OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO"

Transkripsi

1 OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO HANS TUMALIANG ABSTRAK Opmalsas PLTMH, Aalsa dlakuka dega megguaka meode Hdrolog JMOCK da NRECA, uuk meeuka deb recaa /deb Adala da juga deb bajr yag berpegaruh erhadap recaa pegembaga PLTMH, deb Recaa/ Adala adalah deb yag dapa dguaka sebaga kapasas deb yag opmal uuk PLTMH yag secara kouas dapa dharapka dak berubah, dar aalsa yag dlakuka deb recaa / adala yau: 4m3/de dega Head Opmal yag deuka dar pegukura Elevas yau pada Head = 50 meer. Sehgga dar kods dapa dhug kapasas mmal PLTMH adalah 880 kw da Opmal Pada 2 x 800 kw. A. PENDAHULUAN Pegembaga Pembagk Lsrk Teaga Mkro Hdro dpegaruh oleh beberapa fakor, aaara la: Geolog, hdrolog, pada peela yag dperhugka da yag daalsa megea fakor hdrolog dmaa kapasas deb ar pada kods musm paas, huja uuk kuru waku 10 ahu kebelakag da kapasas deb awal dega pegukura sesaa, deb recaa, deb bajr da deb adala yag dhug dar hasl pegukura da daa dar BMG seempa dega Meode FJ Mock da NRECA, agar demuka hasl Deb ar da Head Opmum yag dapa djadka Pembagk Lsrk Mkro Hdro. Pegambla sampel daa ddaerah Kabupae Bolaag Mogodow Uara daerah perbaasa aara Props Goroalo dega Props Sulawes uara ada beberapa suga da daaraya erdapa ar erju yag cukup besar yag saga poes djadka Pembagk Lsrk. Uuk maksud ersebu, maka dperluka Peela, survey da pemeaa uuk megeahu poes suga ersebu uuk dguaka pada Pembagk lsrk eaga mkro hdro. B. MANFAAT PENELITIAN 1. Memeuh kebuuha masyaraka pedesaa yag jauh dar jarga Lsrk PLN 2. Memberka solus kepada Pemerah daerah dalam peagaa krss eerg lsrk. 3. Megkaka Rao Kelsrka d daerah Sulawes Uara 1. Meode Waer Balace DR. F. J. Mock Meode dguaka uuk meaksr keersedaa ar d suau suga dega megguaka daa curah huja, evaporaspras da karakersk hdrolog d daerah pegalra suga. Lagkah perhuga meode Mock dapa djelaska sebaga berku : 1. Peeua Huja Raa-raa Bulaa da Jumlah Har Huja Huja raa-raa bulaa dambl dar sasu yag berpegaruh pada DAS yag djau. Huja yag mejad dasar dalam peeua bula kerg, bula lembab da bula basah. Bula kerg apabla har huja dalam bula ersebu <5-8 har. Bula basah deuka bla har huja dalam bula ersebu berlagsug lebh dar 8 har. 2. Evaporas Terbaas Evaporas erbaas adalah evaporas acual dega mempermbagka kods vegeas da permukaa aah sera frekues curah huja. Daa-daa yag dperluka uuk mecar besar evaporaspras adalah : Daa emperaure udara Daa peyara maahar Daa kelembaba udara Daa kecepaa ag Dar daa perhuga evaporaspras ersebu selajuya uuk perhuga DR. F. J. Mock : (2.1) poesal E = Perbedaa aara evaporaspras TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

