KAJIAN KERAKTERISTIK DAN POLA PERJALANAN PENUMPANG ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus: Angkutan Perkotaan Yogyakarta)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "KAJIAN KERAKTERISTIK DAN POLA PERJALANAN PENUMPANG ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus: Angkutan Perkotaan Yogyakarta)"

Transkripsi

1 KAJIAN KERAKTERISTIK DAN POLA PERJALANAN PENUMPANG ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus: Agkuta Prkotaa Yogyakarta) Nidyo Cahyo Krsato Staf Pgajar Jurusa Tkik Sipil Fakultas Tkik Uivrsitas Jaabadra Yogyakarta Jl. Ttara Rakyat Mataram No. 57 Yogyakarta ABSTRACT Public trasport should cotribut positivly to solv urba problms, such as cogstio ad som drivativs issus such as pollutio, wastd ful ad lost tim valu. This could happ if th public trasport to b xcllt i trasportatio. That is, that th good public trasport would b itrstig for popl to switch mods from th us of privat vhicls to public trasport us. Howvr, th currt coditios, th prformac of poor public trasport ad th umbr of usrs is also dcliig. This phomo must b sought th caus. O to fid out why this problm occurs is to look at or aalyz th charactristics of th currt usr ad movmt pattrs. By kowig th charactristics ad movmt of public trasport usrs at this tim it ca b to hlp provid iput for improvmt of th prformac of public trasport. This rviw will discuss about it. Kywords: public trasport usr charactristic, trip pattr PENDAHULUAN Latar Blakag Agkuta umum prkotaa yag baik diharapka dapat mmbrika kotribusi bagi brbagai prmasalaha prkotaa. Prmasalaha prkotaa ii atara lai adalah kmacta, pmborosa baha bakar miyak, polusi, da bbrapa akibat turua dari prmasalaha trsbut. Hal ii dapat trcapai jika agkuta umum dapat brpra dga baik shigga pgguaa agkuta pribadi dapat brkurag dga brpidah mgguaka agkuta umum scara brsamasama. Pgmbaga agkuta umum saat ii trkdala bbrapa hal sprti prtumbuha kdaraa pribadi (mobil da spda motor) yag psat, prasaraa pdukug yag kurag baik (halt, trotoar) da rgulasi yag kurag brpihak.prtumbuha kdaraa pribadi yag sagat psat ii brdampak pada turuya kirja agkuta umum, baik dari aspk kirja tkis, oprasioal da playaa. Tigkat muat mjadi rdah higga playaa buruk mrupaka idikasi-idikasi yag mggambarka hipotsis mlmahya sdisdi agkuta umum, yag diprkiraka aka brdampak pada muruya akssibilitas trasportasi bagi masyarakat di kawasa prkotaa Yogyakarta. Prasaraa pdukug sprti halt da trotoar juga hal yag mybabka orag tidak suka mgguaka agkuta umum kara agkuta umum mjadi sulit dijagkau dga brjala kaki.pmritah juga dirasaka kurag brsugguh-sugguh dalam migkatka layaa agkuta umum dga rgulasiya. Utuk mgtahui mgapa agkuta umum ii cdrug mgalami purua kirja stiap tahuya, prlu diktahui dahulu siapakah sbarya pggua agkuta umum saat ii.slai itu juga prlu dikaji ttag karaktristik playaa agkuta umum prkotaa ii. Tujua 1. Mgaalisis karaktristik playaa agkuta umum prkotaa. 2. Mghitug load factor sbagai dasar pgukura kirja utama agkuta umum prkotaa. 3. Mgaalisis dmad da asal tujua pumpag agkuta umum prkotaa. 4. Mgkaji karaktristik pggua agkuta umum prkotaa. Batasa Plitia 1. Karaktristik playaa haya ditijau dari darah playaa da jagkaua rut, struktur rut da spacig, srta pajag rut trayk.

2 2. Tigkat playaa haya diukur brdasarka load factor ya. 3. Bagkita/tarika adalah bagkita/tarika pggua agkuta umum. 4. Tidak mmprhatika jumlah miimum sampl. 5. Agkuta umum prkotaa yag dituju sbagai obyk plitia adalah Agkuta Umum Prkotaa Rgulr da Tras Jogja. INDIKATOR PELAYANAN ANGKUTAN UMUM Karaktristik Playaa Darah Playaa da Jagkaua Rut Jagkaua playaa agkuta umum da frkusi brhubuga dga kpadata jala da kpadata pduduk. Adapu ukura yag disaraka adalah: Pada playaa bis lokal, jagkaua playaa sbsar,4 km dga kpadata pduduk lbih bsar 1.5 jiwa/km 2, tidak kurag 9% dari pduduk dapat dilayai, Pada playaa bis lokal, jagkaua playaa sbsar,8 km dga kpadata pduduk jiwa/km 2, 5-75% pduduk dapat dilayai, Pada playaa bis xprss, jagkaua playaa sbsar,8 km dari jala artri. Struktur Rut da Spacig Struktur rut da spacig dissuaika dga pola jala da pgmbaga kpadata pduduk. Playaa bis disdiaka pada jala artri utama da pada wilayah suburba, srta pada rut yag muju Ctral Bussiss District (CBD) atau pusat kgiata lai. Pajag Rut Rut diusahaka spdk mugki. Pajag rut tidak mlampaui 4 km tiap prjalaa atau 2 jam waktu prjalaa. Ukura Tigkat Playaa Dga Load Factor Faktor Muat atau Load Factor adalah rasio prbadiga atara jumlah pumpag yag diagkut dalam kdaraa trhadap jumlah kapasitas tmpat duduk pumpag di dalam kdaraa pada priod waktu trttu.biasaya diyataka dalam prs. Smaki bsar ilai load factor mlbihi agka 1 aka smaki buruk pula kirjaya. Nilai load factor 1 adalah mrupaka ilai maksimum yag idal. Rumus utuk mghitug faktor muat adalah: LF = JumlahPumpagTragkut KapasitasTmpatDudukPumpag 1% HASIL PENGUMPULAN DATA Trayk Agkuta Umum Prkotaa Kota Yogyakarta BusKotaRgulr Ssuai dga Kputusa Gubrur Darah Istimwa Yogyakarta Nomor 11/Kp/25 ttag Ptapa Jumlah Armada Agkuta Prkotaa di Propisi Darah Istimwa Yogyakarta, harusya saai ii kota Yogyakarta dilayai olh 19 trayk agkuta umum prkotaa. Jumlah masigmasig armada saai ii dilayai olh 6 prusahaa/koprasi (tabl 1). Tabl 1Data Agkuta Umum Prkotaa Bus Rgulr No Nama Prusahaa SK Gubrur DIY 25 (kd) 1 Koprasi Aspada Koprasi Puskopkar Koprasi Kopata 22 4 Koprasi Kobutri Prum Damri UBK 3 Jumlah 591 Smtara itu brdasarka SK Gubrur No 114/Kp/26 Ttag Ppata Jariga Trayk Prkotaa, oprator, jalur, da jumlah armada sprti pada tabl 2. Tabl 2 Data Agkuta Umum Prkotaa No Nama Prusahaa Jalur SK Gubrur DIY 26 (kd) 1 Koprasi Aspada 4, 7, 12, 15, Koprasi Puskopkar 4, 7, 12, 15, Koprasi Kopata 2, 4, 5, 9, 1, Koprasi Kobutri 1, 16, Prum Damri UBK Tras Jogja 1.A, 1.B, 2.A, 2.B, 54 3.A, 3.B Jumlah 339 Scara rici rut/trayk agkuta umum bus rgulr yag ada di kota Yogyakarta adalah sprti pada gambar 1 da Tras Jogja pada gambar 2. Tras Jogja Ssuai dga Kputusa Gubrur Darah Istimwa Yogyakarta Nomor 62/Kp/21 ttag Ptapa Jariga Agkuta Bus Prkotaa Tras Jogja, saat ii kota Yogyakarta dilayai olh 8 trayk

