Perhitungan Berat Jenis dan Viskositas Minyak Biji Mimba. - Berat piknometer kosong = 31,3736 gram
|
|
|
- Sugiarto Lesmana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Lampiran 1 Perhitungan Berat Jenis dan Viskositas Minyak Biji Mimba Perhitungan Berat Jenis Minyak Biji Mimba - Berat piknometer kosong = 31,3736 gram - Berat piknometer + minyak = 4,4479 gram - Berat minyak = 3,0743 gram - Volume piknometer (tertera) =,36 ml - Berat jenis minyak: ρ = m v 3,0746 = =,36 0,9134 gram / ml Perhitungan Viskositas Minyak Biji Mimba No. Kapiler yang digunakan: IIIC Waktu (detik) K d (detik) t1 1,841 0,3 t 1,841 0,3 t3 0,841 0,3 Rata-rata 0,67,841 0,3 Perhitungan viskositas kinematik: Perhitungan viskositas dinamik: V = K (t-d) Vd = V x ρ V =,841 (0,67 0,3) Vd = 7,871 x 0,9134 V = 7,871 cst Vd =,89 cp Vd = 0,086 kg/ms
2 Lampiran Rangkuman Rumus Anava N = jumlah subyek = P x n P = jumlah perlakuan n = banyaknya ulangan JK tot = jumlah kuadrat total = Σ(Y ij) J N J = kuadrat jumlah seluruh nilai pengamatan Σ(Y ij) = jumlah kuadrat seluruh nilai pengamatan JK(Py) = jumlah kudrat perlakuan antar kelompok = ΣJ i n J N JK(Ey)= jumlah kuadrat perlakuan dalam kelompok = JK tot JK(Py) db(py) = derajat bebas perlakuan antar kelompok = P 1 db(ey) = derajat bebas perlakuan antar kelompok = N P db tot = derajat bebas total = N 1 RJK(Py) = mean kuadrat perlakuan antar kelompok= RJK(Ey) = mean kudrat perlakuan antar kelompok= JK( Py) db (Py) JK(Ey) db(ey) F(hitung) = RJK(Py) RJK(Ey) F(hitung) = harga F yang diperoleh
3 Lampiran 3 Perhitungan Anava Kadar Gula Puasa (Jam ke-0) No. Kadar Gula Darah Puasa (mg/dl) Tikus I II III IV V Jumlah Rata-rata 67,6 94,6 31,8 88,8 303 Ji Ji Y ij Σ Y ij = 133 J = Σ Ji = 7334 JK tot = Σ(Y ij) J 7334 = 133 = 61819, 76 N JK(Py) = ΣJ i n J = = 783, 76 N JK(Ey) = JK tot JK(Py) = 61819,76 783,76 = 6036 Tabel Anava SV db JK RJK Fhitung Ftabel Py 4 783,76 144,94 0,161,87 Ey ,6 Total ,76
4 Lampiran 4 Perhitungan Anava (Jam ke-1) No. Tikus Perlakuan K(-) M1 M M3 P Jumlah 1 0,0737 0,114 0,3364 0,33 0, 0, , ,8 0,7376 0, ,0460 0, ,16 0,3197 0,39 4 0,06 0,09 0,3047 0,4167 0, ,0836 0,61 0, ,3191 0,170 n Rata-rata 0,099 0,33 0,841 0,303 0,894 Ji 0,998 1,664 1,409 1,1166 1, ,30 Ji 0,0897,6434,01808,81,0937 9,1301 Y ij 0,0190 0,771 0,441 0,407 0,4404,1348 Σ Y ij =,1348 J = Σ Ji = 6,30 JK tot = Σ(Y ij) J 6,30 =,1348 = 0, 44 N JK(Py) = ΣJ i n J 9,1301 6,30 = = 0, 361 N JK(Ey) = JK tot JK(Py) = 0,44 0,361 = 0,3084 Tabel Anava SV db JK RJK Fhitung Ftabel Py 4 0,361 0,0903 3,8331,87 Ey 0 0,3084 0,014 Total 4 0,44 Uji Tuckey (HSD) Perlakuan Mean K(-) M1 M M3 P 0,099 0,3 0,84 0,30 0,89
5 K(-) 0, ,6 0,4 0,4 0,9 M1 0,3 0 0,041 0,03 0,036 M 0,84 0 0,018 0,00 M3 0,30 0 0,013 P 0,89 0 RJK = 0,01 q (%;p,db) = 4,4 n = q (1%;p,db) =,9 db = 0 q HSD % = = 4,4 q HSD1% = ( 0,0 : p, db) ( 0,01: p, db) =,9 0,014 0,014 1 Rjk na = 0,3 1 Rjk na = 0, nb 1 + nb Rangkuman nilai HSD % dan 1% Perlakuan Selisih nilai mean HSD % HSD 1% Kesimpulan K(-) vs M1 0,6 0,3 0,94 Bermakna* K(-) vs M 0,4 0,3 0,94 Tidak bermakna K(-) vs M3 0,4 0,3 0,94 Bermakna* K(-) vs P 0,9 0,3 0,94 Tidak bermakna M1 vs M 0,041 0,3 0,94 Tidak bermakna M1 vs M3 0,03 0,3 0,94 Tidak bermakna M1 vs P 0,110 0,3 0,94 Tidak bermakna M vs M3 0,018 0,3 0,94 Tidak bermakna M vs P 0,068 0,3 0,94 Tidak bermakna M3 vs P 0,087 0,3 0,94 Tidak bermakna
6 Lampiran Perhitungan Anava (Jam ke-) No. Tikus Perlakuan K(-) M1 M M3 P Jumlah 1 0,084 0,348 0, ,4 0,690 0, ,6667 0,499 0,4106 0, ,090 0,7083 0,8477 0,017 0,4 4 0,118 0,714 0, , , ,1977 0, ,4619 0,7801 0,34468 n Rata-rata 0,1111 0,417 0,4066 0,4464 0,3693 Ji 0,4,08760,0330,319 1,8464 8,743 Ji 0,308 4,381 4,133 4,9814 3,409 17,1904 Y ij 0,079 0,9881 0,808 1, , ,643 Σ Y ij = 3,643 J = Σ Ji = 8,743 JK tot = Σ(Y ij) J 8,743 = 3,643 = 0, 7799 N JK(Py) = ΣJ i n J 17,1904 8,743 = = 0, 376 N JK(Ey) = JK tot JK(Py) = 0,7799 0,376 = 0,04 Tabel Anava SV db JK RJK Fhitung Ftabel Py 4 0,376 0,0931 9,0701,87 Ey 0 0,04 0,0107 Total 4 0,78 Uji Tuckey (HSD) Perlakuan Mean K(-) M1 M M3 P
