Studi Eksperimental Perbandingan Nilai Faktor Reduksi (φ) Profil Baja Tabung Kotak di Indonesia

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Studi Eksperimental Perbandingan Nilai Faktor Reduksi (φ) Profil Baja Tabung Kotak di Indonesia"

Transkripsi

1 PROC. ITB Sans & Tek. Vol. 37 A, o., 005, Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) Profl Baja Tabung Kotak d Indonesa awr Rasd Jurusan Teknk Spl Polteknk eger Malang Abstrak. Selama n nla Faktor Reduks (φ) mengkut ketetapan dar LRFD- AISC (Load and Resstance Factor Desgn Amercan Insttute of Steel Constructon). la faktor reduks (φ) tu sendr dtetapkan sesua konds USA (Unted State of Amerca). Padahal konds Indonesa berbeda dalam hal mutu baja hasl pabrkas dengan konds USA. Karena tu dlakukan peneltan untuk menentukan besar faktor reduks (φ) untuk konds Indonesa. Peneltan dlakukan untuk menentukan faktor reduks (φ) dengan ndeks keandalan (β) = 3 sesua acuan LRFD. Perlaku tekan dan lentur benda uj berupa baja tabung kotak ukuran ( 4) cm dengan panjang untuk pengujan tekan 75 cm dan untuk pengujan lentur 65 cm. Pengujan n mengumpulkan data tahanan yatu tegangan baja, luas penampang, modulus penampang dan beban. Hasl dar pengujan lentur dengan β = 3 dperoleh nla faktor reduks lentur, φ b = Untuk pengujan tekan dengan β = 3 dperoleh nla faktor reduks tekan φ = Perbedaan nla n dbandngkan dengan nla faktor reduks LRFD-AISC dsebabkan oleh antara lan : Raso harga rata-rata nomnal dengan harga rata-rata, koefsen varas (Ω) dar varabel serta dstrbus yang dpergunakan dalam perhtungan. Selan tu, dlakukan juga perhtungan untuk faktor reduks (φ) dengan tngkat keandalan yang berbeda yatu :,5 ; ; 1,5 untuk masng-masng perlaku. Dperoleh dar perhtungan bahwa dengan semakn kecl ndeks keandalan β maka nla faktor reduks (φ) semakn besar. Kata kunc: faktor reduks (φ); profl tabung kotak; ndeks keandalan. Abstract. At present, structural desgnng n Indonesa uses the value of reducton factor (φ) accordng to LRFD-AISC regulaton (Load and Resstance Factor Desgn Amercan Insttute of Steel Constructon). It s understood that dfferent condton n Indonesa requres dfferent approach, therefore ths research attempted to determne a specfc value of reducton factor (φ). The research observes the compresson and fleural behavor of profle steel boes (4) cm wth length 75 cm and 65 cm for compresson and fleural test, respectvely. Ths test collects resstance data that are stress, area of steel, load and modulus of elastcty. The result of fleural test wth relablty nde (β) = 3 obtaned the value of reducton factor of fleure φ b = and φ = for compresson test. Dfference between ths value and that of LRFD-AISC code were caused by nomnal mean value-mean value raton, coeffcent of varaton (Ω), and the Makalah dterma redaks tanggal 14 Februar 005.

2 156 awr Rasd dstrbuton used n the calculaton. In addton, dfferent relablty nde of.5,, and 1.5 were also calculated for comparson. It s concluded that greater value of reducton factor (φ) could be obtaned wth smaller relablty nde (β). Keywords: reducton factor (φ); steel bo profle; relablty nde. 1 Pendahuluan Dalam merencanakan suatu struktur mengacu pada peraturan perencanaan bangunan yang ada. Peraturan n dbuat untuk dengan harapan akan ddapatkan keamanan struktur yang menjamn bak terhadap kemungknan kelebhan beban (overload) atau kurang kekuatan (understrength). Resko runtuh yang dsebabkan oleh ketdakpastan dalam proses perencanaan tdak dapat dhndar dan angka kemanan yang dberkan dalam perencanaan merupakan suatu usaha untuk memperkecl resko runtuh pada struktur. Salah satu stud yang berkembang untuk menentukan keamanan struktur adalah menggunakan metode probabltas. Dengan metode probabltas n beban yang bekerja (beban mat, beban hdup, beban angn dan lan-lan) maupun resstens (tahanan), ragam keruntuhan (lentur, geser, tekan atau kombnas), tenaga kerja dan perseps manusa mengena keamanan merupakan varabel-varabel yang harus dperhtungkan serta merupakan varabel acak (random). Dalam perencanaan kekuatan dsan ddapatkan harga nomnal tahanan (R n ) dkalkan reduks tahanan (φ). Untuk mendapatkan jumlah beban dkalkan faktor kelebhan beban. Flosof dsan n dkenal sebaga dsan keadaan batas yang dacu AISC sebaga Load And Resstance Factor Desgn. Konsep LRFD n memberkan nla faktor reduks kekuatan sesua dengan fungs level keamanan yang dngnkan dan varabltas ragam keruntuhan yang dtnjau sehngga keamanan struktur lebh rasonal. Selama n faktor reduks (φ) yang dgunakan menggunakan faktor reduks yang dtetapkan berdasarkan konds USA. Sedangkan konds Indonesa berbeda dengan konds USA terutama mutu baja hasl pabrkas. Karena tu dperlukan adanya faktor reduks yang sesua dengan konds Indonesa. Maksud dan Tujuan Maksud dan tujuan peneltan n adalah untuk menentukan besarnya faktor reduks (φ) lentur dan tekan untuk konds Indonesa dengan tngkat keandalan β=3 yang dtentukan sesua LRFD-AISC. Selan tu untuk tngkat keandalan,5; dan 1,5 sebaga suatu nla yang drekomendaskan.

3 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) Tnjauan Pustaka Varabltas tahanan d Indonesa dperkrakan lebh besar darpada d USA, karena tu besar koefsen varas (C ov ) untuk resstens dperbesar 15 %. Berdasarkan ndeks keandalan β = 3 dperoleh faktor reduks untuk lentur dan tekan = 0,8 (Sd, 1990). Faktor reduks (φ) terhadap struktur baja d Indonesa yang peneltannya dlakukan oleh pabrk PT. Gunung Garuda, Bekas dtetapkan dengan ndeks keandalan β = 3 dan beban tetap dperoleh untuk tekan = 0,70 dan lentur 0,87 (Krstjanto, 1996). 3.1 Load and Resstance Factor Desgn (LRFD) Dalam LRFD efek beban (Q) dan faktor resstens (R) dasumskan varabel bebas random bebas statstk. Pada gambar 1 dtunjukkan dstrbus frekuens untuk Q dan R. Selama resstens R lebh besar darpada efek beban Q, terseda margn keamanan untuk keadaan batas. Probabltas dar keadaan batas n berhubungan dengan tngkat perpotongan dar dstrbus frekuens sepert dlhat pada gambar 1. Frekuens Q R Q m overlap R m Besaran Gambar 1 Dstrbus frekuens beban (Q) dan tahanan (R). Dmana perpotongan n tergantung pada poss relatf (R m vs Q m ) dan penyebarannya. Daerah perpotongan n merupakan probabltas kegagalan. Metode yang dgunakan untuk mengembangkan LRFD menggunakan nla ratarata (mean) R m dan Q m dan devas standard R dan Q dar tahanan maupun beban. Kerapkal, harga rata-rata dan devas standar dapat destmas sementara dstrbus aktualnya tdak dapat dperoleh. Jad dengan menggunakan kuanttas-

4 158 awr Rasd kuanttas yang dapat destmas, devas standar dar ln (R/Q) dapat ddekat sebaga V + V (1) ln( R / Q) R Q Margn keamanan adalah jarak dar gars asl sampa ke rata-ratanya dan dwujudkan sebaga perkalan β dar.ln (R/Q). Jarak yang mewakl margn keamanan dapat ddekat sebaga ln( R β = / Q ) () V + V m R m Q Dengan menggunakan kombnas-kombnas beban yang dfaktorkan menurut standar ASI (Amercan atonal Standard Insttute), Komte Spesfkas dan Satuan Tugas AISC telah mengkalbras spesfkas LRFD supaya dapat secara umum sesua dengan pengalaman yang telah terjad. Dengan demkan, dalam LRFD factor-faktor resstens φ dtetapkan dengan tujuan supaya dapat memperoleh harga-harga β. Secara umum, persamaan untuk persyaratan keamanan dapat dtuls sebaga berkut: φrn γ Q (3) dmana ruas kr mewakl resstens atau kekuatan, dar komponen atau sstem; sedangkan ss kanan mewakl beban yang dharapkan akan dtanggung. Pada ss kekuatan, harga nomnal resstens R n dkalkan dengan faktor resstens (reduks tahanan) (φ) untuk mendapatkan kekuatan desan (dsebut juga kekuatan yang dapat dgunakan atau resstens yang dapat dgunakan). Pada ss beban dar persamaan d atas, berbaga efek beban Q (sepert beban mat, beban hdup dan beban salju) dkalkan dengan faktor-faktor kelebhan beban γ untuk mendapatkan jumlah Σγ Q dar beban-beban terfaktor. Faktor resstens φ bervaras menurut tpe batang dan keadaan batas yang sedang dperhtungkan. Faktor resstens (φ) untuk: Batang tark (LRFD-D1) : φ t = 0.90 untuk keadan batas leleh. Batang tekan (LRFD-E) : φ c = Probabltas Resstens D dalam pengembangan desan rekayasa, pengamblan keputusan kerapkal dperlukan tanpa memandang kelengkapan atau mutu nformas; dengan demkan suatu keputusan basanya drumuskan pada keadaan yang tdak past,

5 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) 159 dalam pengertan bahwa konsekuens suatu keputusan tdak dapat dtentukan dengan keyaknan yang sempurna. D sampng kenyataan bahwa nformas serngkal harus dturunkan dar konds yang serupa (atau bahkan yang berbeda) atau dturunkan melalu model yang memlk derajat ketdaksempurnaan yang berbeda-beda, kebanyakan masalah dalam bdang rekayasa mencakup proses dan fenomena alamah bersfat tak tentu sehngga tdak dapat djabarkan secara defntf (past). Atas alasan n, keputusan yang dperlukan dalam proses perencanaan (plannng) dan desan rekayasa harus dlakukan, dan dlakukan pada konds yang tdak past. Dar uraan datas, dapat dlhat bahwa peranan lmu probabltas sangat luas dalam bdang rekayasa; peranannya berksar mula dar penjabaran nformas sampa kepada pengembangan dasar-dasar desan dan pengamblan keputusan. Kebutuhan mendasar dalam mempelajar keandalan adalah pengumpulan data dar kekuatan dan sfat fsk lan dar bahan strukturnya dan parameterparameter geometrk penampang serta analss statstknya. Tegangan leleh f y dan modulus elaststas baja Es adalah dua sfat fsk utama dar baja yang basa dgunakan dalam perencanaan struktur baja. Varas dar tegangan leleh baja dpengaruh oleh berbaga faktor dantaranya : kekuatan bahan, luas tampang, kecepatan pembebanan pada saat pengujan dan efek regangan pada saat leleh. Benda uj duj d laboratorum dan hasl uj seluruh sampel yang dambl dkumpulkan dan kemudan dhtung nla rata-rata dan standar devasnya. Hasl dar pengujan n dapat dgambarkan dalam satu hstogram sepert terlhat pada gambar. Jumlah observas n = 50 Mean = 3.68 /mm SD = /mm Dstrbus ormal Frekuens relatf Modulus Elaststas (/mm ) Gambar Frekuens dstrbus tegangan leleh baja 415 Mpa.

