BAB IV PENGOLAHAN DATA
|
|
- Adi Irwan Lesmana
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 30 BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Data Curah Hujan DAS Brantas Data curah hujan di DAS Brantas merupakan data curah hujan harian, dimana curah hujan harian berasal dari stasiun-stasiun curah hujan yang ada di wilayah DAS Brantas. Pada Analisis ini digunakan data curah hujan pada lima stasiun hujan yang ada di wilayah DAS Brantas, yaitu stasiun curah hujan Tangkil, stasiun curah hujan Tugu, stasiun curah hujan Sawahan, stasiun curah hujan Birowo dan stasiun curah hujan Kertosono. Adapun bentuk data curah hujan yang digunakan dapat dilihat pada lampiran L Menghitung Rata-rata Curah Hujan Bulanan Berdasarkan rumus curah hujan rata-rata yang di lihat pada persamaan (2.1). Rumus yang digunakan : X μ =...(2.1) N Maka didapat hasil perhitungan curah hujan rata-rata bulanan di DAS Brantas pada stasiun crah hujan Tangkil, yang disusun pada tabel 4.1
2 31 Contoh hasil perhitungan rata-rata curah hujan bulanan lokasi stasiun curah hujan Tangkil : Tabel 4.1 Tabel Rata-rata Hujan Bulanan Stasiun Curah Hujan Tangkil Nama Stasiun Tahun Bulan µ Tangkil 1964 Jan 11,3 Tangkil 1964 Feb 5,5 Tangkil 1964 Mar 14,9 Tangkil 1964 Apr 0,9 Tangkil 1964 Mei 3,7 Tangkil 1964 Jun 9,4 Tangkil 1964 Jul 0 Tangkil 1964 Agst 0 Tangkil 1964 Sep 0,3 Tangkil 1964 Okt 16,7 Tangkil 1964 Nov 9,3 Tangkil 1964 Des 11,7 Contoh perhitungan rata-rata hujan bulanan : Rata-rata curah hujan bulanan pada bulan Januari lokasi stasiun tangkil tahun 1964 : μ = Σ Hujan harian 31 = = 11,3
3 32 Rata-rata curah hujan bulanan pada bulan Februari lokasi stasiun tangkil tahun 1964 : μ = Σ Hujan harian 29 = = 5,5 Rata-rata curah hujan bulanan pada bulat Maret lokasi stasiun tangkil tahun 1964 : μ = Σ Hujan harian 31 = = 14,9 4.3 Uji Kekonsistensian Data Sesuai dengan metodologi penelitian, sesudah mendapatkan ratarata curah hujan bulanan, maka harus dilakukan uji kekonsistensian data curah hujan, dimana pengujian ini berfungsi untuk melihat apakah data curah hujan yang ada di stasiun curah hujan tersebut konsisten atau tidak, karena data curah hujan yang akan diolah telebih dahulu data tersebut harus konsisten. Contoh perhitungan i = rata-rata hujan tahunan μ = Σrata rata hujan bulanan 12 = = 6,975
4 33 Tabel 4.2 Tabel Uji Kekonsistensian Data Stasiun Curah Hujan Tangkil Stasiun tangkil 3 stasiun acuan Tahun i Kumulatif i Kumulatif 64 6,975 6,975 5,925 5, , , , , , ,95 5, , , , , , , ,9 7, , , , , , ,4, , , , , , , , , , , ,4 60, , , , , , , ,1 75, , , , , ,45 75, , , , , ,1 91, , , , , , , ,6 99, , , , ,0875 6, , , ,5458 4, , , ,40 4, , , ,7625 5, , , ,7292 4, , , ,0458 4, , , ,0208 5, , , ,4125 3, , , ,6375 3,9 141, , ,2958 4, , , ,3717 5, , , ,7883 7, , , ,8217 5, , ,1 161,9217 4, , , ,305 5, , , ,3217 4, , , ,13 4, , , ,1633 5, , , ,85 4, , , ,7008 6, , ,4 203,1008 4, , , ,05 4, , , ,2092 4, , , ,6925 4, , , ,1508 5, ,7317
5 34 Sehingga data curah hujan tahunan yang telah dihitung seperti di atas, dapat di lihat kekonsistensian sebagai berikut : Gambar 4.1 Grafik Kekonsistensian Data Curah Hujan di Stasiun Curah Hujan Tangkil. Grafik tersebut mengartikan bahwa data curah hujan yang ada di stasiun curah hujan tangkil dari tahun merupakan data yang konsisten, karena grafik tersebut berupa satu garis lurus, sehingga data curah hujan yang ada di stasiun Tangkil dapat di analisis. 4.4 Menghitung Standard Deviasi Dari data curah hujan bulanan, maka didapatkan nilai standard deviasi yang di hitung dengan cara sebagai berikut : 2 ( X X ) S =...(2.2) n 1
6 35 Contoh perhitungan : Data curah hujan bulan Februari di stasiun curah hujan Tangkil yang di tinjau dari tahun secara berturut-turut adalah sebagai berikut : Tabel 4.3 Perhitungan Standar Deviasi Bulan Februari Stasiun Curah hujan Tangkil Curah hujan rata-rata X-X rata2 (X-X rata2 ) 2 5,5-3, , ,5 2, , , ,0894 8,9-0,1919 0, ,7-3, , ,8-0,2919 0, ,1 1, , ,0919 1, ,3-1,7919 3, ,0919 1, ,75 1, , ,0919 1, ,1-2,9919 8, ,6-1,4919 2, ,5-1,5919 2, ,7-1,3919 1, ,5-3, , ,7-4, , ,9 0, , ,8-0,2919 0, ,7 2, , ,8 3, , ,0919 1, ,5-0,5919 0, , , , , ,5-2,5919 6, ,86 1, , ,6 1, , ,0919 1, ,5 5, , ,6 3, , , , ,7 3, , ,5 2, , ,75-3, , ,6 0, , , , ,8 1, , ,3-3, , ,9 5, , ,9 3, ,50159
7 36 Rata rata curah hujan bulanan Februari tahun = 9, Jumlah (X X rata2 ) 2 = 413,4198 Standar deviasi = 413,4198 S = = 3, Data Curah hujan bulan januari di stasiun curah hujan Tugu yang ditinjau dari tahun secara berturut-turut adalah sebagai berikut : Tabel 4.4 Perhitungan Standar Deviasi Bulan Januari Stasiun Curah Hujan Tugu. Curah hujan rata-rata X-X rata2 (X-X rata2 ) 2 6,1-3, , ,1-3, , ,2 4, , ,9-3,0619 9, ,6-3, , ,1 2, , ,6 7, ,3405 6,7-3, , ,1 1, , ,2 1, , ,7-3, , ,1-1,8619 3, ,4 2, , ,1-2,8619 8, ,3 4, , , ,0681 8,8-1,1619 1, ,9619 3, ,4-1,5619 2, ,2 0, , ,8 0, , ,9-3,0619 9, ,5-2,4619 6, ,4 4, , ,6 16, ,8262 8,4-1,5619 2, ,2-4, , ,8-1,1619 1, ,3 12, , ,3 6, , , , , , ,3-3, , ,3-3, , ,9-2,0619 4, ,3-5, , ,7-4, , , , ,7-0,2619 0, ,0-3, , ,4-3, , ,0-7, ,39193
8 37 Rata rata curah hujan bulanan Januari tahun = 9, Jumlah (X X rata2 ) 2 = 1101,339 Standar deviasi = 1101,339 S = = 5, Mengklasifikasikan Indeks Kekeringan Untuk mengklasifikasikan indeks kekeringan di DAS Brantas, digunakan metode perhitungan standardized precipitation index (SPI), dimana perhitungan ini berfungsi untuk mengklasifikasikan kondisi kekeringan di s\tahun tersebut pada wilayah stasiun curah hujan. Cara perhitungan dengan metode SPI adalah sebagai berikut : Z ij X ij X j = (2.9) σ j Dimana contoh parameter yang digunakan untuk pengklasifikasian indeks kekeringan di stasiun curah hujan Tangkil bulan Februari adalah : X = 11,3 (hujan rata-rata tahun 1964 bulan Februari). ij X j = 10,56905 (hujan rata-rata bulan Februari dari tahun ). σ j = 3,2 (standard deviasi bulan Februari dari tahun ).
9 38 Indeks kekeringan bulan Februari tahun 1964 di stasiun Tangkil adalah : Z ij 11,3 10,56905 = = 1,13 3,2 Indeks kekeringan bulan Januari tahun 1964 di stasiun Tugu adalah : Z ij 6,1 9, = = 0,75 5, Indeks kekeringan bulan Januari tahun 1964 di stasiun Sawahan adalah : Z ij 7 12,169 = = 0,79 6, Indeks kekeringan bulan Januari tahun 1964 di stasiun Birowo adalah : Z ij 6 10,97857 = = 1,3 3,83778 Indeks kekeringan bulan Januari tahun 1964 di stasiun Kertosono adalah : Z ij 5,2 10,61436 = = 1,09 4,97522 Hasil dari contoh perhitungan di atas, indeks kekeringan yang didapat dapat di klasifikasikan berdasarkan tabel di bawah :
10 39 Tabel 4.5 Tabel Klasifikasi Indeks Kekeringan Maka : Nilai SPI Kalsifikasi 2,00 Ekstrim Basah 1,50 1,99 Sangat Basah 1,00 1,49 Kebasahan sedang -0,99 0,99 Hampir normal -1,0-1,49 Kekeringan sedang -1,5-1,99 Kekeringan parah -2,0 <-2,00 Kekeringan ekstrim (sumber : Analisa Kekeringan dengan Berbagai Pendekatan,2003) Bulan Februari 1964 stasiun curah hujan Tangkil Bulan Januari 1964 stasiun curah hujan Tugu Bulan Januari 1964 stasiun curah hujan Sawahan Bulan Januari 1964 stasiun curah hujan Birowo = Kekeringan sedang. = Hampir normal. = Hampir normal. = Kekeringan sedang. Bulan Januari 1964 stasiun curah hujan Kertosono = Kekeringan sedang. 4.6 Mencari Indeks Kekeringan Maksimum Setiap Tahun Indeks kekeringan yang telah diklasifikasikan setiap tahunnya pada setiap stasiun curah hujan, dilihat di bulan apa terjadi indeks kekeringan maksimum, dimana pada tahun tersebut terjadi kekeringan yang terburuk pada bulan apa. Cara perhitungan indeks kekeringan maksimum adalah sebagai berikut :
11 40 Tabel 4.6 Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Tangkil Tahun 1964 Nama Stasiun Tahun Bulan Indeks Kekeringan Keterangan Tangkil 1964 Jan 0,18 Hampir Normal Tangkil 1964 Feb -1,13 Kekeringan sedang Tangkil 1964 Mar 1,44 Kekeringan sedang Tangkil 1964 Apr -1,56 Kekeringan parah Tangkil 1964 Mei 0,01 Hampir Normal Tangkil 1964 Jun 2,67 Ekstrim Basah Tangkil 1964 Jul -0,53 Hampir Normal Tangkil 1964 Agst -0,51 Hampir Normal Tangkil 1964 Sep -0,38 Hampir Normal Tangkil 1964 Okt 3,52 Ekstrim Basah Tangkil 1964 Nov 0,48 Hampir Normal Tangkil 1964 Des 0, Hampir Normal Gambar 4.2 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Tangkil Tahun 1964 Dari seluruh indeks kekeringan yang terjadi di stasiun curah hujan Tangkil pada tahun 1964 kekeringan terburuk terjadi pada bulan April dengan indeks kekeringan -1,56 yang tergolong dalam kekeringan parah.
12 41 Tabel 4.7 Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Tugu Tahun 1964 Nama Stasiun Tahun Bulan Indeks Kekeringan Keterangan Tugu 1964 Jan -0,75 Hampir Normal Tugu 1964 Feb -1,8 Kekeringan parah Tugu 1964 Mar 0,28 Hampir Normal Tugu 1964 Apr -0,56 Hampir Normal Tugu 1964 Mei 0,29 Hampir Normal Tugu 1964 Jun 0,09 Hampir Normal Tugu 1964 Jul -0,36 Hampir Normal Tugu 1964 Agst -0,15 Hampir Normal Tugu 1964 Sep 1,13 Kebasahan sedang Tugu 1964 Okt 1,74 Sangat basah Tugu 1964 Nov -0,44 Hampir Normal Tugu 1964 Des 0 Hampir Normal Gambar 4.3 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Tugu Tahun 1964 Dari seluruh indeks kekeringan yang terjadi di stasiun curah hujan Tugu pada tahun 1964 kekeringan terburuk terjadi pada bulan Februari dengan indeks kekeringan -1,8 yang tergolong dalam kekeringan parah.
13 Tabel 4.8 Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Sawahan Tahun Nama Stasiun Tahun Bulan Indeks Kekeringan Keterangan Sawahan 1964 Jan -0,79 Hampir Normal Sawahan 1964 Feb -0,79 Hampir Normal Sawahan 1964 Mar 0,82 Hampir Normal Sawahan 1964 Apr 1,65 Sangat basah Sawahan 1964 Mei -0,28 Hampir Normal Sawahan 1964 Jun 0,26 Hampir Normal Sawahan 1964 Jul -0,36 Hampir Normal Sawahan 1964 Agst -0,25 Hampir Normal Sawahan 1964 Sep 0,3 Hampir Normal Sawahan 1964 Okt 1,69 Sangat basah Sawahan 1964 Nov 1,6 Sangat basah Sawahan 1964 Des -0,52 Hampir Normal Gambar 4.4 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Sawahan Tahun 1964 Dari seluruh indeks kekeringan yang terjadi di stasiun curah hujan Sawahan pada tahun 1964 kekeringan terburuk terjadi pada bulan Februari dengan indeks kekeringan -0,79 yang tergolong dalam hampir normal.
14 43 Tabel 4.9 Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Birowo Tahun 1964 Nama Stasiun Tahun Bulan Indeks Kekeringan Keterangan Birowo 1964 Jan -1,3 Kekeringan sedang Birowo 1964 Feb -1,09 Kekeringan sedang Birowo 1964 Mar 1,2 Kebasahan sedang Birowo 1964 Apr 0,37 Hampir Normal Birowo 1964 Mei -0,32 Hampir Normal Birowo 1964 Jun -0,32 Hampir Normal Birowo 1964 Jul -0,43 Hampir Normal Birowo 1964 Agst 0,23 Hampir Normal Birowo 1964 Sep 1,15 Kebasahan sedang Birowo 1964 Okt 3,25 Ekstrim basah Birowo 1964 Nov 1,08 Kebasahan sedang Birowo 1964 Des -1,2 Kekeringan sedang Gambar 4.5 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Birowo Tahun 1964 Dari seluruh indeks kekeringan yang terjadi di stasiun curah hujan Birowo pada tahun 1964 kekeringan terburuk terjadi pada bulan Januari dengan indeks kekeringan -1,3 yang tergolong dalam kekeringan sedang.
15 44 Tabel 4.10 Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Kertosono Tahun 1964 Nama Stasiun Tahun Bulan Indeks Kekeringan Keterangan Kertosono 1964 Jan -1,09 Kekeringan sedang Kertosono 1964 Feb -1,05 Kekeringan sedang Kertosono 1964 Mar 2,64 Ekstrim Basah Kertosono 1964 Apr -0,4 Hampir Normal Kertosono 1964 Mei 1,3 Kebasahan sedang Kertosono 1964 Jun 0,54 Hampir Normal Kertosono 1964 Jul -0,19 Hampir Normal Kertosono 1964 Agst -0,45 Hampir Normal Kertosono 1964 Sep -0,46 Hampir Normal Kertosono 1964 Okt 0,71 Hampir Normal Kertosono 1964 Nov -0,9 Hampir Normal Kertosono 1964 Des -0,93 Hampir Normal Gambar 4.6 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Kertosono tahun 1964 Dari seluruh indeks kekeringan yang terjadi di stasiun curah hujan Kertosono pada tahun 1964 kekeringan terburuk terjadi pada bulan Januari dengan indeks kekeringan -1,09 yang tergolong dalam kekeringan sedang.
16 45 Indeks-indeks kekeringan maksimum setiap tahun digabungkan menjadi satu, sehingga menghasilkan grafik sebagai berikut : Gambar 4.7 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan Tangkil Gambar 4.8 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan Tugu Gambar 4.9 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan Sawahan Gambar 4.10 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan Birowo
17 46 Gambar 4.11 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan Kertosono Sehingga dari indeks-indeks kekeringan maksimum setiap tahun, dapat dihitung besar pergeseran indeks kekeringan setiap tahunnya, yaitu dengan cara sebagai berikut : ZijBulan1 ZijBulan2 % pergeseran = x100% ZijBulan1 Jadi persen pergeseran indeks kekeringan maksimum pada stasiun curah hujan Tangkil, tahun adalah 1,553 0, % pergeseran = x100% = 45,9956% 1,553 Besar pergeseran indeks kekeringan maksimum pada stasiun curah hujan Tangkil, tahun adalah 0, ,52774 % pergeseran = x100% = 0,371735% 0,839996
18 47 Maka dari pergeseran indeks kekeringan setiap tahun di stasiun curah hujan Tangkil, maka rata-rata pergeseren indeks kekeringan maksimum di stasiun curah hujan Tangkil dari tahun sebesar 62,0222%. 4.7 Perhitungan Probabilitas Terjadinya Indeks Kekeringan Maksimum di Tahun yang Akan Datang Dalam perhitungan ini akan mencari probabilitas terbesar terjadinya indeks kekeringan maksimum di atahun yang akan datang, dimana berdasarkan siklus terjadinya indeks kekeringan maksimum yang telah terjadi, akan dihitung di tahun yang akan datang, bulan apa yang paling memiliki probabilitas terbesar terjadinya indeks kekeringan maksimum. Contoh perhitungan probabilitas adalah sebagai berikut : Probabilitas kejadian relatif = Jumlah peristiwa yang tejadi Jumlah total percobaan / kejadian Probabilitas yang terjadi pada stasiun tangkil adalah sebagai berikut : Bulan Januari terjadinya kondisi kekeringan terburuk sebanyak 2 kali, jumlah bulan Januari yang ditinjau sebanyak kali. 2 Probabilitas bulan Januari = x 100% = 4,761905%. 4 Probabilitas bulan Februari = x 100% = 9,52381%.
19 48 3 Probabilitas bulan Maret = x 100% = 7,1857%. 6 Proababilitas bulan April = x 100% = 14,28571% 0 Probabilitas bulan Mei = x 100% = 0% 0 Probabilitas bulan Juni = x 100% = 0% 0 Probabilitas bulan Juli = x 100% = 0%. 0 Probabilitas bulan Agustus = x 100% = 0%. 0 Probabilitas bulan September = x 100% = 0%. 0 Probabilitas bulan Oktober = x 100% = 0%. 3 Probabilitas bulan November = x 100% = 7,1857% 5 Probabilitas bulan Desember = x 100% = 11,90476%. Dari keseluruhan probabilitas yang terjadi di setiap bulan, probabilitas terbesar terjadinya indeks kekeringan pada tahun yang akan datang di
20 49 stasiun curah hujan tangkil adalah bulan April dengan probabilitas sebesar 14,28571%. 4.8 Prediksi Nilai Indeks Kekeringan di Tahun yang Akan Datang Untuk memprediksikan nilai indeks kekeringan akan menggunakan analisa trend, dimana dari data-data indeks kekeringan perbulan disatukan ehingga bisa didapat trend line, sebagai contoh grafik trend line sebagai berikut : Gambar 4.12 Grafik Garis Trend Line Regresi Linear Dari garfik trend line di atas dapat di tarik persamaan garis regresi linear, dimana untuk menarik persamaan garis regresi linear dapat digunakan cara sebagai berikut : Y =a + bx Cara untuk menarik persamaan gari dari trend line adalah dengan menggunakan rumus sebagai berikut : Yi B X i A = (2.7) N [ X iyi ] [ X i ][ Yi ] 2 N[ X ] [ ] 2 i X i N B =..(2.8)
21 50 Contoh perhitungan persamaan garis : Tabel 4.11 Perhitungan Persamaan Garis Regresi Linear X y X * Y X 2 1-1, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
22 51 Dari data tersebut di dapat : X = 903 Y = -49, X.Y = -114,36 X 2 = ( X) 2 = B = N [ X iyi ] [ X i ][ Yi ] 2 N[ X ] [ ] 2 i X i B = [ ] [ 903][ ] [ 25585] [ ] = Yi B X i ( * 903 A = = = -0,946 N Jadi persamaan garis regresi linear untuk bulan Januari pada stasiun curah hujan Tangkil adalah y = -0,0113x 0,946 Dengan persamaan garis yang telah didapatkan maka cara perhitungan prediksi untuk nilai indeks kekeringan bulan Januari pada stasiun curah hujan Tangkil tahun 2025 dan 2050 adalah : X = 62 y = -0,0113 * 62 0,946 y = -1,628 X = 87 y = -0,0113 * 87 0,946 y = -2 Sehingga dari analisa trend line, didapat besar nilai indeks kekeringan pada tahun yang akan datang. Dimana pada tahun 2025 nilai indeks kekeringan sebesar -1,628 dengan kondisi Kekeringan parah, dan pada tahun 2050 nilai indeks kekeringan sebesar -2 dengan kondisi kekeringan
23 52 ekstrim. Dimana sesuai dengan perhitungan probabilitas sebelumnya maka pada tahun 2025 dan 2050 kondisi kekeringan tersebut akan terjadi pada bulan April. 4.9 Peta Perubahan Indeks Kekeringan Maksimum Dari hasil perhitungan indeks kekeringan, dapat dilihat perubahan dari kondisi kekeringan yang ada di DAS Brantas, yaitu sebagai berikut : Gambar 4.13 Kondisi Indeks Kekeringan Maksimum di DAS Brantas Tahun 1965 Gambar 4.14 Gambar Kondisi Indeks Kekeringan Maksimum di DAS Brantas Tahun 1986
24 53 Gambar 4.15 Gambar Kondisi Indeks Kekeringan Maksimum di DAS Brantas Tahun 2005 Dimana : Hampir Normal. Kekeringan Sedang. Kekeringan Parah.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
24 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Pendekatan Penelitian Pendekatan teknik yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah menganalisa pola perubahan aliran rendah pada musim kemarau pada aliran DAS
Lebih terperinciPERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011
Nop-06 Feb-07 Mei-07 Agust-07 Nop-07 Feb-08 Mei-08 Agust-08 Nop-08 Feb-09 Mei-09 Agust-09 Nop-09 Feb-10 Mei-10 Agust-10 Nop-10 Feb-11 Mei-11 Agust-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Sipil Skripsi Sarjana Semester Genap Tahun 2007/2008
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Sipil Skripsi Sarjana Semester Genap Tahun 2007/2008 Studi Analisa Pergeseran Indeks Kekeringan dengan Menggunakan Metode Standardized Precipitation Index pada
Lebih terperinciPERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI FEBRUARI 2012
Nop-06 Feb-07 Mei-07 Agust-07 Nop-07 Feb-08 Mei-08 Agust-08 Nop-08 Feb-09 Mei-09 Agust-09 Nop-09 Feb-10 Mei-10 Agust-10 Nop-10 Feb-11 Mei-11 Agust-11 Nop-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI FEBRUARI
Lebih terperinciPERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI APRIL 2012
I. TOTAL SIMPANAN NASABAH PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI APRIL 2012 Total pada bulan April 2012 mengalami kenaikan sebesar Rp14,48 Triliun dibandingkan dengan total pada bulan Maret 2012 sehingga
Lebih terperinciPERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 2012
BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.48/08/35/Th. X, 1 Agustus PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI Selama bulan Juni jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK Hotel Berbintang di Jawa Timur masing-masing
Lebih terperinciPERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 2013
5 Jan Jul 2 BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.49/8/35/Th. XI, 1 Agustus 213 PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 213 Selama bulan Juni 213 jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK hotel berbintang di
Lebih terperinciBulan Basah (BB) : Bulan dengan curah hujan lebih dari 100 mm (jumlah curah hujan bulanan melebihi angka evaporasi).
1. Klasifikasi Iklim MOHR (1933) Klasifikasi iklim di Indonesia yang didasrakan curah hujan agaknya di ajukan oleh Mohr pada tahun 1933. Klasifikasi iklim ini didasarkan oleh jumlah Bulan Kering (BK) dan
Lebih terperinciPERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR AGUSTUS 2012
BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.62/10/35/Th. X, 1 Oktober PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR AGUSTUS Selama bulan Agustus jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK Hotel Berbintang di Jawa Timur masing-masing
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Kami ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah membantu penerbitan publikasi prakiraan musim hujan ini.
KATA PENGANTAR Penyajian Prakiraan Musim Hujan 2016/2017 di Provinsi Sumatera Selatan ditujukan untuk memberi informasi kepada masyarakat, disamping publikasi buletin agrometeorologi, analisis dan prakiraan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORITIS
BAB I PENDAHULUAN Pengaruh pemanasan global yang sering didengungkan tidak dapat dihindari dari wilayah Kalimantan Selatan khususnya daerah Banjarbaru. Sebagai stasiun klimatologi maka kegiatan observasi
Lebih terperinciPRESENSI DOSEN DIPEKERJAKAN KOPERTIS WILAYAH V
Pangkat/Gol. : Perguruan Tinggi : Universitas Ahmad Dahlan Jabatan Fungsional : Bulan : Januari 2014 No. HARI TANGGAL DATANG PULANG. DATANG PULANG 1 Rabu 01-Jan-14 Libur Libur Libur 2 Kamis 02-Jan-14 1.
Lebih terperinciPERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JULI 2012
BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.57/09/35/Th. X, 3 September PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JULI Selama bulan Juli jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK Hotel Berbintang di Jawa Timur masing-masing
Lebih terperinciPERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI JANUARI 2012
Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 Oct-08 Jan-09 Apr-09 Jul-09 Oct-09 Jan-10 Apr-10 Jul-10 Oct-10 Jan-11 Apr-11 Jul-11 Oct-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI JANUARI 2012 I. TOTAL
Lebih terperinciANALISIS SPASIAL INDEKS KEKERINGAN KABUPATEN SUKOHARJO MENGGUNAKAN METODE SPI (STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX)
ANALISIS SPASIAL INDEKS KEKERINGAN KABUPATEN SUKOHARJO MENGGUNAKAN METODE SPI (STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX) Rahmanita Lestari, Nurul Hidayah, dan Ambar Asmoro Fakultas Geografi UMS E-mail: rahmanovic1993@gmail.com
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI 2015
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI ACEH No. 31/7/Th. IV, 1 Juli 216 PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI 215 PRODUKSI PADI TAHUN 215 NAIK 28,8 PERSEN A. PADI Produksi padi tahun 215 sebanyak 2,33 juta ton gabah
Lebih terperinciBPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH
CQWWka BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH No. 10/07/62/Th. X, 1 Juli PERKEMBANGAN TINGKAT PENGGUNAAN SARANA AKOMODASI Selama, TPK Hotel Berbintang Sebesar 56,39 Persen. Tingkat Penghunian Kamar (TPK) hotel
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI (Angka Ramalan II Tahun 2013)
BPS PROVINSI JAWA TIMUR No. 72/11/35/Th XI.,1 November PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI (Angka Ramalan II Tahun ) A. PADI B. JAGUNG Angka Ramalan (ARAM) II produksi Padi Provinsi Jawa Timur tahun sebesar
Lebih terperinciPERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG
No. 04/01/81/Th. VIII, 3 Januari 2017 2014 PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG DI PROVINSI MALUKU NOVEMBER TPK HOTEL BINTANG NOVEMBER MENCAPAI 38,23 % Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel
Lebih terperinciBAB VI. POLA KECENDERUNGAN DAN WATAK DEBIT SUNGAI
BAB VI. POLA KECENDERUNGAN DAN WATAK DEBIT SUNGAI Metode Mann-Kendall merupakan salah satu model statistik yang banyak digunakan dalam analisis perhitungan pola kecenderungan (trend) dari parameter alam
Lebih terperincidari tahun pada stasiun pengamat yang berada di daerah Darmaga, Bogor.
Jika plot peluang dan plot kuantil-kuantil membentuk garis lurus atau linier maka dapat disimpulkan bahwa model telah memenuhi asumsi (Mallor et al. 2009). Tingkat Pengembalian Dalam praktik, besaran atau
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI DAN UBI KAYU 2015
No. 01/07/74/Th. III, 01 Juli 2016 PRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI DAN UBI KAYU 2015 A. PADI Angka Tetap (ATAP) produksi padi Provinsi Sulawesi Tenggara tahun 2015 sebanyak 660.720 ton gabah kering giling
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
16 5.1 Hasil 5.1.1 Pola curah hujan di Riau BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Data curah hujan bulanan dari tahun 2000 sampai dengan 2009 menunjukkan bahwa curah hujan di Riau menunjukkan pola yang sama dengan
Lebih terperinciPENERAPAN TEORI RUN UNTUK MENENTUKAN INDEKS KEKERINGAN DI KECAMATAN ENTIKONG
Abstrak PENERAPAN TEORI RUN UNTUK MENENTUKAN INDEKS KEKERINGAN DI KECAMATAN ENTIKONG Basillius Retno Santoso 1) Kekeringan mempunyai peranan yang cukup penting dalam perencanaan maupun pengelolaan sumber
Lebih terperinciPERKEMBANGAN TPK HOTEL BINTANG SULAWESI TENGGARA DESEMBER 2016
No.09/02/Th.VII, 1 Februari 2017 PERKEMBANGAN TPK HOTEL BINTANG SULAWESI TENGGARA DESEMBER 2016 Tingkat Penghunian Kamar (TPK) Hotel Bintang di Provinsi Sulawesi Tenggara pada bulan Desember 2016 tercatat
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Saldo Ratarata. Distribusi Bagi Hasil. Januari 1 Bulan 136,901,068,605 1,659,600, % 1,078,740, %
36 BAB IV PEMBAHASAN A. Analisis Sistem Pembagian Keuntungan Bagi Hasil deposito Syariah (Mudharabah) Pada Bank BTN Unit Usaha Syariah besar kecilnya pendapatan yang diperoleh nasabah dari deposito bergantung
Lebih terperinciKAT (mm) KL (mm) ETA (mm) Jan APWL. Jan Jan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kerentanan Produktifitas Tanaman Padi Analisis potensi kerentanan produksi tanaman padi dilakukan dengan pendekatan model neraca air tanaman dan analisis indeks kecukupan
Lebih terperinciDATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS
DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS SEMESTER II-2016 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko Daftar Isi Daftar Isi... 1 KETERANGAN... 2 I.
Lebih terperinciBAB III HASIL ANALISIS
51 BAB III HASIL ANALISIS 3.1 Pengumpulan Data Pada tahap ini, penulis secara langsung mengambil data dari PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Medan pada periode Januari 00 sampai dengan Desember 006. Disamping
Lebih terperinciPERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS
PERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS Juni 2016 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko Daftar Isi Daftar Isi... 1 KETERANGAN... 2 I. Total Simpanan...
Lebih terperinciSURVEY PENJUALAN ECERAN
SURVEY PENJUALAN ECERAN September Indeks riil penjualan eceran pada September mengalami penurunan Harga-harga umum diperkirakan meningkat dan tingkat suku bunga kredit diperkirakan relatif stabil Perkembangan
Lebih terperinciPERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG
No. 04/11/81/Th. VII, 1 November 2014 PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG DI PROVINSI MALUKU SEPTEMBER TPK HOTEL BINTANG SEPTEMBER MENCAPAI 29,30 % Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel
Lebih terperinciTAHUN TOTAL RATAAN
Lampiran 1. Data Produksi Tandan Buah Segar (ton/bulan) Kebun Bah Jambi pada Tanaman Berumur 8, 16, dan 19 Tahun Selama 3 Tahun (2011-2013) TAHUN 2011 TAHUN 2012 TAHUN 2013 BULAN UMUR (TAHUN) UMUR (TAHUN)
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.. Parameter Curah Hujan model REMO Data curah hujan dalam keluaran model REMO terdiri dari 2 jenis, yaitu curah hujan stratiform dengan kode C42 dan curah hujan konvektif dengan
Lebih terperinciBADAN PUSAT STATISTIK KOTA TANJUNGPINANG PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE KOTA TANJUNGPINANG SEPTEMBER 2016 Jumlah wisatawan mancanegara (wisman) yang berkunjung ke Kota Tanjungpinang pada bulan 2016 mencapai
Lebih terperinciPRODUKSI PADI DAN PALAWIJA (Angka Sementara Tahun 2012)
BPS PROVINSI JAWA TIMUR No. 20/03/35/Th.XI,1 Maret 2013 PRODUKSI PADI DAN PALAWIJA (Angka Sementara Tahun ) A. PADI B. JAGUNG Angka Sementara produksi Padi Provinsi Jawa Timur tahun sebesar 12,20 juta
Lebih terperinciANGKA TETAP TAHUN 2015 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA
No. 44/07/71/Th. XVI, 1 Juli 2016 ANGKA TETAP TAHUN 2015 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA A. PADI Angka Tetap (Atap) produksi padi tahun 2015 mencapai 674.169 ton Gabah Kering Giling (GKG). Dibandingkan
Lebih terperinciPerkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah
Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah No. 10/10/62/Th. XI, 2 Oktober 2017 BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KALIMANTAN TENGAH Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah Selama
Lebih terperinciPRODUKSI PADI DAN PALAWIJA (Angka Tetap Tahun 2012 dan Angka Ramalan I Tahun 2013)
BPS PROVINSI JAWA TIMUR PRODUKSI PADI DAN PALAWIJA (Angka Tetap Tahun 2012 dan Angka Ramalan I Tahun 2013) A. PADI No. 45/07/35/Th.XI,1 Juli 2013 Angka Tetap (ATAP) tahun 2012 produksi Padi Provinsi Jawa
Lebih terperinciPerkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah
No. 10/11/62/Th. XI, 1 November 2017 BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KALIMANTAN TENGAH Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah Selama September 2017, TPK Hotel Berbintang Sebesar 58,44 persen
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI, UBI KAYU, DAN UBI JALAR (ANGKA RAMALAN II 2015)
No. 62/11/91/Th. IX, 2 November PRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI, UBI KAYU, DAN UBI JALAR (ANGKA RAMALAN II ) PADI Produksi padi tahun (ARAM II) diperkirakan sebesar 33,56 ribu ton gabah kering giling (GKG),
Lebih terperinciPERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA NOVEMBER 2014
No. 02/01/Th. VI, 2 Januari 2015 PERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA NOVEMBER 2014 Nilai ekspor Sulawesi Tenggara pada bulan November 2014 tercatat US$ 8,99 juta atau mengalami penurunan sebesar
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sungai Banjaran merupakan anak sungai Logawa yang mengalir dari arah
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Lokasi Studi Sungai Banjaran merupakan anak sungai Logawa yang mengalir dari arah Utara ke arah Selatan dan bermuara pada sungai Serayu di daerah Patikraja dengan
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN BAHASAN
BAB 4 HASIL DAN BAHASAN 4.1 Hasil dan Bahasan 4.1.1 Penentuan Suku Cadang Prioritas Untuk menentukan suku cadang prioritas pada penulisan tugas akhir ini diperlukan data aktual permintaan filter fleetguard
Lebih terperinci4 HASIL. Gambar 4 Produksi tahunan hasil tangkapan ikan lemuru tahun
Cacth (ton) 46 4 HASIL 4.1 Hasil Tangkapan (Catch) Ikan Lemuru Jumlah dan nilai produksi tahunan hasil tangkapan ikan lemuru yang didaratkan di PPP Muncar dari tahun 24 28 dapat dilihat pada Gambar 4 dan
Lebih terperinciFASE-FASE BULAN DAN JARAK BUMI-BULAN PADA TAHUN 2014
FASE-FASE BULAN DAN JARAK BUMI-BULAN PADA TAHUN 2014 Bulan mengelilingi Bumi dalam bentuk orbit ellips sehingga pada suatu saat Bulan akan berada pada posisi terdekat dari Bumi, yang disebut perigee, dan
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI 2015
BPS PROVINSI LAMPUNG BADAN PUSAT STATISTIK No. 1/7/18/Th. X, 1 Juli 216 PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI 215 PRODUKSI PADI TAHUN 215 NAIK 9,69 PERSEN A. PADI Produksi padi tahun 215 sebanyak 3,64 juta
Lebih terperinciPERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA OKTOBER 2016
No. 66/12/Th. VII, 1 Desember 2016 PERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA OKTOBER 2016 Nilai ekspor Sulawesi Tenggara pada bulan Oktober 2016 tercatat US$ 32,92 juta atau mengalami peningkatan
Lebih terperinciBAB SIMULASI PERHITUNGAN HARGA BARANG. Bab 4 Simulasi Perhitungan Harga barang berisikan :
BAB SIMULASI PERHITUNGAN HARGA BARANG Bab Simulasi Perhitungan Harga barang berisikan :.. Simulasi peramalan nilai Indeks Harga Konsumen (IHK) melalui metode ARIMA.. Prediksi nilai inflasi tahun 0.3. Prediksi
Lebih terperinciAnalisis Variansi (ANOVA) Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika Dasar 13 November 2012
1 Analisis Variansi (ANOVA) Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika Dasar 13 November 2012 2 Analisis Variansi 1. Tujuan Analisis Variansi 2. Asumsi-asumsi s s dalam a Analisis s Variansi a 3. Hipotesis
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1. Data Penelitian ini menggunakan data curah hujan, data evapotranspirasi, dan peta DAS Bah Bolon. Data curah hujan yang digunakan yaitu data curah hujan tahun 2000-2012.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Daerah Irigasi Banjaran merupakan Daerah Irigasi terluas ketiga di
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Diskripsi Lokasi Studi Daerah Irigasi Banjaran merupakan Daerah Irigasi terluas ketiga di wilayah Kabupaten Banyumas dengan luas areal potensial 1432 ha. Dengan sistem
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU
No. 27/07/14/Th. XI, 1 Juli 2010 PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU (Angka Tetap 2009 dan Angka Ramalan II Tahun 2010) A. PADI. Angka Tetap (ATAP) produksi padi tahun 2009 adalah sebesar
Lebih terperinciDATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS
DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS SEMESTER I-2017 Group Penanganan Premi Penjaminan Daftar Isi Daftar Isi... 1 Daftar Tabel dan Gambar...2 Keterangan... 3 I. Jumlah BPR dan BPRS... 4 II. Total
Lebih terperinciPERKEMBANGAN JASA TRANSPORTASI
CQWWka BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH No.15/01/62/Th.XI, 3 Januari 2017 PERKEMBANGAN JASA TRANSPORTASI Selama November, Jumlah Penumpang Angkutan Laut dan Udara Masing-Masing 15.421 Orang dan 134.810 Orang.
Lebih terperinciSURVEI PENJUALAN ECERAN
SURVEI PENJUALAN ECERAN Mei Indeks riil penjualan eceran mengalami penurunan Harga-harga umum dan tingkat suku bunga kredit diperkirakan masih akan tetap meningkat Perkembangan Penjualan Eceran Indeks
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU
PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU (Angka Sementara 2009 dan Angka Ramalan I Tahun 2010) No. 11/03/14/Th. XI, 1 Maret 2010 A. PADI. Angka Sementara (ASEM) produksi padi tahun 2009 adalah
Lebih terperinciKAJIAN EFEKTIFITAS DAN EFISIENSI SALURAN SEKUNDER DAERAH IRIGASI BEGASING
KAJIAN EFEKTIFITAS DAN EFISIENSI SALURAN SEKUNDER DAERAH IRIGASI BEGASING Ivony Alamanda 1) Kartini 2)., Azwa Nirmala 2) Abstrak Daerah Irigasi Begasing terletak di desa Sedahan Jaya kecamatan Sukadana
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Demikian Buku KEADAAN TANAMAN PANGAN JAWA TENGAH kami susun dan semoga dapat digunakan sebagaimana mestinya.
KATA PENGANTAR Sektor pertanian merupakan sektor yang vital dalam perekonomian Jawa Tengah. Sebagian masyarakat Jawa Tengah memiliki mata pencaharian di bidang pertanian. Peningkatan kualitas dan kuantitas
Lebih terperinciANGKA RAMALAN 2 TAHUN 2015 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA
No. 72/11/71/Th. IX, 2 November 2015 ANGKA RAMALAN 2 TAHUN 2015 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA A. PADI Angka Ramalan 2 (Aram 2) produksi padi tahun 2015 diperhitungkan sebesar 673.712 ton Gabah Kering
Lebih terperinciPERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA SEPTEMBER 2016
No. 58/11/Th. VII, 1 November 2016 PERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA SEPTEMBER 2016 Nilai ekspor Sulawesi Tenggara pada bulan September 2016 tercatat US$ 22,05 juta atau mengalami peningkatan
Lebih terperinciEVALUASI MUSIM HUJAN 2007/2008 DAN PRAKIRAAN MUSIM KEMARAU 2008 PROVINSI BANTEN DAN DKI JAKARTA
BADAN METEOROLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG-TANGERANG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan ( 12070 ) Telp: (021) 7353018 / Fax: 7355262, Tromol Pos. 7019 / Jks KL, E-mail
Lebih terperinciPERKEMBANGAN TPK HOTEL BINTANG SULAWESI TENGGARA JANUARI 2016
No.16/03/Th.VII, 1 Maret 2017 PERKEMBANGAN TPK HOTEL BINTANG SULAWESI TENGGARA JANUARI 2016 Tingkat Penghunian Kamar (TPK) Hotel Bintang di Provinsi Sulawesi Tenggara pada bulan Januari 2017 tercatat 30,92
Lebih terperinciPERKEMBANGAN JASA TRANSPORTASI
CQWWka BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH No.15/12/62/Th.X, 1 Desember PERKEMBANGAN JASA TRANSPORTASI Selama Oktober, Jumlah Penumpang Angkutan Laut dan Udara Masing Masing 19.470 Orang dan 136.444 Orang.
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI, UBI KAYU, DAN UBI JALAR (ANGKA TETAP TAHUN 2014 DAN ANGKA RAMALAN I 2015)
PRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI, UBI KAYU, DAN UBI JALAR (ANGKA TETAP TAHUN DAN ANGKA RAMALAN I ) No. 38/07/91/Th. IX, 1 Juli PADI Angka Tetap produksi padi tahun sebesar 27,66 ribu ton Gabah Kering Giling
Lebih terperinciBPS PROVINSI ACEH PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI, INFLASI PEDESAAN DAN HARGA PRODUSEN GABAH BULAN FEBRUARI 2013
Pada Februari, Nilai Tukar Petani (NTP) Provinsi Aceh tercatat sebesar 103,36 turun sebesar 0,08 persen dibandingkan bulan Januari. Hal ini disebabkan Indeks Harga yang Dibayar Petani (Ib) mengalami peningkatan
Lebih terperinciSURVEI PENJUALAN ECERAN
SURVEI PENJUALAN ECERAN Juli Indeks riil penjualan eceran mengalami peningkatan Harga-harga umum dan tingkat suku bunga kredit diperkirakan masih akan tetap meningkat Perkembangan Penjualan Eceran Indeks
Lebih terperinciTabel 4.31 Kebutuhan Air Tanaman Padi
Tabel 4.31 Kebutuhan Air Tanaman Padi Kebutuhan Tanaman Padi UNIT JAN FEB MAR APR MEI JUNI JULI AGST SEPT OKT NOV DES Evapotranspirasi (Eto) mm/hr 3,53 3,42 3,55 3,42 3,46 2,91 2,94 3,33 3,57 3,75 3,51
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI, UBI KAYU, DAN UBI JALAR (ANGKA RAMALAN II 2013)
PRODUKSI PADI, JAGUNG, KEDELAI, UBI KAYU, DAN UBI JALAR (ANGKA RAMALAN II ) No. 48/11/91/Th. VII, 1 November PADI Produksi padi tahun (ARAM II) diperkirakan sebesar 26,28 ribu ton gabah kering giling (GKG),
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI (ANGKA TETAP 2015)
No. 39/07/36/Th.X, 1 Juli 2016 PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI (ANGKA TETAP 2015) PRODUKSI PADI 2015 NAIK 7,00 PERSEN DIBANDINGKAN TAHUN 2014 A. PADI Produksi padi Provinsi Banten tahun 2015 sebesar
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Daerah Aliran Sungai (DAS) Daerah Aliran Sungai (DAS) didefinisikan sebagai suatu hamparan wilayah atau kawasan yang di batasi oleh pembatas topografi yang menerima, mengumpulkan
Lebih terperinciPRODUKSI PADI JAGUNG DAN KEDELAI (ANGKA SEMENTARA TAHUN 2015)
No. 16/03/71/Th. X, 1 Maret 2016 PRODUKSI PADI JAGUNG DAN KEDELAI (ANGKA SEMENTARA TAHUN 2015) A. PADI Angka Sementara (Asem) produksi padi di Sulawesi Utara tahun 2015 diperkirakan sebesar 674.169 ton
Lebih terperinciPERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA JULI 2016
No. 48/09/Th. VII, 1 September 2016 PERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA JULI 2016 Nilai ekspor Sulawesi Tenggara pada bulan Juli 2016 tercatat US$ 11,47 juta atau mengalami peningkatan sebesar
Lebih terperinciSTATISTIKA. Tabel dan Grafik
STATISTIKA Organisasi Data Koleksi data statistik perlu disusun (diorganisir) sedemikian hingga dapat dibaca dengan jelas. Salah satu pengorganisasian data statistik adalah dengan: tabel grafik Organisasi
Lebih terperinciANGKA SEMENTARA TAHUN 2014 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA
No. 21/03/71/Th. IX, 2 Maret 2015 ANGKA SEMENTARA TAHUN 2014 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA A. PADI Angka Sementara (Asem) produksi padi tahun 2014 diperhitungkan sebesar 640.162 ton Gabah Kering Giling
Lebih terperinciPERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE KOTA TANJUNGPINANG AGUSTUS 2016
BADAN PUSAT STATISTIK KOTA TANJUNGPINANG No. 10/10/2172/Th. I, 3 Oktober 2016 PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE KOTA TANJUNGPINANG AGUSTUS 2016 Jumlah wisatawan mancanegara (wisman) yang berkunjung ke Kota
Lebih terperinciLampiran 1. Peta Penutupan Lahan tahun 1990
LAMPIRAN 49 Lampiran 1. Peta Penutupan Lahan tahun 1990 50 Lampiran 2. Peta Penutupan Lahan tahun 2001 51 Lampiran 3. Peta Penggunaan Lahan tahun 2010 52 53 Lampiran 4. Penampakan citra landsat untuk masing-masing
Lebih terperinciANGKA TETAP TAHUN 2014 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA
No. 47/07/71/Th. XI, 1 Juli 2015 ANGKA TETAP TAHUN 2014 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA A. PADI Angka Tetap (ATAP) produksi padi tahun 2014 diperhitungkan sebesar 637.927 ton Gabah Kering Giling (GKG).
Lebih terperinciPERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA NOVEMBER 2016
No. 03/01/Th. VIII, 3 Januari 2017 PERKEMBANGAN EKSPOR DAN IMPOR SULAWESI TENGGARA NOVEMBER 2016 Nilai ekspor Sulawesi Tenggara pada bulan November 2016 tercatat US$ 12,00 juta atau mengalami penurunan
Lebih terperinciPARIWISATA DKI JAKARTA
BPS PROVINSI DKI JAKARTA PARIWISATA DKI JAKARTA No. 48/11/31/Th. XV, 1 November 2013 JUMLAH WISMAN YANG MENGUNJUNGI DKI JAKARTA BULAN SEPTEMBER 2013 MENCAPAI 207.723 KUNJUNGAN Jumlah kunjungan wisatawan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Daerah Irigasi Lambunu Daerah irigasi (D.I.) Lambunu merupakan salah satu daerah irigasi yang diunggulkan Propinsi Sulawesi Tengah dalam rangka mencapai target mengkontribusi
Lebih terperinciLampiran 1 : Data keuangan dan Permintaan (Data Skunder)
Lampiran 1 : Data keuangan dan Permintaan (Data Skunder) Aktiva Tetap Jumlah Bangunan Kantor (Berupa Ruko). 1... Luas Bangunan 112 m 2 Lt 7 m 2 Tempat Pelatihan (2 x 3 M) 6 m 2. 1.5.. Pralatan Alat Tulis
Lebih terperinciPERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BERBINTANG DAN STATISTIK TRANSPORTASI PROVINSI BENGKULU, NOVEMBER 2016
No. 04/01/17/Th.IV, 3 Januari 2017 PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BERBINTANG DAN STATISTIK TRANSPORTASI PROVINSI BENGKULU, NOVEMBER 2016 A. TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR DAN RATA-RATA LAMA MENGINAP
Lebih terperinciGrafik 1 Perkembangan NTP dan Indeks Harga yang Diterima/Dibayar Petani Oktober 2015 Oktober 2016
o. 04/04/62/Th. I, 2 Juni 2007 BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) No. 03/11/62/Th.X, 1 November Selama Oktober, Nilai Tukar Petani (NTP) Sebesar 97,96 Persen dan Terjadi
Lebih terperinciRata-rata Harga Gabah Menurut Kualitas, Komponen Mutu dan HPP di Tingkat Petani di Indonesia,
Rata-rata Menurut Kualitas, Komponen Mutu dan HPP di Tingkat Petani di Indonesia, 2012-2016 / Bulan Giling Kualitas (Rp/Kg) Kadar Air (%) Kadar Hampa/Kotoran (%) Panen Giling Panen Giling Panen HPP 1)
Lebih terperinciLampiran 1.1 Data Curah Hujan 10 Tahun Terakhir Stasiun Patumbak
13 Lampiran 1.1 Data Curah Hujan 1 Tahun Terakhir Stasiun Patumbak TAHUN PERIODE JANUARI FEBRUARI MARET APRIL MEI JUNI JULI AGUSTUS SEPTEMBER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER 25 I 11 46 38 72 188 116 144 16 217
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU
PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU (Angka Sementara 2010 dan Angka Ramalan I Tahun 2011) No. 13/03/14/Th. XII, 1 Maret 2011 A. PADI. Angka Sementara (ASEM) produksi padi tahun 2010 adalah
Lebih terperinciBPS PROVINSI ACEH PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI, INFLASI PEDESAAN DAN HARGA PRODUSEN GABAH BULAN JANUARI 2013
Pada Januari 2013, Nilai Tukar Petani (NTP) Provinsi Aceh tercatat sebesar 103,44 turun sebesar 0,36 persen dibandingkan bulan Desember 2012. Hal ini disebabkan Indeks Harga yang Dibayar Petani (Ib) mengalami
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS PEMBAHASAN 4.1. Perencanaan Pengelompokan Area Kelurahan Kedung Lumbu memiliki luasan wilayah sebesar 55 Ha. Secara administratif kelurahan terbagi dalam 7 wilayah Rukun Warga (RW) yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kalimantan Selatan sebagai salah satu wilayah Indonesia yang memiliki letak geografis di daerah ekuator memiliki pola cuaca yang sangat dipengaruhi oleh aktifitas monsoon,
Lebih terperinciANGKA RAMALAN 1 TAHUN 2015 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA
No. 47/07/71/Th.IX, 1 Juli 2015 ANGKA RAMALAN 1 TAHUN 2015 PADI DAN PALAWIJA SULAWESI UTARA A. PADI Angka Ramalan 1 (Aram 1) produksi padi tahun 2015 diperhitungkan sebesar 664.282 ton Gabah Kering Giling
Lebih terperinciPRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU
No. 50/11/14/Th.XIV, 1 November 2013 PRODUKSI PADI, JAGUNG, DAN KEDELAI PROVINSI RIAU (Angka Ramalan II Tahun 2013) A. PADI. Angka Ramalan (ARAM) II produksi padi tahun 2013 diperkirakan sebesar 440.131
Lebih terperinciSURVEI PENJUALAN ECERAN
SURVEI PENJUALAN ECERAN Juni Indeks riil penjualan eceran mengalami peningkatan Harga-harga umum dan tingkat suku bunga kredit diperkirakan masih akan tetap meningkat Perkembangan Penjualan Eceran Indeks
Lebih terperinciBADAN PUSAT STATISTIK KOTA TANJUNGPINANG No. 10/05/2172/Th.II, 2 Mei 2017 PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE KOTA TANJUNGPINANG MARET 2017 Jumlah wisatawan mancanegara (wisman) yang berkunjung ke Kota Tanjungpinang
Lebih terperinciPERKEMBANGAN STATISTIK TRANSPORTASI JAWA TENGAH BULAN APRIL 2015
No.41/06/33/Th.IX, 01 Juni 2015 PERKEMBANGAN STATISTIK TRANSPORTASI JAWA TENGAH BULAN APRIL 2015 Jumlah keberangkatan (embarkasi) penumpang angkutan udara komersial dari Jawa Tengah pada April 2015 secara
Lebih terperinciBMKG PRESS RELEASE BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA
BMKG PRESS RELEASE BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA BMKG OUTLINE I. GEMPABUMI TSUNAMI KEPULAUAN MENTAWAI (25 - oktober 2010); Komponen Tsunami Warning System (TWS) : Komponen Structure : oleh
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL
BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL 4.1. Analisis Curah Hujan 4.1.1. Ketersediaan Data Curah Hujan Untuk mendapatkan hasil yang memiliki akurasi tinggi, dibutuhkan ketersediaan data yang secara kuantitas dan kualitas
Lebih terperinciPENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA
PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA 2.1. Pengumpulan Data Salah satu hal yang mempengaruhi kualitas hasil penelitian adalah kualitas data yang di kumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan
Lebih terperinciL A M P I R A N. Universitas Sumatera Utara
L A M P I R A N Lampiran 1 Data Inflasi Tahun 2007 s/d 2010 Tahun 2007 2008 2009 Bulan Tingkat Inflasi Januari 6.26% Februari 6.30% Maret 6.52% April 6.29% Mei 6.01% Juni 5.77% Juli 6.06% Agustus 6.51%
Lebih terperinciMagister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada. 18-Aug-17. Statistika Teknik.
Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada Statistika Teknik Tabel dan Grafik Organisasi Data Koleksi data statistik perlu disusun (diorganisir) sedemikian hingga dapat dibaca dengan
Lebih terperinci