ABSTRACT. Keywords : production function, technical efficiency, frontier production function, red chili ABSTRAK

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ABSTRACT. Keywords : production function, technical efficiency, frontier production function, red chili ABSTRAK"

Transkripsi

1 ISSN Jrnal Ilm-Ilm Pertanan Indonesa. Volme, No., 004, Hlm ANALISA FUNGSI PRODUKSI DAN EFISIENSI TEKNIK : Aplkas Fngs Prodks Fronter Pada Usahatan Caba D Kecamatan Selp Rejang, Kabpaten Rejang Lebong PRODUCTION FUNCTION AND TECHNICAL EFFICIENCY ANALYSIS : Applcaton of Fronter Prodcton Fncton for Chl farmng n sb-dstrct of Selp Rejang, dstrct of Rejang Lebong Kett Skyono Program Std Sosal Ekonom Pertanan/Agrbsns, Fakltas Pertanan Unerstas Bengkl kskyono@yahoo.com ABSTRACT Ths paper examnes the prodcton fncton and techncal effcency of red chl farmng n Sb- Dstrct of Selp Rejang, Rejang Lebong Dstrct sng cross sectonal data set of 0 respondent selected sng smple random samplng. The fronter prodcton fncton s appled and estmated sng MLE estmaton procedre assmng that Cobb-doglas s a fnctonal form of prodcton fncton for red chl farmng n the research area. The research shows that most arables are sgnfcant and hae an expected sgn, except for labor whch has a negatf sgn. The research also fnd that farmers operate between 9.01 percent to 99.5 percent effcency wth 1.0 percent aeragely. Frthermore, more than 0 percent of farmers are operated aboe 50 percent techncal effcency. Keywords : prodcton fncton, techncal effcency, fronter prodcton fncton, red chl ABSTRAK Peneltan n bertjan ntk mengestmas fngs prodks dan efsens teknk caba merah d kecamatan Selp Rejang, Kabpaten Rejang Lebong dengan menggnakan responden sebanyak 0 orang yang dplh dengan menggnakan metode acak sederhana. Fngs prodks Fronter dgnakan dan destmas dengan menggnakan metode MLE dan dengan asms bahwa Cobb-Doglas adalah bentk fngsonal dar fngs prodks sahatan caba merah d daerah peneltan. Peneltan n mennjkkan bahwa mayortas arabel bebas adalah sgnfkan dan mempnya tanda yang sesa dengan yang dharapkan kecal tanaga kerja yang mempnya tanda negatf. Hasl peneltan jga mennjkkan bahwa efsens teknk yang dcapa oleh petan antara 9.01% hngga 99.55% dengan rata-rata 1.0%. Lebh jah, lebh dar 0 % petan menjalankan sahatannya d atas 50% efsen secara teknk. Kata knc : fngs prodks, efsens tehnk, fngs prodks fronter, sahatan caba PENDAHULUAN Fngs prodks serng ddefnskan sebaga fngs yang menjelaskan hbngan fsk antara jmlah npt yang dkorbankan dengan jmlah maksmm otpt yang dhaslkan. Untk dapat menjelaskan hbngan fsk n, telah banyak model yang dkembangkan. Salah sat model yang ckp mendapatkan perhatan adalah fngs prodks Fronter. Fngs prodks n telah banyak daplkaskan pada bdang pertanan, perkanan hngga ekonom fnansal. Salah sat kengglan fngs n dbandngkan dengan fngs prodks yang lan adalah kemampannya ntk menganalsa keefsenan atapn ketdakefsenan teknk sat proses prodks. Hal n dmngknkan dengan dntrodkskannya sat kesalahan bak yang merepresentaskan efsens teknk ke dalam sat model yang telah ada kesalahan baknya.

2 Skyono, K JIPI 105 Fngs prodks Fronter pertama kal dkembangkan oleh Agner et al. (1977) dan Meesen dan Van den Broek (1977). Fngs n menggambarkan prodks maksmm yang berpotens dhaslkan ntk sejmlah npt prodks yang dkorbankan. Greene (1993) menjelaskan bahwa dengan model prodks fronter dmngknkan mengestmas ata mempredks efsens relatf sat kelompok ata sahatan tertent yang ddapatkan dar hbngan antara prodks dan potens prodks yang dobseras. Lebh lanjt, dengan bass kerangka teor prodks n, banyak model telah dkembangkan ntk mengestmas efsens teknk sat sahatan (frm) dengan mempertmbangkan aspek teor dan emprk yang berbeda (Coell et al., 1998 ; Greene, 1999; Kmbhakar and Loell, 000). Aplkas fngs prodks n ntk mengkr tngkat efsens atapn nefsens teknk telah berkembang dengan pesat. Pada awalnya fngs ata model n daplkaskan ntk menganalsa ekonom prodks pertanan dmana kemdan aplkasnya berkembang pada bdang-bdang lan sepert keangan, perkanan dan lannya. Peneltan Battese and Coell (1988), msalnya, menggnakan fngs prodks fronter ntk mempredks efsens tehnk pada tngkat sahatan dengan data panel. Sementara t, Baek and Pagan (003) menggnakan fngs prodks n ntk efsens prodks persahaan dan kompensas eksektf d Amerka Serkat. Model n jga daplkaskan ntk mengkr efsens tehnk pada kapal kan d Inggrs (Pascoe and Coglan, 00). Karakterstk yang ckp pentng dar model prodks fronter ntk mengestmas efsens teknk adalah adanya pemsahan dampak dar shok arabel exogenos terhadap otpt dengan kontbs aras dalam bentk efsens teknk (Gannakas et al. 003). Dengan kata lan, aplkas metode n dmngknkan ntk mengestmas ketdakefsenan sat proses prodks tanpa mengabakan kesalahan bak dar modelnya. Hal n dmngknkan karena kesalahan bak (error term) dalam model, E, terdr dar da kesalahan bak yang kedanya terdstrbs secara bebas (normal) dan sama ntk setap obseras dmana yang pertama adalah tpkal kesalahan bak yang ada dalam sat model (V) dan yang lan ntk merepresentaskan ketdakefsenan (U) dan E = V - U (Baek and Pagan, 003 ; Gannakas et al., 003). Ada beberapa defns efsens teknk dar sat sahatan. Salah sat defns yang serng dgnakan adalah raso antara prodks sahatan obeseras dengan otpt (prodks) dar fngs prodks fronter (Battese and Coell 1991). Secara ekonometrka, efsens teknk sat sahatan tertent, TE, ddefnskan sebaga rato dar rata-rata prodks sahatan ke, adalah postf, serta pada tngkat korbanan npt tertent( x ) dengan rata-rata prodks jka =0 (Battese and Coell 1988), maka efsens teknk sat sahatan ke dapat drmskan sebaga berkt: TE = exp ( ) Predks efsens teknk dar sahatan ke memerlkan arabel acak yang tak terobseras yang akan dperkrakan dar sampel yang dambl. Nla ekspetas µ dmana arabel acak adalah E = dan dengan asms mempnya dstrbs setengah normal ata eksponensal. Dengan hasl n, mereka menyarankan bahwa efsens teknk sampel sahatan ke dpredks dengan 1 E ( E ). Rmsan efsens yang serng dgnakan adalah exp ( û ) ˆ = (Bag, 198 ; Dawson and Lngard, 1989). Namn demkan Battese and Coell (1988, 1991) menyatakan bahwa predks terbak ntk efsens tehnk terdr atas ekspetas dmana E( E ) ( ) exp û dan arabel acak E =. Peneltan n bertjan ntk mengestmas fngs prodks sahatan caba d kecamatan Selp Rejang, kabpaten Rejang Lebong dengan mengaplkaskan fngs prodks Fronter.

3 Analss fngs prodks JIPI 10 METODE PENELITIAN Data yang dgnakan dalam peneltan n adalah sra data yang dlakkan oleh Saran (004) pada sahatan caba merah d da desa d Kecamatan Selp Rejang, Kabpaten Rejang Lebong, Prons Bengkl. Ke da desa n adalah Desa Ar Pth Kal Bandng dan Smber Urp yang dplh berdasarkan pertmbangan jmlah poplas dan jarak terhadap pasar kabpaten. Enam plh responden dplh dengan menggnakan metode samplng acak sederhana. Fngs prodks Fronter stokastk ntk sahatan caba d kecamatan Selp Rejang dasmskan mempnya bentk Cobb-doglass yang dtransformaskan ke dalam bentk lnear logartma natral sebaga berkt: log ( Y ) = β0 + β1 log( BENIH ) + β log( TENKER ) + β3 log( UREA ) + β4 log( TSP ) + β5 log( KCl ) + β log( PORGANIK ) + β7 log( PEST ) + V U d mana adalah petan ke-, Y adalah nla prodks per ha (Rp), BENIH adalah jmlah benh cabe yang dgnakan ntk setap sahatan(gram), TENKER adalah jmlah tenaga kerja yang dcrahkan(hok), UREA, TSP dan KCl adalah ppk anorgank yang daplkaskan oleh pertan ke (kg), PORGANIK adalah ppk organk yang daplkaskan ntk sahatan cabe petan ke (kg), PESTISIDA adalah jmlah racn hama dan penyakt yang dgnakan oleh petan ntk sahatan cabe (lter) dan V adalah kesalahan acak model serta U adalah arabel acak yang merepresentaskan nefsens tehnk dar sampel sahatan ke. Sema arabel dkr dalam persatan hektar. Dengan mengkt Battese and Coell (1988) dan Kmbhakar and Loell (000), efsens ata nefsens teknk sahatan ke caba dpredks dengan menggnakan persamaan sebaga berkt: TE = exp ( ) dmana efsens n dapat dperkrakan dengan rms sebaga berkt: E [ exp ( )] = exp[ µ + 0.5σ ] E µ Φ σ σ µ Φ σ dmana σ E σ σ =, µ = dan σ σ σ σ = serta Ô representas dar σ + σ fngs dstrbs normal ntk arabel acak. HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 1 menyajkan statstk dskrps ntk sema arabel yang dgnakan dalam estmas fngs prodks fronter stokastk. Tabel n mennjkkan rata-rata prodks cabe per sahatan d daerah peneltan sebesar kg dengan

4 Skyono, K JIPI 107 las sahatan rata-rata 0.4 Ha serta benh sebanyak 0.80 kg. Sema petan menggnakan ppk organk mapn anorgank dalam sahatannya. Untk ppk organk, petan menggnakan ppk Urea, KCl dan TSP rata-rata secara berrtan sebesar kg, kg dan kg per sahatan. Sedangkan ppk kandang, rata-rata ppk yang daplkaskan sebesar 40 kg. Selan ppk, petan jga menggnakan pestda mapn herbsda yang dkonerskan dengan harga pestsda tetrn rata-rata sebesar 1.49 L dengan jmlah tenaga kerja yang dcrahkan sebanyak HKSP. Tabel 1. Deskrps statstk sahatan caba per lasan sahatan Varabel N Rata-rata St.deas Mnmm Maksmm Prodks (kg) Lahan (ha) Benh (g) Urea (kg) TSP (kg) KCl (kg) Kandang (kg) Tenaga kerja (HKSP) Pestsda (L) HKSP = Har Kerja Setara Pra Tabel. Hasl Estmas ntk parameter fngs prodks normal dan fngs prodks fonter Varabel Fngs Prodks Normal a) Fngs Prodks Fronter b) Konstanta (1.840) 8.5 (0.7854) Benh (0.383) (0.084) Urea (0.483) (0.1453) TSP (0.371) (0.047) KCl (0.07) (0.117) Ppk Kandang (0.033) (0.081) Tenaga Kerja (0.3150) (0.0118) Pestsda (0.051) (0.1183) γ (487.18) σ (0.0777) R 0, loglkelhood Data hasl olahan (004) ; Sgnfkan pada 99 % Hasl estmas model prodks fronter stokastk dengan menggnakan maksmm lkelhood dsajkan pada Tabel. Sebaga perbandngan, pada tabel n jga dsajkan hasl estmas fngs prodks normal yang mempnya bentk fngsonal Cobb-Doglas dan destmas dengan menggnakan metode OLS. Dar keda bentk fngs prodks n tampak bahwa parameter fngs prodks fronter yang secara statstk berbeda dengan nol lebh banyak dbandngkan dengan bentk fngs prodks normal. Parameter-parameter pada fngs prodks fronter n adalah jmlah benh yang dgnakan, jmlah ppk TSP dan ppk kandang yang daplkaskan. Dengan demkan dapat dsmplkan arabel-arabel benh, ppk TSP dan ppk kandang berpengarh secara sangat nyata postf jmlah prodks caba.varabel-

5 Analss fngs prodks JIPI 108 araabel lan yang dmaskkan ke dalam model (Urea, KCl, dan Pestsda) secara statstk tdak berpengarh nyata terhadap prodks, kecal tenaga kerja yang berpengarh sangat nyata tetap mempnya tanda negatf. Tanda negatf n bertentangan dengan teor prodks d mana penambahan tenaga kerja seharsnya menngkatkan prodks. Berbeda dengan fngs prodks fronter, pada fngs prodks normal, hanya arabel benh yang berpengarh sangat nyata dan postf terhadap jmlah prodks sedangkan arabel lan tdak. Pada fngs prodks normal, da arabel yang mempnya tanda tdak sesa dengan ekspetas adalah Urea dan Tenaga Kerja. Hpotesa yang menyatakan bahwa sema petan telah melakkan sahatan cabanya efsen perl dj. Uj hpotesa n dlakkan dengan menggnakan j Lkelhood Rato Test sebaga berkt: H H 0 1 : σ : σ t = 0 > 0 hpotesa n menyatakan bahwa σ = 0 berart σ γ = σ = 0 dan ncdf = 0. Rms LR test adalah sebaga berkt: [ ln ( ) ln ( )] LR = L r L Dar hasl estmas ddapatkan ( 31,4875 4, 1305) LR = = 9,859 > χ 1 = dengan demkan dapat dsmplkan bahwa tdak ada bkt bahwa σ = 0 ata sema sahatan caba yang dlakkan oleh petan d kecamatan Selp Rejang adalah 100 persen efsen. Gambar 1 d bawah mennjkkan tngkat efsens teknk masng-masng responden d daerah peneltan. Dar gambar n jelas bahwa tngkat keefsenan masng-masng responden berbeda. Tngkat efsens teknk sahatan caba palng rendah d daerah peneltan yang dperoleh adalah ata (9.01%) dan tertngg adalah 99.5%. Lebh jah, secara keselrhan, rata-rata efsens teknk yang dcapa oleh petan caba d da desa peneltan 1.0%. Dar analsa data dperoleh bahwa lebh dar 31% petan caba d daerah peneltan beroperas pada tngkat efsens lebh dar 80%, 9% pada tngkat efsens 50 80% dan selebhnya krang dar 50%. Meskpn belm ada pembandngnya, tngkat efsens teknk yang dcapa oleh petan d daerah peneltan dapat dkatakan relatf ckp tngg Nla Sampel Effsens Standard Error Gambar 1 Tngkat efsens teknk dan standard error masng-masng responden

6 Skyono, K JIPI Frekens Efsens Tehnk Gambar Dstrbs tngkat efsens teknk pada sahatan caba d daerah peneltan Perbedaan tngkat efsens teknk yang dcapa oleh petan n mengndkaskan tngkat pengasaan dan aplkas tehnolog bersahatan caba yang berbeda-beda. Tngkat pengasaan teknolog yang berbeda d sampng dsebabkan oleh atrbt yang melekat pada petan sepert tngkat penddkan dan mr, jga dsebabkan oleh faktor eksternal lannya sepert krangnya penylhan. Tngkat perbedaan dalam aplkas teknolog n jga dndkaskan dalam peneltan yang dlakkan Saran (004), msalnya, adanya perbedaan dalam penggnaan bahan ntk mlsa. Lebh lanjt, adanya perbedaan dalam penggnaan npt prodks yang dsebabkan d sampng oleh tngkat pengasaan teknolog bddaya caba, jga dsebabkan oleh kemampan petan ntk mendapatkan ata membel npt prodks. Tabel 1 mengnformaskan adanya perbedaan dalam aplkas teknolog yang dcermnkan adanya perbedaan dalam jmlah pemakaan npt prodks. Perbedaan aplkas teknolog jga dndkaskan oleh adanya petan yang menggnakan mlsa dan tdak dalam bddaya caba d daerah peneltan. KESIMPULAN Aplkas fngs prodks fronter ntk mengestmas efsens teknk sahatan caba d daerah peneltan telah dapat mengkr tngkat efsens yang dperoleh oleh setap petan. Meskpn demkan, peneltan n tdak mengkr ata mengestmas faktor-faktor apa yang mempengarh tngkat efsens teknk yang dcapa oleh petan. Hasl peneltan menemkan bahwa tngkat efsens teknk yang dcapa oleh petan ckp beraras dar 9% hngga 99% dengan rata-rata tngkat efsens teknk sebesar %. Peneltan jga mendapatkan hasl bahwa lebh dar 0% petan beroperas d atas 50% efsens teknk dan selebhnya d bawah 50%. Upaya penngkatan efsens tekns perl dlakkan secara ters meners khssnya kepada lebh dar 70% petan yang beroperas d bawah 80% efsens. Penylhan dan kemdahan akses kredt sahatan adalah paya yang dapat dlakkan ntk menngkatkan efsens tekns d daerah peneltan. Gna mengetah faktor yang mempengarh efsens tekns sahatan caba perl dlakkan peneltan lebh lanjt dengan mengaplkaskan hasl pengkran efsens teknk dar fngs prodks fronter. DAFTAR PUSTAKA Agner, D.J., C.A.K. Loell, and P. Schmdt Formlaton and estmaton of stochastc fronter prodcton fncton models. Jornal of Econometrcs. :1 37. Baek, H. Yong and Josë A. Pagan Execte compensaton and corporate

7 Analss fngs prodks JIPI 110 prodcton effcency: A stochastc fronter approach. Qaterly Jornal of Bsness and Economcs. 40(1&): Bag, F.S., 198. Economc effcency of sharecroppng: reply and some frther reslts. Malayan Economc Reew. 7: Battese, G.E. and T.J. Coell Predcton of frm leel techncal effcences wth a generalzed fronter prodcton fncton and panel data. Jornal of Econometrcs. 38: Battese, G.E. and T.J. Coell A model for techncal effcency effects n a stochastc fronter prodcton fncton for panel data. Emprcal Economcs. 0: Coell, T.J., D.S.P. Rao, and G.E. Battese An Introdcton to effcency and Prodctty Analyss. Klwer Academc Pblsher, Boston. Dawson, P.J. and J. Lngard Measrng farm effcency oer tme on Phllpne rce farms. Jornal of Agrcltral Economcs. 40: Gannakas, Konstantnos., Ken C. Tran and Vangels Tzoelekas On the choce of fnctonal form n stochastc fronter modelng. Emprcal Economcs. 8: Greene, W.H The Economc Approach to effcency Analyss. In Fred H.O., C.A.K. Loell, and P. Schmdt (eds.). The Measrement of Prodcte Effcency: Technqes and Applcatons. Oxford Unersty Press, New York. Greene, W.H Fronter Prodcton Fncton. In. Pesaran H., P. Schmdt (eds). Handbook of Appled Economcs. Vol. II. Mcroeconomcs. Blackwell, Oxford. Kmbhakar, S.C. and C.A.K. Loell Stochastc Fronter Analyss. Cambrdge Unersty Press, Cambrdge. Meesen, W. and J. Van den Broek Effcency estmaton from Cobb-Doglas prodcton fncton wth composed error. Internatonal Economc Reew. 18: Pascoe, Sand L. Coglan. 00. The contrbton of nmeasrable npts to fsheres prodcton: An analyss of techncal effcency of fshng essels n the Englsh Channel. Amercan Jornal of Agrcltral Economcs. 84(3): Saran, H Analsa prodks dan tngkat kengglan komparatf tanaman cabe dan kbs d Kecamatan Selp Rejang, Kabpaten Rejang Lebong, Propns Bengkl. Skrps. Jrsan Sosal Ekonom Pertanan. Fakltas Pertanan. Unerstas Bengkl. (Tdak dpblkaskan).

FAKTOR PENENTU TINGKAT EFISIENSI TEKNIK USAHATANI CABAI MERAH DI KECAMATAN SELUPU REJANG, KABUPATEN REJANG LEBONG

FAKTOR PENENTU TINGKAT EFISIENSI TEKNIK USAHATANI CABAI MERAH DI KECAMATAN SELUPU REJANG, KABUPATEN REJANG LEBONG FAKTOR PENENTU TINGKAT EFISIENSI TEKNIK USAHATANI CABAI MERAH DI KECAMATAN SELUPU REJANG, KABUPATEN REJANG LEBONG Kett Skyono Jrsan Sosal Ekonom Pertanan, Fakltas Pertanan Unverstas Bengkl Jl. Raya Kandang

Lebih terperinci

PRODUKTIVITAS DAN EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI ORGANIK LAHAN SAWAH

PRODUKTIVITAS DAN EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI ORGANIK LAHAN SAWAH PRODUKTIVITAS DAN EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI ORGANIK LAHAN SAWAH Productvty and Farm Techncal Effcency of Lowland Organc Rce Ad Prayoga Sekolah Pertanan Pembangunan (SPP/SPMA) Neger Banjarbaru Jl.

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

ANALISIS EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DI KABUPATEN SERAM BAGIAN BARAT ABSTRAK

ANALISIS EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DI KABUPATEN SERAM BAGIAN BARAT ABSTRAK ANALISIS EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DI KABUPATEN SERAM BAGIAN BARAT Ismatul Hdayah, Edwen D. Waas dan Andrko Noto Susanto Bala Pengkajan Teknolog Pertanan Maluku Jl. Chr. Soplant, Rumah

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

Analisis Efisiensi Teknis (37-46) El-Hayah Vol. 2, No.1 September 2011

Analisis Efisiensi Teknis (37-46) El-Hayah Vol. 2, No.1 September 2011 Analss Efsens Tekns (-) El-Hayah Vol., No. September ANALISIS EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI SAWAH APLIKASI PERTANIAN ORGANIK ( Stud Kasus D Desa Sumber Ngepoh, Kecamatan Lawang ) Kabupaten alang T 9

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Statstka, Vol., No., November 04 SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Ujang Malana, Moh Yamn Darsyah, 3 Tan Wahy Utam,,3 Program

Lebih terperinci

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Statstka, Vol., No., November 04 SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Ujang Malana, Moh Yamn Darsyah, 3 Tan Wahy Utam,,3 Program

Lebih terperinci

PENGARUH BANTUAN PINJAMAN LANGSUNG MASYARAKAT TERHADAP PENDAPATAN DAN EFISIENSI USAHATANI PADI SAWAH DI KABUPATEN PENAJAM PASER

PENGARUH BANTUAN PINJAMAN LANGSUNG MASYARAKAT TERHADAP PENDAPATAN DAN EFISIENSI USAHATANI PADI SAWAH DI KABUPATEN PENAJAM PASER Pengaruh Bantuan Pnjaman Langsung Masyarakat Terhadap Pendapatan dan Efsens Usahatan Pad Sawah (Maryah) 9 PENGARUH BANTUAN PINJAMAN LANGSUNG MASYARAKAT TERHADAP PENDAPATAN DAN EFISIENSI USAHATANI PADI

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga

Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : 85-99 Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

EFISIENSI TEKNIS USAHA BUDIDAYA UDANG DI LAHAN TAMBAK DENGAN TEKNOLOGI INTENSIFIKASI PEMBUDIDAYAAN IKAN 1

EFISIENSI TEKNIS USAHA BUDIDAYA UDANG DI LAHAN TAMBAK DENGAN TEKNOLOGI INTENSIFIKASI PEMBUDIDAYAAN IKAN 1 EFISIENSI TEKNIS USAHA BUDIDAYA UDANG DI LAHAN TAMBAK DENGAN TEKNOLOGI INTENSIFIKASI PEMBUDIDAYAAN IKAN 1 (Techncal Effcency of Shrmp Culture Farmng n Bracksh Land wth Intensve Technologcal of Fsh Culture)

Lebih terperinci

JIIA, VOLUME 1 No. 3, JULI 2013

JIIA, VOLUME 1 No. 3, JULI 2013 EFISIENSI PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI TEMBAKAU DI KABUPATEN LAMPUNG TIMUR (Producton s Effcency And Income Of Tobacco Farmng In East Lampung Regency) Erza Estarza, Fembrart Erry Prasmatw, Hurp Santoso

Lebih terperinci

ABSTRAK

ABSTRAK Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Inovas Teknolog Pertanan ANALISIS EFISIENSI PRODUKSI DAN BIAYA PADA USAHATANI PADI SAWAH PENDEKATAN PENGELOLAAN TANAMAN DAN SUMBERDAYA TERPADU (PTT) DI KABUPATEN BURU, PROVINSI

Lebih terperinci

TINGKAT EFISIENSI FAKTOR PRODUKSI PADA USAHATANI KENTANG DI KECAMATAN KARANGREJA KABUPATEN PURBALINGGA JAWA TENGAH

TINGKAT EFISIENSI FAKTOR PRODUKSI PADA USAHATANI KENTANG DI KECAMATAN KARANGREJA KABUPATEN PURBALINGGA JAWA TENGAH Agrn Vol. 16, No. 1, Aprl 2012 TINGKAT EFISIENSI FAKTOR PRODUKSI PADA USAHATANI KENTANG DI KECAMATAN KARANGREJA KABUPATEN PURBALINGGA JAWA TENGAH The Effcency Level of Producton Factors on Potato Farmng

Lebih terperinci

EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI TADAH HUJAN DI KAWASAN PERBATASAN KABUPATEN SAMBAS DENGAN PENDEKATAN STOCHASTIC FRONTIER

EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI TADAH HUJAN DI KAWASAN PERBATASAN KABUPATEN SAMBAS DENGAN PENDEKATAN STOCHASTIC FRONTIER EFISIENSI TEKNIS USAHATANI PADI TADAH HUJAN DI KAWASAN PERBATASAN KABUPATEN SAMBAS DENGAN PENDEKATAN STOCHASTIC FRONTIER FUNGSI PRODUKSI (KASUS DI DESA SEBUBUS, KECAMATAN PALOH) Techncal Effcency of Ranfed

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN III. KERANGKA PEMIKIRAN Dua bagan pentng yang dbahas pada Bab n yakn tentang kerangka teor dan kerangka pemkran operasonal yang dpaka d dalam peneltan jeruk keprok SoE n. 3.1. Kerangka Teor Fokus utama

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

PENDEKATAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION)

PENDEKATAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION) PENDEKAAN MEODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESIMAION) Indawat, Ksman Sadk, Rat Nrmasar Dosen Departemen Statstka FMIPA IPB Maasswa S Departemen Statstka FMIPA IPB ABSRAK Pendgaan

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

ANALISIS PERMINTAAN PANGAN HEWANI INDONESIA DENGAN GENERALIZED METHOD OF MOMENTS PADA MODEL QUADRATIC ALMOST IDEAL DEMAND SYSTEM

ANALISIS PERMINTAAN PANGAN HEWANI INDONESIA DENGAN GENERALIZED METHOD OF MOMENTS PADA MODEL QUADRATIC ALMOST IDEAL DEMAND SYSTEM ANALISIS PERMINTAAN PANGAN HEWANI INDONESIA DENGAN GENERALIZED METHOD OF MOMENTS PADA MODEL QUADRATIC ALMOST IDEAL DEMAND SYSTEM Wahyu Dw Lesmono, Ftra Vrgantar, Hagn Wjayant Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition Pengenalan Pola/ Pattern Reognton Dasar Pengenalan Pola Imam Cholssodn S.S., M.Kom. Dasar Pengenalan Pola. The Desgn Cyle. Collet Data 3. Objet to Dataset 4. Featre Seleton Usng PCA Menghtng Egen Vale

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

Metode Estimasi Kemungkinan Maksimum dan Kuadrat Terkecil Tergeneralisasi pada Analisis Pemodelan Persamaan Struktural

Metode Estimasi Kemungkinan Maksimum dan Kuadrat Terkecil Tergeneralisasi pada Analisis Pemodelan Persamaan Struktural Jurnal Graden Vol. 11 No. 1 Januar 015 : 1035-1039 Metode Estmas Kemungknan Maksmum dan Kuadrat Terkecl Tergeneralsas pada Analss Pemodelan Persamaan Struktural Dan Agustna Jurusan Matematka, Fakultas

Lebih terperinci

JIIA, VOLUME 2 No. 2, APRIL 2014

JIIA, VOLUME 2 No. 2, APRIL 2014 EFISIENSI PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI CABAI MERAH DI KECAMATAN METRO KIBANG KABUPATEN LAMPUNG TIMUR: PENDEKATAN FUNGSI PRODUKSI FRONTIER (The Effcency of Producton and Income of Chll Farmng n East

Lebih terperinci

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan

Lebih terperinci

ANALISIS PRODUKTIVITAS USAHATANI TEMBAKAU DI KABUPATEN PAMEKASAN

ANALISIS PRODUKTIVITAS USAHATANI TEMBAKAU DI KABUPATEN PAMEKASAN ANALISIS PRODUKTIVITAS USAHATANI TEMBAKAU DI KABUPATEN PAMEKASAN Elys Fauzyah Unverstas Trunojoyo Kanddat Doktor, Insttut Pertanan Bogor Sr Hartoyo Nunung Kusnad Sr Utam Kuntjoro Pascasarjana Isttut Pertanan

Lebih terperinci

JIIA, VOLUME 2, No. 4, OKTOBER 2014

JIIA, VOLUME 2, No. 4, OKTOBER 2014 ANALISIS EFISIENSI PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI KACANG TANAH DI KECAMATAN TERBANGGI BESAR KABUPATEN LAMPUNG TENGAH (Analyss of Producton s Effcency and Income of Peanut s Farmng n Central Lampung

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

Volume 8, Nomor 2, Desember 2012

Volume 8, Nomor 2, Desember 2012 Volume 8, Nomor 2, Desember 2012 Pendugaan Status Neraca Ar Daerah Alran Sunga Dengan Model Evapoklmatonom: Suatu Tnjauan E. L. MADUBUN... 61 Analss Efsens Komodtas Pada Sstem Usahatan Integras Jagung-Sap

Lebih terperinci

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA Sensus Penduduk 2010 merupakan sebuah kegatan besar bangsa Badan Pusat Statstk (BPS) berdasarkan Undang-undang Nomor 16

Lebih terperinci

ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DAN DAYA SAING JAGUNG PADA LAHAN KERING DI KABUPATEN TANAH LAUT, KALIMANTAN SELATAN 1)

ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DAN DAYA SAING JAGUNG PADA LAHAN KERING DI KABUPATEN TANAH LAUT, KALIMANTAN SELATAN 1) Analss Efsens Ekonom dan Daya Sang Jagung pada Lahan Kerng (A.Y. Kurnawan et al.) ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DAN DAYA SAING JAGUNG PADA LAHAN KERING DI KABUPATEN TANAH LAUT, KALIMANTAN SELATAN 1) (Analyss

Lebih terperinci

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan mengena Analss Pengaruh Kupedes Terhadap Performance Busness Debtur dalam Sektor Perdagangan, Industr dan Pertanan dlaksanakan d Bank Rakyat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Bab n akan menjelaskan latar belakang pemlhan metode yang dgunakan untuk mengestmas partspas sekolah. Propns Sumatera Barat dplh sebaga daerah stud peneltan. Setap varabel yang

Lebih terperinci

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam 8 Bab Rang Haslkal Dalam Bab RUANG HASIL KALI DALAM Rang hasl kal dalam merpakan rang ektor yang dlengkap dengan operas hasl kal dalam. Sepert halnya rang ektor rang haslkal dalam bermanfaat dalam beberapa

Lebih terperinci

Pengaruh Perentangan Kontras pada Ekstraksi Ciri Jaringan Normal dan Jaringan Bermikrokalsifikasi pada Citra Mamografi Digital

Pengaruh Perentangan Kontras pada Ekstraksi Ciri Jaringan Normal dan Jaringan Bermikrokalsifikasi pada Citra Mamografi Digital Pengarh Perentangan Kontras pada Ekstraks Cr Jarngan Normal dan Jarngan Bermkrokalsfkas pada Ctra Mamograf Dgtal Indah Sslawat Program Std Teknk Elektro Unverstas Merc Bana Yogayakarta Jl. Wates Km. Yogyakarta,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

EFISIENSI USAHATANI MELON (Cucumis melo L.) (STUDI KASUS DI DESA KORI KECAMATAN SAWOO KABUPATEN PONOROGO)

EFISIENSI USAHATANI MELON (Cucumis melo L.) (STUDI KASUS DI DESA KORI KECAMATAN SAWOO KABUPATEN PONOROGO) AGRISE Volume VIII No. 1 Bulan Januar 2008 ISSN: 1412-1425 EFISIENSI USAHATANI MEON (Cucums melo.) (STUDI KASUS DI DESA KORI KECAMATAN SAWOO KABUPATEN PONOROGO) THE EFFICIENCY OF MEON (Cucums melo.) FARMING

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Tuberkulosis (TBC) di Kabupaten Sorong Selatan

Pemodelan Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Tuberkulosis (TBC) di Kabupaten Sorong Selatan Semnar Hasl Tugas Akhr Pemodelan Regres Zero-Inflated Posson (ZIP) tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruh Penyakt Tuberkuloss (TBC) d Kabupaten Sorong Selatan Oleh : Nur Setyanngrum 1307100078 Pembmbng

Lebih terperinci

BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag

BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag BAB IV APLIKASI Pada bagan n akan dbahas bagamana contoh mengestmas parameter model yang dasumskan memlk karaterstk spasal lag sekalgus spasal error. Estmas dlakukan dengan menggunakan software Evews 3

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

Universitas Tanjungpura Pontianak. Keyword : hybrid corn, producing factors, product, efficiency, return to scale

Universitas Tanjungpura Pontianak. Keyword : hybrid corn, producing factors, product, efficiency, return to scale ANALISIS EFISIENSI ALOKATIF FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI USAHATANI JAGUNG HIBRIDA DI KAWASAN USAHA AGRIBISNIS TERPADU (KUAT) RASAU JAYA KOMPLEK KABUPATEN KUBU RAYA SUSILAWATI 1), SUGENG YUDIONO 2), ADI SUYATNO

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

Seemingly Unrelated Regression (SUR) Penderita Penyakit DBD RS. Wahidin Sudirohusodo Dan RS. Stella Maris Makassar

Seemingly Unrelated Regression (SUR) Penderita Penyakit DBD RS. Wahidin Sudirohusodo Dan RS. Stella Maris Makassar Vol. 3, o., -5, Jul 6 Seemngl Unrelated Regresson Penderta Penakt DBD RS. Wahdn Sudrohusodo Dan RS. Stella ars akassar A n s a Abstrak Hubungan antar varabel adalah salah satu hal ang selalu menark dalam

Lebih terperinci

TINGKAT ADOPSI TEKNOLOGI USAHATANI PADI LAHAN SAWAH DI JAWA TIMUR : Suatu Kajian Model Pengembangan Cooperative Farming

TINGKAT ADOPSI TEKNOLOGI USAHATANI PADI LAHAN SAWAH DI JAWA TIMUR : Suatu Kajian Model Pengembangan Cooperative Farming TINGKAT ADOPSI TEKNOLOGI USAHATANI PADI LAHAN SAWAH DI JAWA TIMUR : Suatu Kajan Model Pengembangan Cooperatve Farmng Wahyunndyawat 1, F. Kasjad 1 dan Heryanto 2 1 Bala Pengkajan Teknolog Pertanan Jawa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. menghimpun dana dari pihak yang kelebihan dana (surplus spending unit) kemudian

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. menghimpun dana dari pihak yang kelebihan dana (surplus spending unit) kemudian Pengaruh Captal Structure terhadap Proftabltas pada Industr Perbankan d Indonesa Mutara Artkel n d-dgtalsas oleh Perpustakaan Fakultas Ekonom-Unverstas Trsakt, 2016. 021-5663232 ext.8335 BAB I PENDAHULUAN

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,

Lebih terperinci

Pemetaan Penyakit Demam Berdarah (DBD) Kota Makassar Dengan Penduga Empirical Bayes

Pemetaan Penyakit Demam Berdarah (DBD) Kota Makassar Dengan Penduga Empirical Bayes Jurnal Matematka, Statstka & Komputas 1 Vol. 4 No. Januar 008 Pemetaan Penyakt Demam Berdarah (DBD) Kota Makassar Dengan Penduga Emprcal Bayes Ansa Abstrak Peneltan n mengkaj penggunaan model Emprcal Bayes

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecil untuk Respon Binomial dan Multinomial Berbasis Penarikan Contoh Berpeluang Tidak Sama

BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecil untuk Respon Binomial dan Multinomial Berbasis Penarikan Contoh Berpeluang Tidak Sama BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecl untuk Respon Bnomal dan Multnomal Berbass Penarkan Contoh Berpeluang Tdak Sama 5.1. Pendahuluan Pada umumnya pengembangan model SAE dan pendugaannya dlakukan dengan

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa

Lebih terperinci

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums

Lebih terperinci

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya

Lebih terperinci

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au

Lebih terperinci

Nirwan Ilyas, Anisa, Andi Kresna Jaya ABSTRAK

Nirwan Ilyas, Anisa, Andi Kresna Jaya ABSTRAK PERBANDINGAN MODEL REGRESI LOGISTIK DAN ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) UNTUK MENGANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS KELANGSUNGAN HIDUP PENDERITA PENYAKIT DEMAM BERDARAH (DBD) RS WAHIDIN SUDIROHUSODO

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. mencari jawaban atau menggambarkan permasalahan yang akan dibahas. Metode

BAB III METODE PENELITIAN. mencari jawaban atau menggambarkan permasalahan yang akan dibahas. Metode 34 BAB III METODE PENELITIAN A Metode yang Dgunakan Metode peneltan merupakan suatu pendekatan yang dgunakan untuk mencar jawaban atau menggambarkan permasalahan yang akan dbahas Metode peneltan juga dapat

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia) PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity

METODE PENELITIAN. digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel X (celebrity 37 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan deskrptf, yang mana dgunakan untuk mengetahu bagamana pengaruh varabel X (celebrty endorser) terhadap varabel

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Tujuan dalm peneltan n adalah mengetahu keefektfan strateg pembelajaran practce-rehearsal pars dengan alat peraga smetr lpat dan smetr putar dalam menngkatkan

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

BIPLOT UNTUK MENGETAHUI KARAKTERISTIK KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN PRODUKSI BAWANG PUTIH, BAWANG MERAH, CABE BESAR DAN CABE RAWIT

BIPLOT UNTUK MENGETAHUI KARAKTERISTIK KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN PRODUKSI BAWANG PUTIH, BAWANG MERAH, CABE BESAR DAN CABE RAWIT Bplot (DahSaftr) BIPLOT UNTUK MENGETAHUI KARAKTERISTIK KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN PRODUKSI BAWANG PUTIH, BAWANG MERAH, CABE BESAR DAN CABE RAWIT Dah Saftr 1, Supart 2, Est Pratw 3, Tyas

Lebih terperinci

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI DAN METODE

BAB II DASAR TEORI DAN METODE BAB II DASAR TEORI DAN METODE 2.1 Teknk Pengukuran Teknolog yang dapat dgunakan untuk mengukur konsentras sedmen tersuspens yatu mekank (trap sampler, bottle sampler), optk (optcal beam transmssometer,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat

berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat 10 KARAKTRISTIK TRANSISTOR 10.1 Dasar Pengoperasan JT Pada bab sebelumnya telah dbahas dasar pengoperasan JT, utamannya untuk kasus saat sambungan kolektor-bass berpanjar mundur dan sambungan emtor-bass

Lebih terperinci

PROSEDUR MENGGUNAKAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING METHOD DALAM MENGESTIMASI PARAMETER POPULASI

PROSEDUR MENGGUNAKAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING METHOD DALAM MENGESTIMASI PARAMETER POPULASI JEMI, Vol 1, No 1, Desember 2010 PROSEDUR MENGGUNAKAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING METHOD DALAM MENGESTIMASI PARAMETER POPULASI Des Rahmatna, SPd, MSc (Unverstas Martm Raja Al Haj) ABSTRAKSI Peneltan n dmaksudkan

Lebih terperinci