HASIL DAN PEMBAHASAN. Penggunaan Rancangan FF

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "HASIL DAN PEMBAHASAN. Penggunaan Rancangan FF"

Transkripsi

1 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Penggunaan Rancangan FF Rancangan FF digunakan untuk mereduksi banyaknya kombinasi perlakuan yang digunakan pada rancangan faktorial lengkap. Hal ini dikarenakan jumlah satuan percobaan yang dicobakan tidak memadai dan juga dikarenakan keterbatasan faktor waktu serta biaya yang tersedia. Sehingga dengan hanya melakukan percobaan pada fraksinya saja sudah cukup optimal, karena pengaruh penting dari percobaan yaitu pengaruh utama dan pengaruh interaksi dua faktornya sudah dapat diduga (Montgomery 2001). Pengaruh faktor interaksi berordo rendah yaitu pengaruh utama dan pengaruh interaksi dua faktor lebih penting daripada pengaruh faktor interaksi berordo tinggi. Hal ini berdasarkan pada prinsip urutan pengaruh hirarki. Pengaruh interaksi tingkat tinggi dalam percobaan dapat diasumsikan untuk diabaikan karena dianggap memiliki pengaruh yang kurang penting dalam analisis. Namun pada percobaan yang melibatkan banyak faktor, kehilangan informasi tersebut tidak menjadi masalah karena informasi yang dibutuhkan lebih ditekankan pada pengaruh faktor utama dan pengaruh interaksi tingkat rendah. Selain itu, kadangkala ditemui kesulitan untuk mengintepretasikan interaksi tingkat tinggi. Keterbatasan rancangan FF untuk menduga semua pengaruh faktor merupakan salah satu kelemahan dalam penerapan rancangan ini. Rancangan FF yang dilakukan dengan mengutamakan pengaruh faktor utama dan interaksi dua faktor diharapkan dapat menghasilkan pengaruh faktor tertentu yang berpengaruh besar terhadap respon. Faktorfaktor yang memiliki pengaruh besar kemudian digunakan dalam percobaan selanjutnya untuk mendapatkan informasi yang lebih luas. Proses Pembentukan Struktur Rancangan Penentuan kombinasi perlakuan yang akan dicobakan diperoleh melalui proses pembentukan struktur rancangannya. Struktur rancangan yang berbeda akan menghasilkan kombinasi perlakuan yang berbeda, dengan demikian akan berbeda pula pengaruh faktor yang dapat diduga. Perbedaan struktur rancangan yang terbentuk akan tergantung dari struktur generator yang akan digunakan dalam rancangan tersebut. Sebuah rancangan dapat dibentuk dalam beberapa struktur rancangan yang berbeda, dengan demikian perlu dipilih struktur rancangan yang sesuai dengan tujuan penelitian. Pada penelitian ini ingin menduga pengaruh faktor yang penting, yaitu pengaruh faktor utama dan pengaruh interaksi dua faktor berdasarkan kriteria rancangan terbaik. Pemilihan struktur rancangan berdasarkan kriteria rancangan terbaik memiliki dua kriteria yang harus dipenuhi (Montgomery 2001, Fries & Hunter 1980), yaitu : 1. Resolusi maksimum 2. Minimum Aberration Resolusi maksimum dapat dicapai dengan pembentukan generator yang tepat. Beberapa hal yang harus diperhatikan untuk mendapatkan struktur rancangan dengan resolusi maksimum adalah sebagai berikut : Resolusi maksimum dengan menggunakan fraksi sepertiga diperoleh dengan cara membentuk defining relation yang melibatkan semua faktor yang dicobakan. Rancangan dengan empat faktor 3 4 mencapai resolusi maksimum dengan defining relation I=ABCD 2, I=AB 2 CD 2, I=ABC 2 D 2, I=AB 2 C 2 D 2, yaitu resolusi IV dan rancangan 3 5 mencapai resolusi V dengan defining relation I=ABCDE 2, I=AB 2 CDE 2, I=ABC 2 DE 2, I=ABCD 2 E 2, I=AB 2 C 2 DE 2, I=AB 2 CD 2 E 2, I=ABC 2 D 2 E 2, I=AB 2 C 2 D 2 E 2. Dengan membentuk defining relation diatas maka pengaruh faktor utama dan interaksi dua faktor akan terpaut dengan pengaruh interaksi tingkat tinggi yang diasumsikan dapat diabaikan, sehingga pengaruh faktor utama dan interaksi dua faktor dapat diduga. Pada contoh rancangan 3 5 dengan defining relation yaitu I=ABCDE 2 maka pengaruh faktor utama akan akan terpaut dengan pengaruh interaksi 4 faktor dan pengaruh interaksi dua faktor akan terpaut dengan pengaruh interaksi tiga faktor. Karena pengaruh interaksi tiga dan empat faktor diasumsikan untuk diabaikan, maka pengaruh faktor utama dan pengaruh interaksi dua faktor dapat diduga. Penentuan resolusi maksimum dengan menggunakan fraksi sepersembilan maka pemilihan defining relation dilakukan dengan teknik trial and error. Dengan demikian dapat diperoleh kesimpulan bahwa dengan melibatkan semua faktor yang dicobakan maka akan didapatkan resolusi maksimum pada rancangan sepertiga. Pada struktur rancangan berdasarkan pengaruh tertentu yang ingin diduga, defining

2 5 relation dibentuk sedemikian rupa sehingga pengaruh yang ingin diduga tidak terpaut dengan pengaruh lain yang juga ingin diduga. Pengaruh yang ingin diduga diusahakan untuk terpaut dengan hanya pengaruh lain yang diasumsikan untuk diabaikan (Winarni 2006). Pembentukan struktur rancangan dilakukan dengan trial and error. Proses pembentukan struktur rancangan terdiri dari beberapa tahap yaitu : 1. Banyaknya faktor yang akan dicobakan ditentukan terlebih dahulu. 2. Menentukan ukuran percobaan yang terkait dengan fraksi percobaan yang digunakan dengan mempertimbangkan jumlah satuan percobaan yang tersedia. 3. Menentukan struktur generator dan defining relation yang mungkin untuk dibentuk dengan trial and error. 4. Setelah menentukan defining relation kemudian mencari struktur alias untuk menentukan pengaruh faktor yang dapat diduga. 5. Memilih struktur rancangan yang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan sehingga dapat ditentukan defining relation tertentu yang akan digunakan dalam percobaan. 6. Membentuk struktur rancangan untuk struktur yang sesuai dengan defining relation yang telah ditentukan. 7. Menentukan kombinasi perlakuan yang akan dicobakan. Contoh Kasus Penggunaan Rancangan FF A. Rancangan FF Sebuah contoh pembentukan struktur rancangan FF dilakukan untuk memberikan ilustrasi proses pembentukan rancangan FF. Sebuah rancangan FF yang mencobakan 5 faktor (A,B,C,D,E) dengan tiga taraf dimana masing-masing taraf dikodekan dengan 0, 1, 2 dilakukan dengan fraksi sepersembilan. Percobaan yang dirancang dilakukan untuk mengetahui pengaruh lima faktor terhadap aktivitas enzim pada bakteri Lactobacillus bulgaricus. Kelima faktor dan taraf yang digunakan adalah : A = Variabel suhu Suhu 1 = 55 o C Suhu 2 = 65 o C Suhu 3 = 75 o C B = Variabel waktu Waktu 1 = 2 jam Waktu 2 = 3 jam Waktu 3 = 4 jam C = Variabel ph ph 1 = 2 ph 2 = 7 ph 3 = 12 D = Variabel konsentrasi substrat Konsentrasi pelarut 1 = 2 Molar Konsentrasi pelarut 2 = 4 Molar Konsentrasi pelarut 3 = 6 Molar E = Variabel nisbah bahan baku (g) per ml pelarut Nisbah pelarut 1 = 1:6 Nisbah pelarut 2 = 1:8 Nisbah pelarut 3 = 1:10 Tujuan percobaan ini ialah menduga pengaruh faktor tertentu yang spesifik yaitu pengaruh utama A, B, C, D dan E dan pengaruh interaksi dua faktor yaitu pengaruh BC dan DE berdasarkan kriteria rancangan terbaik. Sehingga dalam penelitian ini ingin mengetahui struktur generator mana yang sesuai untuk menduga pengaruh tertentu yang dinginkan. Dalam Tabel 3 disajikan kemungkinankemungkinan generator yang dapat dibentuk yang terdiri dari 13 kemungkinan generator yang dapat dibentuk untuk faktor D dan 40 untuk faktor E, sehingga ada 520 struktur rancangan yang dapat dibentuk. Pembentukan struktur rancangan tersebut dapat dilakukan dengan cara manual. Tabel 3. untuk rancangan D = E = A A ABD B B AB 2 D C C ABD 2 AB D AB 2 D 2 AB 2 AB ACD AC AB 2 AC 2 D AC 2 AC ACD 2 BC AC 2 AC 2 D 2 BC 2 AD BCD ABC AD 2 BC 2 D AB 2 C BC BCD 2 ABC 2 BC 2 BC 2 D 2 AB 2 C 2 BD ABCD BD 2 AB 2 CD CD ABC 2 D CD 2 ABCD 2 ABC AB 2 C 2 D AB 2 C AB 2 CD 2 ABC 2 ABC 2 D 2 AB 2 C 2 AB 2 C 2 D 2 Beberapa hal yang dapat dilakukan dalam memilih generator agar dapat mengurangi

3 6 banyaknya kemungkinan yang mungkin dibentuk, yaitu : Defining relation tidak boleh terdiri dari dua huruf sehingga tidak membentuk generator dengan hanya satu huruf. Defining relation yang terdiri dari dua huruf akan mengakibatkan pengaruh utama tertentu terpaut dengan pengaruh utama yang lain, sedangkan kedua pengaruh faktor utama tersebut ingin diduga. Pendugaan terhadap kedua pengaruh utama tersebut tidak dapat dilakukan karena kedua pengaruh utama saling terpaut. Contoh : D = A dan E = B I = AD 2 = A 2 D = BE 2 = B 2 E = ABD 2 E 2 = A 2 B 2 DE = AB 2 D 2 E = A 2 BDE 2 Pengaruh utama faktor A terpaut dengan pengaruh D dan pengaruh utama faktor B terpaut dengan faktor E. Maka dari itu pengaruh utama faktor A dan B tidak dapat diduga kecuali pengaruh faktor D dan E diabaikan. Tidak melibatkan faktor D dalam generator E karena akan menghasilkan struktur yang sama dengan struktur yang lain sehingga tidak membentuk generator kedua yang melibatkan faktor pada generator pertama. Contoh : D = AB dan E = CD I = ABD 2 = CDE 2 = ABCE 2 = ABC 2 DE Yang sama dengan : D = AB dan E = ABC I = ABD 2 = ABCE 2 = ABC 2 DE = CDE 2 Berdasarkan aturan tersebut, maka generator yang sebaiknya dicobakan menjadi berkurang. Dari semua generator yang mungkin untuk dibentuk dapat diambil hanya beberapa saja seperti pada Tabel 4. Tabel 4. pilihan rancangan Pilihan D = E = AB AB AB 2 AB 2 AC AC AC 2 AC 2 BC BC BC 2 BC 2 ABC ABC AB 2 C AB 2 C ABC 2 ABC 2 AB 2 C 2 AB 2 C 2 Faktor D memiliki 10 kemungkinan generator dan faktor E juga memiliki 10 kemungkinan generator yang bisa dibentuk, dengan demikian maka ada 10x10 = 100 kemungkinan struktur rancangan yang bisa dibentuk. Namun apabila menggunakan dua struktur generator yang sama, misal D = AB dan E = AB maka akan mengakibatkan pengaruh utama yang saling terpaut sehingga terdapat 90 struktur rancangan yang dapat dibentuk. Dari beberapa kemungkinan akan dipilih tiga struktur rancangan yang akan ditentukan struktur alias-nya. Berdasarkan struktur alias yang telah ditentukan, maka rancangan tersebut harus sesuai dengan kebutuhan analisis. Tiga rancangan yang digunakan disajikan dalam Tabel 5. Tabel 5. Rancangan dengan generator berbeda No Kode 1 R 1 D = AB 2 C; E =ABC 2 2 R 2 D = ABC; E = AB 2 3 R 3 D = AB; E = AC 1. Rancangan R 1 dengan generator D=AB 2 C dan E = ABC 2 memiliki defining relation I = AB 2 CD 2 = A 2 BC 2 D = ABC2E 2 = A 2 B 2 CE = ADE = A 2 D 2 E 2 = BC 2 D 2 E = B 2 CDE 2. Berdasarkan defining relation tersebut maka diperoleh struktur alias-nya yang dapat dilihat pada Lampiran Rancangan R 2 dengan generator D = ABC dan E = AB 2 memiliki defining relation I = ABCD 2 = A 2 B 2 C 2 D = AB 2 E 2 = A 2 BE = AC 2 DE = A 2 CD 2 E 2 = BC 2 DE 2 = B 2 CD 2 E. Berdasarkan defining relation tersebut maka diperoleh struktur alias-nya yang dapat dilihat pada Lampiran Rancangan R 3 dengan generator D = AB dan E = AC memiliki defining relation I = ABD 2 = A 2 B 2 D = ACE 2 = A 2 C 2 E = AB 2 C 2 DE = A 2 BCD 2 E 2 = BC 2 D 2 E = B 2 CDE 2. Berdasarkan defining relation tersebut maka diperoleh struktur alias-nya yang dapat dilihat pada Lampiran 3. Dari beberapa ilustrasi yang diberikan, maka struktur generator D = AB 2 C dan E = ABC 2 pada ilustrasi pertama tidak dipilih dikarenakan struktur tersebut menyebabkan faktor utama A terpaut dengan pengaruh interaksi DE sehingga pendugaan terhadap pengaruh penting yang diinginkan yaitu pengaruh utama dan pengaruh interaksi dua faktor tersebut tidak dapat dilakukan. Sedangkan struktur generator yang diberikan pada ilustrasi kedua dan ketiga yaitu

4 7 D = ABC; E = AB 2 dan D = AB; E = AC dapat dipilih karena pengaruh utama tidak terpaut dengan pengaruh utama lain dan dengan pengaruh interaksi dua faktor yang ingin diduga, sehingga pendugaan terhadap pengaruh utama yaitu A, B, C, D dan E dan pengaruh interaksi dua faktor yaitu pengaruh BC dan DE dapat dilakukan jika pengaruh interaksi dua faktor yang tidak ingin diduga dan pengaruh interaksi yang lebih tinggi diabaikan, hal ini berkaitan dengan clear effect dimana pengaruh faktor penting tidak terpaut dengan pengaruh faktor penting yang lain. Struktur generator pada ilustrasi kedua membentuk defining relation dengan pola panjang huruf 3,4,4,5 dan struktur generator pada ilustrasi ketiga membentuk defining relation dengan pola panjang huruf 3,3,4,5 sehingga kedua rancangan tersebut sama-sama memiliki resolusi III sehingga pengaruh utama ber-alias dengan pengaruh interaksi dua faktor. Namun berdasarkan kriteria rancangan terbaik yaitu resolusi maksimum dan minimum aberration yaitu rancangan yang memiliki panjang huruf terkecil minimum, maka rancangan yang paling sesuai untuk dipilih yaitu rancangan pada ilustrasi kedua dengan struktur generator D = ABC; E = AB 2. Struktur rancangan dengan generator tersebut dapat meminimalkan banyaknya interaksi tingkat rendah yang saling terpaut. Dari struktur rancangan yang telah dibentuk berdasarkan struktur generator yang digunakan maka dapat diperoleh kombinasi perlakuan yang ditentukan dari matriks rancangannya yang diberikan pada Lampiran 4. B. Rancangan FF Sebuah contoh lain mengenai pembentukan struktur rancangan FF dilakukan untuk memberikan ilustrasi proses pembentukan rancangan FF. Sebuah rancangan FF yang mencobakan 3 faktor (A, B, C) dengan 3 taraf dimana masing-masing taraf dikodekan dengan 0, 1, 2 dilakukan dengan fraksi sepertiga, sehingga bentuk rancangannya adalah Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh bentuk kasko model kapal terhadap tahanan gerak model kapal. Pengaruh faktor tertentu yang diinginkan ialah pengaruh utama A, B, C dan pengaruh interaksi 2 faktor yaitu pengaruh AB. Faktor dan taraf yang digunakan adalah : A = Variabel bentuk kasko bentuk kasko 1 = Round bottom bentuk kasko 2 = Akatsuki bentuk kasko 3 = U-bottom B = Variabel kecepatan kapal Waktu 1 = 0.5 m/s Waktu 2 = 1 m/s Waktu 3 = 1.5 m/s C = Variabel kecepatan arus Kecepatan arus 1 = 0.3 m/s Kecepatan arus 2 = 0.6 m/s Kecepatan arus 3 = 0.9 m/s Ada beberapa kemungkinan generator yang dapat dibentuk untuk membentuk struktur rancangan yang disajikan dalam Tabel 6. Tabel 6. untuk rancangan C = A B AB AB 2 Berdasarkan cara pemilihan generator yang telah diuraikan sebelumnya maka generator yang dipilih dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. pilihan rancangan C = AB AB 2 Rancangan dengan generator C = AB memiliki defining relation I = ABC 2. Berdasarkan defining relation tersebut maka diperoleh struktur alias-nya sebagai berikut : A = AB 2 C B = AB 2 C 2 C = AB AB 2 = AC = BC AC 2 = AB 2 C 2 BC 2 = AB 2 C Rancangan dengan generator C = AB 2 memiliki defining relation I = AB 2 C 2. Berdasarkan defining relation tersebut maka diperoleh struktur alias-nya sebagai berikut : A = BC = ABC B = AC 2 C = AB 2 AB = AC = BC 2 Dari kedua struktur generator di atas maka generator yang dipilih ialah C = AB 2, karena struktur generator tersebut tidak menyebabkan pengaruh tertentu yang diinginkan yaitu

5 8 pengaruh utama A, B, C dan pengaruh interaksi dua faktor AB saling terpaut sehingga masingmasing pengaruh tersebut dapat diduga. Sedangkan pada struktur generator C = AB menyebabkan pengaruh utama C terpaut dengan AB padahal kedua pengaruh tersebut yang ingin diduga. Dari struktur rancangan yang telah dibentuk diperoleh kombinasi perlakuan yang disajikan pada Tabel 8. Tabel 8. Kombinasi perlakuan dari FF Run A B C Kombinasi Perlakuan a 0 b 0 c a 0 b 1 c a 0 b 2 c a 1 b 0 c a 1 b 1 c a 1 b 2 c a 2 b 0 c a 2 b 1 c a 2 b 2 c 0 Penggunaan SAS 9.1 untuk Pembentukan Struktur Rancangan FF Pembentukan struktur rancangan juga dapat diperoleh dari program SAS 9.1, misal pada rancangan FF untuk ilustrasi sebelumnya dilakukan dengan menjalankan syntax berikut : proc factex; factors a b c d e/nlev=3; size fraction=9; model resolution=max/minabs; model estimate=(a b c d e b*c d*e); examine aliasing confounding design; run; PROC FACTEX Statements Pernyataan proc factex digunakan untuk meminta prosedur FACTEX dari SAS. FACTORS Statements Pernyataan factors digunakan untuk membentuk rancangan baru dengan menamai faktor yang digunakan dalam rancangan, misal pada syntax diatas faktor yang digunakan adalah a, b, c, d, dan e. SIZE FRACTION Statements Pernyataan size fraction digunakan untuk menentukan fraksi percobaan yang digunakan. MODEL RESOLUTION/MINABS Statements menentukan resolusi maksimum dan rancangan minimum aberration. MODEL ESTIMATE Statements mengidentifikasi pengaruh yang ingin diduga dari rancangan. EXAMINE ALIASING CONFOUNDING DESIGN Statements menuliskan hasil struktur alias dan confounding rules. Pada confounding rules didapatkan generator yang terpilih sebagai pembentuk struktur rancangan terbaik. (SAS User s Guide 2002) Struktur alias yang diperoleh dari syntax tersebut diberikan pada Lampiran 5. sedangkan kombinasi perlakuan yang diperoleh disajikan pada Lampiran 6. KESIMPULAN Penentuan kombinasi perlakuan yang akan dicobakan diperoleh melalui proses pembentukan struktur rancangannya. Struktur rancangan yang berbeda akan menghasilkan kombinasi perlakuan yang berbeda, dengan demikian akan berbeda pula pengaruh faktor yang dapat diduga. Perbedaan struktur rancangan yang terbentuk akan tergantung dari struktur generator yang akan digunakan dalam rancangan tersebut. Struktur generator yang dipilih disesuaikan dengan pengaruh apa yang ingin diduga berdasarkan tujuan penelitian sehingga defining relation dibentuk sedemikian rupa sehingga pengaruh yang ingin diduga tidak terpaut dengan pengaruh lain yang juga ingin diduga. Pemilihan struktur rancangan disesuaikan berdasarkan kriteria rancangan terbaik yaitu rancangan yang memiliki resolusi maksimum dan minimum aberration. DAFTAR PUSTAKA Box GEP, Hunter JS The fractional factorial design part I., II Technometrics 3 : Box GEP, William HG, Stuard HJ Statistics for Experimenter. New York: John Wiley & Sons Inc. Fries A, William HG Minimum Aberration 2 k-p. Technometrics 22: Matjik, A.A. & Sumertajaya, I. M Perancangan Percobaan dengan Aplikasi SAS dan Minitab. Bogor : IPB PRESS.

KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL 3 n-p IIS EMA HARLINA G

KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL 3 n-p IIS EMA HARLINA G KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL 3 n-p IIS EMA HARLINA G14103007 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 RINGKASAN IIS EMA HARLINA. Kajian

Lebih terperinci

PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k MELALUI METODE BISSELL. Kata Kunci : Faktorial Fraksional dua level, Metode Bissell

PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k MELALUI METODE BISSELL. Kata Kunci : Faktorial Fraksional dua level, Metode Bissell September 03 PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL k MELALUI METODE BISSELL IRAWATY, ANISA DAN HERDIANI, E.T. 3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p SERTA ANALISISNYA BERBASIS WEB. Candra Aji dan Dadan Dasari 1 Universitas Pendidikan Indonesia ABSTRAK

DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p SERTA ANALISISNYA BERBASIS WEB. Candra Aji dan Dadan Dasari 1 Universitas Pendidikan Indonesia ABSTRAK DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL k-p SERTA ANALISISNYA BERBASIS WEB Candra Aji dan Dadan Dasari Universitas Pendidikan Indonesia ABSTRAK Dalam eksperimen faktorial k, yakni eksperimen yang melibatkan k buah

Lebih terperinci

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p DENGAN METODE LENTH. Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP. Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM UNDIP

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p DENGAN METODE LENTH. Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP. Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM UNDIP ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 497-505 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p DENGAN METODE LENTH

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Rancangan Fractional Factorial (FF) Rancangan FF dengan dua taraf yang dinotasikan dengan rancangan yang mencobakan hanya

TINJAUAN PUSTAKA. Rancangan Fractional Factorial (FF) Rancangan FF dengan dua taraf yang dinotasikan dengan rancangan yang mencobakan hanya TINJAUAN PUSTAKA Rancangan Fractional Factorial (FF) Rancangan FF dengan dua taraf yang dinotasikan dengan rancangan yang mencobakan hanya n p merupakan n p kombinasi perlakuan dari selu ruh kombinasi

Lebih terperinci

Rancangan Faktorial Pecahan

Rancangan Faktorial Pecahan Rancangan Faktorial Pecahan Bagian 1: Rancangan Reguler Bagus Sartono 30 Desember 2008 1 Pendahuluan Salah satu rancangan percobaan yang banyak digunakan orang adalah rancangan dengan perlakuanperlakuan

Lebih terperinci

Identifikasi Faktor Signifikan pada Rancangan Faktorial Fraksional dan

Identifikasi Faktor Signifikan pada Rancangan Faktorial Fraksional dan Vol. 10, No. 2, 92-101, Januari 2014 Identifikasi Faktor Signifikan pada Rancangan Faktorial Fraksional dan Fachrun Arifianto S., M. Saleh AF., Anisa Abstrak Rancangan faktorial dengan jumlah faktor yang

Lebih terperinci

Perbandingan Nilai Fraksi pada Rancangan Faktorial Fraksional 2 k dengan Metode Bissell dan Aplikasinya pada Kasus Perkecambahan Kacang Hijau

Perbandingan Nilai Fraksi pada Rancangan Faktorial Fraksional 2 k dengan Metode Bissell dan Aplikasinya pada Kasus Perkecambahan Kacang Hijau Vol.14, No. 2, 192-201, Januari 2018 Perbandingan Nilai Fraksi pada Rancangan Faktorial Fraksional 2 k dengan Metode Bissell dan Aplikasinya pada Kasus Perkecambahan Kacang Hijau Irawaty 1, Anisa 1, Erna

Lebih terperinci

Simulasi Komputer Untuk Menentukan Kombinasi Perlakuan Dengan Disain Faktorial Setengah Replikasi