3 agkuta tras jogja dga jumlah armada 54 buah.namu yag sudah broprasi adalah 6 trayk. Gambar 1 Jariga Trayk Bus Rgulr Prkotaa Yogyakarta Jumlah pumpag yag mlakuka prpidaha dalam satu prjalaa utuk stiap trayk, Moda lai yag diguaka sblum da ssudahya Jumlah sampl adalah sbayak 1915 orag yag trsbar k smua trayk yag boprasi. HASIL ANALISIS Aalisis Karaktritik Playaa Darah Playaa Da Jagkaua Rut Kpadata jariga jala dalam wilayah Kota Yogyakarta di aalisis brdasarka batas admiistrasi kluraha yag brada di Agromrasi Prkotaa Yogyakarta.Kpadata jariga jala di dalam prkotaa Yogyakarta cdrug mrata yag brada diwilayah dalam Rig Road. Smaki kluar kota kdapata smaki brkurag. Kpadata trkostrasi pada wilayah prkotaa sblah tgah, arah timur atau muju arah badara, da timur laut (gambar 3). Gambar 2 Jariga Trayk Bus Tras Jogja Yag Tlah Broprasi Hasil Pgumpula Data Wawacara Pumpag Survai wawacara pumpag ii dilakuka di dalam kdaraa umum (survi diamis) dga mlakukawawacara lagsug kpada pumpag, shigga diprolhkaraktristik prjalaa pumpag dga kdaraa umum pada suatutrayk.maksud dilaksaakaya survi ii adalah utuk mgumpulka datayag brkaita dga gambara playaa agkuta umum, mliputi: Asal da tujua pumpag pada tiap-tiap trayk Gambar 3Kcdruga Arah Kpadata Jariga Jala di Prkotaa Yogyakarta Sdagka kpadata jariga trayk agkuta umum brdasarka batas admiistrasi kluraha dapat dilihat pada gambar 4.Tigkat kpadata ii dapat utuk mgidtifikasi rata-rata jarak jala kaki pggua agkuta umum utuk sampai k darah layaa agkuta umum yag diigika. Smaki pada jariga trayk aka smaki mudah bagi pggua utuk mdapatka akss k agkuta umum. Dari gambar4 trlihat bahwa kpadata jariga trayk di Kota Yogyakarta sagat brvariasi dga kcdruga kpadata smaki rdah ktika brgrak kluar kota. Bbrapa darah prkotaa yag masih kurag kpadataya atau hampir tidak

4 Bagutapa Daurja Dpok Gampig Gdogtg Godokusu Godomaa Jtis Kasiha Kotagd Krato Matrijro Mrgagsa Mlati Ngampila Pakualama Swo Tgalrjo Umbulharjo Wirobraja ada jariga agkuta umumya adalah darah: Tgal Paggug, Baciro, Purwokiathi, Tahua, Wirobraja, Patagpuluha, Kadipat, Patha, Pmbaha, da Wirogua >1 Gambar 6Hasil Buffr Darah Playaa Agkuta Umum Prkotaa Brdasarka Jarak Brjala Kaki Pr Kluraha Gambar 4Kapadata Jariga Trayk Agkuta Prkotaa Kota Yogyakarta Jagkaua playaa rut trayk agkuta umum juga dapat dilihat dari kdkata pggua utuk mlakuka jala kaki k saraa trsbut.dga mmbagi darah playaa brdasarka jarak brjala kaki trsbut dapat diktahui wilayah-wilayah yag blum trlayai dga baik. Wilayah yag pgguaya masih harus brjala lbih dari 5 mtr utuk muju agkuta umum adalah: Trihaggo, Nogotirto, Siduadi, Caturtuggal, Muja-muju, Bagutapa, Bayurad, Wirobraja, Tahua, da Tamatirto (gambar 5 da 6). Stuktur Rut Struktur rut agkuta umum aka mlihat ktrkaita rut dga kpadata pduduk. Struktur rut yag baik ttuya adalah yag ssuai dga tigkat kpadata pduduk wilayah.plottig rut trayk yag broprasi kodisi ksistig dga darah yag brpduduk padat dapat dilihat pada Gambar7. Pmukima Ar blum ada trayk Gambar 7Trayk Agkuta Umum Prkotaa Ovrlay Dga Darah Prmukima Gambar 5Buffr Darah Playaa Agkuta Umum Prkotaa Brdasarka Jarak Brjala Kaki Dari hasil ovrlay (tumpag susu) darah brpduduk/darah prmukima dga rut trayk ksistig dapat diktahui bahwa ada bbrapa darah padat prmukima yag blum/blum smua trlayai trayk agkuta umum, adalah: Siduadi, Caturtuggal, Maguwoharjo, Mujamuju, Dmaga, Baciro, Wirobraja, Bayurad,

5 4.76% 4.76% 4.76% 4.76% 9.52% 9.52% 14.29% 16.73% 19.5% 14.29% 14.29% 27.21% 25.93% 24.57% 23.6% 33.56% 33.43% 4.74% 5.59% 59.26% 46.56% 55.56% 4.74% 38.18% 37.4% 36.14% 55.56% 48.15% 48.15% 55.56% 52.9% 66.67% KM 77.78% REGULER TRANS JOGJA Tahua, Patagpuluha, Gdogkiwo, da Jagala. Pajag Rut Pajag rut stiapa trayk agkuta prkotaa Yogyakarta brvariasi. Dga pajag rut trdah adalah Jalur 12: 3,7 km da trtiggi adalah Jalur 15: 51,9 km. Prbdaa atara tpdk da trpajag cukup bayak kara hampir 2 kali lipatya. Rata-rata pajag rutya adalah 35,8 km. Pajag masig-masig rut scara lgkap dapat dilihat pada tabl 3da gambar8. Tabl 3 Pajag rut masig-masig trayk agkuta umum prkotaa Agkuta Trayk Pajag Rut (km) TRANS 1A B A B A B 38.5 REGULER Tabl 4 Load factor pr trayk agkuta umum prkotaa dga kapasitas ssuai dga jumlah tmpat duduk Jis AU Nama Trayk Jarak Tmpuh (km) Jumlah pumpag rata2 Jumlah pumpag rata2 pr km Kap Load Factor 1A % 1B % 2A % 2B % 3A % 3B % % % % % % Prkmbaga load factordga kapasitas ssuai dga tmpat duduk dari tahu k tahu dapat dilihat pada gambar9. Hampir smua trayk bus rgulr, load factorya mgalami purua stiap tahuya.purua trbsar ada pada Jalur 7 da Jalur 12. Jalur 7 mgalami purua 31,38% sdagka Jalur 12 mgalami purua 48,18%. Bus Tras Jogja sbagia bsar mgalami kaika jika dibadigka dga loadfactor tahu % 8.% 7.% Tahu 211 Tahu 212 Tahu %. 5.% 1A 1B 2A 2B 3A 3B Gambar 8 Pajag rut masig-masig trayk agkuta umum prkotaa 4.% 3.% 2.% Kirja Agkuta Umum Prkotaa Brdasarka Load Factor Load factor mrupaka idikator faktor isia bus, jumlah tmpat duduk trisi prsatua jarak. Load factor bus tras jogja smua trayk sudah brapa diatas 4%, loadfactor trdah adalah Jalur 3B 37,4% da trtiggi adalah Jalur 3A yaitu 66,67%. Smtara load factor bu rgulr masih brada dibawah 15%, trdah adalah di Jalur 2,7, da 12 adalah 4,76%, loadfactor trbsar di bus rgulr adalah Jalur 4 yaitu 14,29%. Ricia prhituga load factor dapat dilihat pada tabl 4. 1.%.% 1A 1B 2A 2B 3A 3B Gambar 9 Prkmbaga loadfactor agkuta umum Rata-rata load factor Tras Jogja saat ii adalah 48,77% smtara Bus Rgulr adalah 7,62%. Tras Jogia dga loadfactor trtiggi adalah Jalur 3A (66,67%), trdah 3B (37,4%),

