LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE
|
|
|
- Yandi Darmali
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE LA-1 Rancangan Percobaan Optimasi Hidrolisis Selulosa dari Tandan Kosong Kelapa Sawit Rancangan percobaan menggunakan metode Response Surface Methode (RSM) dengan 3 variabel bebas (Ferreira, et.al, 2007), dimana variabel bebas, k = 3, maka Central Composite Design dengan 3 faktor (variabel): Gambar LA-1 Central Composite Design untuk 3 Faktor (Ferreira, et.al, 2007) Dengan perulangan 6 kali pada titik tengah, maka matriks Central Composite Design terlihat pada Tabel LA-1, dimana : α = 2 = 2 k = 1,682
2 Tabel LA-1 Matriks Central Composite Design x 1 x 2 x α 0 0 α α 0 0 α α 0 0 α LA-2 Rancangan Percobaan Optimasi dalam Minitab 16 Statistical Software Setelah menentukan nilai maksimum dan minimum dari masing-masing variabel yang akan digunakan dalam percobaan (Tabel 3.1), maka langkah-langkah yang dilakukan dalam membuat rancangan percobaan optimasi dalam Minitab 16, adalah sebagai berikut:
3 1. Memilih Stat DOE Response Surface Create Response Surface Design Layar monitor memperlihatkan kotak dialog Create Response Surface Design (Gambar LA-2). Gambar LA-2 Kotak Dialog Create Response Surface 2. Memilih tipe desain Central Composite dengan jumlah faktor sebanyak 3 faktor, kemudian memilih Display Available Designs sehingga layar monitor memperlihatkan kotak dialog Response Surface Design-Display Available Designs (Gambar LA-3). Gambar LA-3 Kotak Dialog Response Surface Design- Display Available Designs
4 3. Memilih Central Composite Full Unblocked untuk 3 faktor, diperoleh 20 pengamatan kemudian memilih OK, untuk kembali ke menu sebelumnya dan memillih Design sehingga layar monitor memperlihatkan kotak dialog Create Response Surface Design-Designs (Gambar LA-4). Gambar LA-4 Kotak Dialog Create Response Surface Design-Designs 4. Memilih full design dengan default alpha 1.682, default untuk number of center points dan value of alpha serta jumlah perulangan sebanyak 1 kali. Kemudian, memilih OK untuk kembali ke menu sebelumnya dan memilih Factors sehingga layar monitor memperlihatkan kotak dialog Create Response Surface Design- Factors (Gambar LA-5). Gambar LA-5 Kotak Dialog Create Response Surface Design-Factors
5 5. Memilih cube points untuk levels define, kemudian mengisi nama faktor serta level minimum dan maksimum masing-masing faktor. Selanjutnya, kembali ke menu sebelumnya dan memilih options sehingga layar monitor memperlihatkan kotak dialog Create Response Surface Design-Factors (Gambar LA-6). Gambar LA-6 Kotak Dialog Create Response Surface Design-Options 6. Menghilangkan tanda cek pada randomize runs dan kembali ke menu sebelumnya dan memilih OK, sehingga output muncul dalam 2 window, yaitu window session dan worksheet (Gambar LA-7).
6 Gambar LA-7 Hasil Desain Response Surface 7. Nama dan data variabel respon (derajat kristalinitas) selanjutnya diisikan pada kolom C8 worksheet, kemudian worksheet disimpan dengan nama file tertentu. LA-3 Analisis Percobaan Optimasi dalam Minitab 16 Statistical Software Berdasarkan data response yang telah diinput pada kolom C8 worksheet dilakukan analisis data response surface dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Memilih Stat DOE Response Surface Analyze Response Surface Layar monitor memperlihatkan kotak dialog Analyze Response Surface Design (Gambar LA-8).
7 Gambar LA-8 Kotak Dialog Analyze Response Surface 2. Memilih graphs, sehingga layar monitor memperlihatkan kotak dialog Analyze Response Surface Design-Graphs (Gambar LA-9). Selanjutnya, memilih regular untuk residual for plots serta memberi tanda cek pada residuals for fits dan residals versus ordered. Perintah ini berfungsi membuat plot residual dengan taksiran model dam plot residual dengan data yang bermanfaat untuk memeriksa kecukupan model. Gambar LA-9 Kotak Dialog Analyze Response Surface 3. Memilih Storage sehingga layar monitor akan memperlihatkan kotak dialog analyze response surface-storage (Gambar LA-10), kemudian memberi tanda
8 cek pada residuals dan memilih OK. Layar monitor akan kembali ke menu sebelumnya, kemudian memilih OK. Gambar LA-10 Kotak Dialog Analyze Response Surface-Storage 4. Hasil analisa percobaan optimasi dengan metode response surface dapat dilihat pada windows session.
