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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 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 pada model kierja. Aalisis da Prediksi Kierja Berdasar hasil model kierja, validasi kierja, da peramala kierja maka aka dilakuka aalisis kierja web server da proxy server IPB. Aalisis kierja dilakuka utuk megetahui apakah kierja server masih stabil utuk meagai request dari peggua, bagaimaa kierja di masa yag aka datag, da apakah perlu dilakuka peggatia spesifikasi peragkat keras pada da proxy server IPB. Kierja server dapat dilihat dari utilisasi CPU da pegguaa memori. Jika utilisasi CPU tiggi, maka CPU melakuka proses yag sagat besar da kierja server pada level kejeuha. Kodisi yag seperti ii meyebabka CPU da memori perlu diperbaharui. Sebalikya, jika utilisasi CPU da pegguaa memori masih stabil atau belum pada level kejeuha maka CPU da memori tidak perlu diperbaharui. HASIL DAN PEMBAHASAN Pegambila data pegguaa CPU (service time) da data pegguaa memori utuk setiap request web IPB ( ) dari peggua tidak dapat dilakuka. Data tersebut seharusya bisa didapatka melalui protokol SNMP, amu pada sistem operasi Widows tidak ditemuka OID pegguaa CPU (service time) da memori utuk setiap permitaa web dalam MIBya. Hal tersebut diketahui melalui program getif yag dapat medeteksi OID komputer dega sistem operasi Widows. Namu OID pegguaa CPU da memori utuk setiap permitaa web tidak ditemuka melalui program getif tersebut. Sehigga data pegguaa CPU da memori yag diguaka adalah data utuk setiap proses yag terjadi pada sistem operasi tersebut. Data tersebut dapat diguaka utuk megetahui utilisasi CPU da pegguaa memori dari web server. Web Server Pegukura kierja web server meliputi utilisasi CPU da rata-rata pegguaa memori. a. Utilisasi CPU Dalam peelitia ii dilakuka pegukura terhadap utilisasi CPU pada web server dega model kierja server side da model server ope queueig etwork megguaka atria M/M/2. Model kierja server side dapat terlihat pada Gambar 4. Gambar 4 Model kierja server side. Arsitektur model server ope queueig etwork dega megguaka model atria M/M/2 dapat dilihat pada Gambar 5. 6 Icomig Lik outgoig Lik 2 Router CPU CPU 2 LAN 3 Web server CPU Gambar 5 Model kierja server side dalam atria M/M/2. Berdasar Gambar 5 model server terdiri dari dua CPU di maa peghituga utilisasi CPU da pegguaa memori haya dilakuka pada web server saja dega megabaika kierja LAN, router, icomig lik da outgoig lik. Pegambila data waktu pegguaa CPU da pegguaa memori dilakuka dega megguaka protokol SNMP melalui PC yag berada di lab NCC ( )

2 ke web server IPB ( ) yag berada di rektorat. PC di lab NCC dikofigurasika sebagai NMS da web server IPB aka dikofigurasika sebagai SNMP aget. Pegambila data dilakuka pada jam sibuk web IPB yaitu pada jam 3. higga jam 4. WIB. Gambar 6 meujukka arsitektur cara pegambila data dari NMS ke web server IPB. CPU. Nilai arrival rate da service rate dikoversi ke proses per milli secod (ms). Peghituga utilisasi CPU dihitug dega megguaka model M/M/2 karea web server IPB megguaka dua CPU utuk meagai proses. Formulasi M/M/2 dega diagram trasisi ratai Markov ifiite populatio, ifiite queue, dual CPU dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 6 Arsitektur pegambila data dari NMS ke server melalui protokol SNMP. Berdasar Gambar 6, pegambila data megguaka protokol SNMP dilakuka dega program etsmp berdasar OID yag telah didefiisika oleh MIB yag terdapat pada SNMP Aget. Nilai OID server dapat diketahui dega megguaka program getif. Nilai OID utuk megetahui proses yag dijalaka oleh CPU adalah sedagka ilai OID utuk megetahui ilai service rate da pegguaa memori adalah Pegambila data dilakuka pada taggal 25 April higga 6 Mei 27. Data trafik yag diguaka merupaka hasil pegukura selama 6 hari dari 2 hari pegambila data. Hal ii dilakuka karea pada periode pegambila data terdapat beberapa kesalaha yag meyebabka hasil pegambila data tidak dapat diguaka utuk proses berikutya. Proses berikutya adalah peghituga utilisasi CPU da pegguaa memori sebagai parameter kierja web server. Namu hal tersebut tidak terlalu berpegaruh terhadap hasil yag aka didapat. Hasil pegambila data terdiri dari 2 file setiap hariya. Setiap file megadug data pegguaa CPU yaitu service rate dalam proses per seti detik, ama proses, pid dari proses yag terjadi. Pegambila data dilakuka per 5 meit dalam periode waktu satu jam, sehigga terdapat 92 file data. Kemudia data dikeai parsig megguaka program gawk, sehigga data haya megadug iformasi megeai jumlah proses yag terjadi per 5 meit da service rate pada setiap proses. Selajutya data tersebut aka diolah utuk megukur utilisasi µ 2 µ 2µ 2µ 2µ Gambar 7 Diagram trasisi ratai Markov model atria M/M/2. Nilai peluag idle didapatka dega cara meuruka persamaa pada local balace da global balace, sehigga aka didapatka ilai p da p sebagai: 2 µ p =...(4) 2 + µ p = ρ 2 p...(5) 2 Utilisasi CPU dapat dicari megguaka: p ρ = 2...(6) + p Dega meuruka persama p maka utilisasi CPU pada saat > didapatka dega meguaka persamaa: p ρ =..(7) p + Peurua formulasi M/M/2 dapat dilihat pada Lampira 7. Berdasar persamaa 4 da 6 maka utuk meghitug utilisasi CPU diperluka parameter arrival rate da service rate. Arrival rate pada web server diperoleh dari rata-rata jumlah kedataga proses yag terjadi pada web server. Sedagka service rate didapatka berdasar pegambila data waktu pegguaa CPU oleh setiap proses dalam proses per ms. Seluruh ilai service rate pada setiap proses dari 92 file tersebut dirata-rataka. Hasil pegukura rata-rata service rate da arrival rate utuk setiap hariya selama 6 hari dapat dilihat pada Gambar 8 da 9.