6 160 awr Rasd 3.3 Second Moment Formulaton Perhtungan probabltas keamanan atau probabltas keruntuhan, mensyaratkan pengetahuan mengena dstrbus f () dan f y (y), atau dstrbus jont f,y (,y). Dalam prakteknya nformas n serng tdak terseda atau sult untuk dperoleh karena alasan ketdakcukupan data. Tdak jarang nformas yang terseda atau data hanya cukup untuk mengevaluas frst and second moments yatu nla rata-rata dan nla varans dar masng-masng varabel random. Pengukuran secara prakts keamanan atau keandalan serng sekal terbatas fungsnya dar dua momen pertama. Pendekatan second moment konssten dengan normal ekvalen dar dstrbus non-normal (Ang & Tang, 1984). X = Reduced varates: X μ y Y μ y Y = Margn keamanan : M = X - Y Keadaan aman dar sstem : M > 0 Keadaan keruntuhan dar sstem : M < 0 Pemsahan batasan dar keadaan aman dan runtuh adalah keadaan batas (lmt state) yang ddefnskan oleh persamaan M = 0 dan dtunjukkan pada gambar 3. Y Keadaan runtuh M < 0 d M=0 Keadaan aman M> 0 0 X Gambar 3 Reduced varates X dan Y. d pada gambar 3 menunjukkan ndeks keandalan β.

7 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) 161 Dalam bentuk reduced varates, persamaan keadaan batas M = 0 menjad: = 0 + y y Y X μ μ y y d μ μ + = (4) Jarak mnmum, d mn = β pada ttk keruntuhan yang palng mungkn terjad: Σ Σ = X g X g β (5) = α β dmana: Σ = X g X g α (6) Gambar 4 Keadaan aman dan runtuh pada ruang reduced varates. 0 X 1 X g (X 1,X ) < 0 g (X 1,X ) < 0 g (X 1,X ) = 0

8 16 awr Rasd 3.4 Dstrbus ormal Eqvalen Sejauh n, nla mean dan standar devas terdstrbus normal. Akan tetap dalam stuas nyata banyak varabel dasar non-normal. Pada beberapa kasus, nla β atau p f dhaslkan dengan menggunakan dstrbus normal. Akan tetap dalan stuas nyata banyak varabel dasar non-normal. Pada beberapa kasus, nla β atau p f dhaslkan dengan menggunakan dstrbus normal dengan melakukan transformas varabel non-normal ke varabel normal. Persamaan probabltas kumulatf pada ttk keruntuhan : dmana: μ Φ = F ( ) (7) μ, = la mean dan standar devas dstrbus normal ekvalen untuk X. F ( ) = CDF dar X dnla pada. Persamaan datas kemudan menghaslkan: μ 1 Φ [ F ( )] 1 { Φ [ F ( )]} = φ = (8) f ( ) Superscrpt menunjukkan statstk untuk dstrbus normal ekvalen. Ttk keruntuhan adalah: = + μ = α β + μ (9) 3.5 Krtera Perencanaan Berdasarkan Probabltas Format LRFD adalah salah satu bentuk krtera perencanaan factor of safety yang menggunakan faktor kelebhan beban dan faktor reduks resstens. Faktor dsan yang mencapa tngkat persyaratan dar keandalan p s. Faktor desan tentunya untuk menutup ketdakpastan karena kekuranglengkapan nformas. Bentuk dsan yang palng umum adalah melakukan dsan faktor masngmasng varabel yang dkenal sebaga partal factors.

9 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) 163 Faktor dsan parsal yang dmnta: γ = (10) μ Perhtungan faktor dsan juga masalah perhtungan kemungknan terbesar ttk keruntuhan,. Pada reduce varate, kemungknan terbesar ttk keruntuhan adalah: dmana = α β (11) g X α = (1) g X dar persamaan (11) dan (1) ddapatkan varates dan faktor dsan (Ang & Tang,1984): = μ α β = μ ( 1 α ) βω γ = 1 α βω (13) 4 Metodolog Peneltan Sesua tujuan dar peneltan n yatu menentukan besarnya nla faktor reduks (φ) maka dlakukan peneltan untuk mengumpulkan data berupa data statstk tahanan yatu tegangan baja dan geometr penampang. Benda uj berupa baja tabung kotak ukuran ( 4) cm dengan tebal 0. cm Dlakukan pengujan tekan dan lentur dengan panjang untuk pengujan tekan 75 cm dan pengujan lentur 65 cm. Benda uj masng masng 7 buah. Peralatan yang dgunakan untuk peneltan n : loadng frame, hydraulc jack dan load cell, provng rng, dal gauge, stran gauge, stran meter dan kabel-kabel penghubung. Dal gauge dletakkan pada jarak 1/3 dar panjang benda uj untuk mendapatkan data lendutan. Stran gauge dletakkan pada tengah bentang benda uj sehngga ddapatkan besar regangan maksmum yang terjad (gambar 5). Beban dberkan dar ujung bagan atas dan ujung bagan bawah dtahan.

10 164 awr Rasd Dal Gauge L = 75 cm ## Stran Gauge Gambar 5 Batang tekan. Kabel dar stran gauge dhubungkan dengan stran meter. Selanjutnya pembebanan dberkan secara bertahap dengan penambahan beban secara konstan. Besarnya beban dbaca dengan provng rng dengan kapastas lbf. Pembebanan yang dlakukan adalah pembebanan terpusat. Pengujan lentur dengan panjang 65 cm. Pengujan lentur dlakukan pada loadng frame ukuran (10 80) cm. Benda uj dletakkan d atas tumpuan send rol dengan jarak tumpuan dar masng-masng ujung sebesar 1.5 cm (gambar 6). Dal gauge dletakkan pada tengah bentang benda uj pada loadng frame serta pada jarak 10 cm dar tumpuan. Stran gauge dletakkan pada tengah bentang yang kabelnya dhubungkan dengan stran meter untuk mendapatkan data regangan. Pembebanan yang dlakukan adalah pembebanan terpusat pada tengah bentang secara bertahap dengan penambahan beban secara konstan yang besarnya beban dbaca pada provng rng yang berkapastas lbf. Pembebanan dlakukan sampa konds baja mencapa leleh. Dal Gauge ## Stran Gauge 1,5 cm 40 cm 1,5 cm Gambar 6 Uj lentur.

11 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) 165 Pengumpulan data dlakukan pada saat pengujan berlangsung secara bertahap tergantung pada tahapan penngkatan pemberan beban. Pada saat pemberan beban dlakukan pencatatan besarnya regangan yang terjad dbaca pada alat stran meter, besarnya beban yang dberkan dbaca dar alat provng rng serta besarnya lendutan yang terjad dbaca dar alat dal gauge yang dlakukan secara bersama-sama oleh operator. Sebelumnya data geometrk dan berat sendr dar masng-masng benda uj baja tabung kotak dcatat dan dkumpulkan. 4.1 Analss Data Langkah-langkah analss data sebaga berkut: 1. Data regangan dhtung sehngga ddapatkan nla tegangan baja yang dperoleh dengan mengkorelas dengan data dar hasl uj tark.. Membandngkan hasl peneltan dengan teor yang sesua. 3. Data tegangan leleh baja (f y ), berat sendr profl dan geometr penampang danalss secara statstk untuk mendapatkan nla rata-rata (μ), nla standar devas () dan koefsen varas (Ω). 4. Dlakukan perhtungan nla faktor reduks (φ) mengkut prosedur berkut n: a. Tentukan nla ndeks realbltas β. b. Asumskan harga r awal untuk teras pertama, c. Untuk varabel non-normal maka dhtung harga dan μ dengan rumus: μ [ ( ] 1 Φ F ) 1 { Φ [ F ( )]} f ( ) = = φ d. Partal dervatves: g = g e. Htung nla arah cosnus menggunakan persamaan: α = g g