2 3. Evaporaspras Poesal Evaporaspras poesal adalah evaporaspras yag erjad dalam keadaa ar selalu erseda cukup bak secara alam (huja) maupu secara buaa (rgas). Perbedaa aara evaporaspras poesal dega evaporaspras acual dcar dega megguaka rumus; (2.2) E = Perbedaa aara poesal dega erbaas (mm) = poesal (mm) d = Jumlah har kerg apa huja dalam suau bula m = Sgkapa laha (%) Sgkapa laha (m) dperhugka dapa daksr seper abel dbawah. Tabel 2.1. Sgkapa Jes Laha No Jes Sgkapa Laha Pegguaa (%) 1 Hua Tebal 0 2 Laha Eros Laha Peraa sumber : Mock, F. J. DR, 1973 Semak kerg suau daerah, harga m semak gg. Namu perlu dga walau sekerg apapu mash ada ssa-ssa semak yag dapa meuup permukaa aah, maka facor m dak aka mecapa 100%. Pada bula basah berar dau dau mula umbuh,maka la m aka meuru aara 10-20%, bla bula berkuya ermasuk kaegor bula lembab,maka la eap, yau sama dega la m pada bula sebelumya.sedagka bla bula berkuya ermasuk bula kerg, maka la m aka berambah sebesar 10-20%. (2.3) Subus persamaa (2.3) ke persamaa (2.2), mejad: ( ) (2.4) = Jumlah har huja 4. Exces Rafall (ER) Pada saa erjad huja, sebaga ar dak mecapa permukaa aah karea adaya evaporaspras. Huja yag lagsug sampa d permukaa aah dslahka sebaga excess rafall. Nla curah huja yag mecapa aah dapa d rumuska sebaga berku: (2.5) ER = Ar huja yag mecapa permukaa aah (mm) P = Tgg huja yag erjad (mm/bula) = Evoporaspras acual (mm/bula) Berla posf bla P> da ar masuk ke dalam aah Berla egave bla P< da sebaga ar aah aka keluar sehgga erjad defc. 5. Kapasas Kelembaba Taah Pada saa memula perhuga, deuka dahulu la Sol Mosure Capacy (SMC) da Ial Sol Mosure (ISM). Dalam hal berlaku keeua : TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER Bla P- berharga posf, maka la SM = SMC Bla P- berharga egave, maka la SM = (P- ) + ISM Nla SM yag dperoleh, dguaka sebaga la ISM pada bula berkuya, da la SM pada bula Desember harus sama dega la ISM pada bula Jauar. Dar la-la ersebu dperoleh perubaha la kelembaba aah ( ) : (2.6) 6. Waer Surplus Waer surplus merupaka ssa ar huja yag ada seelah dguaka uuk memeuh la kelembaba aah. (2.7) = Waer Surplus (mm) = Excess Rafall = perubaha la kelembaba aah (mm) 7. Iflras Iflras adalah masukya ar ke dalam aah melalu permukaa aah. Sehgga bla erjad huja pada suau daerah agkapa ar, sehgga huja ersebu aka masuk ke dalam aah. (2.8) I = Iflras = Koefse Iflras (aara 0-1) = Waer Surplus (mm) Sedagka rumus kaduga ar aah yag dpaka adalah sebaga berku : (2.9) = Volume ar aah bula ke- (mm) = Fakor reses ar aah

3 = Perubaha volume ar aah = = Volume ar aah bula ke -1 Nla dcoba-coba sehgga la pada bula Jauar sama dega la pada bula Desember. 8. Deb Lmpasa Suga a. Alra Dasar (2.10) BF = Alra dasar (base flow) I = Iflras = Perubaha volume ar aah b. Alra Permukaa (drec ru off) Drec ru off adalah lmpasa permukaa yag lagsug megs suga, dmaa besarya merupaka selsh aara kelebha ar da flras. (2.11) DRO = Alra permukaa (drec ru off) = Surplus ar = Iflras c. Toal Lmpasa (TRO) (2.12) TRO = Deb lmpasa suga BF = Alra dasar DRO = Alra permukaa d. Deb (QRO) Besarya deb suga ergaug pada besarya deb lmpasa suga (TRO) da luas DAS. ( ) (2.13) QRO = Deb ru off (m³/de) A = Luas cachme area (m²) = Waku (de) Lagkah-lagkah perhuga deb dega megguaka meode MOCK dapa djelaska sebaga berku: 1. Memasukka daa curah huja (P) yag elah ddapaka dar perhuga sebelumya 2. Daa jumlah har huja () 3. Evaporaspras (Ep) yag laya elah dperoleh berdasarka Meode Pema 4. Sgkapa laha (m). Nla sgkapa laha dapa dlha pada Tabel 1. Nla sgkapa laha dalam hal merupaka prosease laha yag eruup vegeas, dmaa pada bula kerg (jumlah har huja <5 har) harga m aka semak gg. Sedagka pada bula basah (jumlah har huja >8 har) a m aka redah. Pada bula lembab (5-8 har) la m eap. 5. Meghug la perbadga evaporaspras da evaporaspras erbaas : E/ =(m/20)(18-) 6. Meghug la perbedaa evaporaspras da evaporaspras erbaas : 7. Meghug la evaporaspras erbaas: 8. Meghug la Excess Rafall: 9. Meghug la kelembaba aah (SM) da (ISM). Bla berharga posf maka la SM=SMC. 10. Meghug la kelembaba aah (SM) da (ISM). Bla berla egave maka la SM=( )+ISM 11. Meghug perubaha la kelembaba aah: 12. Meghug la koefse flras ( ) laya aara Meghug Waer Surplus: 14. Meghug la Iflras: 15. Peeua la facor reses ar aah (K) dega megambl la aara Meghug la volume ar aah pada waku sebelumya, dcoba-coba sampa la pada bula Jauar sama dega la volume ar aah ( ) pada bula Desember. 17. Meghug la volume ar aah: 18. Meghug la perbedaa aara volume ar aah da volume ar aah sebalumya 19. Meghug la base flow: 20. Meghug lmpasa lagsug:tro = DRO + BF 21. Meghug besarya deb suga: QRO = (AxTRO)/. A. Meode NRECA Model Nreca dkembagka oleh NORMAN CRAN FORD (USA, 1985) uuk daa deb bulaa yag merupaka model hujalmpasa yag relave sederhaa, dmaa jumlah parameer model haya 3 aau 4 parameer. Cara perhuga dega meode NRECA, juga sesua uuk daerah cekuga yag seelah huja TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

