DIVIDEND DISCOUNT MODEL (DDM) SEBAGAI MODEL PENILAIAN HARGA SAHAM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "DIVIDEND DISCOUNT MODEL (DDM) SEBAGAI MODEL PENILAIAN HARGA SAHAM"

Transkripsi

1 DIIDEND DISCOUNT MODEL (DDM) SEBAGAI MODEL PENILAIAN HARGA SAHAM (Studi empiris pada perusahaa-perusahaa BUMN yag listig di BEI) C. Ambar Pujiharjato Uiversitas Pembagua Nasioal etera Yogyakarta Nilmawati Uiversitas Pembagua Nasioal etera Yogyakarta ABSTRACT A valuatio model is a mechaism that coverts a set of forecast a series of compay ad ecoomic variables ito a forecast of market value for the compay s stock. This purpose of this paper to evaluate itrisic value of stock are used divided discout model (DDM) ad so to compare at market stock price. BUMN firms are used at this research object because coverig all idustrial situatio. The DDM was operatioalised to test o ie BUMN firms ad based o the result it is foud that eight BUMN firms are udervalued ad oe BUMN firm is overvalued. Keywords: divided discout model (DDM), price earig ratio (PER), udervalue, overvalue. LATAR BELAKANG MASALAH Krisis keuaga global yag diawali dega kasus kredit macet di sektor properti, da diikuti oleh jatuhya istitusi keuaga di Amerika seperti Lehma Brother, akhirya merutuhka istitusi da sektor keuaga di seluruh duia. Ibarat aak ayam ketika idukya sakit, maka aak-aakya juga aka megalami kesakita. Pasar modal sebagai itermediary daa-daa jagka pajag tak lepas dari situasi ii, bahka reaksi palig yata dapat segera tercermi dari rotokya Ideks Dow Joes yag megalami peurua 778 poi atau 7% dari.43 mejadi.365 da pada taggal 5 Oktober 8, ideks berada pada posisi (ecoomy.okezoe.com). Peristiwa dikeal dega Black October. Peurua ideks ii memberi gambara yag meyeluruh megeai situasi pasar sesugguhya, yaki rutuhya kepercayaa pelaku pasar atas pasar modal khususya da sektor keuaga pada umumya. Peurua ideks juga mecermika rotokya kepercayaa pelaku pasar atas istrume keuaga di pasar modal khususya saham. Mereka meyakii bahwa peurua ideks ii terjadi karea harga saham (market price) melambug sagat jauh melebihi ilai itrisikya. C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 77

2 Bursa Efek Idoesia (BEI) sebagai istitusi keuaga juga tak lepas dari tekaa situasi keuaga global tersebut. Ideks Harga Saham Gabuga (IHSG) pu juga megalami peurua yag sagat tajam dari 5 September 8 sebesar.79,54 mejadi.446,7 dalam kuru waktu bula (6 Oktober 8) (ecoomy.okezoe.com). Peurua IHSG ii demikia juga mecermika geraka pasar secara keseluruha dalam hal ii sebagia besar harga saham juga megalami peurua. Permasalahaya apakah yag diyakii para pelaku pasar di Amerika, bahwa harga pasar melambug jauh dari ilai itrisikya juga aka terjadi di BEI. Utuk memberika gambara megeai hal tersebut, aka dipilih saham-saham perusahaa-perusahaa Bada Usaha Milik Negara (BUMN). Saham-saham BUMN dipilih karea cukup memberi gambara berbagai sector idustri yag ada di BEI. Gua memberika deskripsi apakah harga saham-saham BUMN bear-bear mecermika ilai itrisikya aka diguaka model valuasi (valuatio model). (Elto da Gruber, 995; Brigham da Housto, 4; Damodara, ) meyataka bahwa model valuasi adalah sebuah mekaisme utuk megkoversika berbagai seragkaia kodisi perusahaa da variable-variabel ekoomi pada masa yag aka datag ke dalam peramala ilai pasar saham perusahaa. Ada bayak model valuasi, tetapi dalam peelitia ii diguaka divided discout model (DDM) yag megguaka preset value divide pecermia ilai itrisik saham. Model ii diguaka dega pertimbaga besarya proporsi kepemilika saham o publik, yag mecermika keikata ivestor dalam jagka pajag, da bagi ivestor dalam jagka pajag pedapata yag diharapka adalah divide. 78 ol., No., Oktober JBTI TINJAUAN PUSTAKA Sebagaimaa disampaika oleh (Elto da Gruber, 995; Brigham da Housto, 4; Damodara, ) di atas bahwa model valuasi pada dasarya megkoversi berbagai kodisi variable-variabel ekoomi da perusahaa di masa depa ke dalam peilaia harga saham. Oleh karea itu semestiya model-model tersebut, mecermika ilai yag sebearya dari kualitas asset fiasial dalam hal ii saham, atau dega kata lai hasil model peilaia ii mecermika ilai itrisik dari saham-saham yag diilai. Kemudia hasil-hasil model peilaia ii diguaka sebagai sebuah ukura peilaia atas harga-harga saham yag ada di pasar. Hasil perbadiga itulah yag kemudia dapat diguaka sebagai rekomedasi kepada para pelaku pasar modal khususya ivestor. Secara umum dalam literature maajeme keuaga model valuasi pada dasarya dibedaka mejadi (dua) kelompok besar. Elto da Gruber (995); Brigham da Housto (4); Brealey da Myers (); Damodara () membedaka model valuasi atas harga saham mejadi model discouted cash flow da model aalisis regresi dega meguaka variabel-variabel fudametal ekoomi maupu perusahaa yag diguaka utuk memprediksi variabel harga saham. Model discouted cash flow pada dasarya adalah meetuka preset value dari ilai kas yag aka datig dari sebuah ivestasi. Ivestasi dalam saham meyediaka dua betuk alira kas; pertama, pada umumya saham membayar divide secara regular da kedua, pemegag

3 saham aka meerima capital gai ketika mereka mejual dega harga melebihi harga beliya. Berikut ii model-model discouted cash flow yag dapat diguaka utuk megevaluasi harga saham. Divided Discout Model (DDM) Pertayaa yag serig mucul ketika meilai harga saham adalah apakah ilai saham tersebut aka sama dega discouted preset value dari sejumlah divide pada periode tertetu di masa yag aka datag ditambah dega capital gai pada periode yag sama, atau discouted preset value dari semua divide di masa yag aka datag. (Gordo, 96) Ketika pertayaa pertama yag dilotarka, maka berikut ii adalah formulasi model peilaia harga sahamya. Diasumsika horizo waktu ivestasi adalah tahu, maka ilai itrisik saham pada waktu t = adalah sebagai berikut: P P () dimaa; = ilai itrisik pada waktu t = P = harga saham pada waktu t = = divide pada waktu t = k = required of retur k = omial risk free rate + risk premium = rf + β[e(rm) rf] - CAPM Jika horizo waktu adalah tahu; maka ilai itrisic value pada waktu t =. D P () Jika P, substitusi P dalam persamaa (), maka ilai itisik ada D D P ( k) (3) Jika saham tidak dijual oleh ivestor sampai pada periode, maka formulasiya sebagai berikut: D D D P D P... (4) C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 79

4 Jika saham ditaha sebagai ivestasi utuk waktu yag tak terhigga maka dapat diformulasika sebagai berikut: D D3... (5) 3 atau Dt t t Costat Growth Model Model discouted cash flow yag kedua adalah costat growth model. Model ii megasumsika divide aka megalami pertumbuha yag kosta pada waktu yag aka datag (Gordo, 96; Malkiel, 963; Molodovsky, 965). Berdasarka asumsi tersebut maka ilai itrisik saham dapat diformulasika sebagai berikut: D D3... (5R) 3 Jika D digati dega, D D D (6) Atau :... (6a) 3 Jika persamaa (6a) dikalika dega (+k)/(+g) maka aka didapatka persamaa: 3 Atau :... ( ) g... (7) (7a) Persamaa (7a) dikuragi persamaa (6a), dapat ditemuka: k) ( D (8) 8 ol., No., Oktober JBTI

5 ( k) D ( k) D (8a) (8b) k g (8c) Implikasiya adalah: ( k g) (8d) D ( g) (8e) ( k g) Akhirya terbetuk persamaa: (9) ( k g) Dimaa : = ilai itrisik saham D = besarya divide k = required rate of retur g = tigkat pertumbuha -Stage Divided Discout Model Perluasa dari model pertumbuha satu periode waktu adalah model pertumbuha (dua) periode atau multistage period sebagai berikut (Damodara, ; Elto da Gruber, 995): Pertumbuha g a Pertumbuha tiggi g Pertumbuha Stabil C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 8

6 t t D t t P dimaa, P D ( k g ) P = termial price k = required rate of retur pada periode stabil g = tigkat pertumbuha pada periode stabil ga = tigkat pertumbuha pada periode tiggi Two-stage growth model megasumsika tahap pertumbuha yag berbeda tetapi dega pertumbuha kosta atara periode yag satu dega periode yag lai da megasumsika pertumbuha laba secara kosta selama periode yag sama. Two-stage growth model dikembagka dega asumsi yag berbeda, yaitu:. Periode pertumbuha tiggi secara liier megalami peurua utuk meuju periode pertumbuha yag stabil.. Pada akhir periode pertumbuha tiggi meuju pertumbuha stabil berarti ada suatu periode trasisi (peraliha) Pertumbuha g a Pertumbuha Tiggi g Pertumbuha Stabil H D ( g ) DH ( ga g ) ( k g ) k g dimaa, g a = Pertumbuha awal g = Tigkat pertumbuha selama periode stabil Multi-Stage Model Model ii megasumsika bahwa selama periode awal bahwa laba perusahaa megalami pertumbuha kosta, sehigga divide yag dibagika kepada pemegag saham diasumsika juga megalami pertumbuha kosta. Pada umumya, perubaha dalam jagka pajag tidak terjadi secara ista, maka pada akhir pertumbuha tiggi secara liier megalami peurua utuk meuju pada periode yag stabil. 8 ol., No., Oktober JBTI

7 Tigkat Pertumbuha Pertumbuha tiggi g a g Periode Trasisi Pertumbuha stabil t t t D ( ga ) Dt P t t t ( k) t ( k) ( k) Pertumbuha tiggi Periode trasisi Periode stabil dimaa, P D ( k g ) Cross-Sectioal Regressio Aalysis Model-model discouted cash flow berkembag seirig dega perkembaga kosep alira kas yag selalu diguaka dalam maajeme keuaga. Namu karea model ii lebih megguaka operasioal matematika meskipu sagat sederhaa, maka model ii haya diadopsi oleh sebagia kecil para aalis di pasar modal utuk megevaluasi ilai itrisik saham. Model-model megguaka tekik statistik mejadi lebih populer dibadigka dega model DCF. Pedekata yag umum diguaka adalah model aalisis regresi yag meghubuga rasio harga saham dega laba atau price earig ratio (PER) dega variabel-variabel fudametal perusahaa, seperti yag dilakuka Gruber dalam Elto & Gruber, 995; C.Ambar Pujiharjato da FX.Suwarto, 3; C.Ambar Pujiharjato da Sherly Novitasari, 6). Gruber megguaka persamaa regresi: PER = a + b Pertumbuha Laba Utuk megevaluasi harga saham pada periode bull market da pada periode bear market. Dia meemuka hubuga atara pertumbuha laba dega PER baik utuk situasi bull market maupu bear market. Sedagka Whitbeck da Kisor (963) meghubugka atara variabel PER dega pertumbuha laba, divided payout ratio da stadar deviasi dari tigkat pertumbuha laba, da meyimpulka bahwa ketiga variabel tersebut berhubuga dega variabel PER. C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 83

8 Populasi peelitia METODE PENELITIAN Peelitia ii megguaka seluruh perusahaa Bada Usaha Milik Negara (BUMN) yag terdaftar di Bursa Efek Idoesia mulai dari tahu 3 sampai dega 7 sebagai objek peelitia. Terdapat 9 (sembila) perusahaa BUMN yag dijadika obyek peelitia. Pertimbaga pemiliha perusahaa BUMN didasari pada perusahaa-perusahaa tersebut cukup mewakili berbagai sektor idustri da sorota masyarakat Idoesia atas perusahaa BUMN sebagai bear-bear perusahaa publik. Model Peelitia Model peelitia yag diguaka adalah model discouted preset value dari sejumlah divide pada periode tertetu di masa yag aka datig, yag serig disebut sebagai divided discout model (DDM). Pemiliha DDM dega asumsi bahwa ivestor melakuka ivestasi dalam kuru waktu yag relatif pajag utuk saham-saham perusahaa BUMN. Selai itu pertimbaga lai pemiliha model ii adalah struktur ivestor di BEI meujukka bahwa ivestor publik masih relatif kecil da model ii justru bayak ditiggalka oleh riset-riset keuaga di Idoesia. Sehigga model peelitia dapat diformulasika sebagai berikut: D D3 3 atau Dt t t... dimaa; = ilai itrisic pada waktu t = Dt = divide pada waktu t k = required of retur k = omial risk free rate + risk premium = rf + β[e(rm) rf] - CAPM HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagaimaa dirumuska di atas bahwa peelitia ii bertujua utuk megevaluasi harga saham-saham BUMN, maka berikut ii dilakuka perhituga dega megguaka formulasi model DDM. Dari hasil perhituga tersebut aka ditemuka ilai itrisik saham masig-masig perusahaa, barulah kemudia dibadigka dega harga yag terjadi di pasar atas saham-saham perusahaa BUMN tersebut. Dari perbadiga itulah kemudia dapat dievaluasi apakah harga-harga saham yag terjadi di pasar itu mecermika ilai yag sebearya (fair value), udervalue atau yag terjadi justru overvalue. Hasil-hasil perhituga dapat diperlihatka pada tabel-tabel berikut ii: 84 ol., No., Oktober JBTI

9 Tabel Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa ANTM ANTM Divide alue P th 3,86 5,964 33, 58,6744 alue P th 9,9 38, , ,6744 alue P 3th 85,457 34,78 67,4753 alue P 3th ,76 P Dari tabel dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa ANTM utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi jika dimasukka variabel harga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). Tabel Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa BBNI BBNI Divide alue P th 3,767 46, ,75 alue P th 3,767 46,9345 4,637 67,75 alue P 3th 75,878 9,74 8,3395 alue P 3th ,8 P Dari tabel dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa BBNI utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi pada tahu utuk preset value 3 tahu meujukka ilai yag lebih tiggi dari harga pasar saham pada tahu yag sama (udervalue). Tetapi jika dimasukka variable harga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 85

10 Tabel 3 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa BBRI BBRI Divide alue P th 56, ,87 39,786 4,98 alue P th 98,7797 8,63 8,66 4,98 alue P 3th 76,465 7,949 4,347 alue P 3th 47, P Dari tabel 3 dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa BBRI utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi jika dimasukka variableharga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). Tabel 4 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa BMRI BMRI Divide alue P th 68, ,6599 3, ,577 7,468 alue P th 7,5 7, ,59 6,9446 alue P 3th 68,66 367, ,9955 alue P 3th P Dari tabel 4 dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa BMRI utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi jika dimasukka variabel harga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). 86 ol., No., Oktober JBTI

11 Tabel 5 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa INCO INCO Divide 94, alue P th 936,458, , ,88 64,5 alue P th 937,8 657, , , alue P 3th 5758,3 849,9 7834,894 alue P 3th P Dari table-5. dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa INCO utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi pada tahu utuk preset value 3 tahu meujukka ilai yag lebih tiggi dari harga pasar saham pada tahu yag sama (udervalue). Tabel 6 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa INCO KAEF Divide alue P th,658 3,97374,657, alue P th 5, , ,396478, alue P 3th 7,69,7663 6,455 alue P 3th P Dari tabel 6 dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa KAEF utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi jika dimasukka variabel harga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 87

12 Tabel 7 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa PTBA PTBA Divide alue P th 34,77 8,36 9,959 7,3775 alue P th 5,3 7,447 7,67 7,3775 alue P 3th 54,979 56, ,476 alue P 3th 44,43 568, ,4 P Dari tabel 7 dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa PTBA utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi jika dimasukka variabel harga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). Tabel 8 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa TINS TINS Divide alue P th 37,677 7, , ,47 567,68 alue P th 8,74 6,3 836,99 335,98 alue P 3th 36, ,9 55,88 alue P 3th 556, , ,9 P Berbeda dega perusahaa lai dari tabel 8 dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa TINS utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih tiggi dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai ilai itrisik sahamya melebihi harga pasar sahamya (udervalue). Demikia juga jika dimasukka variabel harga ke dalam model maka situasi yag terjadi juga udervalue. 88 ol., No., Oktober JBTI

13 Tabel 9 Perbadiga Preset alue Saham dega Harga Pasar Perusahaa TLKM TLKM Divide alue P th 7,775 6,397 3,57 alue P th 34,996 6,397 3,57 alue P 3th 4,486 37,8563 3,57 alue P 3th ,4 978,39 P Dari tabel 9 dapat ditujukka bahwa dega megguaka preset value divided da tapa memasukka preset value dari harga pasar saham perusahaa TLKM utuk tahu, tahu da 3 tahu semuaya meujukka ilai yag selalu lebih redah dari pada harga pasar sahamya. Atau dega kata lai harga pasar saham jauh lebih tiggi melampaui ilai itrisik sahamya (overvalue). Tetapi jika dimasukka variabel harga ke dalam model maka situasi yag terjadi adalah sebalikya (udervalue). SIMPULAN DAN SARAN Dari situasi-situasi di atas, dapat diketahui dega jelas bahwa dari 9 perusahaa BUMN, 8 perusahaa di ataraya harga pasar saham jauh melebihi ilai itrisik sahamya. Hal ii berarti 8 perusahaa BUMN tersebut harga pasarya diilai terlalu tiggi oleh ivestor atau overvalue. Implikasiya adalah bahwa pemegag saham perusahaa BUMN dalam jagka pajag tidak megutugka. Tetapi khusus, utuk perusahaa TINS meujukka situasi udervalue yaitu harga pasarya lebih redah jika dibadigka dega ilai itrisik sahamya ivestor, sehigga masih dapat berharap dari divide yag dibagika kepada mereka. DAFTAR PUSTAKA Brigham, F Eugee da Housto JF, 4. Fudametal of Fiacial Maagemet, Teth Editio, Thomso South-Wester, Ohio USA. C. Ambar Pujiharjato da FX.Suwarto, 3. Relevasi Price Erig Ratio Sebagai Peilaia Harga Saham, Jural Ilmiah Ekoomi da Kewirausahaa STIE Megarkecaa, Yogyakarta da Sherly Novitasari, 6. Relevasi DPR, RE, Book alue da Total Debt dalam aluatio Model pada perusahaa-perusahaa Maufaktur di BEJ, Buleti Ekoomi-FE UPN, Yogyakarta. C. Ambar Pujiharjato Divided Discout Model (DDM) sebagai Model Peilaia Harga Saham 89

14 Damodara, Aswath,. Ivestmet aluatio: Tools ad Techiques for the Determiig the alue of Ay Asset, Joh Wiley ad Sos, Ic, Caada. Elto J. Edwi da Gruber, MJ Moder Portfolio Theory ad Ivestmet Aalysis, Fifth Editio, Joh Wiley ad Sos, Ic. Caada. Gordo, Myro J. 96. The Ivestmet, Fiacig ad aluatio of The Corporatio, Homewood III, Richard D Irwi. Malkiel, Burto, 963. Equity Yields, Growth, ad Structure of Share Prices, America Ecoomic Revie, 53, pp.4-3. Miller, M., da Modigliai, F., 96. Divided Policy, Growth ad the aluatio of Shares, Joural of Bussiess, 34, pp Molodovsky, N., May, C. da Chottiger, S., 965. Commo Stock aluatio, Fiacial Aalysts Joural,, pp ol., No., Oktober JBTI

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN EPS DAN INFORMASI LAPORAN KEUANGAN KELEMAHAN PELAPORAN EPS DALAM LAPORAN KEUANGAN ANALISIS RASIO PROFITABILITAS PERUSAHAAN EARNING PER SHARE (EPS) PRICE EARNING RATIO (PER)

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

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis.

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis. III. METODE PENELITIAN 1.1. Jeis da Sumber Data Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data sekuder yag bersifat historis. Sumber data sekuder adalah sumber data peelitia yag diperoleh peeliti 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

BAB II URAIAN TEORITIS. dalam Ginting (2004) berpendapat bahwa rasio PBV adalah alat pengukur dari

BAB II URAIAN TEORITIS. dalam Ginting (2004) berpendapat bahwa rasio PBV adalah alat pengukur dari BAB II URAIAN TEORITIS A. Peelitia Terdahulu Peelitia di luar egeri yag dilakuka oleh Fama da Frech (993) dalam Gitig (2004) berpedapat bahwa rasio PBV adalah alat pegukur dari keadaa kesulita keuaga (fiacial

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

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di lokasi huta taama idustri yag terdapat di PT. Wirakarya Sakti Provisi Jambi. Waktu pelaksaaa peelitia ii adalah bula April

Lebih terperinci

MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO

MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO KERANGKA PIKIR EVALUASI KINERjA PORTOFOLIO (EKP) MENGUKUR TINGKAT RETURN PORTOFOLIO RISK-ADJUSTED PERFORMANCE - INDEKS SHARPE - INDEKS TREYNOR - INDEKS JENSEN dede08m.com

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

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

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai 20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif

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

Muniya Alteza

Muniya Alteza NILAI WAKTU UANG 1. Kosep dasar ilai waktu uag (time value of moey) 2. Nilai masa depa (future value) 3. Nilai sekarag (preset value) 4. Auitas (auity) 5. Perpetuitas (perpetuity) 6. Buga tahua efektif/

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

MATERI 11 ANALISIS INDUSTRI

MATERI 11 ANALISIS INDUSTRI MATERI 11 ANALISIS INDUSTRI PENGERTIAN INDUSTRI PENTINGNYA ANALISIS INDUSTRI ESTIMASI TINGKAT KEUNTUNGAN INDUSTRI ESTIMASI EARNING PER SHARE (EPS) INDUSTRI PERSAINGAN DAN RETURN INDUSTRI YANG DIHARAPKAN

Lebih terperinci

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa

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

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 II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tijaua Peeliti Terdahulu Peelitia yag dilakuka oleh Laraswati tahu 2010 yag meeliti tetag portofolio optimal saham yag masuk dalam Jakarta Islamic Idex (JII). Kesimpula dari

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

= 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

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

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1) Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad

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

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI S I L A B U S

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI S I L A B U S S I L A B U S FRM/FISE/46-01 Jauari 009 Fakultas : Ekoomi Jurusa/Program Studi : Maajeme/ Maajeme Mata Kuliah : Maajeme Ivestasi Kode : SMJ 1 SKS : Teori: SKS Praktik: 1 : VI (Eam) Mata Kuliah Prasyarat

Lebih terperinci

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA Fitriai Agustia, Math, UPI 1 Fiacial Derivative Opsi Mafaat Opsi Opsi Eropa Peetua Harga Opsi Kekovergea Model Biomial Fitriai Agustia, Math,

Lebih terperinci

Buku Padua Belajar Maajeme Keuaga Chapter 0 KONSEP NILAI WAKTU UANG. Pegertia. Nilai Uag meurut waktu, berarti uag hari ii lebih baik / berharga dari pada ilai uag dimasa medatag pada harga omial yag sama.

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

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

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Keuangan terdiri dari tiga bidang yang saling berhubungan: (1) pasar uang

BAB II LANDASAN TEORI. Keuangan terdiri dari tiga bidang yang saling berhubungan: (1) pasar uang BAB II LANDASAN TEORI A. Maajeme Keuaga Keuaga terdiri dari tiga bidag yag salig berhubuga: (1) pasar uag da pasar modal, berkaita dega pasar sekuritas da lembaga keuaga; () ivestasi, yag memfokuska pada

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

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

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

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si. ANUITAS 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmato,S.Si. 1 OVERVIEW Auitas adl suatu pembayara dalam jumlah tertetu, yag dilakuka setiap selag waktu da lama tertetu, secara berkelajuta. Suatu auitas yg pasti dilakuka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

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

ANALISIS BIAYA INVESTASI PADA PERUMAHAN GRIYA PANIKI INDAH

ANALISIS BIAYA INVESTASI PADA PERUMAHAN GRIYA PANIKI INDAH Jural Sipil Statik Vol. No.5, April 203 (377-38) ISSN: 2337-6732 ANALISIS BIAYA INVESTASI PADA PERUMAHAN GRIYA PANIKI INDAH Steve Fredrik Josef Maopo J. Tjakra, R. J. M. Madagi, M. Sibi Fakultas Tekik

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

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

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

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Risiko adalah suatu yag selalu dihubugka dega kemugkia terjadiya sesuatu yag merugika yag tidak terduga da tidak diharapka atau peyimpaga atara tigkat pegembalia yag

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

Lebih terperinci

Analisis Window Dressing pada Reksa Dana Saham Perusahaan Sekuritas Indonesia tahun

Analisis Window Dressing pada Reksa Dana Saham Perusahaan Sekuritas Indonesia tahun Trias, Aalisis Widow Dressig pada Reksa Daa Saham Perusahaa Sekuritas Idoesia tahu.. 1 Aalisis Widow Dressig pada Reksa Daa Saham Perusahaa Sekuritas Idoesia tahu 2010-2015 Aalysis Widow Dressig o Stock

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi Modul ke: 05 KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Program Studi Akutasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Pedahulua Kosep ilai waktu dari uag (time value of moey) pada dasarya mejelaska

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Pengaruh Perataan Laba terhadap Kinerja Saham pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia (BEI)

Pengaruh Perataan Laba terhadap Kinerja Saham pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia (BEI) e-jural BINAR 9 AKUNTANSI Vol. No. e-jural, Jauari BINAR 03 AKUNTANSI Vol. No., April 03 ISSN 303-5 Pegaruh Perataa Laba terhadap Kierja Saham pada Perusahaa Maufaktur di Bursa Efek Idoesia (BEI) Ade Trio

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka pada bula Juli 2013 sampai Jauari 201 berlokasi di Kabupate Gorotalo. B. Jeis Peelitia Peilitia tetag evaluasi program pegembaga

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

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

Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan

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

Lebih terperinci

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

4/15/2009. Arti investasi : a. Hasil penjualan. b. Biaya c. Ekspektasi dan kepercayaan.

4/15/2009. Arti investasi : a. Hasil penjualan. b. Biaya c. Ekspektasi dan kepercayaan. Arti ivestasi : a. Hasil pejuala. b. Biaya c. Ekspektasi da kepercayaa. Ivestasi : peigkata barag modal berujud Kekuata Ekoomi Utama; Hasil pegembalia ivestasi yag dipegaruhi oleh struktur ekoomi, biaya

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

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

FORECASTING (Peramalan)

FORECASTING (Peramalan) FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa

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

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

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

REGRESI LINIER GANDA

REGRESI LINIER GANDA REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka

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

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika

Lebih terperinci

ANALISA KELAYAKAN FINANSIAL PASAR TRADISIONAL MODERN PLAJU PALEMBANG

ANALISA KELAYAKAN FINANSIAL PASAR TRADISIONAL MODERN PLAJU PALEMBANG ANALISA KELAYAKAN FINANSIAL PASAR TRADISIONAL MODERN PLAJU PALEMBANG Hei Fitriai Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Sriwijaya Jala Raya Prabumulih Km. 32 Ideralaya Oga Ilir Sumatra Selata E-mail:

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

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

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL ( )

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL ( ) ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (2013-2015) Farah Widia Defri Moch. Dzulkirom AR. Fakultas Ilmu Admiistrasi Uiversitas Brawijaya

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

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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 METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat 38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata

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

PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION

PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION Jural Ilmu da Riset Maajeme : Volume 5, Nomor 5, Mei 2016 ISSN : 2461-0593 PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION Febri Nur Choiriyah Febriurchoiriyah11@gmail.com

Lebih terperinci

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered. 2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 1.1. Lokasi Peelitia Peelitia ii dilakuka di Pojok Bursa Efek Jakarta (BEJ) yag berlokasi di Uiversitas Islam Negeri Malag, Jala Gajayaa 50 malag. Peetua lokasi ii dilakuka dega

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI LNDSN TEORI. Risiko da Maajeme Risiko Defiisi Risiko dalam arti luas adalah potesial kejadia yag tidak diigika jaga terjadi tetapi terjadi, atau sebalikya potesi kejadia yag diigika terjadi tetapi tidak

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel) Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

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

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

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya

Lebih terperinci

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden,

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden, III. BAHAN DAN METODE A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula April 014 di BBPTU-HPT Baturrade, Purwokerto. B. Baha da Alat Peelitia Baha peelitia ii yaitu rekordig produksi susu laktasi

Lebih terperinci