12 166 awr Rasd f. Htung harga ttk keruntuhan dsan: = μ α. β. g. Htung nla mean resstance (φ) φ = 1 α. β. h. Htung dalam nla nomnal dengan faktor bas (v) v R = R n / R 5 Hasl dan Pembahasan Hasl pengujan lentur terhadap baja tabung kotak dperoleh data hubungan beban-regangan, beban-lendutan dan tegangan-regangan. Grafk hubungan untuk hasl pengujan lentur dapat dlhat pada grafk 1, dan 3. Besarnya tegangan leleh dan geometr penampang dapat dlhat pada tabel 1 dan tabel. Tabel 1 Geometr dan berat sendr baja tabung. o b (cm) d (cm) t (cm) Berat sendr (kg/m) Tabel Tegangan baja dan beban pada konds leleh. o Tegangan baja (F y ) (kg/cm ) Beban terpusat (P) (kg) Dar hasl pengujan tekan baja tabung dperoleh data hubungan bebanregangan, beban-lendutan dan tegangan-regangan. Dar grafk tegangan-

13 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) 167 regangan dtentukan besarnya tegangan baja dan dapat dlhat pada tabel 4. Data geometr penampang dapat dlhat pada tabel 3. Tabel 3 Tabel 4 Geometr dan berat sendr baja tabung kotak. o. b (cm) d (cm) t (cm) Tegangan baja pada konds Bucklng. o. Tegangan baja (F y ) (kg/cm ) Beban (kg) Dar perhtungan dperoleh nla faktor reduks (φ) untuk lentur dan tekan: Tabel 5 Faktor Reduks (φ). β φ Lentur φ Tekan Dar perhtungan faktor reduks (φ) lentur dperoleh untuk ndeks keandalan β=3, faktor reduks lentur = dan faktor reduks tekan = Sedangkan LRDF-AISC menentukan dengan β =3 faktor reduks lentur = 0.9 dan faktor reduks tekan = Faktor reduks pada hasl pengujan n berbeda dengan yang dtetapkan LRFD-AISC dsebabkan varable-varabel yang dperhtungkan berbeda nlanya. Besar koefsen varas tegangan leleh baja lentur untuk LRFD Ω F = 0.05, dar hasl pengujan dperoleh Ω F = Koefsen varas modulus penampang LRFD, Ω s = 0.03 dar hasl pengujan dperoleh Ω s = Selan tu yang menyebabkan perbedaan tu alah harga raso rata rata nomnal dengan harga rata-rata. Dar perhtungan faktor reduks lentur raso tegangan dan modulus penampang masng-masng v F = dan v s = Untuk faktor reduks tekan raso tegangan dan raso luas penampang, v F = dan v Ag =

14 168 awr Rasd Dar tabel terlhat bahwa semakn kecl harga β, berart semakn besar probablty of falure (p f ) maka harga faktor reduks semakn besar. Fenomena n menunjukkan bahwa secara statstk perlu kajan mendalam terhadap beberapa dsan perhtungan dan asums faktor reduks kekuatan d Indonesa. Grafk 1. Hubungan Beban - Regangan Balok 100 Beban (Kg) Regangan (mm /mm ) sampel 1 sampel sampel 3 sampel 4 sampel 5 sampel 6 Grafk. Hubungan Beban dan Lendutan Balok Beban (Kg) sampel 1 sampel sampel 3 sampel 4 sampel 5 sampel 6 Lendutan (mm) 6 Kesmpulan Dar hasl pembahasan yang telah dlakukan, dapat dambl kesmpulan sebaga berkut: 1. la faktor reduks (φ) untuk batang tekan dengan ndeks keandalan β = 3 dar hasl pengujan n dperoleh φ c = la faktor reduks (φ) untuk lentur dengan ndeks keandalan β = 3 dar hasl pengujan dperoleh φ b = Perbedaan nla faktor reduks (φ) pada hasl pengujan dengan nla faktor reduks (φ) yang dtetapkan LRFD-AISC dsebabkan beberapa hal antara lan: a. Raso harga rata-rata nomnal dengan harga rata-rata. b. Koefsen varas (Ω) dar varabel. c. Dstrbus dar varabel yang dgunakan dalam perhtungan. Pada pembahasan dstrbus yang dgunakan dalam perhtungan dasumskan sesua dengan rekomendas yang dberkan. 4. Dar hasl perhtungan bak untuk batang tekan maupun lentur dketahu bahwa dengan semakn kecl ndeks keandalan (β), nla faktor reduks (φ) akan semakn besar.

15 Stud Ekspermental Perbandngan la Faktor Reduks (φ) 169 Daftar Pustaka 1. Amercan Insttute of Steel Constructon, Inc. (AISC), Load and Resstance Factor Desgn Specfcaton for Structural Steel Buldngs, Chcago, IL (1999).. Ang, A. H-S. & Tang, W. H., Konsep-Konsep Probabltas dalam Perencanaan dan Perancangan Rekayasa Prnsp Prnsp Dasar, Jld 1. Penerbt Erlangga, Jakarta (199). 3. Ang, A.H-S & Tang, W.H., Probablty Concepts n Engneerng Plannng and Desgn Volume II-Decson, Rsk and Reablty, John Wley & Sons (1984). 4. Ellngwood, B. R., Probablty Based Load Crtera for Structural Desgn, Ellngwood, B.R. & Teke, P.B., Wnd Load Statstc for Probablty Based Structural Desgn, Journal of Structural Engneerng, (1999). 6. Hatmoko, Y. & Lsantono, A., Analss Keandalan Struktur, Penerbt Unverstas Atmajaya, Yogyakarta (1998). 7. Krstjanto, H., Faktor Reduks Tahanan pada Perencanaan Struktur Baja d Indonesa dengan Load and Resstance Factor Desgn, Jurnal Teknolog dan Rekayasa Tors Me, 19-3 (1996). 8. Potma, A. P. & De Vres, J. E., Konstruks Baja Teor Perhtungan dan pelaksanaan. PT. Pradnya Paramta, Jakarta (1991). 9. Ranganathan, R. Relablty Analyss and Desgn of Structures. Tata Mc Graw-Hll Publshng Company Lmted ew Dehl (1990). 10. Ravndra, M. K. & Galambos, T. V., Load and Resstance Factor Desgn for Steel, Journal of the Structural Dvson 104 ST9, (1987). 11. Roka, F.., Stud tentang Faktor Beban & Tahanan Akbat Beban Gempa d Indonesa pada Struktur Beton Bertulang, Master thess, Insttut Teknolog Sepuluh ovember, Surabaya (001). 1. Salmon, C.G. & Johnson, J. E. Struktur Baja Desan dan Perlaku dengan Penekanan pada Load & Resstance Factor Desgn. PT Grameda Pustaka Utama, Jakarta (199). 13. Sd, I. D., Penggunaan Metoda LRFD dalam Perencanaan Komponen Struktur Baja D Indonesa, Lustrum VII HMS ITB, 1-1 (1990). 14. Suhendro, B., Teor Model Struktur dan Teknk Ekspermental. Kursus Sngkat Metoda Peneltan Secara umerk dan Ekspermental, Pusat antar Unverstas Ilmu Teknk Unverstas Gajah Mada (1991). 15. Yura, J. A., Galambos, T. V. & Ravndra, M. K., The Bendng Resstance of Steel Beams, Journal of the Structural Dvson 104 ST9, (1978).

BAB V ANALISIS FAKTOR-FAKTOR BEBAN DAN TAHANAN (LOAD AND RESISTANCE FACTOR)

BAB V ANALISIS FAKTOR-FAKTOR BEBAN DAN TAHANAN (LOAD AND RESISTANCE FACTOR) BAB V ANALISIS FAKTOR-FAKTOR BEBAN DAN TAHANAN (LOAD AND RESISTANCE FACTOR) 5.1 Umum Pada bab V n dbahas mengena hasl perhtungan faktor-faktor beban (load) atau serng dsebut dengan faktor pengal beban,

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. berasal dari peraturan SNI yang terdapat pada persamaan berikut.

BAB III LANDASAN TEORI. berasal dari peraturan SNI yang terdapat pada persamaan berikut. BAB III LANDASAN TEORI 3. Kuat Tekan Beton Kuat tekan beban beton adalah besarna beban per satuan luas, ang menebabkan benda uj beton hanur bla dbeban dengan gaa tekan tertentu, ang dhaslkan oleh mesn

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI

PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. 3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon

Lebih terperinci

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT BIAStatstcs (05) Vol. 9, No., hal. -7 PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT Faula Arna Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sultan Ageng Trtayasa Banten Emal : faulaarna@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah, III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

VOLUME 12, NO. 3, EDISI XXX OKTOBER 2004

VOLUME 12, NO. 3, EDISI XXX OKTOBER 2004 VOLUME 12, O. 3, EDISI OKTOBER 2004 MEDIA KOMUIKASI TEKIK SIPIL 11 Perhtungan Faktor Beban Gaya Lngkungan Untuk Analsa Struktur Anjungan Lepas Panta Dengan Metoda LRFD PERHITUGA FAKTOR BEBA GAYA LIGKUGA

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

WEIBULL TWO PARAMETER

WEIBULL TWO PARAMETER WEIBULL TWO PARAMETER Dalam teor probabltas dan statstk, dstrbus webull merupakan dstrbus probabltas yang berkelanjutan atau kontnyu. Dgambarkan secara detal oleh Walodd Webull pada tahun 1951 meskpun

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity 37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan deskrptf, yang mana dgunakan untuk mengetahu bagamana pengaruh varabel X (celebrty endorser) terhadap varabel

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

Bab III Analisis Rantai Markov Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode Peneltan adalah cara lmah untuk memaham suatu objek dalam suatu kegatan peneltan. Peneltan yang dlakukan n bertujuan untuk mengetahu penngkatan hasl

Lebih terperinci

Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya

Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya Vol. 8, No., 9-101, Januar 01 Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsums Rumah Tangga d Provns Sulawes Selatan dengan Elaststasnya Adawayat Rangkut Abstrak Seleks kurva pengeluaran konsums masyarakat Sulawes

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

PENGARUH JENIS TANAH TERHADAP DAYA DUKUNG TIANG PANCANG TUNGGAL AKIBAT BEBAN LATERAL DENGAN METODE KEANDALAN

PENGARUH JENIS TANAH TERHADAP DAYA DUKUNG TIANG PANCANG TUNGGAL AKIBAT BEBAN LATERAL DENGAN METODE KEANDALAN PENGARUH JENIS TANAH TERHADAP DAYA DUKUNG TIANG PANCANG TUNGGAL AKIBAT BEBAN LATERAL DENGAN METODE KEANDALAN SJACHRUL BALAMBA ABSTRAK Ketdakpastan pada asums dasar dalam desan menyangkut sfat-sfat tanah,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan . Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

BAB II TEORI ALIRAN DAYA BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. bulan November 2011 dan direncanakan selesai pada bulan Mei 2012.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. bulan November 2011 dan direncanakan selesai pada bulan Mei 2012. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1. Tempat dan waktu Peneltan Peneltan dlakukan pada Perusahaan Daerah Ar Mnum Kabupaten Gorontalo yang beralamat d jalan Gunung Bolyohuto No. 390 Kelurahan Bolhuangga Kecamatan

Lebih terperinci

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. hasil penelitian. Walaupun penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen,

BAB III METODE PENELITIAN. hasil penelitian. Walaupun penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen, BAB III METODE PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode peneltan n adalah quas ekspermen karena terdapat unsur manpulas, yatu mengubah keadaan basa secara sstemats ke keadaan tertentu serta tetap

Lebih terperinci

INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER

INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran (Inferens Fungs Ketahanan dengan Metode Kaplan-Meer INFERENI FUNGI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran Jurusan Matematka FMIPA UNDIP

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.3.1 Tempat Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger Gorontalo khususnya pada sswa kelas VIII. 3.3. Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan selama

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukan, guna menjawab persoalanpersoalan yang d hadap. Adapun

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan

Lebih terperinci

Analisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank

Analisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank ISSN 907-0500 Analss Kecepatan Dan Percepatan Mekansme Empat Batang (Four Bar ngkage Fungs Sudut Crank Nazaruddn Fak. Teknk Unverstas Rau nazaruddn.unr@yahoo.com Abstrak Pada umumnya analss knematka dan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la

Lebih terperinci