JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015"

Transkripsi

1 DETERMINAN KEPUTUSAN PETANI TERHADAP KONVERSI LAHAN SAWAH MENJADI PERMUKIMAN (Determats of Farmers Decso for Rce-Feld Coverso to Housg) Umyat Kulsum, Bustaul Arf, Zaal Abd Jurusa Agrbss, Fakultas Pertaa, Uverstas Lampug, Jl. Prof. Dr. Soematr Brojoegoro No. 1 Badar Lampug 35145, e-mal: umyatkulsum22@gmal.com ABSTRACT The objectves of ths research are to aalyze the factors that fluece farmer s decsos whether or ot matag rce-felds, to estmate the projecto of rce-felds area ad producto of rce year 222, ad to produce comparatve aalyss of lad ret betwee rce-felds ad housg. The research was coducted the vllages of Lduk Potag Sub-dstrct of Serag Dstrcts the Provce of Bate ad Tajmalela Kalada Sub-dstrtct of South Lampug Dstrct the Provce of Lampug. Data collecto was performed Aprl to May of 213, usg a quota samplg method. The umber of samples as much as 12 respodets, cosstg of 6 farmers matag ther rce-felds ad 6 farmers ot matag ther rce-felds. Ecoometrcs aalyss wth bary logstc regresso ad ler regresso was used ths research. The results showed that factors that flueced the decsos of farmers matag rce-felds was lad tax, lad prces, household come, rce-felds area, ad lad status, whle the research stes was ot sgfcat varable. Projecto of rce-felds area ad producto of rce 222 was estmated to reach 38,72 hectares ad 299,238 tos respectvely Serag Dsctrct, ad 32,67 hectares ad 351,975 tos respectvely South Lampug Dstrct. Lad ret comparso betwee rce-felds ad housg was 1 to 1.47 Serag Dstrcts ad 1 to 5.59 South Lampug Dstrct. The study recommeds polcy cosstecy spatal plag ad better law eforcemet to prevet further coverso of rce-felds both dstrcts ad Idoesa as a whole. Key words: lad ret, projecto of rce producto, rce-felds coverto PENDAHULUAN Laha sawah memlk mafaat sebaga meda buddaya peghasl baha paga utama berupa beras. Sela tu, laha sawah memlk mafaat yag bersfat fugsoal bag lgkuga. Jasa lgkuga dar laha sawah tdak haya dapat drasaka oleh kalaga peta saja, aka tetap dapat dkmat pula oleh masyarakat umum. Utuk tu, peurua luas laha sawah akbat kovers ke pegguaa o pertaa aka membulka dampak egatf terhadap berbaga aspek pembagua (Irawa 27). Sebaga daerah yag terletak pada garda terdepa d Pulau Sumatera da Pulau Jawa, Kabupate Serag da Kabupate Lampug Selata sagat reta terhadap proses kovers laha sawah. Berdasarka data pada Tabel 1, selama kuru waktu 13 tahu terakhr (2-212) luas laha sawah megalam peurua mecapa ha d Kabupate Serag da ha d Kabupate Lampug Selata. Dega kata la, laha sawah telah terkovers rata-rata per tahu seluas 355 ha d Kabupate Serag da 965 ha d Kabupate Lampug Selata. Kovers laha sawah tersebut berpegaruh pada peguraga jumlah produks pad sawah yag dhaslka. Tabel 1. Perkembaga luas laha da produks pad sawah d Kabupate Serag da Kabupate Lampug Selata Luas laha sawah (ha) Produks pad (to) Tahu Kabupate Kabupate Kabupate Kabupate Serag Lampug Selata Serag Lampug Selata Selsh

2 Ilham, Syaukat, da Fryato (23) meuturka bahwa kovers laha sawah dperkraka aka megacam kesambuga produks beras asoal. Oleh karea tu, kovers laha sawah perlu medapat perhata agar ketergatuga terhadap beras mpor tdak megkat. Semetara tu, pasar beras terasoal bersfat th market. Artya, ketergatuga terhadap mpor bersfat tdak stabl da membulka kerawaa paga, sehgga aka megacam kestabla asoal. Kovers laha sawah mejad permukma tdak terlepas dar pegkata jumlah peduduk. Jumlah peduduk yag terus megkat berpegaruh pada pegkata kebutuha tempat tggal da fasltas peujagya sepert rumah sakt, jalur trasportas da areal dustr. Pambud (28) meambahka bahwa pegkata pedapata peduduk meyebabka akya permtaa laha sawah utuk kegata o pertaa. Kods tersebut meyebabka lad ret sawah mejad jauh lebh redah darpada laha o pertaa. Utuk medapatka mafaat atau keutuga yag tgg da cepat, bayak peta pemlk laha sawah mejual atau megkovers lahaya mejad permukma. Perubaha pegguaa laha sawah mejad permukma dtetuka oleh keputusa peta pemlk laha sawah. Keputusa tersebut terkat dega faktor eksteral da teral dar proses kovers laha sawah. Faktor eksteral tersebut berupa pajak laha da harga jual laha, sedagka faktor teral melput tgkat pedapata rumah tagga, luas laha da status laha. Keputusa peta terhadap pegguaa laha sawah berpegaruh pada kecederuga luas laha da produks pad sawah pada tahu yag aka datag. Peelta bertujua utuk megaalss faktorfaktor yag mempegaruh keputusa peta dalam mempertahaka da tdak mempertahaka laha sawah, meaksr proyeks luas laha sawah da produks pad sawah tahu 222 da komparas lad ret atara usahata pad sawah da permukma. METODE PENELITIAN Peelta dlakuka d Desa Lduk, Kecamata Potag, Kabupate Serag, Provs Bate da Desa Tajmalela, Kecamata Kalada, Kabupate Lampug Selata, Provs Lampug. Pegumpula data dlakuka pada bula Aprl hgga Me 213. Peetua jumlah respode dlakuka dega sstem kuota (quota samplg) sepert djelaska pada Tabel 2. Tabel 2. Pegambla sampel d Kecamata Potag da Kecamata Kalada No Kecamata Desa Tpe Respode Bertaha (orag) Tdak Bertaha (orag) Jumlah (orag) 1. Potag Lduk Kalada Tajmalela Jumlah Data yag dguaka adalah data prmer yag dperoleh dega wawacara lagsug dega respode megguaka kuesoer da data sekuder yag dperoleh dar stas-stas, artkel, skrps, serta lteratur yag terkat dega peelta. Peelta megguaka aalss ekoometrka utuk megetahu determa keputusa peta dalam mempertahaka da tdak mempertaha-ka laha sawah, proyeks luas laha da produks pad sawah tahu 222, da perbedaa lad ret atara usahata pad sawah da permukma. Model logt dyataka dalam betuk persamaa sebaga berkut (Irawa da Astut 26): Z F α α X P F (1) P Z α β X1 β 2X 2...β X... (2) 1 e 1 e e Z. P 1 1 e (3) Z 1 1 P (4) P P 1 Z L Z (5) atau 1 e 1 L Z α α x D Z... (6) 1 e P = Peluag peta dalam megambl keputusa terhadap laha sawah yag dmlkya bla X dketahu Z = Peluag peta ke- utuk megambl keputusa terhadap laha sawah yag dmlkya, dmaa Z=1 utuk mempertahaka laha sawah da Z= utuk tdak mempertahaka laha sawah α = Koefse regres e = Blaga dasar logartma atural (2,718) 188

3 Faktor-faktor yag mempegaruh keputusa peta dalam mempertahaka da tdak mempertahaka laha sawah dwakl oleh beberapa varabel depede yag djabarka sebaga berkut : X 1 = Pajak laha (Rp/tahu) X 2 = Harga jual laha (Rp/tahu) X 3 = Pedapata rumah tagga peta (Rp/tahu) X 4 = Luas laha (hektar) X 5 = Status laha SL =, laha dar warsa SL = 1, laha dar membel sedr Utuk megetahu pera seluruh varabel bebas d dalam model secara bersama-sama dapat dguaka uj sbah kemugka yatu uj-g. Statstk ujya berdasarka hpotess : H : α 1 = α 2 =. = β = H 1 : palg sedkt ada satu α 1 (j = 1,2,,) Kadah peguja adalah jka G-htug < χ 2 (p,α) maka terma H, sedagka jka G-htug χ 2 (p,α) maka terma H 1. Peguja parameter secara parsal megguaka uj-wald. Statstk uj-wald megkut sebara ormal berdasarka hpotess: H : α j = H 1 : α j Kadah peguja adalah jka W-htug < Z a/2 maka terma H, sedagka jka W-htug Z a/2 maka terma H 1. Aalss Tred Ler Persamaa gars tred ler dapat d betuk sebaga berkut (Pasarbu 1981) : y = a + b(x) (7) y = blaga dasar logartma atural (2,718) x = tahu (dotaska dega agka) a = koefse tercept b = koefse regres dar x Nla a da b dapat dhtug dega megguaka rumus sebaga berkut : 2 x y x y a x (8) x 2 x y 2 xy b.... (9) x 2 x Dmaa (x =, -2, -1,, 1, 2,..); x maka: x 2 y x a.. (1) 2 x xy b..... (11) x 2 Gars tred ler utuk masa medatag dapat dramalka berdasarka gars tred ler yag telah tersusu megguaka persamaa : y* = a + bx*. (12) y* = Nla utuk tahu ke- yag dramalka x* = Tahu yag dramalka (dotaska dega agka) a = Kostata b = Koefse regres dar x Nla Ekoom Laha (Lad Ret) Lad ret usahata pad sawah dperoleh dar peermaa total (total beeft) dega baya total (total cost). Lad ret usahata pad sawah drumuska sebaga berkut: π f TR TC PQ C SXH P C....(13) π f = Keutuga yag dperoleh dar hasl pegolaha laha sawah dar respode ke- (Rp/m 2 /tahu) P = Harga pad sawah (Rp) Q = Produks pad sawah dalam satu tahu (kg) S = Luas laha sawah (m 2 ) H = Produktftas laha (kg/m 2 ) C = Seluruh baya yag dkeluarka utuk usahata selama satu tahu (Rp) Lad ret permukma berasal dar pedapata rumah tagga selama satu tahu. Hal dsebabka karea permukma pada lokas peelta dguaka utuk tempat tggal prbad, sehgga tdak ada peermaa dar hasl 189

4 megotrakka atau meyewaka rumah. Lad ret permukma dapat drumuska : Tabel 3. Hasl aalss koefse logt Model B d Desa Tajmalela π h TR TC... (14) π h = Lad ret permukma (Rp/m 2 /tahu) TR = Total peermaa ( Rp) TC = Total baya (Rp) Utuk meghtug lad ret dar keseluruha bak usahata pad sawah maupu permukma dguaka perhtuga la rata-rata dar lad ret yag dperoleh dar masg-masg respode. Lad ret rata-rata drumuska : _ _ π f h t... (15) πh... (16) π f = Rata-rata lad ret sawah (Rp/m 2 /tahu) π h = Rata-rata lad ret permukma (Rp/m 2 /tahu) π f = Total keseluruha lad ret sawah (Rp/m 2 /tahu) π h = Total keseluruha lad ret permukma (Rp/m 2 /tahu) = Jumlah respode (jwa) Setelah lad ret rata-rata dar usahata pad sawah da permukma dketahu, maka dlakuka perbadga kedua lad ret pada masg-masg wlayah. HASIL DAN PEMBAHASAN Faktor-faktor yag Mempegaruh Keputusa Peta dalam Mempertahaka atau Tdak Mempertahaka Laha Sawah Hpotess dalam peelta yatu dduga faktorfaktor yag mempegaruh keputusa peta dalam mempertahaka da tdak mempertahaka laha sawah adalah pajak laha (X1), harga laha (X2), pedapata rumah tagga (X3), luas laha (X4), da status laha (X5). Proses pegolaha data dlakuka secara terpsah berdasarka masgmasg lokas peelta. Dar hasl pegolaha tersebut dperoleh dua model logt. Hasl aalss koefse logt determa keputusa peta d Desa Lduk da Desa Tajmalela dapat dlhat pada Tabel 3 da Tabel 4. Varabel bebas Koefse Probabltas Raso odds Itersep 128,568,973 X1 = Pajak laha ,43,981, X2 = Harga laha 546,823,97 237,4 X3 = Pedapata rumah tagga -,467995,984,62 X4 = Luas laha ,77,969, X5 = Status laha 314,87, ,15 G-htug = 83,178 Df = 5 P-value =, Tabel 4. Hasl aalss koefse logt Model C d Desa Lduk da Desa Tajmalela Varabel bebas Koefse Probabltas Raso odds Itersep 7,7628,2 X1 = Pajak laha -57,2596,86, X2 = Harga laha,965978,1 1,1 X3 = Pedapata rumah tagga -,5537,59,58 X4 = Luas laha -11,967,1, X5 = Status laha 3,48323,92 32,56 X6 = Lokas peelta -1,3722,57,35 G-htug = 146,434 Df = 6 P-value =, Data pada Tabel 3 da Tabel 4 memperlhatka la logt yag belum meujukka model persamaa terbak. Hal tersebut dbuktka dega la probabltas seluruh varabel depede yag melebh acua tgkat kepercayaa yag dguaka (α =,1). Nla megdkaska bahwa seluruh varabel tdak sgfka atau tdak berpegaruh yata terhadap keputusa peta pada perubaha laha sawah yag dmlk. Utuk medapatka hasl terbak, maka dlakuka beberapa percobaa pegolaha dega model yag berbeda. Salah satu model yag dguaka yatu dega meggabugka seluruh respode d Desa Lduk da Desa Tajmalela mejad satu. Kosep pegolaha data megalam perubaha dega mejadka lokas peelta sebaga varabel depede yatu varabel X6. Lokas peelta tersebut mejad varabel dummy dega la utuk lokas peelta d Desa Lduk da la 1 d Desa Tajmalela. Perubaha kosep pada pegolaha data tersebut tdak mempegaruh tujua awal peelta. Koefse logt determa keputusa peta d Desa Lduk da Desa Tajmalela dapat dlhat pada Tabel 5. 19

5 Tabel 5. Hasl regres peramala luas laha da produks pad sawah d Kabupate Serag tahu 222 Keteraga Nla Luas Laha Produks Kostata (a) , ,23 Koefse regres (b) -779,38-55,8 Notas tahu (X) Proyeks tahu Hasl olah data pada model II meujukka la yag lebh bak darpada pegolaha data pada model sebelumya. Nla utuk beberapa varabel depede sgfka terhadap model dega taraf kepercayaa 9%. Dar beberapa percobaa pegolaha data yag telah dlakuka, ddapatka kesmpula megapa beberapa model sebelumya tdak dapat dolah da meujukka la yag belum bak dataraya adalah : (a) terdapat homogetas varabel depede, sehgga dapat dkataka telah mampu mewakl populas yag ada, (b) ukura sampel belum cukup mewakl ukura populas, sehgga dperluka peambaha jumlah sampel, utuk tu dlakuka peggabuga respode pada dua wlayah, (c) terdapat data yag tdak atau belum bsa dukur karea tdak terhtug jumlahya sepert varabel pajak laha. Dar seluruh percobaa pegolaha data, Model C merupaka model terbak yag dapat dguaka dalam proses terpretas. Secara matemats, betuk persamaa model logt C adalah : Y = 7, ,2596X1 +,965978X2,5537X3 11,967 X4 + 3,48323 X5 1,3722 X6 Nla G htug dperoleh sebesar 146,434 dega P-value, (la p-value lebh kecl dar la α =,1), sehgga dapat dsmpulka bahwa varabel depede (X) sgfka terhadap varabel depede (Y). Hal meujukka bahwa secara bersama-sama varabel pajak laha, harga jual laha, pedapata rumah tagga, luas laha, status laha, da lokas peelta sgfka terhadap keputusa peta mempertahaka laha sawah. Uj Wald (Z) dlakuka utuk melhat secara parsal faktor-faktor apa saja yag mempegaruh keputusa peta mempertahaka laha sawah. Varabel depede yag sgfka adalah pajak laha dega P-value,86 yata dega tgkat kepercayaa 99,914 perse, harga laha dega P- value,1 yata dega tgkat kepercayaa 99,99 perse, pedapata rumah tagga dega P- value,59 yata dega tgkat kepercayaa 99,941 perse, luas laha dega P-value,1 yata dega tgkat kepercayaa 99,99 perse, da status laha dega P-value,92 yata dega tgkat kepercayaa 99,98 perse. Beberapa varabel depede meujukka hasl yag sama dega peelta yag dlakuka oleh Alamsyah (21), dmaa faktor yag mempegaruh keputusa peta dalam mempertahaka laha sawah yatu pedapata rumah tagga da pajak laha. Koefse dalam model logt megalam perubaha logt sebaga akbat perubaha satu-satua varabel depede. Iterpretas utuk koefse bergatug pada meempatka art dar perbedaa atara dua logt. Oleh karea tu, dkembagka pegukura yag dkeal dega ama odds raso (ψ). Pegaruh varabel depede terhadap varabel depede djabarka sebaga berkut: 1. Pajak laha Pajak laha berpegaruh secara yata terhadap keputusa peta dalam mempertahaka laha sawah. Hal dapat dlhat dar la P-value yag lebh kecl darpada taraf kepercayaa yag dguaka (,86<,1). Nla raso odds sebesar, meujukka bahwa baya pajak yag tgg maka kecederuga peta utuk mempertahaka laha sawah adalah, dbadgka laha sawah dega baya pajak yag redah, jka varabel depede la daggap sama (ceters parbus). 2. Harga laha Harga laha berpegaruh secara yata terhadap keputusa peta dalam mempertahaka laha sawah. Hal tersebut dapat dlhat dar la P-value yag lebh kecl darpada taraf kepercayaa yag dguaka (,1 <,1). Nla raso odds sebesar 1,1 meujukka bahwa laha sawah dega harga jual redah memlk peluag utuk dpertahaka adalah 1,1 kal dbadgka laha sawah dega harga jual tgg, jka varabel depede la daggap sama (ceters parbus). 3. Pedapata rumah tagga Pedapata rumah tagga berpegaruh yata terhadap keputusa peta mempertahaka laha sawah. Hal tersebut ddasarka pada la P-value yag lebh redah darapada taraf kepercayaa yag dguaka (,59<,1). Nla raso odds sebesar,58 meujukka bahwa kecederuga peta dega pedapata rumah tagga yag 191

6 redah utuk mempertahaka laha sawah adalah,58 kal dbadgka dega peta yag memlk pedapata yag lebh besar, jka varabel depede la sama (ceters parbus). 4. Luas laha Luas laha sawah berpegaruh yata terhadap keputusa peta dalam mempertahaka laha sawah. Hal tersebut dbuktka dega la P- value yag lebh redah dar taraf kepercayaa yag dguaka (,1 <,1). Nla raso odds dperoleh sebesar, meujukka bahwa kecederuga peta yag memlk laha yag lebh sempt utuk mempertahaka laha sawah adalah, kal dbadgka dega peta yag memlk laha sawah lebh luas, jka varabel depede la daggap sama (ceters parbus). 5. Status laha Status laha berpegaruh yata terhadap keputusa peta dalam mempertahaka laha sawah. Hal tersebut dbuktka dega la P-Value lebh redah dar taraf kepercayaa yag dguaka (,92 <,1). Nla raso odds yag dperoleh sebesar 32,56 meujukka bahwa kecederuga peta utuk mempertahaka laha sawah yag berasal dar membel sedr adalah 32,56 kal dbadgka dega peta dega laha sawah dar proses pewarsa, jka varabel depede la sama (ceters parbus). 6. Lokas peelta Lokas peelta tdak berpegaruh secara yata terhadap keputusa peta dalam mempertahaka laha sawah. Hal tersebut dbuktka dega la P-value yag lebh tgg dar taraf kepercayaa yag dguaka (,57 >,1). Dduga hal dsebabka karea peta d kedua daerah peelta memlk pola pkr, skap, da perseps yag sama terhadap kovers laha sawah. Peta d kedua lokas peelta aka melakuka hal yag sama, ketka faktor pedorog da faktor peark dar proses kovers terjad pada laha sawah mereka. Faktor-faktor tersebut berhubuga dega varabel depede dalam peelta. Peta cederug melakuka kovers laha sawah ketka meghadap stuas : (a) pajak laha terlalu mahal, (b) harga jual laha yag melambug tgg, (c) pedapata rumah tagga yag redah, (d) luas laha yag sempt, da (e) laha sawah yag berasal dar proses pewarsa. Kesamaa skap tersebut juga mecermka bahwa asal muasal suku d kedua daerah peelta (bak Suku Jawa-Serag maupu Suku Lampug) tdak mempegaruh perbedaa padaga terhadap proses kovers laha sawah. Proyeks Luas Laha da Produks Pad Sawah d Kabupate Serag Berdasarka Tabel 5 dapat dtulska persamaa regres ler Y atas X utuk masg-masg luas laha da produks pad sawah yatu : Y = ,38 779,38 (X) Y = ,23 55,8 (X) Berdasarka persamaa regres dapat dketahu bahwa setap bertambah satu tahu, maka luas laha sawah d Kabupate Serag aka berkurag sebesar 779,38 hektar. Begtu pula yag terjad pada produks pad sawah aka berkurag sebesar 55,8 to tap tahuya. Luas laha da produks pad sawah d Kabupate Serag pada tahu 222 dramalka sebesar hektar da to. Luas laha da produks pad sawah d Kabupate Serag dapat dlhat pada Gambar 1 da Gambar 2. Berdasarka Tabel 6 dapat dtulska persamaa regres ler Y atas X utuk masg-masg luas laha da produks pad sawah : Y = , ,69 (X) Y = ,31 636,19 (X) Luas laha (hektar) Luas Laha Sawah d Kabupate Serag Tahu Tahu Gambar 1. Grafk peramala luas laha sawah d Kabupate Serag tahu Tabel 6. Hasl regres peramala luas laha da produks pad sawah d Kabupate Lampug Selata tahu 222 Keteraga Nla Luas laha Produks Kostata (a) , ,31 Koefse regres (b) ,69-636,19 Notas tahu (X) Proyeks tahu

7 Produks Pad (to) Produks Pad Sawah d Kabupate Serag Tahu Tahu Gambar 2. Grafk peramala produks pad sawah d Kabupate Serag tahu Proyeks Luas Laha da Produks Pad Sawah d Kabupate Lampug Selata Dar persamaa regres d atas dapat dketahu bahwa setap bertambah satu tahu, maka luas laha sawah d Kabupate Lampug Selata aka berkurag sebesar 1.278,69 hektar. Begtu pula yag terjad pada produks pad sawah aka berkurag sebesar 636,19 to setap tahuya. Dar perhtuga ddapatka peramala luas laha da produks pad sawah d Kabupate Lampug Selata pada tahu 222 yatu sebesar hektar da to. Apabla hasl tersebut dbadgka dega luas laha da produks pad sawah pada tahu 2 berla hektar da to, maka dperoleh selsh luas laha sawah sebesar hektar da produks pad sawah sebesar to. Artya, laha sawah pada tahu 222 aka megalam peurua sebesar hektar, sehgga produks pad sawah kut berkurag sebesar to. Luas laha da produks pad sawah d Kabupate Serag dapat dlukska pada Gambar 3 da Gambar 4. Data pada Gambar 3 da Gambar 4 meeragka bahwa kovers laha sawah megakbatka luas laha sawah d Kabupate Lampug Selata megalam peurua setap tahu. Pegaruh luas laha sawah terhadap produks pad d Kabupate Lampug Selata tersebut bersfat berbadg lurus. Peguraga luas laha sawah berakbat pada turuya produks pad sawah. Dega kata la, adaya kovers luas laha sawah dega produks pad sawah d Kabupate Lampug Selata memlk pegaruh yag bersfat berbadg terbalk. Artya, semak besar kovers laha sawah maka semak kecl produks pad yag dhaslka. Hasl peelta sesua dega peelta yag dlakuka oleh Addhtama (29). Pada peelta tersebut dtemuka bahwa kovers laha sawah berpegaruh yata terhadap produks pad d Kabupate Asaha. Luas Laha (Ha) Luas Laha Sawah d Kabupate Lampug Selata Tahu Tahu Gambar 3. Grafk peramala luas laha sawah d Kabupate Lampug Selata tahu Produks Pad (o) Produks Pad Sawah d Kabupate Lampug Selata Tahu Tahu Gambar 4. Grafk peramala luas laha sawah d Kabupate Lampug Selata tahu Komparas Nla Ekoom Laha (Lad Ret) Sawah dega Nla Ekoom Laha (Lad Ret) Permukma Data pada Tabel 7 mejabarka perbadga lad ret atara laha sawah dega permukma d Desa Lduk sebesar 1 : 1,47 da d Desa Tajmalela sebesar 1 : 5,59. Berdasarka la perbadga tersebut dapat dsmpulka bahwa pedapata respode setelah laha sawah djadka permukma, pada saat da jagka waktu yag sama lebh megutugka 1,47 da 5,59 kal jka dbadgka pedapata dar usahata pad sawah utuk masg-masg wlayah. Peelta seada dega peelta yag dlakuka oleh Pambud (28) dmaa terdapat perbedaa yag sagat besar atara lad ret pertaa dega permukma. Berdasarka peelta tersebut, la rl lad ret permukma lebh besar 79 kal darpada lad ret pertaa

8 Tabel 7. Perbadga lad ret atara laha sawah da permukma Lad Ret Keteraga Desa Lduk Desa Tajmalela Laha Laha Laha Laha Sawah Permukma Sawah Permukma Jumlah (Rp/ tahu) Rata-rata (Rp/ tahu) Raso 1 1,47 1 5,59 Lad ret permukma d Desa Lduk lebh redah darpada la yag dperoleh d Desa Tajmalela. Hal dsebabka oleh: (1) Usahata pad sawah d Desa Lduk dlakuka secara tesf, sehgga hasl produks pad sawah tergolog cukup tgg. Aka tetap, hasl produks tersebut dmbag dega baya saraa produks yag tgg pula. Kods demka berpegaruh pada pedapata usahata pad sawah yag dperoleh peta d Desa Lduk. Berbeda dega sstem usahata pad sawah yag dterapka d Desa Tajmalela, peta berusaha utuk meeka baya saraa produks. Peekaa pada baya saraa produks bermbag dega hasl produks yag dperoleh peta, sehgga berpegaruh pada pedapata yag dperoleh peta d Desa Tajmalela. (2) Pedapata rumah tagga peta d Desa Tajmalela setelah proses kovers laha sawah lebh besar dbadgka d Desa Lduk, karea peta d Desa Tajmalela memlk pekerjaa yag memberka pedapata yag lebh tgg setelah proses kovers laha. Berdasarka perbadga lad ret tersebut, dapat dpredks bahwa pergesera pegguaa laha sawah mejad permukma aka terus berlagsug da sagat sult utuk dhdar. Berdasarka pegamata yag telah dlakuka pada kedua daerah peelta, mplemetas kebjaka perlduga laha pertaa paga berkelajuta belum berjala efektf. Masyarakat haya sekedar megetahu adaya pelaraga kovers laha sawah, aka tetap saks yag aka dterma jka masyarakat melaggarya tdak perah ada da tdak dketahu, sehgga praktek kovers laha sawah mash djumpa. KESIMPULAN Berdasarka hasl peelta dapat dsmpulka bahwa keputusa peta dalam mempertahaka da tdak mempertahaka laha sawah d Kabupate Serag da Kabupate Lampug Selata dpegaruh oleh pajak laha, harga laha, pedapata rumah tagga, luas laha, da status laha, sedagka varabel lokas peelta tdak berpegaruh yata terhadap keputusa peta. Proyeks luas laha da produks pad sawah utuk tahu 222 d Kabupate Serag sebesar hektar da to, sedagka d Kabupate Lampug Selata 32.66,5 hektar da ,27 to. Perbadga la lad ret atara laha sawah d Desa Lduk sebesar 1:1,47 da d Desa Tajmalela sebesar 1:5,59. Lad ret permukma lebh tgg dbadgka lad ret laha sawah. Utuk mecegah kovers laha sawah d masa medatag, maka kosstes kebjaka Recaa Tata Ruag Wlayah perlu medapat kepasta da peegaka hukum yag adl da traspara dalam mplemetasya. DAFTAR PUSTAKA Addhtama FA. 29. Pegaruh Kovers Laha Pertaa terhadap Produks Pad d Kabupate Asaha. Skrps. Uverstas Sumatera Utara. Meda. Alamsyah. 21. Aalss Faktor-faktor yag Mempegaruh Pegambla Keputusa Atas Kovers Laha Pertaa mejad Permukma d Kota Meda. Skrps. Uverstas Sumatera Utara. Meda. BPS [Bada Pusat Statstk] Kabupate Serag Kabupate Serag dalam Agka BPS Kabupate Serag. Serag. BPS [Bada Pusat Statstk] Kabupate Lampug Selata Lampug Selata dalam Agka BPS Kabupate Lampug Selata. Kalada. Ilham N, Yusma S, da Supeo F. 23. Perkembaga da Faktor-faktor Yag Mempegaruh Kovers Laha Sawah Serta Dampak Ekoomya. IPB Press. Bogor. Irawa Nur da Sept Puj Astut. 26. Megolah Data Statstk dega Mudah Megguaka Mtab 14. Ad Yogyakarta. Yogyakarta. Irawa. 27. Valuas Ekoom Laha Pertaa Pedekata Nla Mafaat Multfugs Laha Sawah da Laha Kerg. Tess. Isttut Pertaa Bogor. Bogor. Pambud A. 28. Aalss Nla Ekoom Laha (Lad Ret) pada Laha Pertaa da Permukma d Kecamata Campea, Kabupate Bogor. Skrps. Isttut Pertaa Bogor. Bogor. Pasarbu A Pegatar Statstk. Eds Revs Ghala Idoesa. Jakarta Tmur. 194

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. 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 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 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 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

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 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

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

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

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

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

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 I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

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

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

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

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

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 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

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

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 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

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA Jural Ilmah MEDIA ENGINEERING Vol., No., Jul 0 ISSN 087-9334 (96-0) ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA Johas E. Lolog Dose Jurusa Spl Fakultas Tekk Uverstas Sam Ratulag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

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

Statistika ITS Surabaya

Statistika ITS Surabaya UJIAN TUGAS AKHIR ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA MASYARAKAT NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Oleh : Ctra Elok M 305 00 03 Dose Pembmbg

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (013) ISSN: 337-3539 (301-971 Prt) 1 Faktor - Faktor yag Mempegaruh Pelayaa Dstrbus Ar Bersh d Kawasa Permukma Perkotaa Kabupate Pamekasa Dew Rupyat Saga da Da Rahmawat

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang 37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta

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

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

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (16) 337-35 (31-98X Pr D-31 Aalss Survval Pada Pase Demam Berdarah Degue (DBD) d RSU Haj Surabaya Megguaka Model Regres Webull Alfa Slf Mufdah da Purhad Jurusa Statstka,

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

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

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

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

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

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

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha

Lebih terperinci

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah The 6 th Uversty Research Colloquum 7 Peerapa Model Regres Esemble No-Hybrd pada Data Kemska d Provs Jawa Tegah Corela Ardaa Savta, Sr Sulstjowat Hadaja, Bowo Waro 3,3 Program Stud Matematka FMIPA, Uverstas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

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

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

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

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 0, No. (03), hal. 57-6 ESTIMASI UKUAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM POTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Eka Kurawat, Helm, Neva Satyahadew INTISAI

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

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

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-9 Aalss Regres Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yag Mempegaruh Partspas Perempua Kaw dalam Kegata Ekoom d Jawa Tmur Devma Chrst Mukt

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdg Semar Sas da Tekolog FMIPA Umul Vol. No. Jul 0, Samarda, Idoesa ISSN : - 0 STRUCTURAL EQUATION MODELLING DENGAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (Stud Kasus: Pegaruh Locus of Cotrol, Self Effcacy,

Lebih terperinci

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey Peramala Kebutuha Lstrk Dega Model Harvey Oleh: Ley Setyag B. (30600006) Pembmbg: Prof. Drs. Nur Irawa, M.IKom, Ph.D Latar Belakag Jumlah Peduduk Megkat Produks megkat Supply < Demad Kebutuha Barag Megkat

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2 Pemodela Aomal Luas Pae Pad da Curah Huja Terbobot (Weghted Rafall Idex) dega Pedekata Robust Bootstrap LTS (Stud Kasus: Pemodela Luas Pae d Kabupate Subag) Ika Dew Aryat da Sutko Mahasswa S Statstka ITS,

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa

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

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

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

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres da Korelas.. Pegerta Regres Regres adalah suatu metode statstka yag ergua utuk memerksa atau memodelka huuga datara varael-varael. Varael-varael terseut dega megguaka

Lebih terperinci

Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR) JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D-7 Aalss Pola ubuga PDRB dega Faktor Pecemara Lgkuga d Idoesa Megguaka Pedekata Geographcally Weghted Regresso (GWR) Rza Damayat da Mutah Salamah

Lebih terperinci

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI III-1

BAB III METODOLOGI III-1 BAB III METODOLOGI III.1. Data terumbu karag da Pegolaha Data terumbu karag beserta wlayah kaja berasal dar Setash dkk., 006 (WWF-Idoesa). Data kerusaka terumbu karag yag dguaka adalah data tahu 1997-1998,

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN PENAKI AIO UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDEHANA MENGGUNAKAN KOEFIIEN VAIAI DAN MEDIAN sk ahmada *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR Devma Chrst Mukt Ratau (), Dr. Dra. Isma Za, M. S. () Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif Pemodela Jumlah Kemata Ibu d Jawa mur dega Pedekata Geeralzed Posso Regresso (GPR) da Regres Bomal Negatf Retdasyah Rsky Agga Permaa, Mutah Salamah Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut ekolog Sepuluh

Lebih terperinci

MODUL ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

MODUL ANALISIS REGRESI DAN KORELASI ANALISIS REGRESI DAN KORELASI MODUL 13 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Dalam kehdupa sehar-har, sergkal djumpa hubuga atara suatu varabel dega satu atau lebh varabel la. D dalam bdag pertaa sebaga cotoh,

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

Model Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia)

Model Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia) JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Model Peramala Kosums Eerg Fal dega Megguaka Metode Regres Fuzz utuk Dataset Kecl (Stud Kasus: Idoesa) Alf Lalah 1, Nur Wahugsh 2, da IGN. Ra Usadha 3 123

Lebih terperinci

Analisis Kriteria Investasi TUJUAN

Analisis Kriteria Investasi TUJUAN Aalss Krtera Ivestas 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.

Lebih terperinci