6 Bus Rgulr dga loadfactor trtiggi adalah Jalur 4 (14,29%), trdah 2,7,12 (4,76%), Aalisis Dmad Agkuta Umum Prkotaa DIY Bagkita da Tarika Sistm zoa utuk prhituga bagkita da tarika pumpag agkuta umum prkotaa dittapka sjumlah 49 zoa.jumlah zoa ii ssuai dga hasil survy asal tujua pumpag di dalam bus.jumlah sampl yag diambil adalah skitar 4 rspod, dga tiap trayk diambil skitar 2 sampl pr waktu sibuk pagi, siag da sor.sistm zoa brdasarka wilayah admiitrasi kluraha/dsa.daftar sistm zoa dapat dilihat pada tabl 5 da gambar1. Tabl 5 Sistm zoa agkuta prkotaa Kota Yogyakarta Zoa Nama Zoa Zoa Nama Zoa 1 Boko Harjo 26 Rjowiagu 2 Tirto Martai 27 Prgga 3 Purwo Martai 28 Matrijro 4 Maguwoharjo 29 Suryodiigrata 5 Catur Tuggal 3 Patagpuluha 6 Codog Catur 31 Wirobraja 7 Bagutapa 32 Patha 8 Mujamuju 33 Kadipat 9 Smaki 34 Pambaha 1 Tahua 35 Pakuc 11 Guugktur 36 Gdogkiwo 12 Purwokiati 37 Trba 13 Ngupasa 38 Kotabaru 14 Suryatmaja 39 Dmaga 15 Sosromdura 4 Klitr 16 Priggokusuma 41 Br 17 Cokrodiigrata 42 Kricak 18 Ngampila 43 Gowoga 19 Notopraja 44 Tgalrjo 2 Prawirodirja 45 Baciro 21 Brotokusuma 46 Siduadi 22 Wirogua 47 Bumijo 23 Sorosuta 48 Tgal Paggug 24 Giwaga 49 Sari Harjo 25 Padya Gambar 1Sistm zoa agkuta umum prkotaa Kota Yogyakarta 212 Hasil aalisis dari data survi bagikita tarika agkuta umum prkotaa pr zoa kluraha di wilayah Aglomrasi Prkotaa Yogyakarta dapat dilihat pada tabl da gambar brikut. Tabl 6 Bagkita pumpag agkuta prkotaa hari krja ormal (orag/hari) Nama Zoa Bagkit a Nama Zoa Bagkit a 1 Boko Harjo Rjowiagu Tirto Martai 6 27 Prgga 2 3 Purwo Martai Matrijro 23 4 Maguwoharjo Suryodiigrat 4 a 5 Catur Tuggal Patagpuluha 2 6 Codog Wirobraja 21 Catur 7 Bagutapa Patha 1 8 Mujamuju Kadipat 9 Smaki 2 34 Pambaha 1 Tahua Pakuc 6 11 Guugktur 2 36 Gdogkiwo 12 Purwokiati 4 37 Trba Ngupasa Kotabaru Suryatmaja 2 39 Dmaga 2 15 Sosromdura 4 Klitr 2 16 Priggokusum 41 Br a 17 Cokrodiigrat Kricak a 18 Ngampila Gowoga 4 19 Notopraja 44 Tgalrjo 6 2 Prawirodirja 6 45 Baciro 2 21 Brotokusuma 4 46 Siduadi Wirogua 1 47 Bumijo Sorosuta 6 48 Tgal 2 Paggug 24 Giwaga Sari Harjo 1 25 Padya 6 Tabl 7 Tarika pumpag agkuta prkotaa hari krja ormal (orag/hari) Nama Zoa Tarika Nama Zoa Tarika 1 Boko Harjo Rjowiagu Tirto Martai 8 27 Prgga 2 3 Purwo Martai Matrijro 4 Maguwoharjo 2 29 Suryodiigrata 5 Catur Tuggal Patagpuluha 2 6 Codog Catur Wirobraja 21 7 Bagutapa Patha 4 8 Mujamuju Kadipat 11 9 Smaki 1 34 Pambaha 1 Tahua Pakuc 8 11 Guugktur 36 Gdogkiwo 12 Purwokiati 2 37 Trba Ngupasa Kotabaru Suryatmaja 39 Dmaga 6 15 Sosromdura 4 Klitr 16 Priggokusuma 41 Br 17 Cokrodiigrata Kricak 2 18 Ngampila Gowoga Notopraja 44 Tgalrjo 14 2 Prawirodirja 45 Baciro 4 21 Brotokusuma 46 Siduadi Wirogua Bumijo Sorosuta 4 48 Tgal Paggug 24 Giwaga Sari Harjo 121

7 Nama Zoa Tarika 25 Padya 8 Nama Zoa Tarika Dari hasil pgamata pada hari krja ormal, produksi bagkita da tarika prjalaa trutama brada di darah Catur Tuggal, Ngupasa, Codog Catur, Giwaga, da Siduadi. Gambar 11 Bagkita prgraka hari krja ormal agkuta prkotaa K d Nama Zoa Bagkita K d Nama Zoa Bagkita 1 Boko Harjo Rjowiagu Tirto Martai Prgga 3 Purwo Martai Matrijro 84 4 Maguwoharjo Suryodiigrat a 5 Catur Tuggal Patagpuluha 28 6 Codog Catur Wirobraja Bagutapa Patha Mujamuju Kadipat 56 9 Smaki Pambaha 1 Tahua Pakuc 11 Guugktur 36 Gdogkiwo 12 Purwokiati 37 Trba Ngupasa Kotabaru Suryatmaja 39 Dmaga 15 Sosromdura 4 Klitr 16 Priggokusum 41 Br a 17 Cokrodiigrat Kricak a 18 Ngampila Gowoga Notopraja 44 Tgalrjo 14 K d Nama Zoa Bagkita K d Nama Zoa Bagkita 2 Prawirodirja Baciro 21 Brotokusuma Siduadi Wirogua Bumijo Sorosuta Tgal 28 Paggug 24 Giwaga Sari Harjo Padya 14 Tabl 9 Tarika pumpag agkuta prkotaa hari libur (orag/hari) Nama Zoa Tarika Nama Zoa Tarika 1 Boko Harjo Rjowiagu Tirto Martai Prgga 3 Purwo Martai Matrijro Maguwoharjo Suryodiigrata 5 Catur Tuggal Patagpuluha 14 6 Codog Catur Wirobraja 28 7 Bagutapa Patha 84 8 Mujamuju Kadipat 28 9 Smaki Pambaha 28 1 Tahua Pakuc 11 Guugktur 36 Gdogkiwo 12 Purwokiati 37 Trba Ngupasa Kotabaru Suryatmaja 39 Dmaga 15 Sosromdura 4 Klitr 16 Priggokusuma 41 Br 17 Cokrodiigrata Kricak 18 Ngampila Gowoga Notopraja 44 Tgalrjo Prawirodirja Baciro Brotokusuma 46 Siduadi Wirogua Bumijo Sorosuta 48 Tgal Paggug 24 Giwaga Sari Harjo Padya 84 Gambar 12Tarika prgraka hari krja ormal agkuta prkotaa Tabl 8 Bagkita pumpag agkuta prkotaa hari libur (orag/hari) Dari hasil pgamata pada hari libur, produksi bagkita da tarika prjalaa trutama brada di darah Catur Tuggal, Ngupasa, Codog Catur, Giwaga, da Siduadi. Gambar 13Bagkita prgraka hari libur agkuta prkotaa

8 9.9% 4.% 7.79% 6.99% 3.9% 4.% 3.9% 3.93% 16.% 19.48% 24.68% 23.58% 29.87% 27.27% 28.82% 37.66% 36.% 36.36% 36.68% 4.% Gambar 14Tarika prgraka hari libur agkuta prkotaa Matriks Asal Tujua (MAT) Agkuta Prkotaa Kota Yogyakarta Hasil survi asal tujua digambarka dalam Pta Dsirli (Garis Kigia) sprti pada gambar 15 da 16. Gambar 15Dsirli pumpag agkuta prkotaa hari krja ormal Gambar 16Dsirli pumpag agkuta prkotaa hari libur Aalisis Karaktritik Pggua Agkuta Umum Prkotaa Brdasarka Umur Brdasarka umur da waktu prjalaa, karatritik pumpag dapat diuraika sbagi brikut: Waktu sibuk pagi -hari krja ormal, didomiasi olh mahasiswa da pkrjaa muda usia 21-3 tahu (37,66%), usia plajar stigkat SMU 16-2 tahu (29,87%), usia pkrja 31-5 tahu (19,48%), usia plajar SMP dibawah 16 tahu(9,9%), da trakhir usia di atas 5 tahu (3,9%). Waktu sibuk siag - hari krja ormal, didomiasi olh usia pkrja 31-5 tahu (4,%), mahasiswa da pkrja muda usia 21-3 tahu (36,%), usia plajar stigkat SMU 16-2 tahu (16,%), usia plajar SMP dibawah 16 tahu(4,%), da trakhir usia di atas 5 tahu (4,%). Waktu sibuk sor-hari krja ormal, didomiasi olh mahasiswa da pkrjaa muda usia 21-3 tahu (36,36%), usia pkrja 31-5 tahu (27,27%), usia plajar stigkat SMU 16-2 tahu (24,68%), usia plajar SMP dibawah 16 tahu(7,79%), da trakhir usia di atas 5 tahu (3,9%). 45% 4% 35% 3% 25% 2% 15% 1% 5% % <16 th 16-2 th 21-3 th 31-5 th > 5 th Gambar 17 Karaktristik pumpag agkuta umum prkotaa brdasarka umur da waktu prjalaa pada hari krja ormal Dari hasil survi dapat diktahui bahwa pada hari krja ormal pggua agkuta umum prkotaa didomiasi olh usia produktif. Brdasarka Jis Pkrjaa Brdasarka pkrjaa da waktu prjalaa, karatritik pumpag dapat diuraika sbagi brikut: Waktu sibuk pagi - hari krja ormal, didomiasi olh plajar/mahasiswa sjumlah 52,56%, pgawai swasta atau wiraswata sjumlah 19,23%, da sisayaadalah pdagag (1,26%), PNS (6,41%), da laiya (11,54%). Waktu sibuk siag - hari krja ormal, didomiasi olh pgawai swasta atau wiraswata sjumlah 42,47%, plajar/mahasiswa sjumlah 32,88%, da sisayaadalah pdagag (6,85%), PNS (4,11%), da laiya (13,7%). Pagi Siag Sor Total

9 PNS PS/Wiraswast a Plajar/Mahas iswa Pdagag 4.49% Laiya 11.54% 15.38% 6.41% 4.11% 6.76% 1.26% 6.85% 6.76% 4.5% 11.54% 13.7% 19.23% 3.77% 32.43% 32.88% 37.82% 42.47% 52.56% 5.% Waktu sibuk sor - hari krja ormal, pola pkrjaa pumpag kmbali sprti waktu sibuk pagi, didomiasi olh plajar/mahasiswa sjumlah 5,%, pgawai swasta atau wiraswata sjumlah 32,43%, da sisayaadalah pdagag (6,85%), PNS (6,76%), da laiiya (4,5%). 6% 5% 4% 3% 2% 1% Pagi Siag Sor Total Brdasarka Pghasila Karaktristik pggua agkuta umum prkotaa dilihat dari pghasila, sagat jlas didomiasi olh masyarakat brpghasila rdah yaitu (pghasila kurag dari 2 juta rupiah pr bula), lbih dari 6%. Artiya bahwa agkuta umum prkotaa cdrug dipakai olh kalaga captiv (tidak puya piliha lai) yaitu kalaga mgah k bawah. 45.% 4.% 35.% 3.% 25.% Pagi Sor Siag Total % 2.% 15.% 1.% 5.% Gambar 18 Karaktristik pumpag agkuta umum prkotaa brdasarka pkrjaa da waktu prjalaa pada hari krja ormal Dari hasil survi dapat diktahui bahwa pada hari krja ormal pggua agkuta umum prkotaa didomiasi olh plajar, mahasiswa, da pgawai swasta/wiraswasta.mrka mgguaka agkuta trsbut pada hari yag samakara ada pola ksamaa atara pagi da sor, artiya pagi utuk bragkat da sor utuk pulag. Brdasarka Jis Klami Brdasarka jis klami da waktu prjalaa, karatristik pumpag atara pria da waita cukup brimbag baik pada saat waktu sibuk pagi, siag maupu sor. 6.% 5.% 4.% 3.% 2.% 1.%.% 55.84% 56.% 44.16% 44.% 54.55% 45.45% 52.4% 47.6% Pagi Siag Sor Total Pria Waita Gambar 19 Karaktristik pumpag agkuta umum prkotaa brdasarka jis klami da waktu prjalaa pada hari krja ormal.% < 1 jt 1-2 jt 2-3 jt 3-5 jt > 5 jt Gambar 2 Karaktristik pumpag agkuta umum prkotaa brdasarka pghasila da waktu prjalaa pada hari krja ormal Pggua agkuta umum didomiasi olh masyarakat mgah kbawah dga pghasila kurag dari 2 juta rupiah pr bula. Brdasarka Ukura Rumah Tagga Dilihat dari struktur rumah tagga (jumlah agota kluarga), pggua agkuta umum prkotaa rata-rata mmiliki 3-5 aggota kluarga (57,27%). 7.% 6.% 5.% 4.% 3.% 2.% 1.%.% < 3 org 3-5 org > 5 org 57.27% Pagi Siag Sor Total Gambar 21 Karaktristik pumpag agkuta umum prkotaa brdasarka jumlah aggota kluarga da waktu prjalaa pada hari krja ormal

10 Pggua agkuta umum didomiasi olh masyarakat dga jumlah kluarga 3-5 orag. Brdasarka Kpmilika Kdaraa Brmotor Tryata masyarakat dga kpmilika spda motor 1-2 buah dalam kluargaya mdomiasi sbgai pggua agkuta umum prkotaa (28,75% da 35,83%). Hal ii prlu dikaji lagi apakah mrka mmiliki jumlah aggota kluarga lbih dari 2 orag. 4.% 35.% 3.% 25.% 2.% 15.% 1.% 5.%.% Gambar 22 Karaktristik pumpag agkuta umum prkotaa brdasarka kpmilika spda motorda waktu prjalaa pada hari krja ormal Korlasi Atara Variabl Karaktristik Pggua Agkuta Umum Prkotaa Tryata tidak ada korlasi yag kuat atara variabl yag kmugkia mmpgaruhi pmiliha pggua utuk mgguaka agkuta umum prkotaa.korlasi atar variabl dapat dilihat pada tabl 1. Tabl 1 Tabl korlasi atar variabl karaktristik pggua agkuta umum prkotaa Umu r 19.17% Pkr jaa 28.75% Pgh asila 35.83% Ukura RT 12.8% Pagi Siag Sor Total bh 1 bh 2 bh 3 bh > 3 bh Kpmilik a SM 4.17% NAIK BUS Umur 1 Pkrjaa Pghasil a Ukura RT Kpmili ka SM NAIK BUS KESIMPULAN Bbrapa hal yag dapat disimpulka dari hasil studi adalah: 1. Dari hasil aalisis karaktristik da kirja playaa agkuta umum prkotaa didapatka: Cakupa layaa agkuta prkotaa Yogyakarta masih trbatas pada pusat-pusat kgiata utama, bbrapa wilayah disblah barat utara da slata timur blum trstuh layaa trayk agkuta umum prkotaa. Load factor bus rgulr slama tiga tahu ii mgalami purua yag sagat sigifika, load factor tahu ii rata-rata dibawah 15%. Smtara load factor Bus Tras-Jogja mgalami kaika 1-15% pr traykya dga rata-rata load factor48,77%. 2. Dari hasil aalisis dmadagkuta umum prkotaa didapatka: Produksi bagkita da tarika prjalaa trutama brada di darah Catur Tuggal, Ngupasa, Codog Catur, Giwaga, da Siduadi. 3. Dari hasil aalisis karaktritik pggua agkuta umum prkotaa didapatka: Dari hasil survi dapat diktahui bahwa pada hari krja ormal pggua agkuta umum prkotaa didomiasi olh usia produktif.. Dari hasil survi dapat diktahui bahwa pada hari krja ormal pggua agkuta umum prkotaa didomiasi olh Plajar, Mahasiswa, da Pgawai Swasta/Wiraswasta. Pggua agkuta umum didomiasi olh masyaraka mgah k bawah dga pghasila kurag dari 2 juta rupiah pr bula. Pggua agkuta umum didomiasi olh masyarakat dga jumlah kluarga 3-5 orag. Pggua agkuta umum tryata rata-rata tlah mmiliki atara 2-3 spda motor di rumahya sbagai

11 altratif brprgia. Hal ii brkorlasi dga kodisi bahwa rata-rata pggua agkuta umum adalah orag yag haya kadagkadag mgguaka agkuta umum. 4. Dari hasil aalisis karaktritik korlasi atar variabl karaktristik pggua agkuta umum prkotaa (umur, jis pkrjaa, jis klami, pghasila, ukura rumah tagga, da kpmilika spda motor) didapatka bahwa tryata tidak ada satu pu variabl yag brkorlasi kuat dga variabl bahwa ssorag mmutuska aik agkuta umum.dapat disimpulka bahwa tryata pggua agkuta umum adalah masyarakat yag masih puya piliha agkuta/moda yag lai. Aggoma, J. P. (27). Studi Tigkat Playaa Agkuta Umum DAMRI di Kota Mado (Tsis). Smarag: Uivrsitas Dipogoro. Cdr, A. (27). Public Trasit Plaig ad Opratio - Thory, Modlig ad Practic. Idia: Charo Tc Ltd. NCHRP. (198). Bus Rout ad Schdul Plaig Guid - Natioal Cooprativ Highway Rsarch Program (NCHRP). Washigto DC: Trasportatio Rsarch Board (TRB). PUSTAKA (23). Kputusa Mtri Prhubuga Ttag Pylggaraa Agkuta Orag di Jala. Jakarta: Kmtria Prhubuga. SK Gubrur Darah Istimwa Yogyakarta Nomor 11/Kp/25 ttag Ptapa Jumlah Armada Agkuta Prkotaa di Propisi Darah Istimwa Yogyakarta. (25). Yogyakarta. SK Gubrur No 114/Kp/26 Ttag Ppata Jariga Trayk Prkotaa. (26). Yogyakarta. SK Gubrur Darah Istimwa Yogyakarta Nomor 62/Kp/21 ttag Ptapa Jariga Agkuta Bus Prkotaa Tras Jogja. (21). Yogyakarta. (212). Prm Prhubuga RI NomorPM. 1 Tahu 212: Stadar Playaa Miimal Agkuta Massal Brbasis Jala. Jakarta: Kmtria Prhubuga.

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist

Lebih terperinci

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi

Lebih terperinci

Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73

Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73 67, 1/ (16), 67-73 STUDI OPARASI IPLEENTASI URIULU PADA PEBELAJARAN ASELERASI DAN PEBELAJARAN REGULER (ajia pada las XI CI+BI IPA da las XI IPA di SAN 1 Padag) Yssi Rifmasari STIP Adzkia Padag Email :

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t} Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria

Lebih terperinci

KAJIAN KARAKTERISTIK DAN POLA PERJALANAN PENUMPANG ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus: Angkutan Perkotaan Yogyakarta)

KAJIAN KARAKTERISTIK DAN POLA PERJALANAN PENUMPANG ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus: Angkutan Perkotaan Yogyakarta) Kajian Karakteristik Perkotaan KAJIAN KARAKTERISTIK DAN POLA PERJALANAN PENUMPANG ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus: Angkutan Perkotaan Yogyakarta) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik

Lebih terperinci

BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN

BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BAB SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN Dalam sais da rkayasa, kita srigkali harus mcari akar solusi dari prsamaa f 0. Jika f mrupaka fugsi poliomial liar atau kuadratis, solusi ksakya mudah utuk didapatka kara rumusya

Lebih terperinci

Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu

Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu 10 Aalisa Ssitivitas ggua Trhadap gmbaga Trasportasi Krta Api Sbagai Altratif Trasportasi atai Utara Jawa ( Rut : Smarag Surabaya ) Hartoo Gutur *) *) Staf gajar Jurusa Tkik Sipil STTR Cpu Jl. Kampus Roggolaw

Lebih terperinci

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa (adi_stia_3@yahoo.com) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Citra Elok Mgahardiyai, da Dstri Susilaigrum Mahasiswa Jurusa Statistika

Lebih terperinci

UNDERSTADING THE POLICY MAKING ASSOCIATED WITH THE DECREE OF THE MINISTRY OF EDUCATION AND CULTURE NUMBER 107/U/2001

UNDERSTADING THE POLICY MAKING ASSOCIATED WITH THE DECREE OF THE MINISTRY OF EDUCATION AND CULTURE NUMBER 107/U/2001 EAHAAN ENGABIL KEBIJAKAN TERHADA SK ENDIKNAS NOOR 107/U/2001 UNDERSTADING THE OLICY AKING ASSOCIATED WITH THE DECREE OF THE INISTRY OF EDUCATION AND CULTURE NUBER 107/U/2001 Ida alati Sajati Sri Kuriati

Lebih terperinci

Transformasi Fourier Waktu Diskrit

Transformasi Fourier Waktu Diskrit Praktikum Isyarat da Sistm Topik 5 Trasformasi ourir Waktu Diskrit Tuua Mahasiswa dapat mtuka da mgguaka trasformasi ourir waktu diskrit dalam aalisa suatu sistm LTI Mahasiswa dapat mgguaka MATLAB sbagai

Lebih terperinci

PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT

PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT Qoriai Widayati 1, Fbriyati Pajaita 2 Dos Uivrsitas Bia Darma 1, Dos Uivrsitas Bia Darma 2 Jala Jdral Ahmad Yai No.12 Palmbag

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian

TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian TEORI ANTRIAN Tori atria mrupaka studi matmatis mgai atria atau waitig lis yag di dalamya disdiaka bbrapa altratif modl matmatika yag dapat diguaka utuk mtuka bbrapa karaktristik da optimasi dalam pgambila

Lebih terperinci

Penerapan Balanced Scorecard pada Pengukuran Kinerja Lembaga Pendidikan

Penerapan Balanced Scorecard pada Pengukuran Kinerja Lembaga Pendidikan Prapa Balacd Scorcard pada Pgukura Kirja Lmbaga Pdidika Nasir Widha Styato Program Studi Tkik Idustri Fakultas Tkik Uivrsitas Brawijaya Jala MT. Haryoo 167, Malag 65145, Idosia azzyr_li@ub.ac.id Arif Rahma

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria

BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dibahas tori tori pdukug yag aka diguaka pada bab slajutya, atara lai modl matmatika, modl pidmik SIR klasik, ilai ig, prsamaaa difrsial, sistm prsamaa difrsial, titik

Lebih terperinci

Kalkulus 2. Persamaan Differensial Biasa (Ordinary Differential Equations (ODE))

Kalkulus 2. Persamaan Differensial Biasa (Ordinary Differential Equations (ODE)) Kalkulus Prsamaa Diffrsial Biasa Ordiar Diffrtial Equatios ODE Dhoi Hartato S.T. M.T. M.Sc. Prodi Tkik Kimia Fakultas Tkik Uivrsitas Ngri Smarag Prsamaa Diffrsial Biasa Prsamaa Diffrsial adalah Prsamaa

Lebih terperinci

Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes

Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes Jural gmbaga Tkologi Iformasi da Ilmu Komputr -ISSN: -X Vol., No., Oktobr, hlm. - http://j-ptiik.ub.ac.id Klasifikasi Brita Twittr Mgguaka Mtod Improvd Naïv Bays Budi Kuriawa, Mochammad Ali auzi, Agus

Lebih terperinci

Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Kemampuan. : Pemecahan Masalah, Soal Cerita Matematika

Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Kemampuan. : Pemecahan Masalah, Soal Cerita Matematika Kartika Hadayai Z Aalisis Faktor Faktor Yag Mmpgaruhi Kmampua PmcahaMasalah Soal Crita Matmatika Kartika Hadayai Z Prodi Pdidika Matmatika PPs Uivrsitas Ngri Mda Email: kartikahadayaiasthaas@yahoo.com

Lebih terperinci

METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra

METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra METODE SENT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESIKN PERSMN NONLINER Supriadi Putra sputra@uri.ac.id Laboratorium Komputasi Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua lam Uivrsitas Riau Kampus Biawidya

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1) Sudaryato Sudirham ig Utari Mgal Sifat-Sifat Matrial () - Sudaryato S & Nig Utari, Mgal Sifat-Sifat Matrial () BAB Sifat-Sifat Thrmal Sjumlah rgi bisa ditambahka k dalam matrial mlalui pmaasa, mda listrik,

Lebih terperinci

PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK

PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK PERLUASAN METDE NEWTN DENGAN PENDEKATAN PARABLIK Abdul Rahma, Supriadi Putra, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matmatika Dos JurusaMatmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau Kampus

Lebih terperinci

D. Tingkat Kabupaten (1 orang per instansi) dari: 1. Sekertaris Daerah 2. Kepala Bappeda 3. Kepala Dinas PU

D. Tingkat Kabupaten (1 orang per instansi) dari: 1. Sekertaris Daerah 2. Kepala Bappeda 3. Kepala Dinas PU Ka mi s-sa t u/ 1 8-2 0M i 2 0 1 7 Ho t l Sa t i k apr mi r Gu g J l Ra y agu gno. 5 4Gu g-su r a a y a D. Tigkat Kaupat (1 orag pr istasi) dari: 1. Skrtaris Darah 2. Kpala Bappda 3. Kpala Dias PU Provisi

Lebih terperinci

METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR

METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Vol. 9. No., 0 Jural Sais, Tkologi da Idustri METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Supriadi Putra, Ria Kuriawati, Asmara Karma sputra@uri.ac.id Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa

Lebih terperinci

Kajian Sistem Kontrak Konvensional dan Sistem Performance Based Contract (PBC) Pada Proyek Pemeliharaan Jalan

Kajian Sistem Kontrak Konvensional dan Sistem Performance Based Contract (PBC) Pada Proyek Pemeliharaan Jalan PROSIDING SEMINAR REGULER SERI I JTS UNSYIAH-ELTEES-MTS UNSYIAH ISBN NO. 00000 Kajia Sistm Kotrak Kovsioal da Sistm Prformac Basd Cotract (PBC) Pada Proyk Pmliharaa Jala Nurul Malahayati *, Saiful Husi

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal

Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal Smiar Nasioal Tkologi Iformasi, Komuikasi da Idustri (SNTIKI 9 ISSN (Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Syarif Kasim Riau ISSN (Oli : 79-406 Pkabaru, -9 Mi 07 Modifikasi Mtod Bahgat tapa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI A II LANDASAN TEORI. Distribusi Pluag Diisi. (Walpol da M rs 995) Jika X adalah suatu variabl radom kotiu maka ugsi dsitas pluaga adalah suatu ugsi ag mmuhi kodisi: i. ; utuk x (- ) ii. = iii. = (.) Diisi.

Lebih terperinci

INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga)

INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga) INTEGRA FOURIER DISUSUN OEH : Klompok III (Tiga). Maruah (7 6). Yusi Oktavia (7 45 ) 3. Widya Elvi AS (7 45) 4. Azar Saarudi (7 454) 5. Irmaati (7 455) Mata Kuliah Dos Pgasuh Klas : Matmatika ajuta : Fadli,

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN PEDAHULUA Latar Blakag Dalam bidag didika, kgiata ilaia atau valuasi hasil blajar srta didik mruaka salah satu tugas tig yag harus dilakuka olh didik. Evaluasi hasil blajar srta didik dilakuka utuk mgtahui

Lebih terperinci

PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER

PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER PENL ND L MUSIK MENGGUNKN LIHRGM OURIER Olh : di Kuria (L57) Jurusa kik Elktro akultas kik Uivrsitas Dipogoro Jl. Pro. H Sudarto S. H., mbalag, Smarag -mail : Katrosid@Yahoo.com bstrak - Mlalui pristiwa

Lebih terperinci

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA Vol. 9. No. Jural Sais Tkologi da Idustri KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA Yuslita Muda Wartoo Novi Maulaa Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa Matmatika

Lebih terperinci

KLASIFIKASI ACUTE CORONARY SYNDROME DENGAN NILAI LIPID PROFILE RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH

KLASIFIKASI ACUTE CORONARY SYNDROME DENGAN NILAI LIPID PROFILE RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH KLASIFIKASI ACUTE CORONARY SYNDROME DENGAN NILAI LIPID PROFILE RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH THE ACUTE CORONARY SYNDROME CLASSIFICATION BETWEEN LIPID PROFILE VALUES IN RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI

EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Moita Dwiyai ), Ni Wahyu Utami ) Faultas Kgurua da Ilmu Pdidia Uivrsitas

Lebih terperinci

APLIKASI SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN ALGORITMA KNUTH-MORRIS-PRATT (KMP)

APLIKASI SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN ALGORITMA KNUTH-MORRIS-PRATT (KMP) Prosidig Smiar Nasioal Maajm Tkologi XIII Program Studi MMT-ITS, Surabaya 5 Pbruari 2011 APLIKASI SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN ALGORITMA KNUTH-MORRIS-PRATT (KMP) Sri Lstari, Ami Djaya Jurusa Sistm Iformasi,

Lebih terperinci

PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA

PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA Bidag Kajia : Pdidika Matmatika PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB da GEOGEBRA H.A. Parhusip Program Studi Matmatika Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

KOMPARATIF KINERJA ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus : Panyabungan-Kayulaut dan Panyabungan-Siabu) ABSTRAK

KOMPARATIF KINERJA ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus : Panyabungan-Kayulaut dan Panyabungan-Siabu) ABSTRAK KOMPARATIF KINERJA ANGKUTAN UMUM PERKOTAAN (Studi Kasus : Payabuga-Kayulaut da Payabuga-Siabu) Suta Bajora Nasutio, Ir. Jeluddi Daud, M.Eg Departeme Tekik Sipil, Uiversitas Sumatera Utara, Jl. Perpustakaa

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Newton-Steffensen Bebas Turunan

Modifikasi Metode Newton-Steffensen Bebas Turunan Smiar Nasioal Tkologi Iormasi Komuikasi da Idustri SNTIKI 7 ISSN :08-990 Pkabaru Novmbr 0 Modiikasi Mtod Nto-Sts Bbas Turua M. Niam M.Y Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau

Lebih terperinci

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE POTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE POTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR KNVERGENSI MDIFIKASI METDE PTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR Diajuka sbagai Salah Satu Sarat utuk Mmprolh Glar Sarjaa Sais pada Jurusa Matmatika lh: YUZI ANDRI SUHARYN 0800086

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Kerusakan Komputer

Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Kerusakan Komputer IJCIT (Idosia Joural o Computr ad Iformatio Tchology) Vol.2 No.2, Novmbr 207, pp. 4~23 ISSN: 2527-449X E-ISSN: 2549-742 4 Prapa Mtod Forward Chaiig Pada Sistm Krusaka Komputr Ry Oktapiai Program Studi

Lebih terperinci

Modifikasi Varian Metode Newton dengan Orde Konvergensi Tujuh

Modifikasi Varian Metode Newton dengan Orde Konvergensi Tujuh Jural Sais Matmatika da Statistika Vol. No. Juli 0 ISSN 0- Modiikasi Varia Mtod Nwto dga rd Kovrgsi Tujuh Wartoo Ria Rasla Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau Jl. HR. Sobratas

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

INFO TEKNIK Volume 2 No. 1, Desember 2001 (20-26)

INFO TEKNIK Volume 2 No. 1, Desember 2001 (20-26) INFO TEKNIK Volume 2 No. 1, Desember 2001 (20-26) Geeratig A Bus Route Origi-Destiatio Matrix From O-Off Data (Rute Termial Bugurasih- Pelabuha Tajug Perak Surabaya) M. Arsyad 1 Abstrak Agkuta umum adalah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENGARUH PERIKLANAN KOMERSIL DENGAN KONSEP AIDA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA RADIO RADIKA 100,3 FM MAJALENGKA

PENGARUH PERIKLANAN KOMERSIL DENGAN KONSEP AIDA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA RADIO RADIKA 100,3 FM MAJALENGKA PENGAUH PEIKLANAN KOMESIL DENGAN KONSEP AIDA TEHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA ADIO ADIKA 100,3 FM MAJALENGKA Olh :. NENY KUSUMADEWI *) Email : kusumadwi.y@gmail.com ABSTAK Plitia ii brtujua utuk

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai 1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print) 54

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print) 54 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No., (06) ISSN: 337-3539 (30-97 Pri 54 Pracaga Kotrolr PID-Fuzzy utuk Sistm Pgatura Cascad Lvl da Flow pada Basic Procss Rig 38-00 Dwi Arki Pritadi, Joko Susila, Eka Iskadar Jurusa

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN INVENTARIS LABORATORIUM KOMPUTER UNIVERSITAS SEMARANG DENGAN METODE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT SYSTEM

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN INVENTARIS LABORATORIUM KOMPUTER UNIVERSITAS SEMARANG DENGAN METODE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT SYSTEM RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN INVENTARIS LABORATORIUM KOMPUTER UNIVERSITAS SEMARANG DENGAN METODE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT SYSTEM Mufadhol Fakultas Tkologi Iformasi da Komuikasi Uivrsitas

Lebih terperinci

Metode Iterasi Tiga Langkah dengan Orde Konvergensi Enam untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear

Metode Iterasi Tiga Langkah dengan Orde Konvergensi Enam untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear Jural Sais Matmatika da Statistika Vol No Juli 6 ISSN 6-5 Mtod Itrasi Tiga Lagkah dga rd Kovrgsi Eam utuk Mlsaika Prsamaa Noliar M Ari da M M Niam Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api. 6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi

Lebih terperinci

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3, Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

STUDI TERHADAP SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS MALUS SWISS

STUDI TERHADAP SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS MALUS SWISS STUDI TERHDP SEBRN STSIONER PD SISTEM BONUS MLUS SWISS Olh : RENSY ERMWTY G PROGRM STUDI MTEMTIK FKULTS MTEMTIK DN ILMU PENGETHUN LM INSTITUT PERTNIN BOGOR BSTRK RENSY ERMWTY Studi Trhadap Sbara Stasior

Lebih terperinci

Metode Iterasi Orde Konvergensi Enam Untuk Penyelesaian Persamaan Nonlinear

Metode Iterasi Orde Konvergensi Enam Untuk Penyelesaian Persamaan Nonlinear Smiar asioal Tkologi Iormasi Komuikasi da Idustri STIKI 9 ISS Pritd : 9- Fakultas Sais da Tkologi UI Sulta Sari Kasim Riau ISS li : 9-6 Pkabaru 8-9 Mi Mtod Itrasi rd Kovrgsi Eam Utuk Plsaia Prsamaa oliar

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

Formula Multiplier Output

Formula Multiplier Output Formula Multiplier Output Utuk meghitug agka multiplier atau peggada output diperoleh dega rumus: 1 M K = [ I A] dimaa M K = matriks multiplier/peggada output berukura x ; dapat diterapka utuk I = matriks

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

Keterkaitan Karakteristik Pergerakan di Kawasan Pinggiran Terhadap Kesediaan Menggunakan BRT di Kota Palembang

Keterkaitan Karakteristik Pergerakan di Kawasan Pinggiran Terhadap Kesediaan Menggunakan BRT di Kota Palembang C463 Keterkaita Karakteristik di Kawasa Piggira Terhadap Kesediaa Megguaka BRT di Kota Palembag Dia Nur afalia, Ketut Dewi Martha Erli Hadayei Departeme Perecaaa Wilayah da Kota, Fakultas Tekologi Sipil

Lebih terperinci

Perencanaan Optimal Sistem Kontrol AVR (Automatic Voltage Regulator) Untuk Memperbaiki Kestabilan Tegangan Dengan Menggunakan Algoritma Genetik

Perencanaan Optimal Sistem Kontrol AVR (Automatic Voltage Regulator) Untuk Memperbaiki Kestabilan Tegangan Dengan Menggunakan Algoritma Genetik Abstrak Prcaaa Optimal Sistm Kotrol A (Automatic oltag gulator) Utuk Mmprbaiki Kstabila Tgaga Dga Mgguaka Algoritma Gtik Makalah Tugas Akhir Disusu Olh : driyato NW LF30437 Jurusa Tkik lktro Fakultas Tkik

Lebih terperinci

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag Modl Modl Pngukuran dalam Pmodlan Prsamaan Struktural Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Tulisan ini akan mmbahas bbrapa modl dalam SEM yang unik. Dikatakan unik karna jarang dipakai. Tulisan hanya

Lebih terperinci

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK RANGKUAN ATERI ALAT OPTIK Priip Huyg Dari uatu umbr cahaya, tiap aat lalu trbtuk muka glmbag / wavrt (tmpat kduduka titik-titik yag aya ama). Titik-titik pada muka glmbag ii brtidak bagai umbr titik (wavlt)

Lebih terperinci

MODEL CLUSTERING PRODUK ONLINE SHOP UNTUK PENENTUAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

MODEL CLUSTERING PRODUK ONLINE SHOP UNTUK PENENTUAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Kofrsi Nasioal Ilmu Sosial & Tkologi (KNiST) Mart 2016, pp 616~620 MODEL CLUSTERING PRODUK ONLINE SHOP UNTUK PENENTUAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS 616 Nur Ali Farabi AMIK BSI Tagrag -mail: uraf@bsiaci

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

KONTROL URBAN SPRAWL DENGAN PENDEKATAN PEMODELAN PERILAKU PERJALANAN DAN PARTISIPASI PENDUDUKNYA

KONTROL URBAN SPRAWL DENGAN PENDEKATAN PEMODELAN PERILAKU PERJALANAN DAN PARTISIPASI PENDUDUKNYA LAPORAN PENELITIAN HIBAH PENELITIAN STRATEGIS NASIONAL TAHUN ANGGARAN 2009 KONTROL URBAN SPRAWL DENGAN PENDEKATAN PEMODELAN PERILAKU PERJALANAN DAN PARTISIPASI PENDUDUKNYA Pnliti : Lasmini Ambarwati, ST.,

Lebih terperinci

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada.

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada. 3 TURUNAN FUNGSI 3. Pgrtia Turua Fugsi Diisi Turua ugsi adala ugsi yag ilaiya di c adala c c c asalka it ii ada. Coto Jika 3 4, maka turua di adala 3 4 3.. 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 Jika mmpuyai turua di

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN METODE ITERASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ORDE KONVERGENSI OPTIMAL

PENGEMBANGAN METODE ITERASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ORDE KONVERGENSI OPTIMAL PENGEMBANGAN METODE ITEASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ODE KONVEGENSI OPTIMAL Supriadi Putra M.Si* Dr. Sasudhuha M.S urusa Matatika FMIPA Uivrsitas iau *sputra@uri.a.id ABSTAK Dala akalah ii disajika dua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Nonlinear Menggunakan Metode Iterasi Tiga Langkah

Penyelesaian Persamaan Nonlinear Menggunakan Metode Iterasi Tiga Langkah Smiar Nasioal Tkologi Iormasi, Komuikasi da Idustri SNTIKI ISSN Pritd : -1 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Sari Kasim Riau ISSN li : -0 Pkabaru, 1-1 Mi 01 Plsaia Prsamaa Noliar Mgguaka Mtod Itrasi

Lebih terperinci

Perumusan Fungsi Green Sistem Osilator Harmonik dengan Menggunakan Metode Integral Lintasan (Path Integral)

Perumusan Fungsi Green Sistem Osilator Harmonik dengan Menggunakan Metode Integral Lintasan (Path Integral) Prumusa Fugsi Gr Sistm Osilator Harmoik dga Mgguaka Mtod Itgral Litasa (Path Itgral) Sutisa Abstrat: Th path itgral is a mthod that oft usd i th uatum problms alulatio. For xampl; th alulatio of uatum

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa

Lebih terperinci

MODUL 2 BILANGAN KOMPLEKS

MODUL 2 BILANGAN KOMPLEKS Diktat Kuliah EL- Matmatika Tkik I MODUL BILANGAN KOMPLEKS Satua Acara Prkuliaha Mdul (Bilaga Kmplks sbagai brikut Ptmua k- Pkk/Sub PkkBahasa TuuaPmblaara Bilaga Kmplks Pgatar Bilaga Kmplks Lambag Bilaga

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Iterasi Dua Langkah dengan Satu Parameter

Modifikasi Metode Iterasi Dua Langkah dengan Satu Parameter Smiar Nasioal Tkologi Iormasi, Komuikasi da Idustri SNTIKI 9 ISSN Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Sari Kasim Riau ISSN Oli : 79-406 Pkabaru, 8-9 Mi 07 Modiikasi Mtod Itrasi Dua Lagkah

Lebih terperinci

ANALISA BANGKITAN PERGERAKAN DAN DISTRIBUSI PERJALANAN DI KOTA MANADO

ANALISA BANGKITAN PERGERAKAN DAN DISTRIBUSI PERJALANAN DI KOTA MANADO ANALISA BANGKITAN PERGERAKAN DAN DISTRIBUSI PERJALANAN DI KOTA MANADO Mecky R. E. Maoppo Dose Fakultas Tekik Jurusa Sipil Uiversitas Sam Ratulagi Theo K. Sedow Dose Fakultas Tekik Jurusa Sipil Uiversitas

Lebih terperinci

Pertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh

Pertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh ahan jar Statika ulyati, ST., T rtmuan X, X. Garis ngaruh. ndahuluan danya muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksi disbut bban brgrak. isalkan ada sbuah kndaraan mlalui

Lebih terperinci

DESAIN KETINGGIAN ANTENA DAN LINK BUDGET SISTEM KOMUNIKASI LOS RADIO MICROWAVE DALAM KONFIGURASI NON-DIVERSITY. Faqih 1)

DESAIN KETINGGIAN ANTENA DAN LINK BUDGET SISTEM KOMUNIKASI LOS RADIO MICROWAVE DALAM KONFIGURASI NON-DIVERSITY. Faqih 1) Widya Tkika Vol.18 No.1; Mart 010 ISSN 1411 0660 : 9-33 Abstrak DESAIN KETINGGIAN ANTENA DAN LINK BUDGET SISTEM KOMUNIKASI LOS RADIO MICROWAVE DALAM KONFIGURASI NON-DIVERSITY Faqih 1) Saat ii jaria trasmisi

Lebih terperinci

Statistika Inferensial

Statistika Inferensial Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-3 (3-8 Prt) D- Pmodla Partspas Wata dalam Kgata Ekoom Rumah Tagga Nlaya d Pssr Tmur Surabaya (Stud Kasus Kcamata Kcamata Bulak, Mulyorjo, da Kjra) Irma Harlagtyas,

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penentuan Prioritas dan Strategi Penanganan Aksesibilitas Terhadap Prasarana Pendidikan di Kecamatan Sungai Kakap Kabupaten Kubu Raya

Penentuan Prioritas dan Strategi Penanganan Aksesibilitas Terhadap Prasarana Pendidikan di Kecamatan Sungai Kakap Kabupaten Kubu Raya Istitut Tekologi Padag, 7 Juli 7 ISBN: 978-6-757-6-7 http://eproceedig.itp.ac.id/idex.php/spi7 Peetua Prioritas da Strategi Peagaa Aksesibilitas Terhadap Prasaraa Pedidika di Kecamata Sugai Kakap Kabupate

Lebih terperinci

VI. EFISIENSI PRODUKSI DAN PERILAKU RISIKO PRODUKTIVITAS PETANI PADA USAHATANI CABAI MERAH

VI. EFISIENSI PRODUKSI DAN PERILAKU RISIKO PRODUKTIVITAS PETANI PADA USAHATANI CABAI MERAH VI. EFISIENSI PRODUKSI DAN PERILAKU RISIKO PRODUKTIVITAS PETANI PADA USAHATANI CABAI MERAH.. Faktor-Faktor yang Mmpngaruhi Produktivitas Cabai Mrah dan Nilai Elastisitas Input trhadap Produktivitas...

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

MODEL PREDIKSI HARGA SAHAM MEDIA SOSIAL BERDASARKAN ALGORITMA SVM YANG DIOPTIMASIKAN DENGAN PSO

MODEL PREDIKSI HARGA SAHAM MEDIA SOSIAL BERDASARKAN ALGORITMA SVM YANG DIOPTIMASIKAN DENGAN PSO Jural Pilar Nusa Madiri Vol.XII, No. Sptmbr 06 6 MODEL PREDIKSI HARGA SAHAM MEDIA SOSIAL BERDASARKAN ALGORITMA SVM YANG DIOPTIMASIKAN DENGAN PSO Eka Puspita Sari Program Studi Maajm Iformatika AMIK BSI

Lebih terperinci

Penentuan Lot Size Pemesanan Bahan Baku Dengan Batasan Kapasitas Gudang

Penentuan Lot Size Pemesanan Bahan Baku Dengan Batasan Kapasitas Gudang Pnntuan Lot Siz Pmsanan Bahan Baku Dngan Batasan Kapasitas Gudang Dana Marstiya Utama 1 Abstract. This papr xplains th problm o dtrmining th lot siz o ordring raw matrials with warhous capacity limitation

Lebih terperinci

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n. 0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa

Lebih terperinci