Analisis Kriteria Investasi TUJUAN
|
|
- Erlin Sumadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Aalss Krtera Ivestas TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa recaa bss melalu metode NPV, IRR, PP, da BEP. 2
2 PENDAHULUAN Hasl perhtuga krtera vestas merupaka dkator dar modal yag dvestaska, yatu perbadga atara total beeft yag dterma dega total baya yag dkeluarka dalam betuk preset value selama umur ekooms. Perkraa beeft (cash flows) da perkraa cost (Cash out flows) merupaka alat kotrol dalam pegedala baya utuk memudahka dalam mecapa tujua usaha/proyek. Hasl perhtuga krtera vestas dapat dguaka sebaga baha pertmbaga dalam megambl keputusa peaama modal. Krtera vestas yag dapat dguaka: NPV, IRR, Net B/C, Gross B/C, PR Keputusa yag tmbul dar hasl aalss: meerma atau meolak, memlh satu atau beberapa proyek, atau meetapka skala prortas dar proyek yag layak. 3 PERHITUNGAN KRITERIA INVESTASI. Net Preset Value (NPV) NPV merupaka et beeft yag telah ddsko dega megguaka socal opportuty cost of captal sebaga dsko faktor. Rumus: NPV = atau NPV = atau NPV = NB ( + ) ( + ) NB B C = N B Dmaa: NB = Net beeft = Beeft Cost C = Baya vestas + Baya operas B = Beeft yag telah ddsko C = Cost yag telah ddsko = dsko faktor = tahu (waktu 4 2
3 Krtera: NPV > 0 (ol) usaha/proyek layak (feasble) utuk dlaksaaka NPV < 0 (ol) usaha/proyek tdak layak (feasble) utuk dlaksaaka NPV = 0 (ol) usaha/proyek berada dalam keadaa BEP dmaa TR=TC dalam betuk preset value. Utuk meghtug NPV dperluka data tetag perkraa baya vestas, baya operas, da pemelharaa serta perkraa beeft dar proyek yag drecaaka. 5 Cotoh : Berdasarka hasl peelta yag dlakuka utuk membagu dustr pegolaha hasl pertaa, dketahu: Daa vestas: Rp , dalokaska selama 2 tahu, yatu tahu persapa Rp , da tahu pertama Rp ,. Kegata pabrk dmula setelah tahu ke 2 dar pegembaga kotruks. Jumlah baya operas da pemelharaa berdasarka rekaptulas dar berbaga baya pada tahu kedua sebesar Rp , per tahu da utuk tahutahu berkutya sepert pada tabel. 6 3
4 Beeft dar kegata dustr adalah jumlah produks dar pegolaha haslhasl pertaa. Kegata produks dmula padatahu kedua dega jumlah peghasla Rp , sedag tahu tahu berkutya sepert terlhat pada tabel. Berdasarka data d atas, apakah recaa pembukaa dustr yag megolah hasl pertaa tersebut layak utuk dkembagka bla dlhat dar seg NPV dega dsko faktor sebesar 8%? 7 Tabel : Persapa Perhtuga NPV (dalam Rp.000, ) Th Ivestas Baya Operas Total Cost Beeft Net Beeft D.F. 8% Preset Value , ,8475 2, ,782 3, ,6086 3, ,558 4, ,437 4, ,3704 5, ,339 5, ,2660 5, ,2255 5, ,9 6,5 NPV.5,
5 Dar keteraga da tabel yag dberkamaka: NPV = NB ( + ) NPV = Hasl meujukka bahwa NPV > 0, berart gagasa usaha (proyek) layak dusahaka. Catata: Perkraa cash flow da cash out flow yag meyagkut proyeks harus medapat perhata Perkraa beeft harus dperhtugka dega megguaka berbaga varabel (perkembaga tred, potes pasar, perkembaga proyek sejes d masa datag, perubaha tekolog, perubaha selera kosume). Stud Kelayaka Bss 9 Tabel 2: Persapa Perhtuga NPV Th Ivestas Baya Operas Total Cost Beeft Net Beeft (dalam Rp.000, ) D.F. 8% , , , , , , , , , , , NPV B C 0 5
6 Dega megguaka rumus yag la, NPV dapat juga dhtug dega batua Tabel 2 berkut. Pada tabel tersebut cost da beeft lagsug dkalka dega DF: NPV = B C NPV = NPV =.4 = Rp.4.000, Hasl meujukka bahwa NPV > 0, berart gagasa usaha (proyek) layak dusahaka. Cotoh 2: Pmpa perusahaa aka meggat mes lama dega mes baru karea mes lama tdak ekooms lag, bak secara teks maupu ekooms. Utuk meggat mes lama dbutuhka daa vestas sebesar Rp ,. Mes baru mempuya umur ekooms selama 5 tahu dega salvage value berdasarka pegalama pada akhr tahu kelma sebesar Rp ,. Berdasarka pegalama pegusaha, cash flows setap tahu dperkraka sebesar Rp , dega baya modal 8% per tahu. Apakah peggata mes layak utuk dlakuka apabla dlhat dar PV da NPV? 2 6
7 PV = CF Sv r + m ( + r) ( + ) D maa: PV = Preset value CF = Cash flow = perode waktu tahu ke m = perode waktu r = tgkat buga Sv = salvage value PV = ( + 0,8) ( + 0,8) ( + 0,8) ( + 0,8) ( + 0,8) PV = PV = Berdasarka pada hasl perhtuga d atas, pembela mes baru dega harga Rp , teryata tdak feasble karea PV lebh kecl dar orgal outlays atau orgal cost (harga bel). NPV = PV OO = = , dmaa OO=orgal outlays Berdasarka perhtuga NPV dperoleh la egatf, maka pembela mes pu tdak feasble Iteral Rate of Retur (IRR) IRR adalah suatu tgkat dscout rate yag meghaslka NPV = 0 (ol). Jka IRR > SOCC maka proyek dkataka layak IRR = SOCC berart proyek pada BEP IRR < SOCC dkataka bahwa proyek tdak layak. Utuk meetuka besarya la IRR harus dhtug dulu NPV da NPV 2 dega cara coba coba. Jka NPV berla postf maka dscout factor kedua harus lebh besar dar SOCC, da sebalkya. Dar percobaa tersebut maka IRR berada atara la NPV postf da NPV egatf yatu pada NPV = 0. Rumus: NPV IRR = + ( NPV NPV ) 2 ( ) 2 dmaa: = tgkat dscout rate yag meghaslka NPV 2 = tgkat dscout rate yag meghaslka NPV 2 Stud Kelayaka Bss 4 7
8 Dar Cotoh dbuat Tabel 3 berkut: Tabel 3: Persapa Perhtuga IRR (dalam Rp.000, ) Th Net Beeft D.F. Preset Value D.F. Preset 8% 24% Value , , ,8475 2,73 0,8065 2, ,782 3,59 0,6504 3, ,6086 3,652 0,5245 3, ,558 4,26 0,4230 4, ,437 4,37 0,34 4, ,3704 5,86 0,275 5, ,339 5,336 0,228 5, ,2660 5,586 0,789 5, ,2255 5,863 0,443 5, ,9 6,5 0,64 6,5 Stud Kelayaka Bss NPV.5,73 48,94 5 NPV IRR = + 2 ( NPV NPV ) IRR = 0,23974 = 23,97% 2 ( ).4 IRR = 0,8 + (0,24 0,8) ( ) Hasl perhtuga meujukka bahwa IRR 23,97% lebh besar dar SOCC sebesar 8%, berart proyek tersebut layak utuk dkerjaka. Stud Kelayaka Bss 6 8
9 Dar Cotoh 2, IRR merupaka tgkat buga yag meyamaka atara harga bel aset (Orgal outlays) dega preset value. Jad utuk medapatka la PV=OO harus dcar dega megguaka dua tgkat buga. Tgkat buga I meghaslka PV < OO da tgkat buga II meghaslka PV > OO. PV I dega DF=8% meghaslka Rp , da PV II dega DF=4% adalah: PV = ( + 0,4) ( + 0,4) ( + 0,4) ( + 0,4) ( + 0,5) PV = PV = Berdasarka pada hasl perhtuga d atas, maka: 2 IRR = + ( PV OO) PV PV IRR = 4 + ( )( ) IRR = 4 + ( )( ) IRR = 4 + 0,79 = 4,79% Stud Kelayaka Bss IRR=4,79% lebh kecl dar tgkat buga yag berlaku (DF) y 8% berart peggata mes tdak layak Net Beeft Cost Rato (Net B/C) Net B/C adalah perbadga atara et beeft yag telah ddsko postf (+) dega et beeft yag telah lhdd ddsko egatf. Rumus: N B ( + ) NetB / C = Jka: Net B/C > (satu) N B ( ) berart proyek (usaha) layak dkerjaka Net B/C < (satu) berart proyek tdak layak dkerjaka B/C = (satu) berart cash flows = cash out flows (BEP) atau TR=TC Net Stud Kelayaka Bss 8 9
10 Dar Cotoh dbuat Tabel 4 berkut: Tabel 4: Jumlah beeft da persapa Perhtuga Net B/C Proyek Th Net Beeft D.F. Preset Value 8% , , , ,7828 3, , , , , , , , , , , , , , , ,9064 6,4.048 Stud Kelayaka Bss 9 NetB / C = N B ( + ) N B ( ) NetB / C = =,3703 =, Hasl perhtuga meujukka bahwa Net B/C >, berart proyek tersebut layak utuk dkerjaka. Stud Kelayaka Bss 20 0
11 4. Gross Beeft Cost Rato (Gross B/C) GrossB/C adalah perbadga atara beeft kotor yag telah ddsko dega cost secara keseluruha yag telah ddsko. Rumus: B( + r) GrossB / C = C ( + r) Jka: Gross B/C > (satu) berart proyek (usaha) layak dkerjaka Gross B/C < (satu) berart proyek tdak layak dkerjaka Gross B/C = (satu) berart proyek dalam keadaa BEP. Dar cotoh (tabel 2), Gross B/C dapat dhtug sbb: GrossB / C = =,97 =, Gross B/C meujukka bahwa proyek layak dkerjaka. Stud Kelayaka Bss 2 5. Proftablty Rato (PR) PR adalah raso perbadga atara selsh beeft dega baya operas da pemelharaa dega jumlah vestas. Nla dar masg masg varabel dalam betuk preset value (telah ddsko dega DF dar SOCC) Rumus: PR B = I OM Jka: PR > (satu) berart proyek (usaha) layak dkerjaka PR < (satu) berart proyek tdak layak dkerjaka PR = (satu) berart proyek dalam keadaa BEP. Stud Kelayaka Bss 22
12 Tabel 5: Jumlah Ivestas, Baya Operas, da Baya Pemelharaa dalam Harga Berlaku da dalam Preset Value (dalam Rp.000, ) Th Ivestas Baya Operas Beeft Net 8% ī OM B , , , , , , , , , , , Stud Kelayaka Bss 23 PR = B I OM PR =,3397 =, Hasl perhtuga meujukka bahwa PR >, berart proyek tersebut layak utuk dkerjaka. Stud Kelayaka Bss 24 2
13 ANALISIS PAY BACK PERIOD DAN BEP. Pay Back Perod (PBP) PBP adalah jagka waktu tertetu yag meujukka terjadya arus peermaa (cash flows) yag secara kumulatf sama dega jumlah vestas dalam betuk preset value. PBP dguaka utuk megetahu berapa lama proyek dapat megembalka vestas. Rumus: Dmaa: I B PBP = Pay Back Perod cp PBP = T + = = T p = Tahu sebelum terdapat PBP p B I p = Jumlah vestas telah ddsko B cp = Jumlah beeft yag telah ddsko sebelum PBP = Jumlah beeft pada PBP B p Stud Kelayaka Bss 25 Dar Tabel 5, PBP dapat dhtug sbb: PBP = PBP = 5 + 0,4596 PBP = 5 tahu 5 bula 5 har. Utuk la T p dhtug secara kumulatf dar la beeft yag telah ddsko ( =29.37) karea pada tahu kelma terdapat kumulatf beeft d bawah jumlah vestas yag telah ddsko. Nla B p yatu jumlah beeft pada PBP adalah sebesar 7.778, 778 berart pada tahu keeam terdapat jumlah kumlatf beeft sama dega jumlah vestas. Stud Kelayaka Bss 26 3
14 2. Break Eve Pot (BEP) BEP adalah ttk pulag pokok dmaa TR=TC. Terjadya BEP tergatug pada lama arus peermaa sebuah proyek dapat meutup segala baya operas da pemelharaa serta baya modal laya. Selama perusahaa mash berada d bawah BEP, selama tu perusahaa mash mederta keruga. Semak lama perusahaa mecapa BEP, semak besar saldo rug. Rumus: Dmaa: TC B BEP = Break Eve Pot cp BEP = Tp + T p = Tahu sebelum terdapat BEP B TC p = Jumlah total cost yag telah ddsko B cp = Jumlah beeft yag telah ddsko sebelum BEP = Jumlah beeft pada BEP B p Stud Kelayaka Bss 27 Dar Tabel 2 da Tabel 5, BEP dapat dhtug sbb: BEP = BEP = 8 + 0,643 BEP = 8 tahu 7 bula 22 har. Dlhat dar jumlah produks: TR = p x q da TC = a + bq pada keadaaa BEP: TR = TC p.q = a + bq pq Dmaa: a=fxed cost b= baya var per ut p.q bq = a q (p b) = a p=harga per ut q = a/(p b) q=jumlah produks BEP (Q) = a/(p b) BEP (RP) = a/( b/p) BEP dalam rupah adalah dega megalka dega harga per ut produks Stud Kelayaka Bss 28 4
15 PV,I,C,B TR PBP BEP TC I Tahu Grafk. BEP Pada grafk tsb terlhat keutuga ddapat setelah perusahaa mecapa BEP. D bawah BEP kegata megalam keruga karea keutuga yag dperoleh mash dguaka meutup baya yag dkeluarka utuk pegadaa vestas da baya operas. Jad, pegembala baya modal da baya la dcapa selama 8 th 7 bl da 22 hr. PBP selama 5 th 5 bl 5 hr, pada saat TR=I sebesar Rp dlm preset value. Stud Kelayaka Bss 29 CONTOH KASUS Berdasarka hasl peelta yag dlakuka thd sebuah gagasa usaha pembagua perusahaa batu bata dperoleh data sbb:.a. Kebutuha vestas Bagua utk tempat kerja ukura 0x20 m x Rp 7.500, Rp , Bagua kator 5x4 m x Rp 0.000, Rp , Peralata kator Rp , Bagua/dapur pembakar 8x6 m x Rp 2.000, Rp , Peralata pecetak dar kayu Rp , Taah lokas usaha 500m2 dega Rp 7.000, Rp , b. Kebutuha modal kerja Rp , , Jumlah Rp. Stud Kelayaka Bss 30 5
16 2. Sumber daa drecaaka melalu kredt bak sebesar Rp , dega suku buga 8% per tahu da dmajemukka setap tahu selama 5 tahu. Ssa modal sebesar Rp , merupaka modal sedr. 3. Kapastas produks (full capacty) per tahu sebesar ut yag dlakuka dalam 4 kal pembakara da setap kal pembakara sebayak ut. Recaa produks pada tahu pertama da kedua sebesar 75% da tahu ketga sampa dega tahu kelma sebesar 00%. 4. Baya operas da pemelharaa a. Baya tdak tetap Baya baha baku per ut produks dterma d tempat usaha dperhtugka sebesar Rp. 5, Baya baha pembatu per ut produks dperkraka sebesar Rp 3, Upah teaga kerja lagsug dperhtugka per ut produks Rp 6, Baya baha kayu bakar pd setap pembakara sebesar Rp80.000, Stud Kelayaka Bss 3 b. Baya tetap Gaj karyawa tetap orag per bula Rp , Baya umum rata rata per tahu Rp , 000 Baya peyusuta rata rata per tahu dperhtugka Rp , Nla scrap value asset pada akhr tahu kelma Rp , Baya perawata per tahu rata rata Rp , 5. Harga jual hasl produks sesua dega harga pasar Rp 65, per ut da pajak dperhtugka sebesar 5% dar hasl et beeft. Berdasarka pada kasus d atas, apakah gagasa usaha layak utuk dkembagka bla dlhat dar NPV, IRR, da Net B/C? Stud Kelayaka Bss 32 6
17 Peyelesaa: Ccla pegembala pokok pjama da buga bak dar jumlah pjama sebesar Rp , 0,8 R = = Rp { ( + 0,8) } Jadwal peluasa kredt terlhat pada tabel K., rekaptulas baya operas da pemelharaa pada tabel K.2, perhtuga NPV dapat dlhat pada tabel K.3, perhtuga IRR da Net B/C terlhat pada tabel K.4. Stud Kelayaka Bss 33 Tabel K. Jadwal pegembala Kredt Perusahaa Batu Bata (Rp Rbua) Akhr Ccla/Tahu Buga P.Pokok Jumlah Kwt (8%) Pjama PPP Ssa Kredt ,00.98,67.080,00 838,67 838,67 5.6, ,67 929,04 989,63.828,30 4.7, ,67 750,9.67, , , ,67 540,7.377, ,03.625, ,67 292,68.625, ,02 0,00 Stud Kelayaka Bss 34 7
18 Tabel K.2 Rekaptulas Baya Operas da Baya Pemelharaa Perusahaa Batu Bata (Rp Rbua) Jes Baya Tahu A. Baya Tdk Tetap.290,00.290,00.720,00.720,00.720,00. Baha baku 375,00 375,00 500,00 500,00 500,00 2. Baha Pembatu 225,00 225,00 300,00 300,00 300,00 3. Upah Teega Kerja 450,00 450,00 600,00 600,00 600,00 4. Baha Bakar Kayu 240,00 240,00 320,00 320,00 320,00 B. Baya Tetap.464,20.464,20.464,20.464,20.464,20 5. Baya gaj 900,00 900,00 900,00 900,00 900,00 6. Baya Umum 30,00 30,00 30,00 30,00 30,00 7. Baya Peyusuta 459,20 459,20 459,20 459,20 459,20 8. Baya Perawata 75,00 75,00 75,00 75,00 75,00 Total Baya 2.754, , , , ,20 35 Tabel K.3 Persapa Perhtuga NPV Perusahaa Batu Bata (Rp Rbua) No. Uraa Tahu Pedapata a. Hasl Usaha b. Salvage Value 4.875, , , , , ,00 Gross Beeft 4.875, , , ,00.000,00 2. Ivestas Awal 3. Operatg Cost Kredt Bak a. Pokok pjama b. Buga bak Total Cost 4. Net Beeft 5. Pajak 5% 6. Net Beeft 7. DF 8% 2.296, ,20 838,67.080, ,20 989,63 929, ,20.67,76 750,9 3.84,20.377,96 540,7 3.84,20.625,99 292, , , , , , , , ,00, ,3 30,22 7,8 0, ,3 30,32 7,8 0, ,3 209,57.87,56 0, ,3 209,57.87,56 0, ,3 884, ,56 0,437 Preset Value (PV) NPV = Total PV 2.296,00.499,35 45,60 23,39 722,79 62,53 2.9,
19 Tabel K.4 Persapa Perhtuga IRR da Net B/C Tahu Net beeft D.F Preset Value D.F Preset (Rp 000) 8% (Rp 000) 34% Kredt (Rp 000) ,00, ,00, ,00 7,8 0, ,60 0, ,72 2 7,8 0,782 23,39 0, , ,56 0, ,79 0, , ,56 0,558 62,53 0, , ,56 0, ,04 0,235.60,2 NPV.499,35 50, ,35 IRR = 0,8 + ( )(0,34 0,8).499, ,00 IRR = 0,3348 = 33,48% NetB / C = N B ( + ) N B ( ) 3.795,35 NetB / C = =, ,00 Berdasarka pada hasl perhtuga, proyek layak utuk dkerjaka karea: NPV > 0, IRR > D.F da Net B/C > 38 9
20 Sumber Pustaka Stud Kelayaka Bssm, At Harmo Stud Kelayaka Bss 39 20
Analisis Kriteria Investasi
Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN BISNIS. Investment Criteria Analysis. Arranged by : R. AGUS BAKTIONO UNIVERSITAS NAROTAMA SURABAYA 2010
STUDI KELAYAKAN BISNIS Arraged by : R. AGUS BAKTIONO UNIVERSITAS NAROTAMA SURABAYA 2010 TUJUAN Setelah mempelajari Bab ii diharapka mahasiswa dapat memahami: Apakah gagasa usaha (proyek) yag direcaaka
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN USAHA PUPUK ORGANIK (PO) CURAH. Oleh : CECEP PARDANI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS
ANALISIS KELAYAKAN USAHA PUPUK ORGANIK (PO) CURAH Oleh : CECEP PARDANI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS e-mal : alfarhac@gmal.com DEVI SUTRIANA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS e-mal
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN FINANSIAL USAHA PENGOLAHAN DODOL SIRSAK
ANALISIS KELAYAKAN FINANSIAL USAHA PENGOLAHAN DODOL SIRSAK (Aoa murcata) (Stud Kasus d Desa Sgapara Kecamata Sgapara Kabupate Taskmalaya) Oleh: Ga Ekayaa 1, Soetoro 2, Mochamad Ramda 3 1,3 Fakultas Pertaa
Lebih terperinciMUTUALLY EXCLUSIVE ALTERNATIVE PROJECT UNTUK ANALISIS KELAYAKAN USAHA INDUSTRI KECIL
Jural Sstem Tekk Idustr Volume 6, No. Jul 005 MUTUALLY EXCLUSIVE ALTERNATIVE PROJECT UNTUK ANALISIS KELAYAKAN USAHA INDUSTRI KECIL A Had Arf Fakultas Ekoom Uverstas Malkussaleh Abstrak: Pembagua asoal
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciAngka Banding Manfaat dan Biaya
METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal
Lebih terperinciEKIVALENSI PRESENT WORTH FUTURE WORTH ANNUAL WORTH GRADIENT SERIES. Christina Wirawan 1
EKIVLENSI RESENT WORTH UTURE WORTH NNUL WORTH GRDIENT SERIES Chrsta Wrawa KONSE Dperluka terutama utuk memlh alteratf Ekvales tergatug pada : Tgkat suku buga Jumlah uag Waktu peermaa/pegeluara Cara buga
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN FINANSIAL PADA AGROINDUSTRI TEMPE (Studi Kasus pada Perajin Tempe di Kelurahan Banjar Kecamatan Banjar Kota Banjar)
ANALISIS KELAYAKAN FINANSIAL PADA AGROINDUSTRI TEMPE (Stud Kasus pada Peraj Tempe d Keluraha Bajar Kecamata Bajar Kota Bajar) Oleh: Hel Oktavyat 1, Soetoro 2, Cecep Parda 3 1) Mahasswa Fakultas Pertaa
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PERTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABEKA TBK
ANALISIS PRBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PRTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABKA TBK (Rsk ad Cash Flow Aalyss) Oleh/By: Sutart da Sr Bawoo Dose Akadem Maajeme Kesatua da STI Kesatua ABSTRAK Perusahaa megguaka
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciBAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN
Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau
Lebih terperinciBAB 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 terperinciEKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi
EKONOMI TEKNIK Ekuvales Ekuvales Ekuvales = Nla uag yag sama pada waktu yag berbeda. Jumlah uag berbeda pada waktu berbeda dapat berla ekooms sama. Cotoh = harga bes Rp 4.5, (25), Rp 5.5, (29), da Rp 6.5
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciPENERAPAN BARISAN DAN DERET
PENERPN BRIN DN DERET. MODEL PERKEMBNGN UH Jka perkembaga varabel-varabel tertetu dalam kegata usaha (msalya: produks, baya, pedapata, pegguaa teaga kerja, peaama modal) berpola sepert barsa artmetka,
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciPenurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas
SEMINR NSIONL MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK UNY 2016 Peurua Persamaa Perpetutas da utas T - 6 Bud Fresdy Fakultas Ekoom da Bss Uverstas Idosa bstrak Mahasswa bss da akutas, debtor bak, da vestor memerluka
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciPOLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA
MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciBAB 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 terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai
20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN
UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN RATA - RATA UKURAN PEMUSATAN MEDIAN MODUS Rata rata htug (mea) Merupaka hasl bag dar sejumlah skr dega bayakya respde Utuk Data Tdak Berkelmpk x Dmaa : = la samapa x = la
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Waktu da Tempat Peelta megea la ekoom koflk mausa da gajah dlaksaaka selama 2 bula mula dar bula Jul hgga Agustus 2009. Pegambla data lapaga dlaksaaka d Desa Lubuk Kembag
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciMETODE PERBANDINGAN EKONOMI. Pusat Pengembangan Pendidikan - Universitas Gadjah Mada
METODE PERBANDINGAN EKONOMI METODE BIAYA TAHUNAN EKIVALEN Untuk tujuan perbandingan, digunakan perubahan nilai menjadi biaya tahunan seragam ekivalen. Perhitungan secara pendekatan : Perlu diperhitungkan
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciANALISIS PROYEK Krisdinar Sumadja FAKULTAS PERTANIAN UNBAR Bandung
ANALISIS PROYEK Krisdinar Sumadja FAKULTAS PERTANIAN UNBAR Bandung 1 BUKU REFERENSI A. Choliq dan Ofan, 1991, Evaluasi Proyek, Linda Karya, Bandung J. Price Gittinger, 1982, Economic Analiis Of agricultural
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciMATERI HITUNG KEUANGAN
ATERI HITUNG KEUANGAN. emecahka masalah keuaga megguaka kosep matematka. eyelesaka masalah buga tuggal da buga majemuk dalam keuaga.2 eyelesaka masalah rete dalam sstem keuaga.3 eyelesaka masalah autas
Lebih terperinci3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciMenghitung Kinerja Investasi
Meghtug Kerja Ivestas Dalam perjalaa vestas, la suatu asset bsa berubah dar waktu ke waktu akbat perubaha kods pasar. Sela tu, sebaga baga dar proses vestas, vestor perlu mematau da megevaluas kerja vestas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciIndustry Using The Fixed Order Quantity Method
Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) 170 179 STUDI KASUS PENGENDALIAN PERSEDIAAN KEDELAI SEBAGAI BAHAN BAKU UTAMA TAHU TAKWA TAKWA MENGGUNAKAN FIXED ORDER QUANTITY DISCOUNT A Study o Ivetory
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciPENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG
PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com
Lebih terperinciNotasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
Lebih terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di lokasi huta taama idustri yag terdapat di PT. Wirakarya Sakti Provisi Jambi. Waktu pelaksaaa peelitia ii adalah bula April
Lebih terperinciJENIS 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 terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciPRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange
Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinci