ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LAYANAN PENGURUSAN PASPOR DI KANTOR IMIGRASI KELAS I SEMARANG ABSTRACT

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LAYANAN PENGURUSAN PASPOR DI KANTOR IMIGRASI KELAS I SEMARANG ABSTRACT"

Transkripsi

1 ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahu 2014, Halama Olie di: ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LAYANAN PENGURUSAN PASPOR DI KANTOR IMIGRASI KELAS I SEMARANG Puria Pakuria Artigua 1, Sugito 2, Abdul Hoyyi 3 1 Mahasiswa Jurusa Statistika FSM UNDIP 2,3 Staff Pegajar Jurusa Statistika FSM UNDIP ABSTRACT Queue is somethig that ca ot be separated i everyday life. Almost all services will form a queue, icludig passport treatmet services at the Immigratio Office Class I Semarag. To solve the problems associated with the queue, queuig system model eeds to be determied i accordace with the coditios ad characteristics queue of the service facility at the Immigratio Office Class I Semarag appropriately. So it ca be kow the measure of system performace to create a effective ad efficiet service. Based o the data aalysis of the six (6) couters work, obtaied queuig system model that occurs at the Immigratio Office Class I Semarag is, (M/M/2) queuig model for Passports Takig Couter ad Customer Service Couter, queuig model for file trasfer couter ad paymet trasfer couter, ad queuig model for photos couter ad iterview couter. The effectiveess of the applicat s passport service process ca be determied by calculatig the average umber of applicats i the system ad queue, calculates the average time spet i the system ad queue, ad calculates the probability of a server that is ot servig a applicat. Keywords : Queuig system model, Passport s services, Size of system performace 1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Semarag merupaka ibukota Provisi Jawa Tegah, Idoesia, sekaligus mejadi salah satu kota palig berkembag di Pulau Jawa. Ditambah dega adaya arus globalisasi yag semaki meigkat, mejadika kota Semarag sebagai kota strategis dalam peigkata lalu litas orag da barag atar egara di berbagai sektor pemeritaha seperti perdagaga, idustri, pariwisata serta lai sebagaiya. Utuk megatur lalu litas tersebut, pera keimigrasia sagatlah diperluka dalam hal ii. Berada lagsug dibawah Direktorat Jederal Imigrasi, keberadaa Kator Imigrasi di Kota Semarag dega jelas memiliki suatu pera yag sagat petig. Terlebih dalam hal pelayaa masyarakat utuk pegurusa hal-hal seperti dokume perjalaa, visa da fasilitas, iji tiggal da status, itelije, peyidika da peidaka, litas batas, da kerjasama luar egeri serta sistem iformasi keimigrasia laiya. Sebagai peyedia layaa di sektor imigrasi, Kator Imigrasi Kelas I Semarag memiliki weweag dalam pegurusa paspor atau Surat Perjalaa Republik Idoesia (SPRI). Utuk itu, Kator Imigrasi Kelas I Semarag tetu dihadapka pada situasi bagaimaa memberika pelayaa yag optimal dalam memeuhi kebutuha masyarakat aka paspor. Petigya megkaji pelayaa paspor ii dapat dilihat dari bayakya permitaa pegurusa paspor oleh masyarakat tiap hariya yag tidak terlepas dari feomea meuggu da atria. Atria terjadi ketika pelagga yag datag ke suatu pelayaa melebihi kapasitas pelayaa yag tersedia. Sedagka situasi meuggu merupaka bagia dari keadaa yag terjadi dalam ragkaia kegiata operasioal yag bersifat radom dalam suatu

2 fasilitas pelayaa. Pelagga datag ke tempat itu dega waktu yag acak, tidak teratur da tidak dapat segera dilayai sehigga mereka harus meuggu cukup lama (Kakiay, 2004). Utuk memberika kepuasa pelagga, sebuah sistem selalu berusaha memberika pelayaa yag terbaik. Pelayaa yag terbaik diataraya adalah memberika pelayaa yag cepat sehigga pelagga tidak dibiarka meuggu terlalu lama. Pelayaa secara cepat da taggap sagat petig dilakuka gua mewujudka kualitas pelayaa yag maksimal, efektif, da efisie, sehigga para pegurus paspor pu dapat terlayai dega baik tapa bayak meluagka waktu dalam atria. Utuk megatasi masalah yag berkaita dega atria tersebut, dapat dilakuka aalisis sistem pelayaa pegurusa paspor pada Kator Imigrasi Kelas I Semarag dega megguaka kosep teori atria. Di maa atiya aka dilakuka pecaria model atria yag tepat da efisie melalui suatu kegiata peelitia, da selajutya aka diperoleh model atria sebagai pemecaha masalah, sehigga aalisis sistem atria tersebut diharapka mampu memberi masuka gua peigkata kualitas pelayaa yag lebih baik Tujua Peelitia 1. Meetuka model atria yag tepat gua meggambarka kodisi sistem pelayaa di Kator Imigrasi Kelas I Semarag. 2. Meetuka ukura-ukura kierja sistem atria pada layaa pegurusa paspor di Kator Imigrasi Kelas I Semarag sehigga diperoleh sistem pelayaa yag dapat bekerja secara optimal. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kosep Dasar Teori Atria Teori atria dikemukaka da dikembagka oleh AK. Erlag, seorag isiyur Demark, pada tahu Proses atria dimulai saat pelagga-pelagga yag memerluka pelayaa mulai datag. Mereka berasal dari suatu populasi yag disebut sebagai sumber masuka yag dapat berupa orag, barag, atau kompoe laiya. Proses atria merupaka suatu proses yag berhubuga dega kedataga pelagga pada suatu fasilitas pelayaa, meuggu dalam baris atria jika belum dapat dilayai, dilayai da akhirya meiggalka fasilitas tersebut setelah dilayai. Sedagka sistem atria adalah suatu himpua pelagga, pelaya, da suatu atura yag megatur pelayaa kepada pelagga (Kakiay, 2004) Faktor Sistem Atria Meurut Kakiay (2004), terdapat beberapa faktor petig yag terkait erat dega sistem atria. Faktor-faktor yag berpegaruh terhadap barisa atria da pelayaa adalah sebagai berikut: 1. Distribusi Kedataga 2. Distribusi Waktu Pelayaa 3. Fasilitas Pelayaa 4. Disipli Atria 5. Ukura Dalam Atria 6. Sumber Pemaggila JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 802

3 2.3. Notasi Atria Meurut Kakiay (2004), otasi baku dalam memodelka sistem atria atau dikeal sebagai otasi Kedall diguaka utuk merici ciri dari suatu atria, terdapat usurusur dasar dari model baris atria yag telah dikeal secara uiversal, yaitu: (a/b/c) : (d/e/f) a : distribusi kedataga (Arrival Distributio) b : distribusi waktu pelayaa atau keberagkata (Service Time Departure) c : jumlah fasilitas pelayaa (c = 1, 2, 3,..., ) d : disipli atria, seperti FCFS, LCFS, atau SIRO e : jumlah maksimum yag diizika dalam sistem f : jumlah pelagga yag igi memasuki sistem sebagai sumber Ukura Steady-State dari Kierja Kodisi steady-state terpeuhi apabila jumlah rata-rata pelagga yag datag ( tidak melebihi jumlah rata-rata pelagga yag telah dilayai ( ), dega kata lai atau ρ < 1. Berdasarka iformasi tersebut dapat dihitug ukura-ukura kierja, yaitu jumlah pelagga yag diperkiraka dalam sistem, jumlah pelagga yag diperkiraka dalam atria, waktu meuggu yag diperkiraka dalam sistem da waktu meuggu yag diperkiraka dalam atria (Taha, 1996) Uji Kecocoka Distribusi Uji kecocoka distribusi (Goodess of Fit) diguaka utuk mecocokka (fit) atau meguji (test), apakah sekumpula data hasil pegamata megikuti distribusi tertetu. Meurut Daiel (1980), salah satu uji goodess of fit adalah uji Kolmogorov-Smirov dega prosedur pegujia sebagai berikut: a. Meetuka hipotesis : H 0 : Sampel yag diambil berasal dari populasi A H 1 : Sampel yag diambil tidak berasal dari populasi A b. Meetuka taraf sigifikasi Taraf sigifikasi yag diguaka yaitu c. Statistik Uji pada uji Kolmogorov-Smirov adalah D = sup S ( x ) F 0 ( x ) dega: : proporsi ilai-ilai pegamata data sampel : distribusi kumulatif dari distribusi yag dihipotesiska d. Kriteria Uji Tolak Ho pada taraf sigifikasi, jika D > D* atau jika P-Value < dimaa D* 1989). adalah ilai kritis yag diperoleh dari Tabel Kolmogorov-Smirov (Daiel, 2.6. Model-Model Sistem Atria (M/M/1) : (GD/ / ) Meurut Taha (1996), model atria (M/M/1) : (GD/ ) merupaka model pelayaa tuggal tapa batas kapasitas baik dari kapasitas sistem maupu kapasitas sumber pemaggila, serta peratura pelayaa umum. Diasumsika bahwa laju kedataga tidak bergatug pada jumlah dalam sistem tersebut, yaitu utuk semua, demikia pula pelaya tuggal dalam sistem tersebut meyelesaika pelayaa JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 803

4 dega kecepata kosta, yaitu utuk semua. Didefiisika probabilitas utuk pelagga, yaitu: p p 0 ; = 0,1,2,... dega diketahui probabilitas kosog dalam ideal sistem yaitu, p 0 = 1, sehigga diperoleh rumus umum berikut ii : p 1 =0,1,2, Dega demikia, dapat diperoleh ukura kierja sebagai berikut : a. Jumlah rata-rata pelagga yag diperkiraka dalam sistem L s 1 b. Jumlah rata-rata pelagga yag diperkiraka dalam atria 2 L q L s 1 1 c. Waktu rata-rata meuggu yag diperkiraka dalam sistem Ls 1 1 Ws 1 1 d. Waktu rata-rata meuggu yag diperkiraka dalam atria 2 Lq 1 W q (M/M/c) : (GD/ / ) Pada model atria ii pelagga tiba dega laju kosta da maksimum c pelagga dapat dilayai secara bersamaa. Laju pelayaa per pelaya adalah kosta sama dega. Pegaruh dari pegguaa c pelaya yag paralel adalah mempercepat laju pelayaa dega memugkika dilakukaya beberapa pelayaa secara bersamaa. Jika jumlah pelagga dalam sistem, sama dega atau lebih besar dari c, laju keberagkata gabuga dari saraa tersebut adalah c. Tetapi jika lebih kecil dari c, maka laju pelayaa adalah (Taha, 1996). Jadi dalam betuk model yag digeeralisasi : λ λ utuk semua 0 μ μ cμ Dega memisalka pelagga dapat ditulis: ; c ; c c1 c ( c) (c) P0 0! c! (1 ) Sedagka probabilitas utuk pelagga dapat ditulis: r / da r / c / c, diperoleh probabilitas utuk 0 1 P0 λ P = P c c 0 c!c μ c!c Dega demikia diperoleh perhituga ukura kierja sistem dalam model (M/M/c):(GD/ / ) sebagai berikut: JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 804

5 1. Jumlah rata-rata meuggu dalam atria: r c Lq P 2 0 c!(1 ) 2. Jumlah rata-rata pelagga yag meuggu dalam sistem: L L r s q r c Ls 0 r 2!(1 ) P c 3. Rata-rata waktu pelagga meuggu dalam atria: L W q q λ = r c P 2 0 c!( c )(1 ) 4. Rata-rata waktu pelagga meuggu dalam sistem: L W s 1 1 r c s W q P 2 0 λ c!( c )(1 ) (G/G/c) : (GD/ / ) Meurut Gross da Harris (1998), model atria (G/G/c):(GD/ / ) adalah model atria dega pola kedataga umum (Geeral), pola pelayaa umum (Geeral), dega jumlah fasilitas pelayaa sebayak ; c = 1, 2, 3,... Disipli atria yag diguaka pada model ii adalah umum yaitu FCFS (First Come First Service), kapasitas maksimum yag diperbolehka dalam sistem adalah tak higga, da memiliki sumber pemaggila tak higga. Utuk peghituga jumlah pelagga yag diperkiraka dalam atrea didasarka pada ukura kierja pada model (M/M/c):(GD/ / ). Rumus utuk mecari ukura-ukura kierja pada model (G/G/c):(GD/ / ) adalah sebagai berikut: r c c!(1 ) 2 P0 dega : adalah varia dari waktu pelayaa adalah varia dari waktu atar kedataga (WINQSB 1.00). 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Data Pegumpula Data Data yag diguaka adalah data primer yaitu data yag diperoleh melalui pegamata da pecatata lagsug terhadap obyek peelitia. Peelitia dilakuka dega megambil sampel data selama tiga hari utuk masig-masig loket. Sampel tersebut diaggap telah mewakili hari kerja Kator Imigrasi Kelas I Semarag yag beroperasi tiap hari Sei-Jumat. Dega asumsi bahwa proses kedataga da proses keberagkata pemoho dalam pelayaa paspor di masig-masig loket tidak berubah, sehigga dapat mewakili populasi hari-hari laiya. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 805

6 Tempat da Waktu Peelitia dilaksaaka di Kator Imigrasi Kelas I Semarag dega waktu pelaksaaa pada taggal 19 Mei-10 Jui Dalam satu hari, peelitia dilakuka selama jam kerja operasioal kator Alat da Baha Alat yag diguaka utuk melakuka pecatata waktu kedataga kedaraa da lamaya waktu pelayaa adalah dega megguaka stopwatch. Semetara itu, alat yag diguaka dalam pegolaha da aalisis data adalah software Microsoft Office Excell 2013, SPSS 16.0 da WINQSB 1.0. Baha yag diguaka dalam peelitia adalah data dari observasi lagsug di masigmasig loket pelayaa paspor WNI (Warga Negara Idoesia), yaitu data jumlah kedataga da pelayaa pemoho setiap iterval 30 meit Prosedur Peelitia da Aalisis Data Lagkah pelaksaaa peelitia da aalisis data adalah sebagai berikut : 1. Melakuka peelitia secara lagsug utuk medapatka data jumlah kedataga da data waktu pelayaa dalam satua waktu yag ditetuka. 2. Data yag diperoleh harus memeuhi kodisi steady-state ( ), dimaa merupaka rata-rata tigkat kedataga da merupaka rata-rata tigkat pelayaa. Jika kodisi steady-state belum terpeuhi maka perbaika sistem pelayaa dapat dilakuka dega perurbaha iterval atau meambah petugas loket yag disesuaika dega situasi da kodisi kator. 3. Melakuka uji keselarasa distribusi utuk megetahui distribusi dari kedataga da waktu pelayaa megguaka uji Kolmogorov-Smirov. Pada kasus ii, jika hipotesis ol diterima maka dapat disimpulka bahwa data memeuhi model Poisso (M), jika hipotesis ol ditolak maka data diaggap memeuhi model Geeral (G). 4. Meetuka karakteristik da model sistem atria yag sesuai. 5. Meetuka ukura kierja sistem, yaitu jumlah pelagga yag diperkiraka dalam sistem, jumlah pelagga yag diperkiraka dalam atria, waktu meuggu dalam atria, da waktu meuggu dalam sistem. 6. Membuat hasil da pembahasa yag diperoleh dari ukura kierja sistem, sehigga diperoleh suatu model yag ekeftif da efisie. Selajutya megambil kesimpula megeai pelayaa pegurusa paspor di Kator Imigrasi Kelas I Semarag. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambara Sistem Atria Pada Layaa Pegurusa Paspor Pegurusa paspor bagi WNI (Warga Negara Idoesia) terletak di gedug khusus WNI (Warga Negara Idoesia) Kator Imigrasi Kelas I Semarag. Didalamya terdapat beberapa loket yag harus dilewati para pemoho, yaitu loket 1 (loket pegambila paspor), loket Customer Service (CS), loket 2 (loket peyeraha berkas), loket 4 (loket peyeraha bukti pembayara), loket 6 (foto), da loket 6 (wawacara). Para pemoho paspor harus melewati seragkaia tahapa pada masig-masig loket tersebut sebagai pemoho baru sebelum medapatka pelayaa baik utuk membuat paspor baru (48 halama da 24 halama), peggatia paspor karea habis masa berlaku, atau peggatia paspor karea rusak/peuh. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 806

7 Pada masig-masig tahapa, proses pegerjaa dilakuka secara maual oleh petugas yag bertidak sebagai server dimaa keeam loket kerja tersebut difasilitasi oleh sejumlah server. Atara loket satu dega laiya adalah salig berkaita, da hasil (output) dari satu loket aka mejadi masuka (iput) bagi loket kerja laiya Ukura Steady-State dari Kierja Tabel 1. Tigkat Keguaa Fasilitas Pelayaa Keeam Loket Nama Loket Loket Customer Service 2 6,6667 6, Loket Peyeraha Berkas 1 7,1111 8,2168 Loket Peyeraha Bukti Pembayara 1 3,3778 4,2222 Loket Foto 2 4,9762 4, Loket Wawacara 2 4,9524 4, Loket Pegambila Paspor 2 6,8750 9,1667 Berdasarka tabel diatas dapat diketahui bahwa tigkat keguaa fasilitas pelayaa utuk keeam loket pada layaa pegurusa paspor kurag dari satu. Sehigga dapat dikataka bahwa sistem atria di Kator Imigrasi Kelas I Semarag telah memeuhi kodisi steady state, artiya rata-rata tigkat kedataga pemoho yag ada tidak melebihi rata-rata tigkat pelayaa Uji Kecocoka Distribusi Pada keeam loket aka diaalisis apakah distribusi jumlah kedataga da jumlah/waktu pelayaa pemoho setiap tiga puluh meit megikuti distribusi Poisso/Ekspoesial. Dega megguaka uji kecocoka distribusi Kolmogorov- Smirov (2 arah) da taraf sigifikasi (α) sebesar 5% diperoleh: Tabel 2. Uji Kecocoka Distribusi pada Loket Customer Service Uji Kecocoka D = sup ( ) 0 ( ) Distribusi S x F x Keputusa Kesimpula kedataga pada loket customer service pelayaa pada loket customer service 0,158 0,254 H 0 diterima Data jumlah kedataga Poisso 0,165 0,254 H 0 diterima Data jumlah pelayaa Poisso JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 807

8 Tabel 3. Uji Kecocoka Distribusi pada Loket Peyeraha Berkas Uji Kecocoka D = sup ( ) 0 ( ) Distribusi S x F x Keputusa Kesimpula kedataga pada loket peyeraha berkas Uji distribusi waktu pelayaa pada loket peyeraha berkas 0,281 0,254 H 0 ditolak Data jumlah kedataga tidak Poisso, atau dikataka Geeral. 0,240 0,098 H 0 ditolak Data waktu pelayaa tidak Ekspoesial, atau dikataka Geeral. Tabel 4. Uji Kecocoka Distribusi pada Loket Peyeraha Bukti Pembayara Uji Kecocoka D = sup ( ) 0 ( ) Distribusi S x F x Keputusa Kesimpula Uji distribusi jumlah kedataga pada loket peyeraha bukti pembayara Uji distribusi jumlah pelayaa pada loket peyeraha bukti pembayara 0,273 0,203 H 0 ditolak Data jumlah kedataga tidak Poisso, atau dikataka Geeral. 0,293 0,221 H 0 ditolak Data jumlah pelayaa tidak Poisso, atau dikataka Geeral. Tabel 5. Uji Kecocoka Distribusi pada Loket Foto Uji Kecocoka D = sup ( ) 0 ( ) Distribusi S x F x Keputusa Kesimpula Uji distribusi jumlah kedataga pada loket foto Uji distribusi jumlah pelayaa pada loket foto 0,411 0,210 H 0 ditolak Data jumlah kedataga tidak Poisso, atau dikataka Geeral. 0,340 0,210 H 0 ditolak Data jumlah pelayaa tidak Poisso, atau dikataka Geeral. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 808

9 Tabel 6. Uji Kecocoka Distribusi pada Loket Wawacara Uji Kecocoka D = sup Keputusa Kesimpula Distribusi S ( x ) F 0 ( x ) kedataga pada loket wawacara pelayaa pada loket wawacara 0,339 0,210 H 0 ditolak Data jumlah kedataga tidak Poisso, atau dikataka Geeral. 0,315 0,210 H 0 ditolak Data jumlah pelayaa tidak Poisso, atau dikataka Geeral. Tabel 7. Uji Kecocoka Distribusi pada Loket Pegambila Paspor Uji Kecocoka D = sup Keputusa Kesimpula Distribusi S ( x ) F 0 ( x ) kedataga pada loket pegambila paspor pelayaa pada loket pegambila paspor 0,245 0,269 H 0 diterima Data jumlah kedataga Poisso 0,252 0,309 H 0 diterima Data jumlah pelayaa Poisso 4.4. Model Sistem Atria Berdasarka hasil aalisis ukura steady-state da uji kecocoka distribusi pada keeam loket, maka model sistem atria pada masig-masig loket tersebut adalah sebagai berikut: Nama Loket Loket Customer Service Loket Peyeraha Berkas Loket Peyeraha Bukti Pembayara Loket Foto Loket Wawacara Loket Pegambila Paspor Model Atria (M/M/2):(GD/ / ) (G/G/1):(GD/ / ) (G/G/1):(GD/ / ) (G/G/2):(GD/ / ) (G/G/2):(GD/ / ) (M/M/2):(GD/ / ) 4.5. Ukura Kierja Sistem Atria Tabel 8. Ukura Kierja Sistem Atria Layaa Pegurusa Paspor Nama Loket Loket Customer Service 1,3333 0,3333 0, ,3333 Loket Peyeraha Berkas 6,1561 5,2906 0,8657 0,7440 0,13456 Loket Peyeraha Bukti 3,6074 2,8074 1,0680 0,8311 0,1999 Pembayara Loket Foto 1,3239 0,3239 0,2660 0,0651 0,3333 Loket Wawacara 1,4237 0,4237 0,2875 0,0856 0,3333 Loket Pegambila Paspor 0,8727 0,1227 0,1269 0,0179 0,4545 JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 809

10 dimaa: L s adalah jumlah pemoho yag diperkiraka dalam sistem L q adalah jumlah pemoho yag diperkiraka dalam atria W s adalah waktu meuggu yag diperkiraka dalam sistem W q adalah waktu meuggu yag diperkiraka dalam atria P 0 adalah probabilitas bahwa petugas pelayaa megaggur 5. KESIMPULAN Sesuai dega hasil aalisis pada peelitia yag telah dilaksaaka, dapat disimpulka beberapa hal sebagai berikut: 1. Berdasarka perhituga da aalisis dapat disimpulka bahwa sistem pelayaa pegurusa paspor pada Kator Imigrasi Kelas I Semarag secara keseluruha sudah mecapai kodisi yag seimbag. Ii terbukti dega laju kedataga pemoho yag tidak melebihi laju pelayaa yag diberika. 2. Model atria yag sesuai dega kodisi fasilitas pelayaa dapat dilihat dari aalisis keeam loket yag bekerja. Yaitu pada loket pegambila paspor da loket Customer Service memiliki model atria adalah (M/M/2):(GD/ / ) artiya pola kedataga da pola pelayaaya Poisso dega jumlah fasilitas pelayaa yag beroperasi sebayak 2 buah. Pada fasilitas pelayaa ii atura pelayaaya yaitu pelagga yag pertama datag aka dilayai pertama dega kapasitas pelayaa da sumber pemaggilaya tidak terbatas. 3. Model atria utuk loket peyeraha berkas da loket peyeraha bukti pembayara adalah (G/G/1):(GD/ / ). Model tersebut merupaka model atria dega pola kedataga da pola pelayaaya berditribusi Geeral, dega terdapat 1 pelaya yag beroperasi, atura pelayaa yag pertama datag aka pertama dilayai, kapasitas pelayaa tidak terbatas, da sumber pemaggila tidak terbatas. 4. Model atria utuk loket foto da loket wawacara adalah (G/G/2):(GD/ / ). Model tersebut merupaka model atria dega pola kedataga da pola pelayaaya berditribusi Geeral, dega terdapat 2 pelaya yag beroperasi, atura pelayaa yag pertama datag aka pertama dilayai, kapasitas pelayaa tidak terbatas, da sumber pemaggila tidak terbatas. 6. DAFTAR PUSTAKA Daiel, W. W Statistika Noparametrik Terapa. Alex Tri Katjoo W, peerjemah. Jakarta : PT. Gramedia. Terjemaha dari : Practical Noparametric Statistics. Gross, D., Harris, C. M Fudametal of Queueig Theory Third Editio. New York : Joh Wiley ad Sos, INC. Kakiay, T. J Dasar Teori Atria Utuk Kehidupa Nyata. Yogyakarta : Adi. Taha, H. A Riset Operasi Jilid 2. Daiel Wiarajaya, peerjemah. Jakarta : Biarupa Aksara. Terjemaha dari : Operatio Research. JURNAL GAUSSIAN Vol. 3, No. 4, Tahu 2014 Halama 810

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LAYANAN PENGURUSAN PASPOR DI KANTOR IMIGRASI KELAS I SEMARANG

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LAYANAN PENGURUSAN PASPOR DI KANTOR IMIGRASI KELAS I SEMARANG ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LAYANAN PENGURUSAN PASPOR DI KANTOR IMIGRASI KELAS I SEMARANG SKRIPSI Oleh : PURINA PAKURNIA ARTIGUNA 24010210120016 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

MODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN

MODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN ODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN 1 Sugito, 2 Ala Prahutama, 3 Budi Warsito, 4 och Abdul ukid, 5 Nia Puspita Sari 1,2,3,4,5 Departeme Statistika, Fakultas Sais da atematika,uiversitas

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan

Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala Frasiscus Mitar Ferry Sihotag Jurusa Tekik Sipil Fakultas Desai da Tekik Perecaaa Uiversitas Pelita Harapa. fmitarfs@yahoo.com, fmitarfs@uph.edu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

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

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

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

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL DAN PENGUKURAN KINERJA SISTEM PELAYANAN PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) Tbk. KANTOR LAYANAN TEMBALANG ABSTRACT

PENENTUAN MODEL DAN PENGUKURAN KINERJA SISTEM PELAYANAN PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) Tbk. KANTOR LAYANAN TEMBALANG ABSTRACT ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 741-749 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN MODEL DAN PENGUKURAN KINERJA SISTEM PELAYANAN PT.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

Simulasi Antrian Sistem Pelayanan Nasabah (Studi Kasus: Bank X)

Simulasi Antrian Sistem Pelayanan Nasabah (Studi Kasus: Bank X) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 6, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Prit) 1 Simulasi Atria Sistem Pelayaa Nasabah (Studi Kasus: Bak X) Falah Egy Sujaa da Soetriso Jurusa Matematika, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

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

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori Real System Pegukura Magukur Utilisasi CPU da Pegguaa memori Diterima? Ya Performace Model Kalkulasi Meghitug Utilisasi CPU da Pegguaa memori Tidak Kalibrasi Model Gambar 3 Cara utuk melakuka validasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Peelitia Metodologi peelitia ii merupaka cara yag diguaka utuk memecahka masalah dega lagkah-lagkah yag aka ditempuh harus releva dega masalah yag telah dirumuska.

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel. II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Keberhasila dalam suatu peelitia sagat ditetuka oleh ketepata pegguaa metode peelitia. Oleh karea itu, metode yag aka diguaka haruslah sesuai dega data

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Lebih terperinci

Analisis Sistem Antrian Kapal Pengangkut Barang di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya

Analisis Sistem Antrian Kapal Pengangkut Barang di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (2016) 2337-3520 (2301-928X Prit) D-96 Aalisis Sistem Atria Kapal Pegagkut Barag di Pelabuha Tajug Perak Surabaya Aulia Ahmad da Muhammad Mashuri Jurusa Statistika,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Kabupate Bogor dega respode para peterak ayam broiler yag mejali kerjasama sebagai mitra dega perusahaa kemitraa Dramaga Uggas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci