ESTIMATION OF INPUT DEMAND AND OUTPUT SUPPLY FOR CATFISH GROWTH OUT IN POND (A CASE STUDY IN TULUNG AGUNG REGENCY, EAST JAVA PROVINCE)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ESTIMATION OF INPUT DEMAND AND OUTPUT SUPPLY FOR CATFISH GROWTH OUT IN POND (A CASE STUDY IN TULUNG AGUNG REGENCY, EAST JAVA PROVINCE)"

Transkripsi

1 Jural Perkaa UGM (GMU J. Fsh. Sc.) VI () : 6-2 ISSN : PENDUGAAN PERMINTAAN MASUKAN DAN PENAWARAN KELUARAN USAHA BUDIDAYA PEMBESARAN LELE DI KOLAM (STUDI KASUS DI KABUPATEN TULUNG AGUNG, PROPINSI JAWA TIMUR) ESTIMATION OF INPUT DEMAND AND OUTPUT SUPPLY FOR CATFISH GROWTH OUT IN POND (A CASE STUDY IN TULUNG AGUNG REGENCY, EAST JAVA PROVINCE) Abstract Tajer ) da M. Noor ) The objectve of ths study was to estmate put demad ad output supply for catfsh growth out. The study was coducted Tulug Agug regecy, East Java from August to December Data were aalyzed statstcally by proft fucto model, usg Three- Stages Least Square estmato. The results of ths study showed that the catfsh prce was elastc ad resposve to the chages of catfsh seed ad feed prces, but elastc to the chages of huma labor. The catfsh prce had postve effects o varables put demad ad output supply. These postve effects were more sgfcace tha the egatve effect of varables put prce Keywords: Catfsh, growth out, put demad, output supply, pod Pegatar Dalam stuas pasca krss ekoom saat, sub sektor perkaa merupaka tumpua harapa pemertah yag dapat dadalka utuk kut berpera dalam upaya pemulha kegata perekooma yag sedag terpuruk. Salah satu komodtas buddaya ar tawar yag cukup potesal adalah buddaya lele. Akhrakhr permtaa lele dar hasl buddaya terus megkat da usaha semak berkembag karea dalam proses produksya lebh bayak memafaatka sumberdaya yag ada da megguaka kompoe lokal cukup besar, semetara hasl dar usaha buddaya lele berpotes pasar domestk yag sagat besar. Pegembaga usaha buddaya lele d Idoesa dlakuka bak secara ekstesf maupu tesf, salah satuya adalah kolam. Beberapa kelebha dar buddaya lele dalam kolam adalah redahya baya operasoal dbadgka dega la ekoom yag dhaslka serta tekolog buddayaya yag sederhaa da mudah dadaptaska d masyarakat peta lele secara luas. Pada saat sekarag, Kabupate Tulug Agug, Jawa Tmur telah megembagka usaha buddaya lele dega sstem kolam. Bayak peta yag berusaha buddaya dega pertmbaga potes sumberdaya yag terseda cukup besar, da lele merupaka komodtas paga dega harga yag cukup tgg. D sampg tu tekolog dalam usaha buddayaya mula dar pembeha, pededera hgga pembesara telah dkuasa. Dega semak berkembagya usaha pembesara lele dalam kolam, maka kebutuha terhadap masuka produks sepert beh lele, paka lele da teaga kerja mausa aka semak megkat. Meghadap feomea demka sebaga upaya atspatf perlu dlakuka kaja pedugaa permtaa masuka da peawara keluara utuk buddaya lele dalam kolam d Kabupate Tulug Agug, Jawa Tmur. Peelta bertujua utuk megkaj faktor-faktor yag mempegaruh permtaa masuka (put) da keluara (output) buddaya lele dalam kolam d Kabupate Tulug Agug, Jawa Tmur. ) Staf Peelt pada Pusat Rset Pegolaha Produk da Sosal Ekoom Departeme Kelauta da Perkaa, Jl. K.S. Tubu Petambura VI PO BOX 6650, Slp, Jakarta 6

2 Tajer da Noor, 2004 Baha da Metode Keragka da Model Aalss Pedugaa fugs permtaa masuka da peawara keluara melalu fugs turua sebaga besar dlakuka dega fugs keutuga Cobb-Douglas (Sawt,, 985). Perumusa fugs keutuga ddasar oleh asums bahwa pelaku ekoom melaksaaka aktvtasya dalam ragka memaksmumka keutuga, da dalam mejalaka usahaya mereka berada d poss sebaga peerma harga (prce taker). Secara operasoal, fugs keutuga ddefeska sebaga suatu fugs yag memberka keutuga maksmum utuk suatu tgkat harga keluara da harga-harga masuka tertetu (gve) (Vara, 978). Pemakaa fugs dualstk sepert fugs keutuga memberka beberapa kelebha, atara la fugs megguaka harga-harga sebaga peubah bebas, sehgga memudahka dalam pegambla keputusa da kemugka adaya multkolert yag lebh kecl dbadg megguaka fugs produks (Bswager, 974). Dalam peelta dguaka model fugs permtaa da peawara yag dbagu berdasarka fugs keutuga yag dturuka dar fugs produks Cobb-Douglas (Lau ad Yotopaulus, 97, 972, 979; Chad ad Kaul, 986) dega tga masuka tdak tetap da dua masuka tetap, yatu: 2 ( A) ' j () P x Z j j yag dapat dtuls dalam betuk logartma asl mejad: dmaa: ' x L LA LP LZ.. (2) 2 j u u (u ) A A utuk =,2,; j j u 0 u utuk j =,2 da 0 j j dmaa: = keutuga Output Ut Prce (OUP); keutuga jagka pedek yag dormalka dega harga lele A = kostata P x = harga beh lele yag dormalka dega harga lele P x2 = harga paka lele yag dormalka dega harga lele P x = upah teaga kerja yag dormalka dega harga lele Z = luas kolam (m 2 ) Z 2 = modal vestas (Rp.) = parameter masuka peubah yag dduga, =,2, j = parameter masuka peubah yag dduga, j =,2, Melalu pemakaa fugs turua dalam betuk share meghaslka fugs peraa baya (share factor), sebaga berku: P m X L S j Pj k LZ () k LP j k S = peraa baya (share factor) merupaka raso dar pegeluara masuka ke- terhadap keutuga. Elaststtas permtaa masuka da elaststas peawara dar fugs keutuga dapat dturuka sebaga berkut: ). Elaststas permtaa masuka a. Elatstas permtaa harga sedr (ow prce elastcty) E S S b. Elaststas permtaa harga slag (cross prce elastcty) j Ej S j S c. Elatstas permtaa masuka terhadap harga keluara j Ey S S j d. Elaststas permtaa masuka terhadap masuka tetap k Ek k LP k S j 7

3 Jural Perkaa UGM (GMU J. Fsh. Sc.) VI () : 6-2 ISSN : ). Elaststas peawara keluara a. Elaststas peawara keluara terhadap harga masuka E yy S j / S j J j b. Elaststas peawara harga sedr (ow prce elastcty of supply) Eyy S j / S j j c. Elaststas peawara keluara terhadap harga masuka tetap E yk k LP k k / S j j Dar persamaa keutuga Output Ut Prce (OUP) dapat dturuka fugs permtaa masuka sebaga berkut: X L X '. ' P x ' ' L L P L dega demka, fugs permtaa utuk masg-masg masuka tdak tetap adalah sebaga berkut: a. Beh Lele (X ): LX L LA LP x 2LPx 2 LPx.. (4) LP y LZ 2LZ2 b. Paka Lele (X 2 ): LX L LA 2 2 LP x2 LPx LPx 2 LP y LZ 2LZ2 x (5) c. Teaga Kerja Mausa (X ): LX L LA LPx LPx 2LPx (6) LP y LZ 2LZ2 2 Sedagka fugs peawara utuk lele adalah sebaga berkut: Y P ' ' x. X LY L L ' LA LP x 2 LP x2 LP x " LZ 2LZ2 L (7) Aalss data LP Berdasarka pertmbaga bahwa model aalss dduga mempuya I yag mucul dalam persamaa sehgga meyebabka pedugaa dega metoda Ordary Least Square (OLS) tdak efse, oleh karea tu pedugaa model fugs permtaa dlakuka dalam tga tahap dega metoda kuadrat terkecl tga tahap (Three-Stages Least Square). Pertama dega OLS yag dguaka sebaga pembadg; kedua, dega metoda efses Zeller (962) tapa restrks kesamaa I = I ; da ketga dega metoda efses Zeller dega restrks kesamaa I = I. Pedugaa parameter (coeffcet) fugs permtaa da fugs peawara dar model yag dguaka dlakuka melalu perhtuga dega program Statstc Aalyss System (SAS). Peetua lokas da pegambla sampel Peelta merupaka kaja yag dlakuka dega megguaka kasus d tga kecamata (Godag, Sumber Gempol da Boyolagu) Kabupate Tulug Agug, Jawa Tmur dega satua kasus peta lele yag memlk usaha perkaa buddaya lele dalam kolam. Pegguaa kaja kasus dalam peelta dmaksudka utuk medapatka gambara secara rc tetag latar belakag, sfat serta karakterstk yag khas pada suatu kasus utuk djadka suatu hal yag bersfat umum (Natsr, 988). Dega pertmbaga bahwa d Kabupate Tulug Agug merupaka salah satu setra produks lele yag terbesar d Jawa Tmur, maka lokas tersebut secara segaja (purposve) dtetuka sebaga wlayah sampel. Selajutya peetua respode peta lele dlakuka dega metoda sesus, meggat popu- y 8

4 Tajer da Noor, 2004 las peta lele d lokas peelta yag relatf sedkt, yatu sebayak 0 orag peta lele. Hasl da Pembahasa Pedugaa fugs peraa baya (share factor) Pedugaa parameter dalam peelta megguaka persamaa fugs peraa baya (share factor) yag merupaka turua dar persamaa fugs keutuga output ut prce (OUP). Sebayak tga persamaa fugs peraa baya (share factor) dduga secara smulta. Ketga fugs peraa baya (share factor) adalah utuk beh lele, paka lele da teaga kerja mausa. Hasl pedugaa fugs peraa baya (share factor) usaha buddaya lele dalam kolam d Kabupate Tulug Agug tertera pada Table. Dar Table dketahu bahwa pedugaa fugs keutuga mempuya la R 2 utuk masg-masg model berturut-turut adalah 0,854700; 0,94800; da 0, Hal berart peubah bebas secara bersama-sama dapat meeragka dega bak keragama dalam peubah tdak bebas (keutuga), yak sebesar 85,47% (model I) ; 94,8% (model II) ; da 94,8% (model III). Tabel. Pedugaa fugs peraa baya (share factor) masuka tdak tetap pada usaha buddaya pembesara lele dalam kolam Fugs da Peubah Parameter Koefse Regres Model I II III Fugs Peraa Baya ' Beh Lele Paka Lele Teaga Kerja ' 2 ' -,47804 (0,8578) -2,9544 (0,2755) -0, (0,02450) -,47804 (0,8578) -2,9544 (0,2755) -0, (0,02450) -0,78652 (0,5674) -2,09659 (0,22886) -0, (0,0274) ' 4, , ,4886 0, , , R 2 Keteraga:. Model I : pedugaa dega OLS; Model II : pedugaa dega metoda Zeller tapa restrks kesamaa = ; Model III : pedugaa dega metoda Zeller dega restrks kesamaa = ; 2. Agka dalam kurug adalah smpaga baku;. : yata pada taraf kepercayaa 90%; : yata pada taraf kepercayaa 95%; : yata pada taraf kepercayaa 99% Kesalaha peaksra stadar (stadar error) yag dhaslka pada masgmasg model memperlhatka bahwa pegguaa metoda Zeller memberka la stadar error yag lebh kecl utuk seluruh parameter yag dduga jka dbadgka dega metoda OLS. Hal meujukka bahwa pegguaa metoda Zeller tersebut relatf lebh bak da telt utuk pedugaa parameter yag dduga, sehgga pembahasa megea fugs peraa baya (share factor) selajutya aka lebh dtekaka pada model yag megguaka metoda Zeller. Fugs peraa baya (share factor) merupaka sumbaga (cotrbuto) suatu masuka tdak tetap terhadap keutuga. Berdasarka hasl perh- 9

5 Jural Perkaa UGM (GMU J. Fsh. Sc.) VI () : 6-2 ISSN : tuga dketahu bahwa pada selag kepercayaa 99% utuk kods aktual (Model II, Tabel ), pegaruh pegkata pegguaa beh lele da paka lele teryata megakbatka peurua yag relatf besar terhadap keutuga, dmaa pegkata 0% masg-masg utuk pegguaa beh lele da paka lele aka megakbatka peurua keutuga berturut-turut sebesar 6,98 da 2,9%. Kods d atas dapat dpaham karea utuk memperoleh tgkat keutuga yag maksmum, peta lele harus megguaka beh lele yag memlk mutu bak dar jes speses lele yag kompettf dalam harga jual da korbaa baya produks. Sela tu, utuk memperoleh produks lele ukura kosums dega cepat, maka lele-lele tersebut harus dber paka secara teratur da tepat, sehgga dega sedrya aka mempegaruh besarya pegeluara utuk pembela paka tersebut. Pegkata pegguaa masuka tdak tetap teaga kerja mausa berpegaruh relatf lebh kecl terhadap keutuga, dmaa pegkata 0% upah teaga kerja mausa haya aka megakbatka peurua keutuga sebesar 0,62%. Elatstas permtaa masuka da peawara keluara Meggat fugs permtaa masuka da peawara keluara merupaka turua dar fugs keutuga da peraa baya (share factor), maka pedugaa elaststas harga dalam peelta harus dterpretaska mutats mutads pada fugs keutuga output ut prce (OUP), yag berart mempuya perbedaa dega terpretas elaststas ceters parbus pada fugs produks (Lau da Yotopaulus, 972). Pedugaa elatstas permtaa dar fugs produks yag telah umum dkeal meujukka suatu perubaha dar peubah tak bebas atas perubaha dar suatu peubah bebas, semetara peubahpeubah laya daggap kosta (ceters parbus). Sedagka pedugaa elaststas yag dperoleh dar fugs permtaa yag dturuka dar fugs keutuga yag dormalka meujukka perubaha peubah tak bebas yag dakbatka oleh perubaha suatu peubah bebas, semetara peubah-peubah laya meyesuaka dega kods keutuga maksmum jagka pedek (mutats mutads) (Saragh, 980, 982; Sugato, 982). Tabel 2 memperlhatka la elaststas permtaa masuka tdak tetap da peawara keluara pada kods aktual dar usaha buddaya lele dalam kolam d Kabupate Tulug Agug, Jawa Tmur. Dar Table 2 tersebut dketahu bahwa pada kods aktual, harga lele mempuya respo yag postf terhadap peawara dar lele. Perubaha harga lele sebesar 0% aka merubah peawara lele (perubaha searah) sebesar 44,65%. Dega demka dapat dkataka bahwa peawara lele bersfat elasts. Keadaa yag berbeda dtemuka bahwa peawara lele bersfat elats terhadap perubaha harga masuka tdak tetap. Keaka 0% harga masuka tdak tetap beh lele da paka lele aka meuruka peawara masg-masg sebesar 27,85 da 4,78%. Hal dapat dsebabka beh lele da paka lele merupaka masuka tdak tetap yag sagat dperluka dalam usaha buddaya lele. Aka tetap perubaha peawar-a lele dapat dkataka bersfat elasts terhadap perubaha upah teaga kerja mausa, dmaa keaka 0% upah teaga kerja mausa haya aka megakbatka peurua peawara lele sebesar 0,92%. 20

6 Tajer da Noor, 2004 Tabel 2. Elaststas permtaa masuka tdak tetap da peawara keluara usaha buddaya pembesara lele dalam kolam pada kods aktual ) Uraa Harga Keluara Beh Lele Paka Lele Teaga Kerja Peawara Keluara Permtaa Masuka: - Beh Lele - Paka Lele - Teaga Kerja 4,4657 5, , , , , , , , , , , , , , , Keteraga : ) dturuka dar Model II (Tabel.) Perubaha harga lele membulka perubaha permtaa terhadap masuka tdak tetap yag sagat elasts. Pegkata 0% harga lele aka meyebabka pegkata permtaa terhadap masuka tdak tetap beh lele, paka lele da teaga kerja mausa masg-masg sebesar 54,85%. Hal mugk dsebabka karea adaya pegkata harga lele aka medorog peta lele utuk megkatka produksya, sehgga permtaa aka masuka-masuka tdak tetap aka megkat pula. Elaststas harga sedr (ow prce elastcty) utuk masg-masg masuka tdak tetap meujukka la yag lebh besar dar satu, kecual utuk teaga kerja mausa yag memlk la elaststas medekat satu. Keaka harga masuka tdak tetap beh lele da paka lele sebesar 0% aka meyebabka peurua terhadap permtaa masuka tersebut masg-masg sebesar 7,85 da 24,78%. Elaststas harga slag yag meggambarka permtaa masuka akbat perubaha harga masuka laya dguaka utuk melhat sfat kompleme atau substtus dar masuka, yatu apabla tada elststas tersebut egatf maka bersfat kompleme da bla bertada postf maka bersfat substtus (Sukro, 985). Peetua sfat kompleme atau substtus atar masuka pada usaha buddaya lele dalam kolam merupaka hal yag sult. Walaupu demka dega melhat tada dar dugaa elaststas, dharapka mampu meggambarka sfat hubuga tersebut. Berdasarka tada dar elaststas harga slag (cross prce elastctes), hubuga atar masuka kesemuaya memlk tada egatf yag berart atar masuka dduga hubugaya bersfat kompleme. Sfat kompleme atar masuka berart bahwa pegkata pegguaa suatu masuka aka dkut pegkata dalam pegguaa masuka laya. Elaststas harga slag pada kods aktual utuk masuka tdak tetap dapat duraka sebaga berkut: () keaka 0% harga beh lele aka meyebabka peurua permtaa terhadap masuka paka lele da teaga kerja mausa masg-masg sebesar 27,85%; (2) keaka 0% harga paka lele aka meyebabka peurua permtaa terhadap masuka beh lele da teaga kerja mausa masg-masg sebesar 4,78%; da () keaka 0% upah teaga kerja mausa aka meyebabka peurua permtaa terhadap masuka beh lele da paka lele masg-masg sebesar 0,92%. Pada kods yag optmal (Tabel ), yatu pada saat tercapaya keutuga maksmum (peurua dar model III), pegaruh perubaha harga lele terhadap peawara lele relatf lebh kecl dbadgka pada kods aktual, dmaa perubaha 0% harga lele haya meye- 2

7 Jural Perkaa UGM (GMU J. Fsh. Sc.) VI () : 6-2 ISSN : babka perubaha peawara (perubaha searah) sebesar 29,84%. Dega demka dapat dkataka bahwa peawara lele bersfat elasts. Perubaha harga masuka tdak tetap upah teaga kerja mausa terhadap peawara lele relatf bersfat elasts, sedagka pegaruh perubaha harga beh lele da paka lele terhadap peawara lele dapat dkataka relatf sagat elasts. Hal dapat dlhat berdasarka koefse elaststasya, dketahu bahwa keaka 0% harga masuka tdak tetap upah teaga kerja mausa aka meyebabka peurua terhadap peawara lele sebesar 0,6%, sedagka keaka 0% pada harga beh lele da paka lele masg-masg aka memberka pegaruh yag lebh besar terhadap peurua peawara lele, yatu masg-masg sebesar 2,09 da 7,82%. Tabel. Elaststas permtaa masuka tdak tetap da peawara keluara usaha buddaya lele dalam kolam pada kods optmal Uraa Harga Keluara Beh Lele Paka Lele Teaga Kerja Mausa Peawara Keluara Permtaa Masuka: - Beh Lele - Paka Lele - Teaga Kerja Mausa 2,9785,96248,96248, ,4526 -,4526-2,4526-2,4526-0, , , , , , , ,07264 Keteraga/Remark : ). dturuka dar Model III (Tabel.) Perubaha harga lele membulka perubaha permtaa terhadap masuka tdak tetap yag sagat elasts. Pegkata 0% harga lele aka meyebabka pegkata terhadap permtaa masuka tdak tetap beh lele, paka lele da teaga kerja mausa masg-masg sebesar 9,6%. Elaststas harga sedr (ow prce elastctes) utuk masuka tdak tetap beh lele da paka lele meujukka la yag lebh besar dar satu, yag berart bahwa keaka 0% harga beh lele da paka lele aka meyebabka peurua terhadap permtaa beh lele da paka lele masg-masg sebesar,45 da 7,82%. Elaststas harga sedr (ow prce elastctes) utuk masuka tdak tetap teaga kerja mausa memlk la yag medekat satu (elaststas ut), yag berart bahwa keaka upah teaga kerja mausa aka meyebabka peurua permtaa teaga kerja mausa dega propors yag sama. Berdasarka tada dar elaststas, hubuga atar masuka pada kods optmal semuaya bersfat kompleme, yag berart pegkata pegguaa suatu masuka aka dkut oleh pegkata dalam pegguaa masuka la. Elaststas harga slag utuk masgmasg masuka tdak tetap pada kods optmal (keutuga maksmum) dapat duraka sebaga berkut: () keaka 0% harga beh lele aka meyebabka peurua permtaa terhadap paka lele da teaga kerja mausa masgmasg sebesar 2,45%; (2) keaka 0% harga paka lele aka meyebabka peurua terhadap permtaa beh lele da teaga kerja mausa masgmasg sebesar 7,82%; da () keaka 0% upah teaga kerja mausa aka meyebabka peurua terhadap permtaa beh lele da paka lele masgmasg sebesar 0,72%. 22

8 Tajer da Noor, 2004 Kesmpula da Sara Kesmpula a. Dar peurua fugs permtaa masuka tdak tetap da peawara keluara ddapatka bahwa harga lele bersfat elasts da resposf terhadap perubaha harga lele, beh lele da paka lele tetap elasts terhadap perubaha upah teaga kerja mausa. Harga lele memberka pegaruh postf terhadap permtaa masuka tdak tetap da peawara keluara. Pegaruh postf perubaha harga lele tersebut lebh besar dar pegaruh egatf pada perubaha harga masuka tdak tetap. b. Pegkata harga lele aka membulka permtaa terhadap masuka-masuka tdak tetap (beh lele, paka lele da teaga kerja mausa) usaha buddaya lele mejad elasts da resposf. c. Elaststas harga slag atara masg-masg masuka tdak tetap berksar atara 0, sampa dega 2, Sedagka elaststas permtaa harga sedr utuk masg-masg masuka tdak tetap adalah beh lele sebesar,78524; paka lele sebesar 2,47846; da teaga kerja mausa sebesar, Sara Melhat keyataa bahwa pegaruh harga lele bersfat elasts da resposf terhadap perubaha permtaa masuka tdak tetap maupu peawara keluara (lele), maka para pembuat kebjaka hedakya turut berpera serta dalam mejaga stabltas harga lele d tgkat peta lele. Daftar Pustaka Bswager, H A cost fucto approach to the measuremet of factor demad elastctes ad at elastctes of substtuto. Amerca J. Agro Ecoomc. 56: Chad, R. ad J.L. Kaul A ote use of the Cobb-Douglas proft fucto. Amerca J. of Agrcultural Ecoomc, 68: Lau, L.J. ad P.A. Yotopaulus. 97. A test for realtve effcecy ad applcato to Ida agrculture. Amerca Ecoomc Revew. 6: Proft supply ad demad fuctos. Amerca J. Agro Ecoomc. 54: The methodologcal framework of proft fuctos. Food Research Isttute Studes. USA. (7):-22. Nazr, M Metode peelta. Ghala Idoesa. Jakarta. 622 p. Saragh, B 980. Ecoomc orgazato, sze ad relatve effcecy: the case of ol palm Norther Sumatera, Idoesa. Upublshed Ph.D. dssertato, Departemet Ecoomcs ad Busess, North Carola State Uversty, Ralegh Skala usaha pada perkebua kelapa sawt da mplkasya terhadap pegembaga perkebua rakyat. J. Agro Ekoom. 2(): Sugato, T The relatve ecoomc effcecy of rrgated rce farm, West Java. Upublshed Ph.D. dssertato Uversty of Illoos at Urbaa-Champag. Sukro, S Teor ekoom mkro. Fakultas Pertaa. Isttut Pertaa Bogor. Bogor. 78 p. Vara, H.R Mcroecoomc aalyss. W.W. Norto & Compay, New York. 2

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

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

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

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

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tabel Iput-Output 3... Keragka Umum Tabel Iput-Output Sebaga lustras tabel I-O, msalka haya ada tga sektor dalam suatu perekooma yatu sektor produks, 2 da 3. Tabel trasaks

Lebih terperinci

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

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

Diterima: 30 Januari 2009; Disetujui: 6 Oktober 2009 ABSTRACT

Diterima: 30 Januari 2009; Disetujui: 6 Oktober 2009 ABSTRACT Bulet PSP, Vol. XVIII, No.3, Desember 2009 KERAGAAN DAN PERAN MODAL VENTURA TERHADAP PERIKANAN TANGKAP DI KOTA TEGAL, JAWA TENGAH Aalyss of the Veture Captal Ifluece to the Performace of Capture Fsheres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015

JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015 DETERMINAN KEPUTUSAN PETANI TERHADAP KONVERSI LAHAN SAWAH MENJADI PERMUKIMAN (Determats of Farmers Decso for Rce-Feld Coverso to Housg) Umyat Kulsum, Bustaul Arf, Zaal Abd Jurusa Agrbss, Fakultas Pertaa,

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

; θ ) dengan parameter θ,

; θ ) dengan parameter θ, Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

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

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 0, No. (03), hal. 57-6 ESTIMASI UKUAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM POTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Eka Kurawat, Helm, Neva Satyahadew INTISAI

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2 Pemodela Aomal Luas Pae Pad da Curah Huja Terbobot (Weghted Rafall Idex) dega Pedekata Robust Bootstrap LTS (Stud Kasus: Pemodela Luas Pae d Kabupate Subag) Ika Dew Aryat da Sutko Mahasswa S Statstka ITS,

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

ANALISIS KELAYAKAN USAHA PUPUK ORGANIK (PO) CURAH. Oleh : CECEP PARDANI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS

ANALISIS KELAYAKAN USAHA PUPUK ORGANIK (PO) CURAH. Oleh : CECEP PARDANI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS ANALISIS KELAYAKAN USAHA PUPUK ORGANIK (PO) CURAH Oleh : CECEP PARDANI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS e-mal : alfarhac@gmal.com DEVI SUTRIANA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS e-mal

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

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

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup: PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,

Lebih terperinci

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. wilayah (local spesific) yang berbeda satu dengan lainnya (heterogen). Penetapan

IV. METODOLOGI PENELITIAN. wilayah (local spesific) yang berbeda satu dengan lainnya (heterogen). Penetapan IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d Provs Maluku karea lokas peelta meggambarka tetag wlayah kepulaua dega kapastas atau potes lokal wlayah (local spesfc) yag berbeda

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PERTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABEKA TBK

ANALISIS PERBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PERTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABEKA TBK ANALISIS PRBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PRTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABKA TBK (Rsk ad Cash Flow Aalyss) Oleh/By: Sutart da Sr Bawoo Dose Akadem Maajeme Kesatua da STI Kesatua ABSTRAK Perusahaa megguaka

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson. JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D45 Pemodela Faktor-Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kasus IV & AIDS d Provs Jawa mur ahu 3 Megguaka Bvarate Posso Regresso Lucy Da Pusptasar da

Lebih terperinci

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO STUDI PENGARUH DAN HUBUNGAN VARIABEL BENTUK DAS TERHADAP PARAMETER HIDROGRAF SATUAN SINTETIK (Stud Kasus: Suga Saluga, Taopa da Batu d Sulawes Tegah) I Waya Sutapa * Abstract

Lebih terperinci