7 0,1111 0,417 0,4066 0,4464 0,3693 K(-) 0, ,3064 0,9 0,333 0,8 M1 0, ,0109 0,089 0,048 M 0, ,0398 0,0373 M3 0, ,0771 P 0, RJK = 0,0107 q (%;p,db) = 4,4 n = q (1%;p,db) =,9 db = 0 q HSD % = = 4,4 q HSD 1% = =,9 ( 0,0 : p, db) 0,0107 ( 0,01: p, db) 0, Rjk na = 0,19 1 Rjk n A = 0, nb 1 + nb Rangkuman nilai HSD % dan 1% Perlakuan Selisih nilai mean HSD % HSD 1% Kesimpulan K(-) vs M1 0,3064 0,19 0,40 Bermakna** K(-) vs M 0,9 0,19 0,40 Bermakna** K(-) vs M3 0,333 0,19 0,40 Bermakna** K(-) vs P 0,8 0,19 0,40 Bermakna** M1 vs M 0,0109 0,19 0,40 Tidak bermakna M1 vs M3 0,089 0,19 0,40 Tidak bermakna M1 vs P 0,048 0,19 0,40 Tidak bermakna M vs M3 0,0398 0,19 0,40 Tidak bermakna M vs P 0,0373 0,19 0,40 Tidak bermakna M3 vs P 0,0711 0,19 0,40 Tidak bermakna
8 Lampiran 6 Perhitungan Anava (Jam ke-3) No. Tikus Perlakuan K(-) M1 M M3 P Jumlah 1 0,111 0,374 0,17 0,433 0,4647 0,0878 0,4938 0,018 0,969 0, ,1799 0,4434 0,4901 0,639 0,97 4 0,111 0,667 0,33 0,4833 0, 0,64 0,631 0,6614 0,6667 0,191 n Rata-rata 0,1713 0,063 0,439 0,637 0,048 Ji 0,863,340,7193,8187,39 11,406 Ji 0,733 6,413 7,3946 7,941 6,3701 8,86 Y ij 0,1667 1,391 1,4984 1,630 1,869,9113 Σ Y ij =,9113 J = Σ Ji = 11,406 JK tot = Σ(Y ij) J 11,406 =,9113 = 0, 6666 N JK(Py) = ΣJ i n J 8,86 11,406 = = 0, 6 N JK(Ey) = JK tot JK(Py) = 0,6666 0,6 = 0,1401 Tabel Anava SV db JK RJK Fhitung Ftabel Py 4 0,6 0, ,8,87 Ey 0 0,1401 0,007 Total 4 0,6666 Uji Tuckey (HSD)
9 Perlakuan Mean K(-) M1 M M3 P 0,1713 0,06 0,439 0,637 0,048 K(-) 0, ,33 0,376 0,394 0,333 M1 0,06 0 0,0374 0,07 0,0017 M 0, ,0198 0,0391 M3 0, ,089 P 0,048 0 RJK = 0,007 q (%;p,db) = 4,4 n = q (1%;p,db) =,9 db = 0 q HSD % = = 4,4 q HSD 1% = =.9 ( 0,0 : p, db) 0,007 ( 0,01: p, db) 0,007 1 Rjk na = 0,19 1 Rjk n = 0,198 A 1 + nb 1 + nb Rangkuman HSD % dan HSD 1% Perlakuan Selisih nilai mean HSD % HSD 1% Kesimpulan K(-) vs M1 0,33 0,19 0,198 Bermakna ** K(-) vs M 0,376 0,19 0,198 Bermakna ** K(-) vs M3 0,394 0,19 0,198 Bermakna ** K(-) vs P 0,333 0,19 0,198 Bermakna ** M1 vs M 0,0374 0,19 0,198 Tidak bermakna M1 vs M3 0,07 0,19 0,198 Tidak bermakna M1 vs P 0,0017 0,19 0,198 Tidak bermakna M vs M3 0,0198 0,19 0,198 Tidak bermakna M vs P 0,0391 0,19 0,198 Tidak bermakna M3 vs P 0,08 0,19 0,198 Tidak bermakna
10 Lampiran 7 Perhitungan Anava (Jam ke-4) No. Tikus Perlakuan K(-) M1 M M3 P Jumlah 1 0,117 0,49 0,6436 0,641 0,606 0,1794 0,6494 0,6101 0,6464 0,60 3 0,1841 0,6964 0,647 0,703 0, ,396 0,9 0,7183 0,648 0,6468 0,98 0,664 0,71 0,707 0,6638 n Rata-rata 0,1 0,619 0,669 0,6689 0,633 Ji 1,1076 3,090 3,397 3,3444 3,167 14,044 Ji 1,68 9,80 11, ,18 10, ,117 Y ij 0,7 1,94,63,41,0097 8,69 Σ Y ij = 8,69 J = Σ Ji = 14,044 JK tot = Σ(Y ij) J 14,044 = 8,69 = 0, 801 N JK(Py) = ΣJ i n J 43,117 14,044 = = 0, 736 N JK(Ey) = JK tot JK(Py) = 0,801 0,736 = 0,07 Tabel Anava SV db JK RJK Fhitung Ftabel Py 4 0,736 0,1831 0,87,87 Ey 0 0,07 0,0036 Total 4 0,801 Uji Tuckey (HSD)
11 Perlakuan Mean K(-) M1 M M3 P 0,1 0,619 0,669 0,6689 0,633 K(-) 0,1 0 0,397 0,4444 0,4474 0,41 M1 0, ,0469 0,0499 0,014 M 0, ,009 0,034 M3 0, ,034 P 0,633 0 RJK = 0,0036 q (%;p,db) = 4,4 n = q (1%;p,db) =,9 db = 0 q HSD % = = 4,4 q HSD 1% = =,9 ( 0,0 : p, db) 0,0036 ( 0,01: p, db) 0, Rjk n = 0,114 1 Rjk na = 0,14 A 1 + nb 1 + nb Rangkuman HSD % dan HSD 1% Perlakuan Selisih nilai mean HSD % HSD 1% Kesimpulan K(-) vs M1 0,3976 0,114 0,14 Bermakna ** K(-) vs M 0,4444 0,114 0,14 Bermakna ** K(-) vs M3 0,4474 0,114 0,14 Bermakna ** K(-) vs P 0,4104 0,114 0,14 Bermakna ** M1 vs M 0,0469 0,114 0,14 Tidak bermakna M1 vs M3 0,0498 0,114 0,14 Tidak bermakna M1 vs P 0,018 0,114 0,14 Tidak bermakna M vs M3 0,009 0,114 0,14 Tidak bermakna M vs P 0,034 0,114 0,14 Tidak bermakna M3 vs P 0,037 0,114 0,14 Tidak bermakna
12 Tabel Korelasi (r) Lampiran 8 DEGREES OF FREEDOM (DF) PERCENT 1 PERCENT DEGREES OF FREEDOM (DF) PERCENT 1 PERCENT Sumber: Soedigdo & Soedigdo (1977)
13 Lampiran 9
14
15 Lampiran 10
16 Lampiran 11
17 Lampiran 1 Sertifikat Analisa Aloksan Monohidrat
18 Sertifikat Analisa Aloksan Monohidrat (Lanjutan) Lampiran 13
19 Surat Determinasi Tanaman Lampiran 14
Hasil perhitungan penetapan kadar abu. W (bahan) (gram) W (krus + abu) (gram)
LAMPIRAN A HASIL UJI PARAMETER STANDAR SIMPLISIA Hasil perhitungan susut pengeringan serbuk Replikasi Hasil susut pengeringan 1 9,20 % 2 9.30 % 3 9,10 % Rata-rata : 9,20% + 9,30% + 9,10% 9,20% 3 No W (krus
LAMPIRAN A PENJELASAN PERHITUNGAN RUMUS ANAVA RAMBANG LUGAS
LAMPIRAN A PENJELASAN PERHITUNGAN RUMUS ANAVA RAMBANG LUGAS Rumus anava rambang lugas digunakan untuk beda antar perlakuan lebih dari dua, dimana tiap kelompok dihitung dengan harga n, x, x², x, kemudian
Zainuddin, M., 2000., Metodologi Penelitian dan Statistik. Fakultas Farmasi Universitas Airlangga, Surabaya, hal
Zainuddin, M., 2000., Metodologi Penelitian dan Statistik. Fakultas Farmasi Universitas Airlangga, Surabaya, hal. 52-54. LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA N = jumlah subyek = P x n P = jumlah perlakuan
LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA. JK(Py) = jumlah kuadrat perlakuan antar kelompok = n
58 LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA N = jumlah subyek = P x n P = jumlah perlakuan n = banyaknya ulangan JK tot = jumlah kuadrat total = J Σ ( Y ij) N J = kuadrat jumlah seluruh nilai pengamatan (Y ij)
LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA. JK(Py) = jumlah kuadrat perlakuan antar kelompok =
N = jumlah subyek = P x n P = jumlah perlakuan n = banyaknya ulangan LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA JK tot = jumlah kuadrat total = 2 ( Y ij) 2 J = N J 2 = kuadrat jumlah seluruh nilai pengamatan (Y
Cara Pemeriksaan Kolesterol Total, kolesterol-hdl, Kolesterol-LDL dan. mutu dengan menggunakan serum kontrol yang nilainya normal dan abnormal.
Lampiran 1 Cara Pemeriksaan Kolesterol Total, kolesterol-hdl, Kolesterol-LDL dan Trigliserida Sebelum dilakukan pemeriksaan, alat dan reagen dilakukan pengendalian mutu dengan menggunakan serum kontrol
Kadar abu = W (krus + abu) (g) W krus kosong (g) 100% W simplisia (g)
Lampiran 1 Hasil Pemeriksaan Susut Pengeringan Serbuk Daun Jarak Pagar (Jatropha curcas L.) Replikasi Hasil susut pengeringan (% b/b) 1 7.10% 7.00% 3 6.90% Rata-rata 7.00% Hasil Pemeriksaan Kadar Abu Serbuk
LAMPIRAN A HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN, KADAR ABU, DAN KADAR SARI LARUT ETANOL. Hasil perhitungan penetapan susut pengeringan serbuk
LAMPIRAN A HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN, KADAR ABU, DAN KADAR SARI LARUT ETANOL Hasil perhitungan penetapan susut pengeringan serbuk Replikasi Hasil Susut Pengeringan 1 6,9% 2 7,1% 3 6,8% Rerata±SD
LAMPIRAN A STANDARISASI SIMPLISIA HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN SERBUK Hasil susut pengeringan daun alpukat
LAMPIRAN A STANDARISASI SIMPLISIA HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN SERBUK Replikasi Hasil susut pengeringan daun alpukat Hasil susut pengeringan daun belimbing manis 1 5,30 % 6,60% 2 5,20 % 6,80% 3
LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA. JK(Py) = jumlah kuadrat perlakuan antar kelompok =
LAMPIRAN A RANGKUMAN RUMUS ANAVA N = jumlah subyek = P x n P = jumlah perlakuan n = banyaknya ulangan JK tot = jumlah kuadrat total = ( Y ij) J = N J = kuadrat jumlah seluruh nilai pengamatan (Y ij) =
Perhitungan Susut Pengeringan dan Kadar Abu Serbuk
Lampiran 1 Perhitungan Susut Pengeringan dan Kadar Abu Serbuk Perhitungan Susut Pengeringan Serbuk Daun Tapak Liman Replikasi Hasil susut pengeringan (%b/b) 1 7,6 7,5 3 7,6 Rata-rata 7,6 Perhitungan Penetapan
LAMPIRAN A SERTIFIKAT MINYAK CENGKEH
LAMPIRAN A SERTIFIKAT MINYAK CENGKEH 105 LAMPIRAN B SERTIFIKAT STREPTOCOCCUS MUTANS 8 Januari 2009 + 106 LAMPIRAN C SERTIFIKAT STREPTOCOCCUS PYOGENES 107 LAMPIRAN D PERHITUNGAN STATISTIK ANAVA SATU ARAH
Rangkuman Rumus Anava
101 Lampiran 1 Rangkuman Rumus Anava N = jumlah subyek = P x n P = jumlah perlakuan n = banyaknya ulangan JK tot = jumlah kuadrat total = J Σ ( Y ij) N J = kuadrat jumlah seluruh nilai pengamatan (Y ij)
Perhitungan Anava Acak Sempurna Untuk Penentuan Adanya Perbedaan Daya Antibakteri Antara Ekstrak n-
Lampiran 11 Perhitungan Anava Acak Sempurna Untuk Penentuan Adanya Perbedaan Daya Antibakteri Antara Ekstrak n- eksana, il Asetat dan anol 96% Kulit Batang Pulosari Terhadap Escherichia coli ATCC 25922
Pemantapan Mutu Reagen Diagnostik dan Alat Pengukur. 1. Serum kontrol baik precinorm maupun precipat, masing masing ditambah
Lampiran 1 Pemantapan Mutu Reagen Diagnostik dan Alat Pengukur Dilakukan dengan serum kontrol secara enzimatik, dengan cara sebagai berikut : 1. Serum kontrol baik precinorm maupun precipat, masing masing
LAMPIRAN PERHITUNGAN. Lampiran 1. Perhitungan % FFA dan % Bilangan Asam Minyak Jelantah. = 2 gram + 3,5 gram. = 5,5 gram (Persamaan (2))
LAMPIRAN PERHITUNGAN Lampiran 1. Perhitungan % FFA dan % Bilangan Asam Minyak Jelantah Data: m Minyak jelantah ml NaOH 1 gram 2 gram + 3,5 gram 5,5 gram (Persamaan (2)) Banyaknya katalis untuk 100 ml minyak
Hasil Pengamatan Standarisasi Simplisia No Analisis Hasil Analisis Standarisasi 1 2 3
6 Hasil Pengamatan Standarisasi Simplisia No Analisis Hasil Analisis Standarisasi 1 3 < 10% < 8% 4 Susut pengeringan serbuk Kadar abu serbuk a. Berat simplisia b. Hasil ekstrak kental Randemen ekstrak
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. meliputi (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan berturut-turut (1) hasil penelitian yang meliputi (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh gambaran tentang
Lampiran 1 FORMULIR UJI KESUKAAN (UJI HEDONIK) 3. Netralkan indera pengecap anda dengan air putih setelah selesai mencicipi satu sampel.
Lampiran 1 FORMULIR UJI KESUKAAN (UJI HEDONIK) Nama panelis : Umur : Jenis kelamin : Tlp/HP : Peminatan : Instruksi 1. Ciciplah sampel satu persatu. 2. Pada kolom kode sampel berikan penilaian anda dengan
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK BAHAN BAKU CPO HASIL ANALISIS GCMS Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak CPO Dari perhitungan, maka diperoleh berat molekul rata-rata FFA CPO sebesar 272,30
Analysis Of Variance(Anova) week 12. I Ketut Resika Arthana, S.T., M.Kom resika.arthana@gmail.com http://www.rey1024.com
Analysis Of Variance(Anova) week 12 Universitas Pendidikan Ganesha I Ketut Resika Arthana, S.T., M.Kom resika.arthana@gmail.com http://www.rey1024.com 1 Pendahuluan Uji perbedaan dua rata-rata menggunakan
Waktu pengajaran Pagi (1) Siang (2) Sore (3) Malam (4)
Contoh Anava: Terdapat 4 waktu (pagi, siang, sore dan malam) untuk menyampaikan pelajaran berhitung kepada anak-anak. Ingin diteliti apakah ada perbedaan efek perlakuan (waktu pengajaran) terhadap hasil
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI TRIGLISERIDA BAHAN BAKU MINYAK SAWIT MENTAH CPO HASIL ANALISA GC-MS Tabel L1.1 Komposisi Trigliserida CPO Komponen Penyusun Komposisi Berat Mol %Mol %Mol x (%)
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. menyatakan distribusi frekuensi skor responden untuk masing-masing variabel dan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini menyajikan proses pengolahan data dengan menggunakan statistik deskriptif dan statistik inferensial. Pengolahan statistik deskriptif digunakan untuk menyatakan
LAMPIRAN. Lampiran 1. Bahan-bahan Pembuatan Sosis
LAMPIRAN Lampiran 1. Bahan-bahan Pembuatan Sosis Gambar 16. Belalang Gambar 17. Labu Kuning Gambar 18. Tepung Tapioka Gambar 19. Tepung Belalang Gambar 20. Tepung Labu Kuning Gambar 21. Susu Skim 82 83
Perhitungan Penetapan Kadar Susut Pengeringan. No Kadar (%) Rata-rata kadar (%) Syarat
Lampiran 1 Perhitungan Penetapan Kadar Susut Pengeringan No Kadar (%) Rata-rata kadar (%) Syarat 1. 2. 3. 8,9 9,3 9,0 9,07 < 10 % Lampiran 2 Perhitungan Penetapan Kadar Abu Serbuk Daun Saga (Abrus precatorius
Lampiran Universitas Kristen Maranatha
Lampiran 1 Cara Pembuatan Ekstrak Etanol Biji Mahoni 1. Biji mahoni yang sudah dikupas kemudian dikeringkan dan digiling hingga halus. 2. Serbuk simplisia tersebut di bungkus dengan kain kasa dan dimasukkan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh gambaran
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan berturut-turut (1) hasil penelitian yang meliputi (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh gambaran tentang
BAB IV ANALISIS DATA. A. Analisis Data Tentang Peningkatan Prestasi belajar santri pondok. pesantren Al-Muhtadin desa Karang Kembang kecamatan Babat
82 BAB IV ANALISIS DATA A. Analisis Data Tentang Peningkatan Prestasi belajar santri pondok pesantren Al-Muhtadin desa Karang Kembang kecamatan Babat kabupaten Lamongan Setelah Dan Sesudah Menerapkan Meditasi
BAB IV ANALISIS KOMPARASI PRESTASI BELAJAR PAI ANTARA SISWA YANG MENGIKUTI TPQ DAN SISWA YANG TIDAK MENGIKUTI TPQ
BAB IV ANALISIS KOMPARASI PRESTASI BELAJAR PAI ANTARA SISWA YANG MENGIKUTI TPQ DAN SISWA YANG TIDAK MENGIKUTI TPQ DI SMP N 1 KEDUNGWUNI KABUPATEN PEKALONGAN A. Analisis Tentang Prestasi Belajar PAI Siswa
LAMPIRAN A HASIL DETERMINASI TANAMAN PISANG AGUNG
LAMPIRAN A HASIL DETERMINASI TANAMAN PISANG AGUNG LAMPIRAN B HASIL RENDEMEN AMILUM KULIT PISANG AGUNG Jenis Hasil Uji Rep. Serbuk Amilum Perhitungan A A A Rendemen (%),,0, Hasil Rendemen Serbuk Amilum
UJI EFEK ANTIDIABETES OLEUM AZADIRACHTAE SEMEN PADA TIKUS PUTIH JANTAN DENGAN INDUKSI ALOKSAN OLEH: LINDA KUSUMAWATI
UJI EFEK ANTIDIABETES OLEUM AZADIRACHTAE SEMEN PADA TIKUS PUTIH JANTAN DENGAN INDUKSI ALOKSAN OLEH: LINDA KUSUMAWATI 2443003028 FAKULTAS FARMASI UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA APRIL 2008 UJI
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK BAHAN BAKU RBDPO HASIL ANALISA GCMS Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak RBDPO Asam Lemak Komposisi Berat (%) Molekul Mol %Mol %Mol x BM Asam Laurat (C12:0)
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. analisis, (c) hasil pengujian hipotesis penelitian, (2) pembahasan, dan (3) keterbatasan penelitian.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan berturut-turut (1) hasil penelitian yang meliputi (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh gambaran tentang
Lampiran 1. Formulir Uji Organoleptik Untuk Penelitian Pendahuluan FORMULIR UJI ORGANOLEPTIK (UJI RANKING)
57 Lampiran 1. Formulir Uji Organoleptik Untuk Penelitian Pendahuluan FORMULIR UJI ORGANOLEPTIK (UJI RANKING) Nama : Tgl Pengujian : Pekerjaan : Paraf : Intruksi : Berikan penilaian terhadap atribut warna,
Analisis Varians (ANAVA) (F test)
Analisis Varians (ANAVA) (F test) Pada prinsipnya tes statistik analisis varians hampir sama dengan t test yakni sebagai uji komparasi antar kelompok / group sampel Jika pada t-test analisis hanya dilakukan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pokok masalah penelitian sangat tergantung pada metode penelitian,
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Pokok masalah penelitian sangat tergantung pada metode penelitian, karena metode penelitian merupakan cara untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan
ANALISIS VARIANSI DUA JALAN
ANALISIS VARIANSI DUA JALAN Untuk menguji signifikansi efek DUA variabel bebas terhadap SATU variabel terikat, dan untuk menguji signifikansi INTERAKSI kedua variabel bebas terhadap variabel terikat. Kedua
LAMPIRAN A. Hasil Uji Mutu Fisik Granul
LAMPIRAN A Hasil Uji Mutu Fisik Granul Mutu fisik Batch Di uji Formula Tablet Salbutamol Persyaratan yang diuji FA FB FC FD I 1 4,67 4,75 4,39 4,3 II 2 4,65 4,73 4,37 4,28 Kadar air III 3 4,69 4,77 4,41
FORMULIR UJI KESUKAAN (UJI HEDONIK)
Lampiran FORMULIR UJI KESUKAAN (UJI HEDONIK) Nama : Umur : Jenis Kelamin : Petunjukan Penilaian Ujilah sampel satu persatu dengan sebaik-baiknya dan nyatakan pendapat anda tentang apa yang dirasakan oleh
50 ml 97 ml. Diencerkan sampai 200 ml. ph diukur dengan ph meter. Ditambahkan HCl 0,3 M tetes demi tetes hingga diperoleh ph 1
Lampiran 1. Skema Pembuatan Buffer ph 1 1,119 gram KCl (s) dilarutkan dengan akuades dalam labu ukur 50 ml 2,5 ml HCl (p) dilarutkan dengan akuades dalam labu ukur 100 ml 50 ml 97 ml Diencerkan sampai
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK MINYAK JELANTAH Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak Minyak Jelantah Asam Lemak Komposisi Berat Molekul % x BM (%) (gr/mol) (gr/mol) Asam Laurat (C12:0)
Kadar air % a b x 100% Keterangan : a = bobot awal contoh (gram) b = bobot akhir contoh (gram) w1 w2 w. Kadar abu
40 Lampiran 1. Prosedur analisis proksimat 1. Kadar air (AOAC 1995, 950.46) Cawan kosong yang bersih dikeringkan dalam oven selama 2 jam dengan suhu 105 o C dan didinginkan dalam desikator, kemudian ditimbang.
Lampiran 1. Tabel Penentuan Glukosa, Fruktosa, dan Gula Invert dalam Suatu Bahan dengan Metode Luff Schoorl ml 0,1 N Natiosulfat.
Lampiran 1. Tabel Penentuan Glukosa, Fruktosa, dan Gula Invert dalam Suatu Bahan dengan Metode Luff Schoorl ml 0,1 N Natiosulfat 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Glukosa, fruktosa, gula invert mg
III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini menggunakan catatan reproduksi sapi FH impor
III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 2.1. Objek dan Peralatan Penelitian 2.1.1. Objek Penelitian Objek penelitian ini menggunakan catatan reproduksi sapi FH impor periode pertama tahun 2009. Sapi yang diamati
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK BAHAN BAKU LEMAK AYAM HASIL ANALISA GCMS Komposisi asam lemak dari lemak ayam diperlihatkan pada tabel LA.1. Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak Bahan Baku
LAMPIRAN 1. Dosis aloksan untuk manusia adalah 120 mg/kgbb Mencit yang digunakan dalam penelitian beratnya 25 g. Volume penyuntikan intravena = 0,2 ml
LAMPIRAN 1 PERHITUNGAN DOSIS Perhitungan dosis Alloksan Dosis aloksan untuk manusia adalah 120 mg/kgbb Mencit yang digunakan dalam penelitian beratnya 25 g. Perhitungan : 25/1000 x 120 = 3 mg Volume penyuntikan
Keterangan : A = Berat Cawan Alumunium B = Berat cawan alumunium + sampel sebelum dioven C = Berat cawan alumunium + sampel setelah dioven
42 Lampiran 1. Prosedur Penentuan Kadar Bahan Kering Alat : 1. Oven listrik 2. Timbangan analitik 3. Cawan Alumunium 4. Eksikator/Desikator 5. Tang Penjepit Cara Kerja : 1. Cawan alumunium dikeringkan
Lampiran 1. Hasil identifikasi tanaman
Lampiran 1. Hasil identifikasi tanaman Lampiran 2. Gambar serbuk majakani (Quercus infectoria G. Olivier) Lampiran 3. Bagan kerja penelitian Tikus Dikondisikan selama 2 minggu 1. Diukur Kadar 2. Diinduksi
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK BAHAN BAKU CPO HASIL ANALISIS GCMS Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak CPO Asam Lemak Komposisi Berat (%) Molekul Mol %Mol %Mol x BM Asam Laurat (C 12:0
BAB IV HASIL PENELITIAN. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu data tentang kepemimpinan kepala sekolah (X 1 ), sikap guru terhadap pekerjaan (X 2
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Pengaruh Variabel Terhadap Warna Minyak Biji Nyamplung Tabel 9. Tabel hasil analisa warna minyak biji nyamplung Variabel Suhu (C o ) Warna 1 60 Hijau gelap 2 60 Hijau gelap
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. frekuensi skor responden untuk masing-masing variabel dan pengolahan statistik inferesial
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini disajikan proses pengolahan data dengan menggunakan statistik deskripti dan statistik infernsial. Pengolahan statistik deskriptif digunakan untuk menyatakan distribusi
BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN. Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti
66 66 BAB V ANALISIS TENTANG PENGARUH MENGIKUTI PENGAJIAN THARĪQAT TERHADAP PENGALAMAN SPIRITUAL PADA LANSIA Dalam bab ini diuraikan tentang data-data Pengaruh Mengikuti Pengajian Tharīqat, dan juga data-data
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK BAHAN BAKU CPO HASIL ANALISA GCMS Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak CPO Asam Lemak Asam Laurat (C 12:0 ) Asam Miristat (C 14:0 ) Komposis i (%) 0,05 0,51
Hari ke-1 Pembelian mencit dari FMIPA ITB Bandung. Hari ke-1 sampai ke-7 Aklitimasi/adaptasi mencit hingga mencapai usia dan berat ideal
Lampiran 1: Rencana Kerja Penelitian Hari ke-1 Pembelian mencit dari FMIPA ITB Bandung Hari ke-1 sampai ke-7 Aklitimasi/adaptasi mencit hingga mencapai usia dan berat ideal Hari ke-8 Induksi aloksan untuk
BAB VI UJI PRASYARAT ANALISIS
BAB VI UJI PRASYARAT ANALISIS A. Uji Normalitas 1. Dengan Kertas Peluang Normal Buatlah daftar distribusi frekuensi kumulatif kurang dari berdasarkan sample yang ada dan gambarkan ogivenya. Pindahkan ogive
Lampiran 1. Skema Penelitian
105 Lampiran 1. Skema Penelitian DOC (Day Old Chick) Ampas kecap - Diberikan air gula & vaksin antistress - Vaksin ND (umur 4 & 20 hari) - Vaksin gumboro (umur 10 & 25 hari) - umur 0-2 minggu (protein
B. Kontrol negatif C. Sediaan ekstrak pegagan D. Sediaan pegagan segar E. Sediaan air rebusan pegagan
Lampiran 1. Data Uji Statistik Tabel 1.1. Data dan analisis histologis pankreas tikus putih yang diinduksi aloksan monohidrat dengan berbagai bentuk sediaan pegagan (Centella asiatica (L.) Urban) dalam
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN 1 DATA BAHAN BAKU L1.1 KOMPOSISI ASAM LEMAK BAHAN BAKU CPO HASIL ANALISA GCMS Tabel L1.1 Komposisi Asam Lemak CPO Asam Lemak Komposisi Berat (%) Molekul Mol %Mol %Mol x BM Asam Laurat (C 12:0
BAB IV PENGARUH KETELADANAN GURU TERHADAP KEPRIBADIAN MUSLIM PESERTA DIDIK DI MTs N PLANJAN KESUGIHAN KABUPATEN CILACAP
BAB IV PENGARUH KETELADANAN GURU TERHADAP KEPRIBADIAN MUSLIM PESERTA DIDIK DI MTs N PLANJAN KESUGIHAN KABUPATEN CILACAP Pembahasan dalam bab ini akan disajikan tentang deskripsi data tentang deskripsi
ANALISIS VARIAN -YQ-
ANALISIS VARIAN -YQ- ANALISIS VARIANSI (ANAVA) Menguji kesamaan beberapa (lebih dari dua) rata-rata populasi sekaligus. suatu percobaan/penelitian yang dirancang dengan hanya melibatkan satu faktor dengan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Jurusan Pendidikan Sejarah dari semester II, IV, dan VI, (b) hasil pengujian analisis
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan berturut-turut (1) hasil penelitian yang meliputi (a) deskripsi latar, digunakan untuk menggambarkan jumlah keseluruhan mahasiswa Jurusan
LAMPIRAN A DATA BAHAN BAKU
LAMPIRAN A DATA BAHAN BAKU LA.1 Komposisi Asam Lemak Bahan Baku CPO Hasil Analisis GCMS Dari perhitungan hasil analisis komposisi asam lemak CPO yang ditunjukkan pada Tabel LA.1 diperoleh berat molekul
Lampiran 2. Gambar Hasil Makroskopik. Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Gambar Hasil Makroskopik Gambar tumbuhan jengkol Gambar buah jengkol Keterangan : A = kulit jengkol B = biji jengkol Lampiran 2. (Lanjutan) Gambar biji jengkol tua Gambar simplisia biji jengkol
Lampiran 1. Prosedur analisis sifat fisikokimia minyak dan biodiesel. 1. Kadar Air (Metode Oven, SNI )
LAMPIRAN 39 Lampiran 1. Prosedur analisis sifat fisikokimia minyak dan biodiesel 1. Kadar Air (Metode Oven, SNI 01-3555-1998) Cawan aluminium dipanaskan di dalam oven pada suhu 105 o C selama 1 jam, kemudian
ANALISA PERBANDINGAN JUMLAH PEMINUM KOPI PADA WARUNG KOPI XYZ DI TANGERANG
TUGAS STATISTIK II ANALISA PERBANDINGAN JUMLAH PEMINUM KOPI PADA WARUNG KOPI XYZ DI TANGERANG DISUSUN OLEH XXX FAKULTAS EKONOMI UNIS TANGERANG 2012 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Banyak
Ulangan I II III K1W1 1,13 1,2 1 3,33 1,11 K1W2 1,54 1,54 1,47 4,55 1,52 K1W3 1,4 1,54 1,4 4,34 1,45 K1W4 1,27 1,27 1,2 3,74 1,25
81 Lampiran 1. Perhitungan ANOVA Data Hasil Pengamatan tentang Pengaruh Variasi Konsentrasi Ragi Tape dan Waktu Fermentasi terhadap Kadar Bioetanol dari Kulit Kentang Perlakuan Ulangan I II III Total Rata-rata
LAMPIRAN II PERHITUNGAN
LAMPIRAN II PERHITUNGAN II.1 Perhitungan Minyak Kelapa Sawit Kasar (CPO) sebelum dan sesudah pre-treatment II.1.1 Perhitungan Minyak Kelapa Sawit Kasar sebelum pre-treatment a Densitas - Massa piknometer
ANALISIS VARIAN Satu Jalur. Uji F
ANALISIS VARIAN Satu Jalur Uji F Anava/SAM/F.Psi.UA/006 Anava Uji t digunakan untuk pengujian dua sampel Uji F atau Anava digunakan untuk pengujian lebih dari dua sampel Keduanya sama-sama menguji perbedaan
LAMPIRAN A DETERMINASI BUAH NAGA MERAH (HYLOCEREUS POLYRHIZUS)
LAMPIRAN A DETERMINASI BUAH NAGA MERAH (HYLOCEREUS POLYRHIZUS) 95 LAMPIRAN B SERTIFIKASI TIKUS PUTIH JANTAN GALUR WISTAR 96 LAMPIRAN C HASIL PERHITUNGAN KLT Hasil Perhitungan Harga Rf pada pemeriksaan
Jika Ho ditolak berarti ada minimal satu mean yang berbeda nyata dengan yang lain :
perlu dilakukan pengujian lanjutan melacak perbedaan diantara nilai-nilai rerata perlakuan uji perbandingan berganda: LSD : least Significant Difference Uji Tukey : Honestly Significant Difference DMRT
Mulai. Memanaskan 300 ml aquades dengan hot plate hingga mencapai suhu 60 C
20 LAMPIRAN 20 21 Lampiran 1.Diagram alir penelitian. Tahap Pembuatan Larutan Mulai Memanaskan 300 ml aquades dengan hot plate hingga mencapai suhu 60 C Sampel dimasukkan dalam aquades bersuhu 60 C, kemudian
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tua di SLTP Negeri 12 Kota Utara Kota Gorontalo. Dat ini diolah berdasarkan
29 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Hasil penelitian 4.1.1 Deskriptif Hail Penelitian Data hasil penelitian ini berbentuk skor yang diperoleh dari alat ukur berupa angkettentang hubungan
Lampiran 1. Kurva Absorbansi Maksimum Kalsium
Lampiran 1. Kurva Absorbansi Maksimum Kalsium Lampiran. Perhitungan Persamaan Garis Regresi dan Koefisien Korelasi (r) dari Data Kalibrasi Kalsium No. Konsentrasi (mcg/ml) (X) Absorbansi (Y) XY X Y 1.
UJI REGRESI (REGRESION TEST)
UJI REGRESI (REGRESION TEST) Kegunaan uji regresi sederhana adalah untuk memprediksi variabel terikat (Y) bila variabel bebas () diketahui. Regresi sederhana dapat dianalisis karena didasari oleh hubungan
LAMPIRAN I DATA PENGAMATAN. 1.1 Data Analisa Rendemen Produk Biodiesel Tabel 14. Data Pengamatan Analisis Rendemen Biodiesel
64 LAMPIRAN I DATA PENGAMATAN 1.1 Data Analisa Rendemen Produk Biodiesel Tabel 14. Data Pengamatan Analisis Rendemen Biodiesel No Sampel Berat Produk Berat Awal Bahan Rendemen Biodiesel (gr) (gr) (%) 1
Lampiran 1: Data Sebelum Dan Sesudah Perlakuan. Kadar Glukosa Darah Puasa (mg%) Setelah Induksi Aloksan. Setelah Perlakuan
Lampiran 1: Data Sebelum Dan Sesudah Perlakuan Kelompok Perlakuan (n = 4) Kadar Glukosa Darah Puasa (mg%) Setelah Induksi Aloksan Setelah Perlakuan Penurunan Persentase penurunan (%) I 211 51 160 75.83
Analisis of Varians (Anova) Uji F uji beda mean tiga atau lebih sampel. Oleh: Roni Saputra, M.Si
Analisis of Varians (Anova) Uji F uji beda mean tiga atau lebih sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si Kegunaan Menguji perbedaan mean dari beberapa kelompok (lebih dari dua kelompok) dengan menggunakan analisis
Analisis Data dan Penggunaan Aplikasi Komputer (SPSS)
Analisis Data dan Penggunaan Aplikasi Komputer (SPSS) Dr. Herman, M.A. P PENDAHULUAN ada modul ini Anda dapat mempelajari pokok bahasan analisis data dan penggunaan aplikasi komputer untuk analisis data.
LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara
LAMPIRAN Tabel 1. Data Hasil Pengukuran Ketebalan (cm) Pada Nata de Watermelonskin Perlakuan Ulangan Analisa (berat kulit semangka) I II III Total Rataan 30 gram (tanpa )/kontrol 0,70 0,65 0,65 2,00 0,67
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian dan Rancangan Penelitian Jenis penelitian yang dilakukan merupakan penelitian eksperimen murni dengan menggunakan design Pretest postest with control group
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Berdasarkan masalah yang telah dirumuskan, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan data yang empiris berdasarkan data atau fakta yang
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. atau variabel pengaruh (independent variable) dan variabel terikat atau variabel terpengaruh
28 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskripsi Hasil Penelitian Pengujian ini dimaksudkan untuk mengukur hubungan fungsional antara variabelvariabel dalam penelitian. Analisis ini akan membedakan
BAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN Penelitian ini dilakukan dari bulan September Nopember 2010 di Laboratorium Penelitian dan Pengembangan Terpadu-Layanan Penelitian Pra Klinik Pengembangan Hewan Percobaan (LPPT-LP4HP)
BAB V PEMBAHASAN DAN DISKUSI HASIL PENELITIAN. pembelajaran Fiqih wudhu dengan praktik wudhu peserta didik dapat diketahui
BAB V PEMBAHASAN DAN DISKUSI HASIL PENELITIAN A. Pembahasan Hasil Penelitian Dari hasil penelitian tentang adakah hubungan pemahaman materi pembelajaran Fiqih wudhu dengan praktik wudhu peserta didik dapat
Lampiran 1. Prosedur Pengambilan Sampel dan Data. kemudian dipanaskan dalam oven pada suhu 105 o C selama 12 jam untuk
LAMPIRAN 40 41 Lampiran 1. Prosedur Pengambilan Sampel dan Data a. Kadar Lemak 1. Menimbang 5 gram sampel dan dibungkus dengan kertas saring bebas lemak, kemudian dipanaskan dalam oven pada suhu 105 o
IV. RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP
IV. RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP RAKL : paling luas digunakan cocok untuk percobaan lapangan Jumlah perlakuan tidak begitu besar, fleksibel dan sederhana Areal penurunan produktivitasnya dpt diduga
LAMPIRAN 1 HASIL PENGUJIAN ASPAL
DAFTAR LAMPIRAN L.1 Hasil Pengujian Aspal... 80 L. Hasil Pengujian Agregat... 89 L.3 Tabel Koreksi Stabilitas Marshall... 98 L.4 Perhitungan Proses Benda Uji Hrs... 100 L. Perhitungan Proses Benda Uji
Beetween Subject: One-Way Anova
Beetween Subject: One-Way Anova STATISTIK PSIKOLOGI Unita Werdi Rahajeng www.unita.lecture.ub.ac.id One-way (satu-jalur hanya ada satu variabel independen (x yang diuji pengaruhnya terhadap sebuah variabel
LAMPIRAN 1 Penelitian Pendahuluan
LAMPIRAN Penelitian Pendahuluan Data Peningkatan Kadar Glukosa Darah BERAS MEMBERAMO NO Kadar Glukosa Darah Sebelum (mg/dl) Sesudah (mg/dl) Peningkatan (mg/dl) % Peningkatan 80 07 27 33,75 2 93 06 3 3,98
LAMPIRAN 1. Perhitungan Dosis. x 60 gr = 0,6539 gr
LAMPIRAN 1 Perhitungan Dosis 1. Penghitungan Dosis Bawang Merah Dosis bawang merah untuk manusia 70kg = 60 gr Bawang merah segar sebesar 4.730g dibuat menjadi 51,5501g ekstrak etanol bawang merah. x 60
Kualitas Fitted Model
Kualitas Fitted Model Apakah model regresi sudah cukup pas mewakili data? Apakah model regresi cukup baik untuk model peramalan? Tebaran titik amatan / scatter plot y Mana di antara gambar gambar ini yang
Gambar 4-1. Histogram X3
BAB IV HASIL PENELITIAN Hasil penelitian ini dideskripsikan sebagai berikut: A. Data Deskriptif 1. (X 3 ) (data/perhitungan manual ada pada file tabel frek kum ) Skor teoritik Min : 37x1 = 37 Mak : 37x4
LAMPIRAN. Gambar 13.Memotong daun kedondong Gambar 14.Menggerus daun kedondong
LAMPIRAN Lampiran 1. Proses kerja penelitian Gambar 13.Memotong daun kedondong Gambar 14.Menggerus daun kedondong (Dokumentasi pribadi, 2014) hingga menjadi halus (Dokumentasi Keterangan : Memotong daun
REGRESI SEDERHANA/BIVARIAT. Statistik Psikologi Unita Werdi Rahajeng
REGRESI SEDERHANA/BIVARIAT Statistik Psikologi Unita Werdi Rahajeng www.unita.lecture.ub.ac.id Uji Regresi 1. Uji-hubungan regresi ditujukan untuk melakukan prediksi;. Tujuan ini sedikit berbeda dengan
Lampiran 1. Diagram Alir Pembuatan Kefir dan Uji Kualitas Susu Sapi. Pasteurisasi susu sapi. Pendinginan susu pasteurisasi
LAMPIRAN Lampiran 1. Diagram Alir Pembuatan Kefir dan Uji Kualitas Susu Sapi Pasteurisasi susu sapi Pendinginan susu pasteurisasi Inokulasi starter kefir 2, 3, dan 5% Inkubasi selama 2 jam Penyaringan
STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA
STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA BUSTAMI, S.Si., M.Si., M.Kom DAHLAN ABDULLAH, ST., M.Kom FADLISYAH, S.Si., MT STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA BUSTAMI, S.Si., M.Si., M.Kom DAHLAN
PENGARUH BERPIKIR KRITIS TERHADAP KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIKA
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika (SESIOMADIKA) 2017 ISBN: 978-602-60550-1-9 Pembelajaran, hal. 121-125 PENGARUH BERPIKIR KRITIS TERHADAP KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIKA
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metodologi penelitian meliputi prosedur dan cara melakukan verifikasi data
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian meliputi prosedur dan cara melakukan verifikasi data yang diperlukan untuk memecahkan atau menjawab masalah penelitian, termasuk untuk menguji hipotesis.