4 berhe, mash ada alra d suga selama beberapa har. Persamaa dasar yag dguaka adalah persamaa kesembaga ar sebaga berku: Huja Evaporaspras + Perubaha Tampuga = Lmpasa Model Nreca srukurya dbag mejad dua ampuga, yau ampuga kelegasa (mosure sorage) da ampuga ar aah (groudwaer sorage). Kaduga kelegasa deuka oleh jumlah kelebha kelegasa (excess mosure). Parameer model NRECA adalah sebaga berku : a. Kapasas ampuga kelegasa (NOM) Perkraa awal : NOM = C x huja raa-raa ahua C = 0,2 uuk DAS yag huja erus meerus erjad sepajag ahu C < 0,2 uuk DAS yag memlk huja musma b. Raso mbuha/flras (PSUB) yag berksar aara 0,3 0,9 c. Baga kaduga ar aah yag meuju suga yag berksar 0,2 0,8 d. Nla awal dar kaduga kelegasa aah (SMSTORE) e. Nla awal dar kaduga ar aah (GWSTORE) Uuk lebh jelasya megea srukur model NRECA dapa dlha pada gambar berku: H Tampu Peg Kelebha Excess Lmpasa Drec Flow a. Plh salah sau sasu curah huja yag jarakya erdeka dega suga yag djau, kurag dar 10 km. b. Jka dak ada sasu curah huja dega jarak kurag dar 10 km, car sasu curah huja la dega jarak aara 11 km sampa 20 km eap jumlahya harus mmal 2 sasu curah huja. c. Bla kedua sasu curah huja dega jarak km dak demuka, maka dguaka 3 sasu curah huja aau lebh d sekellg lokas jarak kurag dar 50 km. d. Uuk daerah yag erseda pea shoye ahua, dapa dguaka bla alerave bur (c) dak dapa dlaksaaka. 2. Evaporaspras Evaporaspras adalah peguapa yag erjad dar permukaa yag bersamaa. Evaporaspras poesal adalah evaporaspras yag erjad dalam keadaa ar selalau erseda cukup bak secara alam (huja) maupu secara buaa (rgas). Uuk Evaporaspras akual, ergaug dar perbadga aara huja raa-raa bulaa dega evaporaspras poesal. Koefse reduks erhadap peguapa peluh dapa dlha pada abel berku. Tabel 2.2. Koefse Reduks Terhadap Peguapa Peluh No Kemrga m/km Koefse Reduks , ,9 Tampuga Ar Taah Base Flow Groud ,6 4 >200 0,4 Sumber: Kasro, I, 1994 Toal Gambar,2.7. Skema Model NRECA Daa-daa masuka yag dbuuhka dar model NRECA adalah sbb: 1. Daa huja raa-raa bulaa Curah huja raa-raa bulaa dhug melalu daa dar sasu curah huja yag erdeka. Sasu curah huja dplh dega syara-syara sebaga berku: 3. Kods awal : ampuga kelegasa (SMSTORE) da ampuga ar aah 4. Parameer model, omal, kelebha kelegasa da GWF Lagkah-lagkah perhuga meode NRECA dapa djelaska sebaga berku : 1. Peeua huja raa-raa bulaa da ahua Huja raa-raa bulaa da ahua dperoleh dar sasu yag berpegaruh pada DAS yag djau. Huja juga mejad dasar uuk memperoleh la raso ampuga. 2. Evaporaspras poesal (PET) TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

5 Evaporaspras poesal adalah evaporaspras yag erjad dalam keadaa ar selalu erseda cukup bak secara alam (huja) maupu secara buaa (rgas). Daa-daa yag dperluka uuk mecar la evaporaspras adalah : - Daa emperaur udara - Daa peyara maahar - Daa kelembaba udara - Daa kecepaa ag 3. Tampuga kelegasa awal (Wo) Nla ampuga kelegasa awal dcoba-coba, da uuk percobaa perama dambl la 600 mm/bula. 4. Raso ampuga aah (sol sorage rao W) Raso ampuga aah dhug dega megguaka rumus : (2.14) NOMINAL = ,2 Ra Ra = huja raa-raa ahua (mm) 5. Raso Raso Rb/PET adalah agka perbadga aara curah huja da evaporaspras poesal. 6. Raso Raso AET/PET dhug dega megguaka rumus : AET = Kl x PET (2.15) Kl = koefse evaporaspras yag bergaug pada R da W Kl = Rb/PET (1-0,5xW)+0,5xW ; bla R < 1 da W < 2 Kl = 1; bla R > 1 aau W > 2 7. Evaporaspras acual (AET) AET = (AET/PET) x PET x koefse reduks (2.16) Nla koefse reduks dapa dlha pada abel Neraca ar Neraca ar adalah selsh aara curah huja raa-raa bulaa da evaporaspras acual. Neraca ar = Rb AET (2.17) 9. Raso kelebha kelegasa (exra) bergaug dar agka kaduga (sorage rao) yag ddapa dar gambar aau dapa dperkraka dega persamaa regres sebaga berku : - Uuk W 0, maka exra = 0 - Uuk W > 0, maka exra = 0,5 x X = (W-1)/0,52 Tah =. Bla eraca ar posf maka raso ersebu dperoleh dega memasuka la ampuga kelegasa aah (W) aau dega persamaa regres.. Bla eraca ar egaf, raso = Kelebha kelegasa (excm) Excm = raso kelebha kelegasa x eraca ar (2.18) 11. Perubaha ampuga (S) S = eraca ar kelebha kelegasa (2.19) 12. Tampuga ar aah Tampuga ar aah = P1 x kelebha kelegasa (2.20) P1 = parameer yag meggambarka karakersk aah permukaa (keadaa 0-2 m), laya 0,1 0,5 ergaug pada sfa meyerap ar laha. P1 = 0,1 bla bersfa kedap ar P2 = 0,5 bla bersfa meyerap ar 13. Kaduga ar aah awal (GWSTORE) 14. Tampuga ar aah akhr Tampuga ar aah akhr = ampuga ar aah + ampuga ar aah awal 15. Alra ar aah Alra ar aah = P2 x ampuga ar aah akhr (2.22) P2 = parameer seper P1 eap uuk lapsa aah dalam (kedalama 2-10m) P2 = 0,9 bla bersfa kedap ar P2 = 0,5 bla bersfa meyerap ar 16. Lara lagsug (drec ru off) Lara lagsug = kelebha kelegasa + alra ar aah (2.23) 17. Alra oal Alra oal = alra lagsug + alra ar aah (2.24) 18. QRO QRO = ( A x Alra Toal )/ (2.25) Lagkah-lagkah perhuga deb dega megguaka meode NRECA dapa djelaska sebaga berku : 1. Memasuka daa curah huja raa-raa bula (Rb) yag elah dperoleh dar perhuga sebelumya. 2. Evaporaspras (Ep) yag laya elah dperoleh dar hasl perhuga dega meode Pema. TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

6 3. Nla ampuga kelegasa awal dcoba-coba, da uuk percobaa perama dambl la 600 mm/bula. 4. Raso ampuga aah dhug dega megguaka persamaa Raso Rb/PET adalah agka perbadga aara curah huja da evaporaspras poesal. 6. Raso AET/PET dhug dega megguaka persamaa Evaporaspras acual (AET) dhug dega megguaka persamaa Neraca ar yau selsh aara curah huja raa-raa bulaa da evaporaspras acual (persamaa 2.17.) 9. Raso kelebha kelegasa (exra) bergaug dar agka kaduga (sorage rao) yag ddapa dar gambar aau dapa dperkraka dega persamaa regres sebaga berku : - Uuk W 0, maka exra = 0 - Uuk W > 0, maka exra = 0,5 x [1+ah(-X)] X = (W-1)/0,52 Tah = 10. Kelebha kelegasa (excm) pada persamaa Perubaha ampuga (S) pada persamaa Tampuga ar aah pada persamaa Tampuga ar aah awal (GWSTORE) 14. Tampuga ar aah akhr = ampuga ar aah + ampuga ar aah awal 15. Alra ar aah = P2 x amuga ar aah akhr 16. Lara lagsug = kelebha kelegasa ampuga ar aah 17. Alra oal = lara lagsug + alra ar aah 18. QRO = (Ax Alra Toal)/ B. EFISIENSI TENAGA LISTRIK Persamaa kovers eaga lsrk adalah : Daya yag masuk = Daya yag keluar + kehlaga (loss) aau Daya yag keluar = Daya yag masuk x efses eerg Daya yag masuk aau oal daya yag dserap oleh skema hdro adalah daya koor Pgross, yag mash merupaka Recaa: Daya yag mafaaya dkrm adalah daya bersh, Pe (Pou). Pe = Pgross Eo (kw) (2.26) Pe = g x Hgross x Q x Eo (kw) (2.27) g = gravas bum = 9,8 m/de Hgross = head koor (m) Q = deb ar (m3/de) Eo = efses = Ekosruks spl x Epeock x Eurb x Egeeraor x Essem corol x Ejarga x Erafo Ekosruks spl = 1,0 - (pajag salura x 0,002 ~ 0,005)/Hgross Epesock = 0,90 ~ 0,95 (ergaug pada pajagya) Eurb = 0,70 ~ 0,85 (ergaug dar urb) Egeeraor = 0,80 ~ 0,95 (ergaug pada kapasas Essem corol = 0,97 Ejarga = 0,90 ~ 0,98 (ergaug pada pajag) Erafo = 0,98 C. ANALISIS FINANSIAL PLTMH Peela PLTMH Boroko yag juga merupaka suau kegaa pegembaga memerluka pula ukura apakah pegembaga ersebu dapa memberka keuuga aau keruga. Uuk maksud ersebu, maka dalam peulsa aalss secara fasal dega megguaka krera vesas sebaga berku : a. Ne Prese Value (NPV) Ne Prese Value merupaka selsh aara prese value arus beef dega prese value arus baya yag dhug pada gka buga ereu. NPV dapa drumuska sebaga berku : B C NPV dmaa : B = Beev pegembaga pada ahu C = Baya pegembaga pada ahu = Umur ekooms pegembaga = Dscou rae b. Ne Beef - Cos Rao (Ne B/C) Ne B/C adalah perbadga aara jumlah prese value dar e beef yag posf dega jumlah prese value dar e beef yag TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

7 egaf. Ne B/C dapa drumuska sebaga berku : NeB / C 0 0 B C 1 UukB C C B UukB C 0 1 B = Beef pegembaga pada ahu C = Baya pegembaga pada ahu = Umur ekooms pegembaga = Dscou rae c. Gros Beef Cos Rao (Gros B/C) Gros B/C adalah perbadga aara jumlah prese value arus beef dega jumlah prese value arus baya. Gros B/C dapa drumuska sebaga berku : GrosB/ C 0 B C 0 B 1 C = Beef pegembaga pada ahu = Baya pegembaga pada ahu = Umur ekooms pegembaga = Dscou rae d. Profably Rao (PV /K) Profably Rao adaah perbadga aara jumlah prese value beef dkurag baya ru dega baya vesas. Profably rao dapa drumuska sebaga berku ; B Exp NeB / C 0 1 K B = Beef pegembaga pada ahu Ep = Baya operas da pemelharaa pada ahu K = Baya vesas pada ahu = Umur ekooms pegembaga = Dscou rae e. Ieral Rae Of Reur (IRR) Ierel Rae Of Reur adaah dscou rae yag dapa membua besarya he e prese value (NPV) proyek sama dega ol, aau yag membua B/C rao = 1. IRR dapa dhug dega megguaka persamaa sebaga berku: I 1 = Dscou rae yag daggap deka dega la IRR yag bear yag meghaslka NPV berla posf. I 2 = Dscou rae yag daggap deka dega la IRR yag bear yag meghaslka NPV berla egaf. NPV 1 = NPV pada dscou rae 2 yag meghaslka NPV posf NPV 2 = NPV pada dscou rae 2 yag meghaslka NPV posf. Perhuga Prese Value da B/C rao PLTMH Boroko dapa dlha pada Aalsa. A. RANCANGAN PENELITIAN Uuk mecapa maksud peela ersebu dbuuhka keragka kerja yag duagka pada Baga Alr Pelaksaaa Pekerjaa Peela seper dbwah. Baga alr memua lgkup pekerjaa da ahapa pelaksaaa. BAGAN ALIR PELAKSANAAN Gambar 3.1. Baga alr HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasl Peela Evaporasporas Peafsra besarya evaporasporas dhug TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

8 dega meode Pema. Meode berdasarka kombas aerodamk da persamaa yag dguaka adalah ; E = Evaporasporas = Kemrga kurva eka uap pada T o C H = Radas eo (kalor/cm 2 /har) = Ra ( /m) (1-r).Ta 4 ( ed) ( /N) Ra = Radas eksra erresral ergabug lag = Lama peyara maahar N = Koefse refleks = 0.2 uuk aama hjau.ta 4 = Radas beda ham (Sefa Bolzma) ed = Tekaa uap jeuh pada k embu (mm Hg) Ea = 0.35 (ea ed) (1 + W/161) ea = Tekaa uap (mm Hg) W = kecepaa ag 2 meer d aas permukaa aah (km/har) Uuk ekaa uap dapa ddeka dega persamaa : Uuk : 20 o <T<32 o C 0 50% = m 3 /de (dharapka dapa erpeuh sepajag 6 bula) 0-75% = 8.20 m 3 /de (dharapka dapa erpeuh sepajag 9 bula) 0 100% = 4.10 m 3 /de (dharapka dapa erpeuh sepajag ahu) II. Meode NRECA daas dapa d hug: 1. Uuk bula jauar pada ahu ke 1 s/d ke13 dar daa curah huja raa2 dk: 1., dar daa perhuga Pema sesua wlayah kaulswa. 2. Tampuga kelegasa awal dambl uuk percobaa perama Ra = Jumlah oal huja ahua. 5. Rao, AET dhug dega megguaka rumus 2.15 ed = ea. h T = Temperaur ( o C) h = kelembaba relave (%) R > 1 maka karea I. Perhuga Deb Alra Meeorologcal Waer Balace (Dr. JF. Mock) Maka Raso jad Daa Masuka : 1. Daa curah huja raa-raa bulaa 2. Evaporasporas poesal Ep (dhug dega Pema) 3. Harga facor reses K, dambl =60% 4. Harga Iflrao Rae Id=40% dar curah huja 5. Sol mosure maksmum dambl = 200 mm Hasl perhuga adalah sebaga berku : 0 25% = m 3 /de (dharapka dapa erpeuh sepajag 3 bula) TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER ( ) Nla koefse reduks dapa dlha pada abel Neraca Ar, 8. Rao Kelebha kelegasa (exra).

9 10. Perubaha ampuga (S) 11. Tampuga ar aah. 9. Kelebha kelegasa (excm) 12. Tampuga ar aah awal, dar daa awal: JAN PEB MAR APR MEI JUN JUL AGT SEP OKT NOP DES Tampuga ar aah akhr = Tampuga ar aah + ampuga ar aah awal. Bula Jauar 14. Alra ar aah = P2 x ampuga ar aah akhr. 15. DRO=kelebha kelegasa-ampuga ar aah 16. Alra oal = DRO + Alra ar aah. Pegukura deb sesaa dlakuka dega ala ukur curre meer ddeka bagua ake Pembagk Lsrk Mkro Hdro. Curre meer yag dguaka adalah : Tpe Mebflugel-Curre Meer Moule C , No Nomor balg-balg Uuk pegukura kecepaa dguaka rumus sebaga berku : V = 0,0525 * + 0,05 m/de, uuk > 6,67 Pegukura dlakuka pada kegga muka ar 0,2 H, 0,6 H da 0,8 H pada ga pas yau,,, dmaa H adalah gg ar dseap k pegukura. Tabel 4.2. Hasl Pegukura Deb Sesaa 17. A = Luas Area Ha. 18. Dega cara yag sama uuk perhuga bula Februar sampa dega Desember dapa dlha pada Tabel lampra. J. Hasl Pegukura Deb Sesaa 1. KESIMPULAN Berdasarka uraa da aalss pada babbab sebelumya, maka dapa dambl kesmpula sebaga berku: TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

10 Berdasarka hasl peela Pegembaga Pembagk Lsrk Mkro Hdro (PLTMH Boroko), Suga Bumog Kabupae Bolaag Mogodow Uara adalah layak uuk dlakuka pegembaga karea dar perhuga da aalsa kapasas deb recaa/ adala dapa d Opmalsas dega raa-raa yau pada deb ar mmum 4 m 3 /de sera gg erju ar 50 meer da daya oupu yag dbagkka oleh geeraor mmum 800 kw da Opmal pada deb 4,477 m 3-5 m 3 sebesar 2 x 800 kw. Deb raa-raa = m 3 5 m 3 / de dapa meghaslka daya Lsrk sebesar = 1.5 MW 1.68 MW, Daya dapa melaya Desa Paku, Desa Olo, desa desa yag ada deka PLTMH da Sebaga Ibukoa Kabupae Boroko, dega jumlah pelagga sebayak jwa = ± 4876 kk. Toal peduduk Kabupae Bolaag Mogodow Uara adalah = jwa, rao kelsrka : R = / 6 = R ormal Sadar PLN = 450 VA/ kk = 75 wa/jam/jwa. Toal daya Lsrk yag dbuuhka uuk Kab. Bolmog Uara adalah = kk x 450 VA = ± 6 MW. PLTMH haya dapa mesupla sesua kapasas 2 x 800 kw = 1.6 MW, yau %. PLTMH dapa Mesupla Mmal 2 kecamaa yag ada deka dega lokas PLTMH yau Kec. Bolaga da Kec. Kadpag. Uuk dua kecamaa kapasas daya lsrk yag dbuuhka sesua jumlah peduduk = 2.2. MW, sedagka koa boroko sedr yag ermasuk peduduk erpada memlk kebuuha sebesar 0.8 MW. Jad dluar koa Boroko PLTMH dapa mesupla 100%. Pemlha jes Turb uuk pegembaga PLTMH dperluka pegeahua eag karakersk seap jes urb agar dapa doperaska pada efses yag Opmum. Berdasarka daa hdrolog ddapaka deb ar raa-raa m 3 /dek da gg erju ar 45 meer da hasl aalsa puara jes urb dperoleh 1000 rpm. Maka jes urb yag memeuh karakersk ersebu adalah jes urb Fracs yag mempuya karakersk sebaga berku: Deb ar : 4-5m 3 /dek gg erju ar : meer puara jes urb : rpm Karakersk efses :85%-95% Dsampg u urb kosruksya relaf sederhaa, mudah perawaaya, peyedaa suku cadag bayak d pasara, da dapa doperaska/drawa oleh masyaraka desa. Uuk mecar NPV 1 dguaka dscou rae 12%, sedagka NPV 2 dcar dega dscou rae 13%. Dar perhuga abel d aas dperoleh: NPV1 > NPV2. Jad dscou rae 12% lebh bak dguaka darpada 13% karea mempuya gka keuuga (beef) akhr yag lebh gg. Perbadga aara beef da cos adalah 9.64 (uuk NPV 1 ) da 8,10 (uuk NPV 2 ). Jad dapa dark kesmpula bahwa peela dapa dkembagka uuk pegembaga PLTMH karea memlk gka beef yag gg sera IRR > dscou rae yag dguaka yau sebesar 17,19 %. 2. SARAN SARAN Peela dapa dgkaka pada Perecaaa pegembaga PLTMH. Uuk mejaga kouas deb ar Adala/ recaa maka dharapka kepada masyaraka da sas agar mejaga kelesara suga Bumog da Bolaga. DAFTAR RUJUKAN Arsmuadar, A, DR, Kuwahara, S, DR Buku Pegaga Tekk Lsrk, Pembagka dega Teaga Ar, Jld I, Ceaka ke empa PT. Pradya Parama, Jakara. Arsmuadar, Wrao Peggerak Mula Turb. Peerb ITB, Badug. Dake, JMK Esseal Of Egeerg Hdraulcs, Sec Edo, Imperal Collage Of Scece ad Techology, Lodo. Depareme Perambaga da Eerg Props Sulawes Uara, Drekora Jedral Lsrk da Pegembaga Eerg Baga Proyek Pembaa da Pegembaga Lsrk Pedesaa Lapora Survey Lokas Teaga Ar uuk Pembagua PLTMH d Kabupae Boroko Kab.Bolmog Uara. E.M. Wlso,1993, Hdrolog Tekk, ITB Badug. O.F. Pay, 1995, Teaga Ar, Erlagga Jakara. Ray K Lsley, 1989, Tekk Sumber Daya Ar,Gelora Aksara Praama, Erlagga Jakara. Sr Haro, BR,1981, Hdrolog Terapa, Jogyakara, Keluarga Hmpua Tekk SIPIL, UGM. Suryoo Sosrodarsoo, 2006, Hdrolog Uuk Pegara, PT Pradya Parama Jakara. Yad Hermawa,1986. Hdrlog uuk Isyur, Jakara Erlagga. TEKNO/Volume08/No.54/DESEMBER

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di 8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN A. 25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI. Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru,

STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI. Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru, STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI Arf Julswa ), Sswao ), Trmajo ) ) Mahasswa Jurusa Tekk Spl, ) Dose Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Rau, Pekabaru, 893 Emal : ajuladrod@gmal.com Oe

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

Lebih terperinci

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas

Lebih terperinci

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2 PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for

Lebih terperinci

BAB V METODE PENELITIAN

BAB V METODE PENELITIAN 31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres

Lebih terperinci

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Hdrolog Hdrolog meruaka ahaa awal erecaaa suau racag bagua dalam suau DAS uuk memerkraka besarya deb bajr yag erjad ddaerah ersebu. Pada saa ar huja jauh ke bum, sebaga ar jauh

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau

Lebih terperinci

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua

Lebih terperinci

BAB III STUDI PUSTAKA

BAB III STUDI PUSTAKA Perecaaa Draase Kawasa Pur Ajasmoro Koa Semarag BAB III STUDI PUSTAKA 3. PENYEBAB BANJIR PERKOTAAN 3.. Sumber-sumber Ar Bajr Bajr berdasarka perswa kejadaya dapa dbedaka mejad dua macam,yau :. Bajr yag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya

Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS HIDROLOGI

BAB V ANALISIS HIDROLOGI ANALISIS HIDROLOGI 64 BAB V ANALISIS HIDROLOGI 5.. Tjaua Umum Utuk meetuka debt recaa, dapat dguaka beberapa metode atau cara. Metode yag dguaka sagat tergatug dar data yag terseda, data data tersebut

Lebih terperinci

Pengukuran Bunga. Modul 1

Pengukuran Bunga. Modul 1 Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,

Lebih terperinci

PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT

PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DICOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara emal:

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6) Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

Lebih terperinci

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

Lebih terperinci

PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY

PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY Ajeg Ye Seagrum 1, da Muhammad Kholl Jurusa Tekk Idusr, Fakulas Tekk Uversas Mercu Buaa

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU

ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU Iwa K. Hadhardaa Program Sud Tekk Spl, Fakulas Tekk Spl da Lgkuga, Isu Tekolog Badug; FTSP, Uversas Guadarma

Lebih terperinci

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA

Lebih terperinci

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

OPTIMISASI PADA SISTEM DAYA LISTRIK

OPTIMISASI PADA SISTEM DAYA LISTRIK OTIMISASI ADA SISTEM DAYA LISTRIK Oleh : Sugeg Saoso ABSTRAK emecaha masalah opmas ssem eaga lsrk saga sul karea ssem eaga yag saga besar, kompleks, secara geografs juga luas da dpegaruh oleh bayak kejada

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN 29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga

Lebih terperinci

Analisis Kriteria Investasi

Analisis Kriteria Investasi Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. MEODE PENELIIAN 4.. Ruag Lgkup Peela Peela dladas ekspekas bahwa dversfkas usahaa da peerapa ssem ura rgas berbass pegusahaa komodas dapa dguaka sebaga salah sau srume uuk megkaka efses pegguaa ar

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Hdrolog Ar d bum megulag terus meerus srkulas peguapa, presptas da pegalra keluar (outflow). Ar meguap ke udara dar permukaa taah da laut, berubah mejad awa sesudah melalu beberapa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani. III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Usahaani belimbing karangsari adalah kegiaan menanam dan mengelola anaman belimbing karangsari unuk menghasilkan produksi, sebagai sumber

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI

BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI 4. Data DAS Luas DAS Keduag dhtug dar lokas recaa bagua pegedal sedme d Suga Keduag Desa Bragkal, adalah sebesar 64,8 km dega kemrga rata-rata,05%. Pajag suga utama mecapa

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN Jural EKSPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 SSN 085789 Aalss Pegedala Persedaa Produk dega Meode Ecoomc Order Quay Mul em Megguaka Algorma Geeka uuk Megefseka Baya Persedaa Hasl Peramala Berbass Expoeal

Lebih terperinci

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA) INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci