ANALISIS PREVENTIVE MAINTENANCE JIG WELDING PADA PROSES PERAKITAN SUPPORT ASSY CLUTCH PEDAL

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS PREVENTIVE MAINTENANCE JIG WELDING PADA PROSES PERAKITAN SUPPORT ASSY CLUTCH PEDAL"

Transkripsi

1 Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl ANALISIS PREVENTIVE MAINTENANCE JIG WELDING PADA PROSES PERAKITAN SUPPORT ASSY CLUTCH PEDAL UNTUK MOBIL TOYOTA KIJANG INNOVA DI PT. NUSA TOYOTETSU CORP Roesfansjah Rasjn, Inr Wahyunngrum Dosen Jurusan Ten Inustr - Unverstas Inonusa Esa Unggul, Jaarta Mahasswa Ten Inustr - Unverstas INDONUSA Esa Unggul, Jaarta roesfansjah.rasjn@nonusa.ac. Abstra PT. Nusa Toyotetsu Corp. Bergera bang otomotf, yatu memprous an merat omponen-omponen mobl, bertujuan untu memenuh ebutuhan part-part support assemblng yang butuhan bag mobl Toyota. Perawatan merupaan masalah yang harus selalu menja perhatan perusahaan, terutama bagan prous. Salah satu egatan alam preventve mantenance aalah egatan perawatan yang lauan untu mencegah tmbulnya erusaan-erusaan yang ta teruga. Masalah membahas preventve mantenance jg welng paa proses peratan Support Assy Clutch Peal untu mobl jang nnova. Jg Welng merupaan salah satu alat bantu yang gunaan paa proses peratan. Data preventve mantenance, erusaan an perbaan paa bulan Januar- Jun 005 uj engan ; Metoe Krushall Walls untu mengetahu apaah ata homogen an apat gabungan. Kemuan pengujan strbus yang sesua menggunaan Software Mntab 4 an mencar nla mean ar masng-masng ata. Rata-rata watu preventve mantenance 0,085 jam, rata-rata antar watu erusaan jam an rata-rata watu perbaan,957 jam. Dar hasl pengolahan ata apatan nla Avalablty jg welng 99,6% paa bulan Januar-Jun 005. Kata Kunc: Jg Welng, Preventve Mantenance, Kerusaan, Perbaan, Avalablty Penahuluan Perusahaan nustr ta hanya tuntut untu memenuh ebutuhan onsumen alam uuran uanttas yang tepat, watu yang tepat, serta tempat yang tepat, namun perusahaan nustr juga tuntut untu apat menghaslan prou atau jasa yang berualtas tngg an harga yang murah, atau mnmal mampu mempertahanan ualtas yang ml oleh prou atau jasa yang haslan. PT. Nusa Toyotetsu Corp. merupaan salah satu perusahaan yang bergera alam bang otomotf Inonesa, beberapa macam prou buat an rat tujuan untu memenuh ebutuhan part-part Support Assemblng yang butuhan bag mobl Toyota an lannya. Perusahaan belum melauan penguuran nla Avalablty jg welng yang merupaan alat bantu paa proses peratan Support Assy Clutch Peal untu mobl Toyota Kjang Innova paa bulan Januar Jun 005. Peneltan n bertujuan untu menganalss preventve mantenance jg welng bla banngan engan nla Avalablty yang apat ar jg welng Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober 005 9

2 Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl Lanasan Teor Perawatan Perawatan (mantenance) apat artan sebaga egatan untu memelhara atau menjaga fasltas/ peralatan an mengaaan perbaan atau penggantan yang perluan agar supaya terapat suatu eaaan operas prous yang memuasan sesua engan apa yang rencanaan. Salah satu egatan yang apat lauan aalah preventve mantenance yatu egatan perawatan yang lauan untu mencegah tmbulnya erusaan erusaan yang ta teruga. Teor Homogentas Teor Homogentas bertujuan untu menla homogentas set ata yang berbea. Terapat sejumlah set observas, apaah set ata tersebut homogen atau ta an emuan apat gabungan. Metoe Uj Hpotess Krushall Walls Msalnya sampel e beruuran n engan ranom varabel. x, x, x n. n merupaan jumlah observas eseluruhan. T = n = n () Hpotess : H O = Semua fungs strbus populas aalah ent H = Setanya satu antara populas cenerung lebh besar Urutan n observas ar yang terecl hngga terbesar. R x j = Rangng x j R = Jumlah rangng sampel e - Sehngga R = n j R x j untu =,,... () Statst Uj K W R - 3 ( n + ) (3) n( n ) n mana : = jumlah tools n = jumlah ata n = jumlah ata paa taptap tools Crtcal Value Crtcal Value Statst Tabel, ( Ch Square ) (4) Kesmpulan, maa semua set ata homogen an apat gabungan. Pencaran Dstrbus yang Sesua Pencaran Dstrbus yang sesua menggunaan Software Mntab 4 untu menapatan nla mean ar masng-masng ata. Avalablty Dengan apabltas perbaan yang aan membuat sstem menja operasonal, maa uuran tambahan untu performans sstem aalah Avalablty. Untu bsa mempres Avalablty System, harus perhatan strbus probabltas ar egagalan (falure) strbus probabltas ar perbaan (repar). Avalablty efnsan sebaga probabltas sstem atau omponen melauan fungsnya paa suatu tt watu atau nterval watu tertentu bla operasan an rawat sepert seharusnya. Formula avalablty aalah: Uptme Avalabl ty (5) Uptme Downtme Avalablty apat golongan menja tga bagan yatu :. Inherent Avalablty Avalablty Inherent bergantung paa strbus erusaan (falure) an strbus watu perbaan (repar). Avalablty Inherent ; A nyataan alam: 9 Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober 005

3 Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl MTBF Anh lm A T (6) T MTBF MTTR mana: MTBF = Mean Tme Between Falure MTTR = Mean Tme To Repar M. Acheve Avalablty Acheve Avalablty ; A a nyataan alam A a MTBM MTBM M (7) engan MTBM t m t t / T (8) m t MTTR m t t t / T / T pm pm pm MPMT (9) mana : MTBM = Mean Tme Between Mantenance M = Mean System Downtme t m(t ) = Desgn Lfe = Cumulatve Average Number of Falure MTTR = Mean Tme To Repar T pm = Preventve Mantenance Interval MPMT = Mean Preventve Mantenance Tme 3. Operatonal Avalablty Avalablty Operatonal ; A o efnsan engan M A O MTBM (0) MTBM ' M mana : MTBM = Mean Tme Between Mantenance ' M = Mean System Downtme Dar etga golongan avalablty atas, yang aan bahas lebh lanjut an menalam hanya Inherent Avalablty (A nh ). Metoolog Peneltan Setelah ata-ata yang butuhan peroleh, langah selanjutnya aalah mengolah ata tersebut an analss sehngga apat menjawab tujuan peneltan. Langah-langah pengolahan ata an analss yang aan lauan aalah sebaga beut :. Mengumpulan ata preventve mantenance, erusaan an perbaan yang perluan paa watu yang sama.. Melauan pengolahan ata untu ata preventve mantenance, erusaan an perbaan menggunaan Teor Homogentas ; Metoe Kurshall Walls untu menguj homogentas ata. 3. Menentuan strbus yang sesua engan menggunaan Software Mntab 4 an menghtung nla mean paa masng-masng ata. 4. Mencar nla Avalablty untu jg welng. Hasl Dan Pembahasan Jg welng aalah alat bantu peratan untu membentu satu unt part/ omponen. Yang aan bahas aalah jg welng paa peratan part / omponen Support Assy Clutch Peal part no 3380-OKO30 untu mobl jang Innova. Tabel. Jg welng untu peratan part/ omponen Support Assy Clutch Peal part no 3380-OKO30 NO LINE ASSY PART LINE NO. 6B OKO 0 JIG ROTARY 6B OKO0 JIG 3 6D 5507 OKO0 JIG / HANDTOOL (HT ) 4 6D 5507 OKO0 JIG / HANDTOOL (HT ) 5 6D 3380 OKO0 JIG ASSY Sumber: PT. Nusa Toyotetsu Corp. Pengolahan ata yang aan lauan mengut pengujan Teor Homogentas ; Metoe Krushall Walls, Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober

4 Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl pengujan strbus yang sesua menggunaan Software Mntab 4 an mencar nla mean serta mencar nla avalablty untu jg welng. Data yang aan olah melput ata preventve mantenance, erusaan an perbaan ar jg welng. Data Preventve Mantenance Data yang ambl yatu selang watu preventve mantenance paa bulan Januar-Februar 005 (alam jam). Tabel. Data Preventve Mantenance No Keterangan Data JIG ROTARY JIG JIG/HT JIG/HT JIG ASSY Sumber: PT. Nusa Toyotetsu Corp Teor Homogentas ; Metoe Uj Hpotess Krushall Walls Rangng Data Preventve Mantenance Data urutan ar nla terecl sampa terbesar, buat rangng, an buat total rangng untu masng-masng set ata jg. Set ata jg Rotary R =.3 Set ata jg R =.46 Set ata jg/ht- R 3 =.30 Set ata jg /HT- R 4 =.45 Set ata jg Assy R 5 =.3 Statst Uj K W Detahu : = 5 jumlah jg n = 5 jumlah ata n = 3 jumlah ata paa masng-masng jg R T = n( n ) n - 3 ( n + ) T = 0,90 Crtcal Value, = 5% = 0,05 5, , 0.95 = 9,488 Statst Tabel ( Ch Square ) Kesmpulan, 4, ,90 < 9,488 Ja semua set ata homogen an apat gabungan. Pengujan Software Mntab 4 untu memperoleh Dstrbus yang sesua Untu mengetahu jens strbus yang sesua, apat uur menggunaan Gooness of Ft Test (uj ebaan sesua) salah satunya aalah Metoe Anerson Darlng (AD). Dlhat ar nla AD yang terecl ar semua strbus 94 Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober 005

5 Percent Rate PDF Percent Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl Gooness-of-Ft Anerson-Darlng Correlaton Dstrbuton (aj) Coeffcent Loglogstc Paa strbus Loglogstc apat nla mean preventve mantenance (MPMT = mean preventve mantenance tme) yatu 0,085 jam. Jg Rotary ; Kerusaan paa bulan Januar Februar 005 /Jan 3 Har 3/Feb repar repar Puul Watu antar erusaan (tme between falure) Jan Feb Probablty Densty Functon 00 C Survval Functon Dstrbuton Overvew Plot for C LSXY Estmates-Complete Data Loglogstc 00 C Hazar Functon 00 Table of Statstcs Loc Scale Mean StDev 8.73 Mean IQ R.455 F alure 5 C ensor 0 A D* C orrelaton 0.87 /Jan: (shft) =.30 Jam.ment (shft )= (shft )= /Jan 3/Feb: 3 har * 6 jam = 5 3/Feb: (shft ) = (shft ) = (shft ) = Jam.ment Tabel 3. Data Kerusaan / Falure NO KETERANGAN DATA 0 00 C C JIG ROTARY Sumber: Hasl Pengolahan Data Gambar. Kurva preventve mantenance engan Dstrbus Loglogstc menggunaan software mntab 4 Data Kerusaan Masng-masng jg welng meml tngat erusaan yang berbea, etahu bahwa erusaan terja setap satu bulan seal engan watu yang berbea-bea. Contoh untu menghtung erusaan aalah sebaga berut : Shft : = 3.45 Shft : = 4 Shft : = 4 Shft : = Shft = 6 jam JIG JIG / HT JIG / HT JIG ASSY Sumber: Hasl Pengolahan Data Teor Homogentas; Metoe Uj Hpotess Krushall Walls Data urutan ar nla terecl sampa terbesar, buat rangng, an buat total rangng untu masng-masng set ata jg. Rangng Data Kerusaan (Falure) Set ata jg R = 69 Set ata jg R = 7 Set ata jg 3 R 3 = 55 Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober

6 Percent Rate PDF Percent Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl Set ata jg 4 R 4 = 5 Set ata jg 5 R 5 = 78 Statst Uj K W Detahu : = 5 jumlah jg n = 5 jumlah ata n = 5 jumlah ata paa masngmasng jg T = n( n ) T =,96 Crtcal Value R n - 3 ( n + ), = 5% = 0,05 5, 0.05, = 9,488 Statst Tabel (Ch Square) Kesmpulan, 4, < 9,488 Ja semua set ata homogen an apat gabungan. Pengujan Software Mntab 4 untu memperoleh Dstrbus yang sesua Untu mengetahu jens strbus yang sesua, apat uur menggunaan Gooness of Ft Test (uj ebaan sua) salah satunya aalah Metoe Anerson Darlng (AD). Dlhat ar nla AD yang terecl ar semua strbus. Gooness-of-Ft Anerson-Darlng Correlaton Dstrbuton (aj) Coeffcent Webull Paa strbus Welbull apat watu rata-rata antara erusaan (MTBF = mean tme between falure) yatu 488,865 jam atau 488,865 jam/6 jam = 3 har. Probablty Densty F uncton falure Surv v al Functon falure Dstrbuton Overvew Plot for falure LSXY Estmates-Complete Data falure Sumber: Hasl Pengolahan Data Gambar. Kurva erusaan engan Dstrbus Welbull menggunaan software mntab 4 Data Perbaan Data perbaan apat ar bulan Januar s/ Jun 005. Berut bawah n aalah ata perbaan alam satuan jam untu e 5 jg welng atas: Tabel 4. Data Perbaan NO KETERANGAN DATA JIG ROTARY JIG JIG / HT JIG / HT JIG ASSY Sumber: Hasl Pengolahan Data Webull Hazar Functon falure Teor Homogentas; Metoe Uj Hpotess Krushall Walls Data urutan ar nla terecl sampa terbesar, buat rangng, an Table of Statstcs Shape Scale Mean StDev Mean IQ R F alure 5 C ensor 0 A D* C orrelaton Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober 005

7 Percent Rate PDF Percent Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl buat total rangng untu masngmasng set ata jg. Rangng Data Perbaan (Repar) Set ata jg R = 87 Set ata jg R = 75 Set ata jg 3 R 3 = 85 Set ata jg 4 R 4 = 44 Set ata jg 5 R 5 = 74 Statst Uj K W Detahu : = 5 jumlah jg n = 30 jumlah ata n = 6 jumlah ata paa masngmasng jg R T = n( n ) n - 3 ( n + ) T = 7,8 Crtcal Value, = 5% = 0,05 5, 0.05, = 9,488 Statst Tabel ( Ch Square ) Kesmpulan, 4, ,8 < 9,488 Ja semua set ata homogen an apat gabungan. Pengujan Software Mntab 4 untu memperoleh Dstrbus yang sesua Untu mengetahu jens strbus yang sesua, apat uur menggunaan Gooness of Ft Test (uj ebaan sua) salah satunya aalah Metoe Anerson Darlng (AD). Dlhat ar nla AD yang terecl ar semua strbus. Gooness-of-Ft Anerson-Darlng Correlaton Dstrbuton (aj) Coeffcent Parameter Lognormal Gambar 3 Probablty Densty F uncton 3 ata repar Surv v al Functon Dstrbuton Overvew Plot for ata repar LSXY Estmates-Complete Data 3 ata repar ata repar - Threshol Sumber: Hasl Pengolahan Data ata repar Gambar 3. Kurva Perbaan engan Dstrbus 3-parameter Lognormal menggunaan Software mntab 4 Paa strbus 3-Parameter Lognormal apat watu rata-rata perbaan (MTTR = mean tme to repar) yatu,957 jam. Avalablty Untu apat mempres Avalablty system, yang harus perhatan aalah strbus probabltas ar egagalan / erusaan (falure) an perbaan (repar). Untu tu butuhan ata erusaan an perbaan. Dan nla ar MTBF (mean tme between falure) serta MTTR (mean tme to repar). Detahu : MTBF = 488,865 jam MTTR =,957 jam MTBF Avalablty = MTBF MTTR 488,865 = 488,865,957 Avalablty = = 99,6% 3-Parameter Lognormal Hazar Functon 4 Table of Statstcs Loc.049 Scale Thres Mean.957 StDev Mean.9005 IQ R F alure 30 C ensor 0 A D*.45 C orrelaton 0.97 Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober

8 Analss Preventve Mantenance Jg Welng Paa Proses Peratan Support Assy Clutch Peal Untu Mobl Berasaran preventve yang telah lauan terhaap e-5 jg welng tersebut, apatan nla avalablty jg welng 99.6%. Artnya jg welng telah melauan 99.6% fungsnya atau telah beroperas paa bulan Januar Februar 005. Jg welng meml rata-rata watu perawatan preventve (MPMT) 0, 085 jam. Untu menapatan nla Avalablty yang meneat 00% maa apat lauan engan memperpene watu preventve mantenance untu jg welng, yang emungnan aan memnmas watu erusaan. Apabla suatu fasltas atau peralatan operasan an rawat sepert seharusnya maa aan menambah nla Avalablty atau aan menngatan fungs ar peralatan atau fasltas tersebut. Kesmpulan Dar hasl pengolahan paa e-5 jg welng menggunaan Teor Homogentas ; Metoe Krushall Walls terbut bahwa ata preventve mantenance, erusaan an perbaan aalah homogen an masng-masng apat gabungan. Paa bulan Januar Jun 005 jg welng meml rata-rata watu preventve mantenance yatu 0,085 jam, rata-rata antar watu erusaan 488,865 jam an rata-rata watu perbaan aalah,957 jam. Berasaran preventve mantenance yang telah lauan paa jg welng, apatan nla Avalablty 99,6% artnya jg welng telah melauan 99,% fungsnya atau telah beroperas paa bulan Januar Jun 005. Daftar Pustaa Assaur, Sofjan, Manajemen Prous an Operas, Lembaga Penerbt Faultas Eonom Unverstas Inonesa, Jaarta, 999. Blanchar, Benjamn S., Mantanablty Jhon Wley an Son, 995. Buffa, Elwoo S., Manajemen Operas an Prous Moern, Gramea Pustaa Utama, Jaarta, 998. Ebelng, Charles E., Relablty an Mantanablty Engneerng McGraw Hll, 997. Ma arf, M. Syamsul, Manajemen Operas, PT. Grasno, Jaarta, 000. Hanoo, T. Han, Dasar Dasar Manajemen Prous an Operas, Penerbt BPFE, Yogyaarta, Jurnal Inovs Vol. 4, No., Otober 005

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

Lebih terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

PENGKAJIAN BEBERAPA ALGORITMA UNTUK MENGEVALUASI DAN MENGHITUNG LOSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK

PENGKAJIAN BEBERAPA ALGORITMA UNTUK MENGEVALUASI DAN MENGHITUNG LOSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK PENGKAJIAN BEBERAPA AGORITMA UNTUK MENGEVAUASI DAN MENGHITUNG OSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA ISTRIK Hamzah Hlal Jl. MH. Thamrn No. 8 Geung II anta 0,, PTKKE-Deput Bang TIEM BPPT E-mal: taura889@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah

Lebih terperinci

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya

Lebih terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES

PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES Prosng Semnar Nasonal Matematka an Penkan Matematka (SESIOMADIKA) 017 ISBN: 978-60-60550-1-9 Statstka, hal. 14-18 PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES NENENG SUNENGSIH

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN : JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS KAPABILITAS PROSES

ANALISIS KAPABILITAS PROSES TI PENGENLIN KULITS STTISTIK TOPIK 0 NLISIS KPILITS PROSES L, Semester II 00/0 Hlm. TI PENGENLIN KULITS STTISTIK. PENHULUN esrps : Merupaan uuran eseragaman proses dalam menghaslan produ dengan araterst

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata

Lebih terperinci

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

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

Lebih terperinci

WEIBULL TWO PARAMETER

WEIBULL TWO PARAMETER WEIBULL TWO PARAMETER Dalam teor probabltas dan statstk, dstrbus webull merupakan dstrbus probabltas yang berkelanjutan atau kontnyu. Dgambarkan secara detal oleh Walodd Webull pada tahun 1951 meskpun

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

Corresponding Author:

Corresponding Author: Perbandngan Fungs Ketahanan Hdup Dengan Metode Non Parametrk Menggunakan Uj Gehan Dan Uj Cox-Mantel (Lvng wth Securty Functon Comparson Method Usng Non Paremetrk Gehan test and Cox-Mantel Tes Ans Sept

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Keywords: Age Replacement, Reliabillity, Preventive Maintenance, Conveyor, Bearing

Keywords: Age Replacement, Reliabillity, Preventive Maintenance, Conveyor, Bearing USULAN PERBAIKAN INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN KOMPONEN KRITIS PADA MESIN CONVEYOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE AGE REPLACEMANT DI PT. SUMBER DJANTIN Septana Vrgawan Program Stud Teknk Industr Jurusan Teknk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL PREVENTIVE MAINTENANCE SMITH DAN DEKKER DI PD. INDUSTRI UNIT INKABA

PENERAPAN MODEL PREVENTIVE MAINTENANCE SMITH DAN DEKKER DI PD. INDUSTRI UNIT INKABA PENERAPAN MODEL KREVENIVE MAINENANCE SMIH DAN DEKKER DI PD. INDUSRI UNI INKABA (Har Adanto, et al) PENERAPAN MODEL PREVENIVE MAINENANCE SMIH DAN DEKKER DI PD. INDUSRI UNI INKABA Har Adanto Jurusan eknk

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan

Lebih terperinci

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e

e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e ANALISIS PEMAKAIAN KEMOTERAPI PADA KASUS KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (STUDI KASUS PASIEN DI RUMAH SAKIT X SURABAYA Aref Yudssanta, dan Dra. Madu Ratna, M.S Jurusan

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 9 JANUARI OPEN BOOK WAKTU MENIT KLAS B DAN KLAS C PETUNJUK Istarto ttp://starto.staff.ugm.ac. starto@ugm.ac. ) Sauara bole menggunaan omputer untu mengerjaan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan

Lebih terperinci

STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK ABSTRAK

STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK ABSTRAK STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK Wjayanto Mahasswa Magster Bang Keahlan Manajemen Dan Rekayasa Transportas Fakultas Teknk Spl an Perencanaan Insttut Teknolog

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Mekanika Lagrangian (Fowles) Mekanika Lagrangian. , q n. q 3 ) ) ) ke nilai tetangga (q 1

Mekanika Lagrangian (Fowles) Mekanika Lagrangian. , q n. q 3 ) ) ) ke nilai tetangga (q 1 Meana Lagrangan (Fowles) Supar Meana Lagrangan Melalu meana Lagrangan n persamaan gera Newton untu sstem seerhana aan beran engan lebh sphstcate. Koornat Umum Poss partel alam ruang apat tentuan melalu

Lebih terperinci

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen dengan bentuk kuas ekspermen. Pre test dlakukan d awal peneltan dan post tes dlakukan

Lebih terperinci

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu

Lebih terperinci

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,

Lebih terperinci

π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112

π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D- Analss Pemaaan Kemoterap pada Kasus Kaner Payudara dengan Menggunaan Metode Regres Logst Multnomal (Stud Kasus Pasen d Rumah Sat X Surabaya)

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN A III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Watu Peneltan. Tempat Peneltan Obje dalam peneltan n adalah Kelas VIII M.Ts. Neger onang yang terleta d Kecamatan onang Kabupaten Dema.. Watu Peneltan Peneltan dlasanaan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2) BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang

Lebih terperinci

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. awal dengan pemberian latihan dan pemberikan tes akhir yang kemudian melihat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. awal dengan pemberian latihan dan pemberikan tes akhir yang kemudian melihat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Metode peneltan Metode peneltan yang dlakukan adalah metode ekspermen melakukan tes awal dengan pemberan lathan dan pemberkan tes akhr yang kemudan melhat penngkatan dan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk) Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam

Lebih terperinci

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI Soft Computng, Intellgent Systems an Informaton Technology 2005 UK Petra Surabaya, 28 Jul 2005 APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI Basuk Rahmat, Panca Raharanto,

Lebih terperinci

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,

III. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah, III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5 33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan

Lebih terperinci

PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI

PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI Yunarstanto 1 Irwan Iftad 1 Iwan Ngabd Raharjo 2 Abstract: Producton flow n PT. Tga Seranga Pustaa Mandr

Lebih terperinci

ANALISIS KARAKTERISTIK MAHASISWA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KEPEMILIKAN USAHA MANDIRI MAHASISWA ITS

ANALISIS KARAKTERISTIK MAHASISWA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KEPEMILIKAN USAHA MANDIRI MAHASISWA ITS ANALISIS KARAKTERISTIK MAHASISWA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KEPEMILIKAN USAHA MANDIRI MAHASISWA ITS Wasa Yula, Dw Endah Kusrn, S.S., M.S. Mahasswa Jurusan Statsta FMIPA-ITS (305 00 003)

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011).

ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011). ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011). Try Azsah Nurman Dosen Pada Jurusan Matemata, Faultas Sans

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

BAB 1 RANGKAIAN TRANSIENT

BAB 1 RANGKAIAN TRANSIENT BAB ANGKAIAN TANSIENT. Penahuluan Paa pembahasan rangkaan lstrk, arus maupun tegangan yang bahas aalah untuk kons steay state/mantap. Akan tetap sebenarnya sebelum rangkaan mencapa keaaan steay state,

Lebih terperinci

BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan

BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,

Lebih terperinci

INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER

INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran (Inferens Fungs Ketahanan dengan Metode Kaplan-Meer INFERENI FUNGI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran Jurusan Matematka FMIPA UNDIP

Lebih terperinci