3 2 Service rate Service rate 6 Hari pegukura hari ke- Gambar 8 Grafik rata-rata service rate proses web server selama 6 hari. Arrival rate Arrival rate 6 Hari pegukura hari ke- Gambar 9 Grafik rata-rata arrival rate proses web server selama 6 hari. Hasil peghituga rata-rata keseluruha selama 6 hari utuk setiap proses didapatka bahwa rata-rata arrival rate adalah sebesar 5.5 proses per ms, sedagka rata-rata service rate adalah sebesar proses per ms, atau setiap proses dijalaka oleh CPU dalam waktu.5 ms. CPU aka tetap stabil jika utilisasi CPU lebih dari da kurag dari atau ρ <. Sehigga berdasar persamaa formulasi M/M/2, didapatka ilai hasil peghituga p atau peluag idle pada saat proses pertama datag ke CPU adalah sebesar.984. Berdasar formulasi M/M/2 didapatka utilisasi CPU dari web server adalah sebesar.59 atau.59%. Berdasar hasil tersebut diketahui bahwa utilisasi CPU tidak berada pada level kejeuha da CPU megalami idle yaitu sebesar 98.4%. Dari hasil tersebut terlihat bahwa kierja CPU web server IPB masih tetap stabil karea ilai arrival rate jauh lebih kecil dari service rate, sehigga didapatka utilisasi CPU juga sagat redah. Berdasar formulasi M/M/2, ilai peluag idle pada saat proses kedua datag ke server adalah sebesar.6, sehigga didapatka ilai utilisasi CPU 96.9%. Berdasar hasil terlihat bahwa ilai utilisasi CPU medekati satu. Hal ii dapat diartika bahwa sistem masih berpeluag idle sebesar.6 da pegguaa CPU pada saat proses kedua adalah sebesar 96.9%. Hal ii dapat terjadi karea sistem mempuyai dua CPU utuk melakuka proses, sehigga ketika proses kedua datag, bisa lagsug diproses oleh CPU. Namu dalam keyataaya ilai utilisasi CPU sagat tiggi tidak perah terjadi pada web server IPB, sehigga dapat disimpulka bahwa haya satu proses yag terjadi di sistem, karea ilai service time yag redah megakibatka sebelum proses berikutya datag ke server, CPU telah selesai melakuka proses. Sehigga kierja CPU selalu stabil. Berikut ii grafik peluag pada saat proses di maa ilai 2 dapat dilihat pada Gambar 2. P.5 Peluag Idle CPU web server Gambar 2 Grafik peluag pada saat proses di maa ilai 2. Sedagka grafik ilai utilisasi CPU pada saat 2 dapat dilihat pada Gambar 2. Utlisasi CPU (%) 5 5 Utilisasi CPU web server IPB Gambar 2 Grafik utilisasi CPU pada saat proses di maa ilai 2. Tabel memperlihatka ilai peluag da utilisasi CPU pada saat 5. Tabel Nilai peluag da utilisasi CPU pada saat 5. Arival Service ρ rate () rate ( µ ) Proses/ms Proses/ms p (Peluag idle) Utilisa si CPU (%) E E E