9 08/01/ :00:56 Welcome to Minitab, press F1 for help. Results for: CRYSTALLINITY INDEX XRD.MTW Response Surface Regression: CrI versus Konsentrasi ; Suhu (C); Waktu (menit The analysis was done using coded units. Estimated Regression Coefficients for CrI Term Coef SE Coef T P Constant 79,1844 0, ,318 0,000 Konsentrasi HCl (N) 0,5271 0,1474 3,575 0,005 Suhu (C) 0,5282 0,1474 3,582 0,005 Waktu (menit) 0,8004 0,1474 5,429 0,000 Konsentrasi HCl (N)* -0,1583 0,1435-1,103 0,296 Konsentrasi HCl (N) Suhu (C)*Suhu (C) -0,0284 0,1435-0,198 0,847 Waktu (menit)*waktu (menit) -0,3170 0,1435-2,208 0,052 Konsentrasi HCl (N)*Suhu (C) -0,2808 0,1926-1,457 0,176 Konsentrasi HCl (N)*Waktu (menit) -0,4930 0,1926-2,559 0,028 Suhu (C)*Waktu (menit) -0,1700 0,1926-0,882 0,398 S = 0, PRESS = 21,8780 R-Sq = 87,53% R-Sq(pred) = 8,13% R-Sq(adj) = 76,31% Analysis of Variance for CrI Source DF Seq SS Adj SS Adj MS Regression 9 20, ,8443 2,31603 Linear 3 16, ,3532 5,45107 Konsentrasi HCl (N) 1 3,7940 3,7940 3,79400 Suhu (C) 1 3,8097 3,8097 3,80970 Waktu (menit) 1 8,7495 8,7495 8,74950 Square 3 1,6852 1,6852 0,56172 Konsentrasi HCl (N)*Konsentrasi HCl (N) 1 0,2372 0,3613 0,36133 Suhu (C)*Suhu (C) 1 0,0001 0,0116 0,01164 Waktu (menit)*waktu (menit) 1 1,4478 1,4478 1,44778 Interaction 3 2,8059 2,8059 0,93531 Konsentrasi HCl (N)*Suhu (C) 1 0,6307 0,6307 0,63070 Konsentrasi HCl (N)*Waktu (menit) 1 1,9440 1,9440 1,94401 Suhu (C)*Waktu (menit) 1 0,2312 0,2312 0,23121 Residual Error 10 2,9690 2,9690 0,29690 Lack-of-Fit 5 2,8689 2,8689 0,57379 Pure Error 5 0,1000 0,1000 0,02001 Total 19 23,8132 Source F P Regression 7,80 0,002 Linear 18,36 0,000
10 Konsentrasi HCl (N) 12,78 0,005 Suhu (C) 12,83 0,005 Waktu (menit) 29,47 0,000 Square 1,89 0,195 Konsentrasi HCl (N)*Konsentrasi HCl (N) 1,22 0,296 Suhu (C)*Suhu (C) 0,04 0,847 Waktu (menit)*waktu (menit) 4,88 0,052 Interaction 3,15 0,073 Konsentrasi HCl (N)*Suhu (C) 2,12 0,176 Konsentrasi HCl (N)*Waktu (menit) 6,55 0,028 Suhu (C)*Waktu (menit) 0,78 0,398 Residual Error Lack-of-Fit 28,68 0,001 Pure Error Total Unusual Observations for CrI Obs StdOrder CrI Fit SE Fit Residual St Resid ,192 75,881 0,446-0,689-2,20 R ,180 78,808 0,446-0,628-2,00 R ,704 77,850 0,425 0,854 2,50 R ,039 78,216 0,425 0,823 2,41 R R denotes an observation with a large standardized residual. Estimated Regression Coefficients for CrI using data in uncoded units Term Coef Constant 21,1004 Konsentrasi HCl (N) 14,4551 Suhu (C) 0, Waktu (menit) 0, Konsentrasi HCl (N)* -0, Konsentrasi HCl (N) Suhu (C)*Suhu (C) -5,05223E-04 Waktu (menit)*waktu (menit) -1,56522E-04 Konsentrasi HCl (N)*Suhu (C) -0, Konsentrasi HCl (N)*Waktu (menit) -0, Suhu (C)*Waktu (menit) -5,03718E-04
11 08/01/ :54:18 Welcome to Minitab, press F1 for help. Retrieving project from file: 'D:\DATA (D)\MT TEKIM \TESIS\HASIL\OPTIMASI\CRYSTALLINITY INDEX XRD.MPJ' Results for: CRYSTALLINITY INDEX XRD.MTW Response Optimization Parameters Goal Lower Target Upper Weight Import CrI Maximum 79, Global Solution Konsentrasi = 2,15910 Suhu (C) = 110,113 Waktu (menit = 180,681 Predicted Responses CrI = 80,8152, desirability = 0,088329
12 LAMPIRAN B DATA DAN PERHITUNGAN DERAJAT KRISTALINITAS SELULOSA MIKROKRISTAL TANDAN KOSONG KELAPA SAWIT Tabel LB-1 Data dan Perhitungan Derajat Kristalinitas Selulosa Mikrokristal Tandan Kosong Kelapa Sawit Run Kons. HCl (N) Suhu (C) Waktu (menit) I200 Inon Cr CrI (1) (2) CrI = {(1)-(2)}/(1) x 100 TKS 59/ TKS 59/60 NaOH Tabel LB-2 Data dan Perhitungan Derajat Kristalinitas Selulosa Mikrokristal Tandan Kosong Kelapa Sawit pada Kondisi Hidrolisis Optimum Hasil Optimasi Kons. HCl (N) Suhu (C) Waktu (menit) I200 Inon Cr CrI CrI = {(1)- (1) (2) (2)}/(1) x
13 LAMPIRAN C GAMBAR KOMPOSIT PATI SINGKONG (a) (b) (c) (d) Gambar LC-1 Komposit Pati Singkong tanpa Selulosa Mikrokristal Tandan Kosong Kelapa Sawit: (a) Gliserol 20%, (b) Gliserol 25%, (c) Gliserol 30%, (d) Gliserol 35%
14 (a) (b) (c) (d) Gambar LC-2 Komposit Pati Singkong dengan Kandungan Selulosa Mikrokristal Tandan Kosong Kelapa Sawit 5 %: (a) Gliserol 20%, (b) Gliserol 25%, (c) Gliserol 30%, (d) Gliserol 35%
15 (a) (b) (c) (d) Gambar LC-3 Komposit Pati Singkong dengan Kandungan Selulosa Mikrokristal Tandan Kosong Kelapa Sawit 10 %: (a) Gliserol 20%, (b) Gliserol 25%, (c) Gliserol 30%, (d) Gliserol 35%
16 (a) (b) (c) (d) Gambar LC-4 Komposit Pati Singkong dengan Kandungan Selulosa Mikrokristal Tandan Kosong Kelapa Sawit 15 %: (a) Gliserol 20%, (b) Gliserol 25%, (c) Gliserol 30%, (d) Gliserol 35%
17 LAMPIRAN D DATA KARAKTERISTIK KOMPOSIT PATI SINGKONG TANPA TERMAL AGING Tabel LD-1 Data Sifat Mekanik Komposit Pati Singkong tanpa Termal Aging Elongation at Kekuatan Tarik Run Bagian Break Modulus Elastisitas MPa % MPa 1 A E-03 B E-03 C E-03 D E E A E-03 B E-03 C E-03 D E E A E-03 B E-03 C E-03 D E E A E-03 B E-03 C E-03 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E
18 Elongation at Kekuatan Tarik Run Bagian Break Modulus Elastisitas MPa % MPa 7 A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E
19 Elongation at Kekuatan Tarik Run Bagian Break Modulus Elastisitas MPa % MPa 13 A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E A E-02 B E-02 C E-02 D E E
20 Tabel LD-2 Data dan Perhitungan Daya Serap Air Komposit Pati Singkong tanpa Termal Aging Run Bagian Berat setelah conditioning (gram) Berat basah (gram) Daya serap air (% ) (1) (2) WA = {(2) - (1)}/(1) x A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D
21 Run Bagian Berat setelah conditioning (gram) Berat basah (gram) Daya serap air (% ) (1) (2) WA = {(2) - (1)}/(1) x A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D
22 Run Bagian Berat setelah conditioning (gram) Berat basah (gram) Daya serap air (% ) (1) (2) WA = {(2) - (1)}/(1) x A B C D A B C D A B C D A B C D
23 LAMPIRAN E DATA KARAKTERISTIK KOMPOSIT PATI SINGKONG DENGAN TERMAL AGING Tabel LE-1 Data Sifat Mekanik Komposit Pati Singkong dengan Termal Aging Run Bagian Kekuatan Tarik Elongation at Break Modulus Elastisitas MPa % MPa 1 A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D
24 Run Bagian Kekuatan Tarik Elongation at Break Modulus Elastisitas MPa % MPa 7 A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D A B C D
25 Run Bagian Kekuatan Tarik Elongation at Break Modulus Elastisitas MPa % MPa 13 A B C D A B C D A B C D A B C D
BAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:
BAB 6 KESIMPULAN 6.. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:. Berdasarkan proses brainstorming, wawancara dan hasil penyebaran kuesioner awal diperoleh
TESIS OLEH : NOVIE HAIRANI /TK FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN Universitas Sumatera Utara
OPTIMASI HIDROLISIS SELULOSA DARI TANDAN KOSONG KELAPA SAWIT MENJADI SELULOSA MIKROKRISTAL DAN APLIKASI SEBAGAI PENGISI PADA KOMPOSIT POLIMER TERMOPLASTIK PATI SINGKONG TESIS OLEH : NOVIE HAIRANI 127022001/TK
Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida. Nitrogen
LAMPIRAN Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida 225 Nitrogen 6 7 5 4 6 7 5 4 8 3 8 3 9 2 9 2 10 1 11 1 10 Lampiran 2 Diagram alir penelitian Sampel onggok
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4.1 Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk membuat peta kontrol merupakan data pengukuran dimensi pada kabel jenis NYFGbY antara bulan April 007 sampai
DAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.
BAB 6 KESIMPULAN 6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu: 1. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer adalah faktor metode pembuatan
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN 4. Data Sampel 4.. Pengambilan dan Pemilihan Data Sampel Dari pengumpulan data yang telah dilakukan, diperoleh 20 data sampel yang telah dikelompokkan menjadi subgrup-subgrup
: - Mahasiswa dapat melakukan eksperimen dengan bantuan software MINITAB
A. TUJUAN Tujuan Umum Tujuan Khusus : - Mahasiswa dapat melakukan eksperimen dengan bantuan software MINITAB : - Mahasiswa dapat menggunakan MINITAB dengan metode ANOVA - Mahasiswa dapat menggunakan MINITAB
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Hasil Pengumpulan Data Tabel 4. Tabel Pengumpulan Data Jam Tgl Variabel 9: : : 4: 5: 8/8/5 Tebal Material 8 6 6 6.5 Kecepatan Potong 567 6 68 64 54 Hasil Pemotongan 4 4.333
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya
Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata
Oleh: KELOMPOK SOYA E46. Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari
TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF MANAJEMEN Oleh: KELOMPOK SOYA E46 Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari Dosen: Lukytawati Anggraeni,
Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)
LAMPIRAN 88 Lampiran 1. Data Responden Masyarakat Desa Karang Tengah 11 No Jenis pekerjaan Jenis kelamin (L=1 ; P=) Umur (thn) Lama pendidikan (thn) Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA
LAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir
111 LAMPIRAN A Daftar Riwayat Hidup Kartu Mata Kuliah Surat Keterangan Survey Tugas Akhir SURAT KETERANGAN SURVEY TUGAS AKHIR 114 115 LAMPIRAN B Faktor Batas Kendali Peta Variabel FAKTOR BATAS KENDALI
Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALANGKARAYA LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN PADA MASYARAKAT KARYA PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab Haryadi NIDN 0003116401 i HALAMAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan 1. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas hasil proses produksi Genteng Super DD Hidrolik.adalah: a. Komposisi jenis lempung (faktor A) b. Kecepatan penggilingan
BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA
36 BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA Langkah berikutnya adalah mengolah data-data yang telah dikumpulkan untuk dihitung jumlah dominan cacat cetakan yang terjadi, kapabilitas proses dari unit pengolahan
Optimasi Parameter Pembubutan Terhadap Kekasaran Permukaan Produk
Jurnal Rekayasa Mesin Vol.4, No.3 Tahun 3: 77-8 ISSN 6-468X Optimasi Parameter Pembubutan Terhadap Kekasaran Permukaan Produk Franscisca Gayuh Utami Dewi, Femiana Gapsari Jurusan Teknik Mesin Fakultas
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka
LAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor
LAMPIRAN Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor No Penggunaan lahan No Reklasifikasi Penggunaan Lahan 1 Tanah Kosong diperuntukkan 1 Tanah kosong 2 Tanah rusak (Terlantar/Rusak/Galian) 3
LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S
LAPORAN PRAKTIKUM Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember 2009 Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S NRP : D14070066 Asisten Dosen : 1. Revan M. 2. Ratu Fika Hertaviani KORELASI
Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana
Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana Pada minggu ini akan dipelajari : Menghitung Korelasi Melakukan Analisis Regresi Sederhana Pemeriksaan Asumsi dalam Analisis Regresi Untuk melakukan kegiatan pada
ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL
ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak. Karenanya, software-software statistik umumnya
OPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE
OPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE Siswo Hadi Sumantri, Abdullah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus
Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus WTP Jumlah Responden Persentase WTPx ΣResponden NO. (Rp) (orang) (%) (Rp) 1 3 6 11,3 18 2 35 6 11,3 21 3 4 2 3,8 8 4
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan proses, hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis pengolahan data dilakukan dengan mengggunakan software Minitab
Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen
Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen Didik Wahjudi Amelia Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Mesin - Universitas Kristen Petra Tomy Suhartojo Alumni Fakultas Teknologi
Regresi. Data : Untuk melakukan regresi linear, langkah-langkah sebagai berikut, 1. Pilih Stat > Regression > Regression
Regresi Fungsi regresi yang tersedia pada Minitab yang dibahas disini adalah regresi tipe least squares regression atau kuadrat terkecil, sedangkan regresi tipe logaritma walaupun juga tersedia dalam Minitab
Rekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri *
Rekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri (Didik Wahjudi) Rekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri * Didik Wahjudi Dosen Fakultas Teknik, Jurusan Teknik
BAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu
LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS
LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS 1.a. Prosedur Analisis 1.a.1. Analisis COD Standard Methode yang digunakan Hach Method 8000 Tata Cara / Langkah-Langkah Pengujian 1. Homogenkan 100 ml sampel selama 30 detik
Regresi dengan Microsoft Office Excel
Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.
LAMPIRAN A. Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas. labu takar 250 ml x 0,056 = 14 gram maka
LAMPIRAN A PROSEDUR PEMBUATAN LARUTAN Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas menjadi sabun cuci piring cair yaitu: 1. Pembuatan Larutan KOH 10% BM KOH = 56, -- 56 /
Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur. (Sumber : Googlemaps.com, 2013)
71 Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur (Sumber : Googlemaps.com, 2013) Lampiran 2. Kuisioner Penelitian 72 73 74 75 NO Lampiran 3. Produksi Ikan Mas
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4.1. Pengumpulan dan Pengolahan Data dengan Metode Taguchi 4.1.1. Identifikasi Faktor-faktor yang Berpengaruh Tidak semua faktor diteliti pada penelitian
OPTIMASI KUALITAS WARNA MINYAK GORENG DENGAN METODE RESPONSE SURFACE
JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL., NO., DESEEMBER 999: 8-29 OPTIMASI KUALITAS WARNA MINYAK GORENG DENGAN METODE RESPONSE SURFACE Didik Wahjudi Dosen Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Mesin Universitas Kristen
Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal)
Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal) 112 Lampiran 2. Pola Tata Niaga Ubi Jalar di Kabupaten Kuningan IX Petani / Produsen V VI I II Industri
Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT
PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT EPOKSI UNTUK JENIS CACAT PINHOLE (Studi kasus pada PT. American Standard Indonesia) Meriastuti Ginting ST, MT 1 Arleen Wirjawan 2 ABSTRACT
APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL
APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL UNG GARBA SKRIPSI: ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.
![Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.](/thumbs/55/35555243.jpg "Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.")
Analisis Regresi Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang sangat populer digunakan user dalam mengolah data statistika. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan satu atau
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
DAFTAR PUSTAKA Christensen, R., 1991. Linier Models for Multivariate, Time Series, and Spatial Data. Springer Verlag, New York Draper, N. Dan Smith, H., 1992. Analisis Regresi Terapan, edisi kedua. Diterjemahkan
Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 16 Nomor ISSN
Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 6 Nomor 07 ISSN 4-750 OPTIMASI FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA KUALITAS LILIN DI UD.X DENGAN METODE RESPONSE SURFACE Maria Agnes Octaviani, Dian Retno Sari Dewi*, Luh Juni
Lampiran 1. Hasil Analisi Regressi
LAMPIRAN Lampiran 1. Hasil Analisi Regressi BULAN KINERJA KREDIT UMKM (Rp juta) RATA2 SUKU BUNGA KREDIT (%) NPL (%) Jan-09 227.040 14,11 3,98 Feb-09 229.889 14,02 4,25 Mar-09 235.747 13,97 4,47 Apr-09
LAMPIRAN. Universitas Kristen Maranatha
LAMPIRAN Perhitungan yang dipakai dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis regresi dan analisis grafik. Seluruh perhitungan dilakukan dengan menggunakan program Statistik SPSS. Berikut ini
4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI. lebih dikenal dengan metode Box-Jenkins adalah sebagai berikut :
4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI Pada bab ini, akan dilakukan analisis dan pembahasan terhadap data runtut waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data harga
Lampiran 1. Kuisioner Penelitian
Lampiran 1. Kuisioner Penelitian INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN Jl. Kamper Level 5 Wing 5 Kampus IPB Darmaga Bogor (16680) Telp. (0251)
Lampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter
LAMPIRAN 4 Lampiran. Alat dan Bahan yang Digunakan pada Penelitian No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan. Akuarium pemeliharaan 00 x 4 x 4 cm 2/- 2. Akuarium pemeliharaan
Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)
Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri) Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu perangkat lunak/software statistik yang dapat digunakan sebagai alat pengambil
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari Nama Waktu Takaran Gayung 1 2 3 4 5 6 7 8 Pagi Siang Sore Malam Lampiran 1. Lanjutan Kegiatan RT (mandi,mesak,cuci) Waktu Pagi Takaran
Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009
Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009 No Komoditas Harga Per Kg 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Bawang Daun Brokoli Bawang Merah Bawang Putih Buncis
TABEL 3 DATA PENELITIAN
Analisis Regresi Linier Bentuk LN (Logaritma Natural) Pengubahan data ke bentuk LN dimaksudkan untuk meniadakan atau meminimalkan adanya pelanggaran asumsi normalitas dan asumsi klasik regresi. Jika data-data
SURVEI NILAI WAKTU PERJALANAN MOBIL PRIBADI DI JL. Z.A.PAGAR ALAM METODE MODE CHOICE APPROACH
SURVEI NILAI WAKTU PERJALANAN MOBIL PRIBADI DI JL. Z.A.PAGAR ALAM METODE MODE CHOICE APPROACH Terima kasih atas kesediaan Anda membantu Survei ini dilakukan sebagai bahan acuan pembuatan tugas akhir, mohon
KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal)
KORELASI Pada SPSS korelasi ada pada menu Correlate dengan submenu: 1. BIVARIATE Besar hubungan antara dua (bi) variabel. a. Koefisien korelasi bivariate/product moment Pearson Mengukur keeratan hubungan
A = log P dengan A = absorbans P 0 = % transmitans pada garis dasar, dan P = % transmitans pada puncak minimum
LAMPIRAN 12 Lampiran 1 Prosedur pencirian kitosan Penelitian Pendahuluan 1) Penentuan kadar air (AOAC 1999) Kadar air kitosan ditentukan dengan metode gravimetri. Sebanyak kira-kira 1.0000 g kitosan dimasukkan
REGRESI SEDERHANA PENDEKATAN MATEMATIKA, STATISTIK DAN EKONOMETRIKA Agus Tri Basuki Universitas Muhammadiyah Yogyakarta
REGRESI SEDERHANA PENDEKATAN MATEMATIKA, STATISTIK DAN EKONOMETRIKA Agus Tri Basuki Universitas Muhammadiyah Yogyakarta A. Pendekatan Matematika Dalam matematika hubungan antar variable bisa dinyatakan
Program Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014
TUGAS Metode Kuantitatif Manajemen Analisis Regresi pada Data Penjualan Tahunan Lezat Fried Chicken (LFC) Disusun sebagai Tugas Akhir Triwulan I Mata Kuliah Metode Kuantitatif Manajemen Disusun Oleh :
Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statistika Pertemuan XII Analisis Korelasi dan Regresi Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran variabel Pemodelan Keterkaitan Relationship vs Causal Relationship
Lampiran 1. Prosedur uji
LAMPIRAN 32 Lampiran 1. Prosedur uji 1) Kandungan nitrogen dengan Metode Kjedahl (APHA ed. 21 th 4500-Norg C, 2005) Sebanyak 0,25 gram sampel dimasukkan ke dalam labu kjedahl dan ditambahkan H 2 SO 4 pekat
Lampiran 1. Formulir Uji Organoleptik Untuk Penelitian Pendahuluan FORMULIR UJI ORGANOLEPTIK (UJI RANKING)
57 Lampiran 1. Formulir Uji Organoleptik Untuk Penelitian Pendahuluan FORMULIR UJI ORGANOLEPTIK (UJI RANKING) Nama : Tgl Pengujian : Pekerjaan : Paraf : Intruksi : Berikan penilaian terhadap atribut warna,
TINJAUAN ATAS SHONDA KUIPER, "INTRODUCTION TO MULTIPLE REGRESSION : HOW MUCH IS YOUR CAR WORTH?"
TINJAUAN ATAS SHONDA KUIPER, "INTRODUCTION TO MULTIPLE REGRESSION : HOW MUCH IS YOUR CAR WORTH?" Rivan Syamsurijal Biya, ST. 163118 Program Magister Teknik Industri Univeristas Trisakti Abstrak Multiple
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,
BAB III PETUNJUK PEMAKAIAN PROGRAM
III-1 BAB III PETUNJUK PEMAKAIAN PROGRAM 3.1. Mengenal POSTSAP 1.00 POSTSAP merupakan program desain yang berbasis windows yang diciptakan dan dikembangkan untuk menyelesaikan perhitungan desain beton
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA y (x 3,y 3 ) d 3 (x 5,y 5 ) d 5 d 2 (x 2,y 2 ) d (x 1 1,y 1 ) d 4 (x 4,y 4 ) x Definisi: Dari semua kurva pendekatan terhadap satu set data, kurva yang memenuhi sifat bahwa nilai
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Pengujian Kadar air (persen) Waktu alir (detik) Sudut diam (derajat) Indeks kompresibilitas (persen) Formula Replikasi 1 2 3 4 I 3,64 4,71 4,38 2,78 II 4,66 3,11
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. KESIMPULAN 1. Daerah yang menjadi titik peramalan Pemodelan Prediksi Penyebaran Polutan Kali Surabaya terletak pada segmen Muara Kali Tengah sampai dengan Pintu Dam Gunungsari.
OPTIMASI DENGAN METODE DAKIAN TERCURAM
OPTIMASI DENGAN METODE DAKIAN TERCURAM Marwan Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Jln. Syekh Abdur Rauf No. 3 Darussalam, Banda Aceh 23111 email:
LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL. Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut A 2 C 3.
LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut C 1 (µg/ ml) A 1 C 2 (µg/ ml) A 2 C 3 (µg/ ml)
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bagian ketiga dari laporan skripsi ini menggambarkan langkah-langkah yang akan dijalankan dalam penelitian ini. Metodologi penelitian dibuat agar proses pengerjaan penelitian
Tabel Perhitungan Waktu Standar
waktu baku = = waktu 3,39 normal 100 % 100 % 17 % 100 % 100 % % allowance = 4,08 menit /container. Tabel Perhitungan Waktu Standar No 1 2 3 Proses Kerja Memindakan container dari tanah ke truk (L1) Memindakan
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan menggunakan analisis regresi sederhana, dan perhitungannya menggunakan
LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl. 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1
LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1 A 1 C 2 A 2 C 3 (µg/ml) (µg/ml) (µg/ml) 2,04 0,03 2 0,03
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Mutu fisik yang diuji Kadar air (%) Waktu alir (detik) Sudut diam ( ) Indeks kompresibilitas (%) Replikasi Formula I II III IV I 3,34 3,35 3,31 3,25 II 3,01 3,04
Lampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011
LAMPIRAN 08 Lampiran Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 20 Variabel N Rata-rata Minimum Maksimum Standar Deviasi Y 00 3,0 60 6,996 TC 00 54005 5000 400000 74965,665 I 00 25338000
Penentuan Parameter Setting Mesin Pada Proses Corrugating
MediaTeknika Jurnal Teknologi Vol.11, No.1, Juni 2016 22 Sylvia Ongkowijoyo 1, Ig. Jaka Mulyana 2, Julius Mulyono 3 1,2,3 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya,
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Industri - Fakultas Teknik SKRIPSI Semester Ganjil 2005/2006
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Industri - Fakultas Teknik SKRIPSI Semester Ganjil 2005/2006 PENERAPAN STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) DAN DESIGN OF EXPERIMENTS (DOE) PADA MESIN CETAK FLEXO
Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan
LAMPIRAN Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan Hijauan Cikalong Lapangan Cikalong Pakan Cikalong Kandang Cikalong Direktur Operasional Lapangan Cikanjung Hijauan Cikanjung Pakan Cikanjung Anak
BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Selain regresi linier sederhana, metode regresi yang juga banyak digunakan adalah regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk penelitian yang
Universitas Bina Nusantara
Universitas Bina Nusantara Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Skripsi PENERAPAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) DAN DESIGN OF EXPERIMENT (DOE) PADA PROSES PEMOTONGAN MATERIAL DI PT. BASUKI
Dari tabel di atas, diperoleh nilai dari Durbin-Watson sebesar 2.284, di. mana angka tersebut bernilai lebih besar dari 2, yang berarti terdapat
76 a Predictors: (Constant), Debt to Equity, Current, Return on Assets, Price Earning, Debt, Assets Turnover, Earning per Share, Return on Equity b Dependent Variable: Imbal hasil Dari tabel di atas, diperoleh
UJI ANOVA. Uji kesamaan varian. Lihat output TEST of HOMOGENEITY of VARIANCE
UJI ANOVA Skor Sekolah Skor Sekolah Skor Sekolah Skor Sekolah 75 SMA X 74 SMA W 54 SMA Y 64 SMA Z 55 SMA X 75 SMA W 58 SMA Y 58 SMA Z 59 SMA X 64 SMA W 60 SMA Y 57 SMA Z 60 SMA X 64 SMA W 74 SMA Y 60 SMA
ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi)
PERTEMUAN KE-9 ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi) Ringkasan Materi : Analisis regresi digunakan untuk memprediksi (prediktif). Variabel X hasil pengukuran yang disebut prediktor digunakan untuk
BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan
BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Setelah diperoleh masing-masing jumlah dari kategori variabel bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan menggunakan analisis kuantitatif,
Lampiran 1. Formulir biodata calon panelis peserta uji sensori puree buah. Petunjuk: Berikan tanda ( ) pada jawaban yang sesuai dengan diri anda.
61 Lampiran 1. Formulir biodata calon panelis peserta uji sensori puree buah. Petunjuk: Berikan tanda ( ) pada jawaban yang sesuai dengan diri anda. Nama peserta = Tempat/tanggal lahir = Suku = Tempat
PENGENALAN MINITAB. Oleh : Triyanto
PENGENALAN MINITAB Oleh : Triyanto PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2009 0 PENDAHULUAN Paket program Minitab merupakan salah satu software yang sangat besar kontribusinya
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA
Prediksi Harga Saham dengan ARIMA Peramalan harga saham merupakan sesuatu yang ditunggu-tunggu oleh para investor. Munculnya model prediksi yang baru yang bisa meramalkan harga saham secara tepat merupakan
PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM
PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM Cahyono dan Mulki Siregar Teknik Industri Universitas Islam Jakarta cahyono76@gmail.com Abstrak Meminimalkan produk cacat
Deteksi Autokorelasi dengan Metode Grafik Excel
Deteksi Autokorelasi dengan Metode Grafik Excel Junaidi Junaidi A. Pengantar Salah satu asumsi dalam model regresi linear klasik adalah tidak adanya autokorelasi. Autokorelasi adalah kondisi dimana terdapat
Lampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten
LAMPIRAN 71 Lampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten 72 Lampiran 2. Spesifikasi persyaratan mutu teh hitam (SNI 01-1902-1995) No. Jenis Uji Satuan Spesifikasi 1 Kadar air % b/b
BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Analisis regresi linier merupakan salah satu jenis metode regresi yang paling banyak digunakan. Regresi linier sederhana terdiri atas satu variabel terikat (dependent)
BAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN
BAB 08 ANALISIS VARIAN Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Oleh karena itu pada bagian
BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR
BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan yang paling sederhana dibanding rancangan lainnya. Penggunaan RAL di berbagai bidang penelitian telah banyak
Nama : ANDRIAN RAMADHAN F NIM :
UJIAN AKHIR SEMESTER GENAP TA. 2014/2015 Matakuliah : Lab Statistika Hari/Tanggal : Sabtu / 4 Juli 2015 Waktu / Ruang : 90 Menit / 2507 Kelas / Semester Dosen Pembina : IS-8 / VI : Sita Dewi Prahastini
SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (ST) Pada Program Studi Teknik Mesin UN PGRI Kediri OLEH :
ANALISA NILAI KEKERASAN BAJA KARBON RENDAH MELALUI PROSES KARBURISASI MENGGUNAKAN CAMPURAN CARBON (C) dan BARIUM KARBONAT (BaCO 3 ) DENGAN VARIASI WAKTU PENAHANAN BERBEDA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi
LAMPIRAN. Langkah-Langkah Penggunaan Program Minitab: nama kolom tepat diantara C1 dan angka penjualan pertama Jakarta Muscat
L1 LAMPIRAN Langkah-Langkah Penggunaan Program Minitab: 1. Aktifakan program minitab kemudian copy yang diinginkan pada kolom C1. Beri nama kolom tepat diantara C1 dan angka penjualan pertama Jakarta Muscat
Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN
Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian Sutoro BB BIOGEN PRINSIP PERANCANGAN PERCOBAAN Ulangan (replication) Pengacakan (randomization) Pengendalian tempat percobaan (local control) Percobaan
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)
III. METODOLOGI. Gambar 5. Reaktor eterifikasi gliserol
III. METODOLOGI A. BAHAN DAN ALAT Bahan-bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah biodiesel CPO dan jarak pagar, gliserol, tert-butyl alkohol (TBA), bentonit, zeolit, asam fosfat, HCl, alkohol, aquades
PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF GEMPUR SAFAR (10877) Asisten SIGIT SAMAPTAAJI BAGUS PRAMULYA Dosen Dra. SRIHARYATMI KARTIKO, M.Sc. LABORATORIUM KOMPUTASI MATEMATIKA DAN STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA
BAB III METODE PERMUKAAN RESPON. Pengkajian pada suatu proses atau sistem sering kali terfokus pada
BAB III METODE PERMUKAAN RESPON 3.1 Pendahuluan Pengkajian pada suatu proses atau sistem sering kali terfokus pada hubungan antara respon dan variabel masukannya (input). Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan
Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011
LAMPIRAN 91 Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011 Kecamatan LUAS TANAM (Ha) Komposisi tanaman ( Ha) TB M TM TTM/T R Total 1122 Produksi (Ton) Produktivitas (Kg/Ha) Jumlah petani Gunung