologi Sipil

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum, 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

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

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

IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN VARIABEL INTERVENING

IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN VARIABEL INTERVENING Versi Olie: https://joural.ubm.ac.id/idex.php/alu Vol.I (No. ) : 9-4. Th. 08 Implemetasi Rumus Sobel Pada Regresi Liear ISSN: 60-60 IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN

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

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata Probabilitas da Statistika da Adam Hedra Brata Dua Peubah Acak dua perubah acah X da Y dega rata-rata da diberika oleh rumus : E(XY) - - - Sifat Sifat Sifat kovariasi utuk X da Y diskrit : f(, ) f(, )

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model. BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih 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

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

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja

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

KARAKTERISTIK GELOMBANG DI PERAIRAN KALIANGET KABUPATEN SUMENEP

KARAKTERISTIK GELOMBANG DI PERAIRAN KALIANGET KABUPATEN SUMENEP KARAKTERISTIK GELOMBANG DI PERAIRAN KALIANGET KABUPATEN SUMENEP Syaifuddi 1, Aries Dwi Siswato 2, Zaiul Hidayah 2 1 Mahasiswa Jurusa Ilmu Kelauta, Uiversitas Truojoyo Madura 2 Dose Jurusa Ilmu Kelauta,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab II Ladasa eori BAB II IJAUA PUSAKA 2.1 Metode Desai Kapasitas Dalam perecaaa bagua taha gempa, salah satu metode desai yag biasa dipakai adalah Desai Kapasitas yag memakai SI 03-1726-2002 sebagai acua.

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA PERSIMPANGAN TANPA LAMPU LALU LINTAS (STUDI KASUS PERSIMPANGAN PASAR WAY JEPARA) KABUPATEN LAMPUNG TIMUR

ANALISIS KINERJA PERSIMPANGAN TANPA LAMPU LALU LINTAS (STUDI KASUS PERSIMPANGAN PASAR WAY JEPARA) KABUPATEN LAMPUNG TIMUR ANALISIS KINERJA PERSIMPANGAN TANPA LAMPU LALU LINTAS (STUDI KASUS PERSIMPANGAN PASAR WAY JEPARA) KABUPATEN LAMPUNG TIMUR Lei Sriharyai Dose Jurusa Tekik Sipil, Fakultas Tekik, Uiversitas Muhammadiyah

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian TEORI ANTRIAN Teori atria merupaka studi matematis megeai atria atau waitig lies yag di dalamya disediaka beberapa alteratif model matematika yag dapat diguaka utuk meetuka beberapa karakteristik da optimasi

Lebih terperinci