4 3 Berdasar Tabel, utilisasi CPU berilai di maa kodisi server tidak stabil yaitu ketika keempat proses dijalaka secara bersamaa oleh CPU. Namu berdasar hasil peelitia dega hasil rata-rata utilisasi CPU sebesar.59%, kodisi di maa empat proses dijalaka secara bersamaa tidak perah terjadi pada server, karea dalam keyataaya CPU haya melakuka satu proses. Nilai service time yag redah megakibatka sebelum proses berikutya datag ke server, CPU telah selesai mejalaka proses. Jika CPU belum selesai melakuka proses maka proses selajutya aka masuk ke dalam atria, sehigga kodisi CPU server IPB tetap stabil. Berdasar formulasi M/M/2, juga dilakuka peghituga rata-rata pegguaa CPU setiap hariya selama 6 hari. Hasil peghituga rata-rata pegguaa CPU setiap hariya dalam periode waktu satu jam selama 6 hari ditujukka pada Gambar 22. Tabel Nilai utilisasi CPU web server IPB setiap hari selama 6 hari dapat dilihat pada Lampira 8. Utilisasi CPU (%) Utilisasi CPU selama 6 Hari Gambar 22 Grafik rata-rata utilisasi CPU web server selama 6 hari. Berdasar Gambar 22, rata-rata utilisasi CPU terbesar terjadi pada taggal 2 Mei 27, dega service rate sebesar proses per ms da arrival rate sebesar 6 proses per ms. Sehigga didapatka utilisasi CPU terbesar mecapai 9.2%. Tabel da grafik peluag idle da utilisasi CPU terbesar megguaka formulasi M/M/2 dapat dilihat pada Lampira 9 da Lampira. Utilisasi CPU teredah terjadi pada taggal 6 mei 27 dega service rate sebesar proses per ms da arrival rate sebesar 4.4 proses per ms. Sehigga didapatka utilisasi CPU sebesar.38%. Tabel da grafik peluag idle da utilisasi CPU terkecil megguaka formulasi M/M/2 dapat dilihat pada Lampira da Lampira 2. Ragkuma hasil peghituga utilisasi dapat dilihat pada Tabel 2. Pegukura hari ke- Tabel 2 Hasil peghituga utilisasi CPU web server. Parameter Terbesar Teredah ratarata Arival rate (proses/ms) Service rate (proses/ms) Utilisasi idle Utilisasi% idle % Berdasar Tabel 2 ilai utilisasi CPU terbesar terjadi karea bayak proses yag dijalaka da ilai service rate yag kecil. Begitu pula sebalikya, utilisasi teredah terjadi ketika proses yag dijalaka sedikit da ilai service rate sagat besar. Hasil peghituga utilisasi CPU kemudia dihubugka dega kierja web server dari web IPB. Berdasar parsig dega megguaka peragkat luak gawk, dari data log web IPB selama 7 hari (5 Jauari-2 Mei 27) didapatka ilai rata-rata kedataga request web IPB (arrival rate) sebesar.53 request per detik. Walaupu ilai waktu pegguaa CPU (service time) utuk setiap request web tidak didapatka, amu berdasar data utilisasi CPU secara keseluruha yaitu sebesar.59%, di maa terjadi idle sebesar 98.4 %. Pegguaa CPU utuk seluruh request web sudah tercakup dalam utilisasi secara keseluruha, sehigga sudah dipastika utilisasi CPU utuk seluruh request web lebih kecil dari.59%. Berdasar data tersebut dapat dipastika bahwa seluruh request web dapat dilayai oleh CPU web server IPB. Berdasar data peghituga yag telah didapat, selajutya dilakuka validasi lagsug pada web server IPB melalui koeksi Remote Desktop dari komputer yag berada di lab NCC. Validasi dilakuka dega megguaka program perfmo.exe yag terdapat pada sistem operasi Widows. Hasil validasi berupa ratarata utilisasi CPU dalam perse. Validasi dilakuka pada taggal 3 Juli 27 pada jam sibuk web server IPB yaitu pada pukul 3. higga pukul 4. per 5 meit. Salah satu hasil validasi, di maa pegukura dilakuka pada 5 meit pertama dapat dilihat pada Gambar 23.

5 4 rata-rata pegguaa memori Pegguaa memori Gambar 23 Grafik hasil validasi pada 5 meit pertama. Cotoh grafik hasil validasi utilisasi CPU web server IPB laiya dapat dilihat pada Lampira 3. Berdasar hasil validasi yag terdiri dari 2 file yag telah dirata-rataka, maka didapatka ilai rata-rata utilisasi CPU sebesar 3.28%, dega utilisasi terbesar mecapai 3.99%. Berdasar hasil tersebut diketahui bahwa hasil valid sebesar 97.5%, dega kesalaha pada pegukura sebesar 2.25%. Sehigga dapat dikataka hasil utilisasi CPU pada web server IPB valid da tidak perlu megalami kalibrasi. Gambar 24 memperlihatka hasil validasi selama 2 kali pegukura per 5 meit, setiap pegukura merupaka rata-rata utilisasi CPU dalam waktu meit 4 detik. Rata-rata utilisasi CPU % Hasil validasi pegukura 5 meit ke- hasil validasi Gambar 24 Grafik hasil validasi utilisasi CPU selama jam per 5 meit sekali. b. Memori Web Server Berdasar hasil pegambila data selama 6 hari yag dilakuka dari taggal 25 April sampai dega 6 Mei 27, didapatka ratarata pegguaa memori utuk web server adalah sebesar KB, atau setara dega 5.42% dari keseluruha ilai memori yag tersedia (52 MB). Rata-rata hasil pegguaa memori setiap hariya dapat dilihat pada Gambar 25. Gambar 25 Grafik rata-rata pegguaa memori web server setiap hari selama 6 hari. Pegukura hari ke- Berdasar Gambar 25, didapatka hasil bahwa rata-rata pegguaa memori terbesar terjadi pada taggal 25 April 27 sebesar KB, dega pemakaia sebesar 66.85% dari keseluruha memori yag tersedia. Pegguaa memori teredah terjadi pada taggal 3 Mei 27 sebesar KB, dega pemakaia sebesar %. Ragkuma rata-rata hasil peghituga pegguaa CPU dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3 Hasil peghituga pegguaa memori web server. Parameter Terbesar Teredah Ratarata memory (KB) memory (%) Sisa (%) Sisa (%) Berdasar Gambar 9 da 25, terlihat bahwa ilai pegguaa CPU da memori tidak berbadig lurus. Hal ii disebabka rata-rata pegguaa CPU terbesar da terkecil pada web server IPB tidak terjadi pada hari yag sama. Dega demikia dapat disimpulka bahwa utilisasi CPU besar tidak mejami pegguaa memori juga besar begitu pula sebalikya. Setelah diperoleh hasil peghituga memori, maka aka dilakuka validasi pegukura. Validasi dilakuka pada taggal 6 Juli 27 pada jam lagsug pada web server IPB. Hasil validasi berupa persetase pegguaa memori. Cotoh grafik hasil validasi pegguaa memori web server IPB laiya dapat dilihat pada Lampira 4. Persetase rata-rata pegguaa memori web server adalah 44.96%. Berdasar hasil tersebut diketahui bahwa kesalaha pada pegukura sebesar 4.624% atau valid sebesar %, karea hasil validasi lebih dari 7% sehigga dapat dikataka hasil pegukura memori pada web server IPB

6 5 adalah valid da tidak perlu megalami kalibrasi. Gambar 26 meujukka grafik validasi rata-rata pegguaa memori pada web server IPB. Pegguaa memory (%) Validasi Pegguaa Memory Validasi ke- (per lima meit) Validasi Pegguaa Memory Gambar 26 Grafik validasi rata-rata pegguaa memori web server selama satu jam per lima meit. Berdasar hasil rata-rata utilisasi CPU da pegguaa memori, dapat diaalisis bahwa kierja web server IPB masih stabil dega rata-rata utilisasi CPU haya sebesar.8% da rata-rata pegguaa memori sebesar KB (5.542%). Utilisasi CPU terbesar mecapai 9.97%, sedagka rata-rata pegguaa memori terbesar mecapai KB (66.85%). Sehigga berdasar hasil tersebut walaupu pegguaa CPU da memori terbesar terjadi, amu kierja CPU web server IPB tetap stabil. Pada kodisi tersebut CPU idle sebesar 9.8% da terdapat ketersediaa memori sebesar 33.5%, di maa ketersediaa sumber daya lebih dari 3%. Sehigga CPU da memori web server tidak berada pada level kejeuha. Berdasar hasil tersebut spesifikasi CPU da memori dari web server IPB tidak perlu diperbaharui, karea kierjaya masih sagat stabil. Tabel hasil validasi pegukura CPU da memori web server IPB taggal 6 Juli 27 pada jam sibuk IPB dapat dilihat pada Lampira 5 da Lampira 6. Proxy Server Utilisasi CPU Dalam peelitia ii dilakuka pegukura utilisasi CPU proxy server IPB, meliputi utilisasi CPU pada Squid, request pada proxy server, hit rate proxy server, da secara keseluruha pada proxy server. Utilisasi CPU Proxy Server da Squid Pegambila data utuk meghitug utilisasi CPU Squid da utilisasi CPU proxy server secara keseluruha, dilakuka secara remote melalui komputer lokal ( ) di Lab NCC ke proxy server IPB (72.7..) megguaka peragkat luak Putty. Data yag diperoleh merupaka ilai persetase utilisasi CPU yaitu meliputi persetase utilisasi utuk Squid saja da utilisasi CPU pada proxy server secara keseluruha. Pegambila data dilakuka selama hari dari taggal 4 Jui sampai dega taggal 23 Jui pada pukul 8. higga 9., dilakuka selama satu jam dega selag waktu per meit, sehigga hari didapatka 6 file utilisasi CPU. Pada periode taggal tersebut tidak dilakuka setiap hari karea terdapat hari libur di IPB. Utuk mejaga pegukura selama jam sibuk. Pegambila data dilakuka pada periode hari da jam sibuk IPB. Setiap file terdapat ilai utilisasi CPU server, Squid, da pegguaa memori. Sehigga terdapat 6 file yag dikeai parsig megguaka Microsoft Excel, agar dapat dilakuka peghituga utuk meetuka utilisasi CPU Squid da server. Nilai utilisasi CPU merupaka ilai ratarata utilisasi CPU selama hari. Berdasar hasil peghituga didapatka bahwa rata-rata ilai utilisasi CPU proxy server adalah sebesar 52.64% da ilai utilisasi CPU utuk Squid adalah sebesar 7.53%. Hal ii berarti 35.% CPU diguaka oleh proses yag lai. Berdasar hasil peghituga tersebut diketahui bahwa 33.3% dari seluruh pegguaa CPU diguaka utuk Squid. Gambar 27 meujukka grafik peghituga utilisasi CPU utuk setiap hariya, selama hari. hari keutilisasi CPU (%) 2.%.% 8.% 6.% 4.% 2.%.% Utilisasi CPU Proxy Server Utilisasi CPU Gambar 27 Grafik peghituga utilisasi CPU server selama hari. Berdasar Gambar 27, diketahui bahwa rata-rata pegguaa CPU terbesar terjadi pada taggal 5 Jui 27, di maa utilisasi CPU mecapai 96.8%, dega pegguaa CPU oleh peggua: 58%, sistem: 8.73%, meuggu iput atau output pada server: 2.5%, irq:.23%, da softirq: 5.%.

7 6 sehigga CPU haya idle sekitar 3.9%. Sedagka utilisasi CPU teredah terjadi pada taggal 8 Jui 27, yaitu sebesar 24.82% dega pegguaa CPU oleh peggua: 5%, sistem: 5.77%, meuggu iput atau output pada server: 7.43%, irq:.4%, da softirq: 2.7%, sehigga CPU idle sebesar 66.3%. Tabel utilisasi CPU utuk setiap proses yag didefiisika oleh sistem operasi dapat dilihat pada Lampira 7. Peghituga rata-rata utilisasi CPU utuk Squid selama hari ditujukka oleh Gambar 28. Utilisasi Squid (%) 35.% 3.% 25.% 2.% 5.%.% 5.%.% Utilisasi Squid hari ke- Utilisasi Squid Gambar 28 Grafik Hasil rata-rata utilisasi CPU Squid selama hari. Berdasar Gambar 28, diketahui bahwa utilisasi CPU terbesar utuk Squid juga terjadi pada taggal 5 Jui 27 yaitu sebesar 33.2%. Hal ii berarti kierja CPU server secara keseluruha juga dipegaruhi oleh utilisasi Squid, yaitu sekitar 34.47%. Begitu pula pada utilisasi teredah pada Squid juga terjadi pada taggal 4 Jui 27, rata-rata utilisasi CPU utuk Squid haya sebesar.%. Hal ii dapat terjadi karea pada taggal tersebut Squid mati, sehigga tidak ada peggua yag megakses proxy server IPB, da megakibatka utilisasi CPU utuk Squid sagat redah. Matiya Squid mempegaruhi kierja CPU secara keseluruha di maa pada taggal 4 Jui haya sebesar 33.97%, ii artiya CPU idle sebesar 63.3%. Namu matiya Squid tidak dikareaka oleh kierja CPU yag buruk, karea berdasar hasil rata-rata pegguaa CPU secara keseluruha, seharusya CPU masih dapat melakuka proses yag lai sebesar 63.3%, termasuk memproses Squid. Matiya Squid dipegaruhi oleh perubaha kofigurasi pada Squid.cof yag megakibatka peggua tidak dapat megakses Iteret lewat proxy server , sehigga megakibatka utilisasi CPU utuk Squid da server secara keseluruha pada taggal tersebut sagat redah. Tabel 4 meujukka rata-rata utilisasi CPU secara keseluruha pada proxy server da utilisasi CPU utuk Squid. Tabel 4 Hasil peghituga utilisasi CPU server da Squid. Taggal %Utilisasi %Utilisasi CPU Squid 4Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui rata-rata Utilisasi CPU utuk Seluruh Request da Hit Request pada Proxy Server Peghituga utilisasi CPU didapatka dari request peggua jariga iteral IPB meliputi rektorat, FEM, Fapet, FKH, da LSI melalui proxy server IPB utuk megakses Iteret da megakses web IPB. Peghituga utilisasi CPU utuk request peggua da hit request pada proxy server dilakuka dega megguaka model server M/M/. Nilai arrival rate diperoleh dari data log proxy server IPB periode 3 Desember higga 2 Februari 27 da 3 Mei higga 27 Jui 27. Data log taggal 3 Februari higga 2 Mei tidak dapat diguaka, karea data log telah terhapus oleh admi IPB. Namu hal tersebut tidak berpegaruh pada hasil yag diperoleh, karea periode data log selama 8 hari sudah cukup utuk mewakili data. Nilai service rate diperoleh dari cachemgr.cgi. Pegambila data service rate dilakuka selama hari yaitu pada taggal 2 jui higga 27 jui, pada jam 8. higga 9.. CPU proxy server aka tetap stabil jika ilai ρ <. Berdasar formulasi M/M/, ilai peluag ketika terdapat satu request di proxy server yaitu sebesar.94 sehigga ilai utilisasi CPU sebesar.59 atau 5.9%. Nilai rata-rata service rate yag sagat tiggi yaitu sebesar request per detik atau satu request dijalaka oleh CPU selama.783 detik, dega rata-rata utilisasi CPU utuk request peggua sebesar 5.9%. Hasil pegukura service time selama satu jam/hari utuk request peggua dapat dilihat pada Lampira 8.

8 7 Nilai peluag idle ketika terdapat dua proses di server, yaitu sebesar.79 sehigga didapatka utilisasi CPU sebesar 98.43%. Utilisasi CPU sagat tiggi karea ilai service rate dari CPU sagat tiggi utuk melayai request, sehigga sumber daya CPU dikeluarka juga sagat tiggi utuk memproses dua request tersebut. Berdasar hasil peelitia, kejadia dimaa terdapat dua request dilayai oleh CPU tidak perah terjadi, karea pada keyataaya CPU haya melayai satu request. Hal ii disebabka ilai service time yag redah utuk melayai satu request sehigga ketika request berikutya datag, maka request sebelumya telah selesai diproses, da request dapat diproses selajutya. Hal ii dapat dilihat pada hasil peelitia bahwa rata-rata utilisasi CPU utuk request ke proxy server IPB tidak perah medekati ilai satu. Nilai peluag da utilisasi CPU pada saat request di maa ilai 2 dapat dilihat pada Gambar 29 da 3, sedagka tabel ilai peluag da utilisasi CPU pada saat 6 dapat dilihat pada Tabel 5. Utlisasi CPU P Peluag idle Gambar 29 Grafik peluag idle request peggua pada saat proses di maa ilai Utilisasi CPU utuk request pada proxy server Gambar 3 Grafik utilisasi CPU request peggua proxy server pada saat proses di maa ilai 2. Tabel 5 Nilai peluag da utilisasi CPU request peggua pada saat 6. Arrival rate Service rate P Utilisasi CPU (%) E E E-8 Berdasar formulasi M/M/ dihitug ilai utilisasi CPU aka berilai satu atau peluag berilai ol terjadi ketika di server terdapat 6 request, ii artiya pada saat 6 request di proxy server, proxy server aka drop, hal ii megakibatka CPU proxy server tidak dapat bekerja sehigga CPU hag atau mati. Namu berdasar hasil peelitia request yag dilayai oleh CPU pada satu waktu haya satu request da karea ilai service time yag redah utuk melayai satu request sehigga ketika request berikutya datag, maka request sebelumya telah selesai diproses, da request berikutya dapat diproses selajutya. Jika CPU belum selesai melakuka proses maka proses selajutya aka masuk ke dalam atria. Sehigga kodisi di maa 6 request diproses sekaligus tidak dilakuka oleh CPU, oleh karea itu kierja CPU aka tetap stabil utuk melayai request peggua. Tabel da grafik hasil perhituga peluag idle da utilisasi CPU terbesar utuk request pada proxy server dapat dilihat pada Lampira 9 da Lampira 2. Berdasar data log proxy server dapat diketahui ilai hit rate dari proxy server yaitu sebesar 2.6 request per detik, hit rate ii megidikasika bahwa dari 7.37 request per detik, permitaa yag dapat dilayai oleh proxy server haya 2.6 request per detik, sehigga haya sekitar 29.27% request per detik yag dapat dilayai oleh CPU. Tabel da grafik hasil perhituga peluag idle da ratarata utilisasi CPU utuk hit request pada proxy server dapat dilihat pada Lampira 2 da Lampira 22. Redahya hit rate tidak sepeuhya dipegaruhi oleh kierja dari CPU, tetapi juga dipegaruhi oleh faktor lai. Berdasar hasil yag diperoleh, kierja CPU masih cukup baik utuk melayai permitaa peggua pada jariga iteral IPB yag megakses Iteret melalui proxy server, hal ii diketahui dega

9 8 ilai rata-rata service rate yag sagat tiggi sebesar request per detik, dega ratarata utilisasi CPU utuk request peggua sebesar 5.9%. Berdasar hasil tersebut diketahui bahwa sumber daya CPU yag diguaka utuk melayai request peggua cukup besar. Namu sebelum permitaa tersebut dapat diproses oleh CPU proxy server, request terhalag oleh faktor lai seperti kodisi lik jariga, badwidth, da sibukya trafik jariga IPB, sehigga hal ii megakibatka redahya ilai hit rate proxy server. Ragkuma hasil peghituga utilisasi CPU utuk request peggua da hit request dapat dilihat pada Tabel 6 da Tabel 7. Tabel 6 Hasil peghituga utilisasi CPU utuk request peggua. Utilisasi CPU Parameter Ratarata Teredah Terbesar arrival rate (request/s) service rate (request/s) utilisasi CPU % Tabel 7 Hasil peghituga utilisasi CPU utuk hit request. Utilisasi CPU Parameter Ratarata Teredah Terbesar arrival rate (request/s) service rate (request/s) utilisasi CPU % Berdasar Tabel 7, diketahui rata-rata utilisasi CPU utuk hit request sebesar.7% da utilisasi CPU terbesar sebesar 5.29% da teredah sebesar.2%. Tabel da grafik hasil perhituga peluag idle da utilisasi CPU terbesar utuk hit request pada proxy server dapat dilihat pada Lampira 23 da Lampira 24. Berdasar hasil tersebut terlihat kierja CPU utuk melayai request proxy server IPB masih cukup baik. Namu secara keseluruha peguaa CPU proxy server IPB sudah pada taraf tertiggi atau level kejeuha di maa utilisasi CPU terbesar mecapai 96.8%. Sehigga utilisasi secara keseluruha pada proxy server juga aka mempegaruhi pegguaa CPU utuk request peggua. 2 Memori Proxy Server Dalam peelitia ii dilakuka pegukura terhadap rata-rata pegguaa memori oleh proxy server IPB, data yag diguaka haya data pegguaa memori virtual pada sistem operasi dari proxy server. Data memori yag diguaka merupaka hasil moitorig selama hari, yaitu taggal 4 Jui, 5 Jui, 8 Jui, 2 Jui, 4 Jui, 8 Jui, 9 Jui, 2 Jui, 22 Jui, da 23 Jui. Hasil pegukura rata-rata pegguaa memori dari proxy server IPB pada taggal 4 Jui higga 23 Jui dapat dilihat pada Gambar 3. Pegguaa memori (%) Pegguaa Memori hari ke- Gambar 3 Grafik ilai pegguaa memori selama hari pada proxy server IPB. Berdasar hasil pegukura, didapatka ilai rata-rata pegguaa memori selama hari adalah sebesar KB, dega total memori yag tersedia adalah sebesar KB, atau sebesar 76% memori diguaka oleh proxy server. Rata-rata pegguaa memori terbesar terjadi pada taggal 5 Jui 27, yaitu sebesar KB, atau sebesar 89.67% dari keseluruha memori. Sedagka rata-rata pegguaa memori terkecil terjadi pada taggal 4 jui 27, dega rata-rata pegguaa memori sebesar KB, atau sebesar 45.22% dari total keseluruha memori. Hasil pegukura rata-rata pegguaa memori dari proxy server IPB pada taggal 4 Jui higga 23 Jui dapat dilihat pada Tabel 8.

10 9 Tabel 8 Rata-rata pegguaa memori selama hari pada proxy server. Taggal Pegguaa Pegguaa memori (KB) memori (%) 4Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui Jui rata-rata Hasil pegukura baik CPU maupu memori pada proxy server IPB tidak perlu megalami validasi, karea pegukura telah dilakuka secara remote lagsug dari komputer lokal ke proxy server, dega demikia hasil pegukura sudah pasti valid. Berdasar hasil peghituga rata-rata utilisasi CPU da pegguaa memori secara keseluruha pada proxy server IPB dapat diketahui bahwa pada taggal 5 Jui terjadi utilisasi CPU da pegguaa memori terbesar, sedagka utilisasi CPU da pegguaa memori teredah terjadi pada taggal 4 Jui 27, di maa pada taggal tersebut Squid mati, sehigga ilai utilisasi CPU da pegguaa memoriya redah. Kesimpula KESIMPULAN DAN SARAN Berdasar hasil peelitia spesifikasi CPU da memori dari web server IPB tidak perlu diperbaharui, karea kierjaya masih tetap stabil da belum berada pada level kejeuha. Sehigga sudah dapat dipastika bahwa seluruh request web dari peggua ke dapat dilayai oleh web server. Ii artiya kierja web IPB juga stabil. Setiap permitaa di jariga iteral IPB ke web server IPB dimaa harus melalui proxy server juga meyebabka kierja web server IPB jauh dari level kejeuha. Berdasar hasil peelitia diketahui bahwa kodisi proxy server pada level tertiggi, karea pegguaa sumber daya terbesar lebih dari 7%. Sehigga berdasar hasil tersebut spesifikasi CPU da memori pada proxy server IPB perlu diperbaharui dega meambah kapasitas pada CPU da memoriya, sehigga diharapka dapat meigkatka kierja proxy server IPB utuk melayai peggua di jariga iteral IPB yag megakses Iteret. Kodisi proxy server secara keseluruha aka mempegaruhi kierja CPU da pegguaa memori utuk request peggua, amu hit rate yag redah pada proxy server tidak sepeuhya dipegaruhi oleh kierja CPU. Redahya hit rate juga dipegaruhi oleh faktor lai seperti kodisi lik jariga, badwidth, da sibukya trafik jariga IPB. Sara Dalam peelitia ii hasil perecaaa kapasitas haya berupa aalisis dari kierja CPU da memori, oleh karea itu diharapka dapat dibuat suatu model biaya da aalisis biaya utuk membuat recaa kapasitas web server da proxy server IPB. Pegukura service rate dapat dilakuka utuk meghitug utilisasi CPU proxy server secara keseluruha. Selai pada sisi server yaitu CPU da memori, recaa kapasitas dapat dibuat dega mempertimbagka kodisi lik jariga IPB, seperti trafik, badwidth jariga IPB. Recaa kapasitas juga dapat dibuat dega model kierja cliet side, di maa model kierja dapat dibuat berdasar pertimbaga browser cliet. Peelitia juga dapat dilakuka pada proxy server IPB dega IP Parameter kierja jariga yag diguaka dapat diperbayak lagi, sehigga pegukura kierja jariga dapat dilakuka dega lebih detil da seksama. Periode pegambila data trafik juga dapat diperpajag lagi, sehigga hasil yag didapat aka mejadi lebih baik dari yag sebelumya. DAFTAR PUSTAKA [Cachemgr]. server-squid [3 Mei 27]. Cisco 26. SNMP. wk/ito_doc/smp.htm [2 Mei 27]. Daigle JN. 25. Queuig Theory With Applicatios To Packet Telecommuicatio. Spriger Sciece ad Busiess Media: Bosto.

TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN 1 PENDAHULUAN Latar Belakag Semaki hari bayak website yag berkembag di Iteret, hampir 100 website baru setiap hariya bermucula di Iteret (Wiederspa & Shotto 1996). Berdasar data survey dari Netcraft (ews.etcraft.com

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN 6 Object Identifier (OID) OID adalah identitas unik yang digunakan untuk melakukan monitoring objek dan didefinisikan dalam hirarki MIB (Cisco 2006). METODOLOGI PENELITIAN Metode penelitian dilakukan berdasar

Lebih terperinci

Lampiran 1 Format data log web IPB. hostname waktu Request status size

Lampiran 1 Format data log web IPB. hostname waktu Request status size LAMPIRAN Lamira Format data log web IPB. hostame waktu Request status size.4..6 [/Ja/7:4:47:5 7] GET / HTTP/. 3 -.4..6 [/Ja/7:4:47:5 7] GET /ib-bhm/ HTTP/..4..7 [/Ja/7:4:47:5 7] GET / HTTP/. 3 -.4..7 [/Ja/7:4:47:5

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

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

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

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

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

PERENCANAAN KAPASITAS UNTUK KINERJA WEB DAN PROXY SERVER IPB MENGGUNAKAN MODEL OPEN QUEUEING NETWORK M/M/2 DAN M/M/1 NANIK QODARSIH G

PERENCANAAN KAPASITAS UNTUK KINERJA WEB DAN PROXY SERVER IPB MENGGUNAKAN MODEL OPEN QUEUEING NETWORK M/M/2 DAN M/M/1 NANIK QODARSIH G PERENCANAAN KAPASITAS UNTUK KINERJA WEB DAN PROXY SERVER IPB MENGGUNAKAN MODEL OPEN QUEUEING NETWORK M/M/ DAN M/M/ NANIK QODARSIH G6434 DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

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

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

Lebih terperinci

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

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

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 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 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

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

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

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

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

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

Lebih terperinci

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. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

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

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

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

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 IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

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

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa

Lebih terperinci

V.2.4 PROBABILITAS BLOCKING LEE GRAPHS

V.2.4 PROBABILITAS BLOCKING LEE GRAPHS V.2.4 PROBABILITA BLOCKIG LEE GRAPH 1. Pada keyataaya o blockig switch hampir tidak perah disyaratka bagi komuikasi telepo. 2. Disai peralata setral telepo adalah sedemikia rupa sehigga pada jam sibuk

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 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

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

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

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

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

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

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

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

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 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

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

Lebih terperinci

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

SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph

SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph M.H. Fariduddi Ath-thar, Vitas Atmadi Prakoso, Otog Zeal Arifi, da Rudhy Gustiao Balai Riset Perikaa Budidaya Air Tawar, Jl. Sempur

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

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

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG

PERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG o. 27 Vol.2 Th. XIV April 2007 ISS 854-847 PERBADIGA KIERJA SKEMA CHAEL SHARIG PADA JARIGA / DEGA MODEL ATRIA ERLAG Rudy Feradez Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Adalas ABSTRAK Blockig merupaka

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

PROSIDING ISBN:

PROSIDING ISBN: S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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 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

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

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VIII (delapan) semester ganjil di

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VIII (delapan) semester ganjil di 4 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah siswa kelas VIII (delapa) semester gajil di SMP Xaverius 4 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah siswa terdiri dari

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN MUSEUM INTERAKTIF BERBASIS MOBILE DEVICE

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN MUSEUM INTERAKTIF BERBASIS MOBILE DEVICE Media Iformatika Vol. 0 No. 3 (20) PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN MUSEUM INTERAKTIF BERBASIS MOBILE DEVICE Aa Hadiaa Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika da Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Djuada o.96 Badug 4032

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

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

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

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu

Lebih terperinci

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

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

Outline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer

Outline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer 5/09/0 II. Kesalaha dlm Pegukura Ahar, ST. MT. Lab. Jariga Komputer Outlie Kosep pegukura Kesalaha Pegukura Istilah Tekik Pegukura Aalisis statistik 5/09/0 Kosep Pegukura Meetuka ilai kuatitatif atau besar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

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

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk

BAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii megguaka desai Eksperimet dega pedekata pre test post test with cotrol group. Peelitia ii berupaya utuk megugkapka hubuga sebab-akibat dega cara

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

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

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

Lebih terperinci

LEVELLING 1. Cara pengukuran PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Poliban Teknik Sipil 2010LEVELLING 1

LEVELLING 1. Cara pengukuran PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Poliban Teknik Sipil 2010LEVELLING 1 LEVELLING 1 PENGUKURAN SIPAT DATAR Salmai,, ST, MS, MT 21 PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Jika dua titik mempuyai ketiggia yag berbeda, dikataka mempuyai beda tiggi. Beda tiggi dapat

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

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

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