Simulasi Komputer Untuk Menentukan Kombinasi Perlakuan Dengan Disain Faktorial Setengah Replikasi Simulasi Komputer Untuk Menentukan Kombinasi Perlakuan Dengan Disain Faktorial Setengah Replikasi M. Haviz Irfani STMIK MDP Palembang haviz@stmikmdp.net Abstrak: Eksperimen faktorial adalah eksperimen

Lebih terperinci

(D.3) DESAIN RESOLASI V DENGAN REPLIKASI FRAKSIONAL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA WET SPOT PADA PRODUK KARET MENTAH

(D.3) DESAIN RESOLASI V DENGAN REPLIKASI FRAKSIONAL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA WET SPOT PADA PRODUK KARET MENTAH (D.3) DESAIN RESOLASI V DENGAN REPLIKASI FRAKSIONAL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA WET SPOT PADA PRODUK KARET MENTAH Oleh : Enny Supartini Dra. MS. e-mail : arthinii@yahoo.com ABSTRAK Untuk

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI BIAYA PERCOBAAN DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN 2 k-1 MARTA SUNDARI

PENINGKATAN EFISIENSI BIAYA PERCOBAAN DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN 2 k-1 MARTA SUNDARI PENINGKATAN EFISIENSI BIAYA PERCOBAAN DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN 2 k- MARTA SUNDARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007

Lebih terperinci

KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL DAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT SRI WINARNI

KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL DAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT SRI WINARNI KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL DAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT SRI WINARNI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 006 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. sehingga dapat diamati dan diidentifikasi alasan-alasan perubahan yang terjadi

BAB II KAJIAN PUSTAKA. sehingga dapat diamati dan diidentifikasi alasan-alasan perubahan yang terjadi BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Rancangan Percobaan Rancangan percobaan dapat diartikan sebagai serangkaian uji dimana perubahan yang berarti dilakukan pada variabel dari suatu proses atau sistem sehingga dapat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Rancangan percobaan (eksperimen) adalah suatu tes atau serangkaian tes

BAB I PENDAHULUAN. Rancangan percobaan (eksperimen) adalah suatu tes atau serangkaian tes BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Rancangan percobaan (eksperimen) adalah suatu tes atau serangkaian tes dengan maksud mengamati dan mengidentifikasi perubahan-perubahan pada output respons yang disebabkan

Lebih terperinci

KLASIFIKASI RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN JENUH TIGA TARAF DALAM 27 RUN

KLASIFIKASI RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN JENUH TIGA TARAF DALAM 27 RUN , April 2008, p: 11-15 ISSN : 0853-8115 Vol 13 No.1 KLASIFIKASI RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN JENUH TIGA TARAF DALAM 27 RUN Bagus Sartono Departemen Statistika FMIPA IPB Email : bagusco4@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

Rancangan Faktorial Pecahan

Rancangan Faktorial Pecahan Rancangan Faktorial Pecahan Bagian 2: Rancangan Non-Reguler Bagus Sartono 25 Januari 2009 1 Pendahuluan Pada bagian 1 telah dibahas mengenai rancangan FF reguler mulai dari motivasi, pembuatan rancangan,

Lebih terperinci

RANCANGAN FAKTORIAL 2 5 DENGAN SEPEREMPAT ULANGAN

RANCANGAN FAKTORIAL 2 5 DENGAN SEPEREMPAT ULANGAN RANCANGAN FAKTORIAL 5 DENGAN SEPEREMPAT ULANGAN Oleh LANJAR PUTUT SARWOKO M098056 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

SUATU KAJIAN TENTANG PENDAPAT PELANGGAN PLN TERHADAP LISTRIK PRABAYAR DENGAN METODE ANALISIS VARIANSI

SUATU KAJIAN TENTANG PENDAPAT PELANGGAN PLN TERHADAP LISTRIK PRABAYAR DENGAN METODE ANALISIS VARIANSI Saintia Matematika Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 35 46. SUATU KAJIAN TENTANG PENDAPAT PELANGGAN PLN TERHADAP LISTRIK PRABAYAR DENGAN METODE ANALISIS VARIANSI Muhammad Syukran, Pasukat Sembiring, Asima Manurung

Lebih terperinci

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH SKRIPSI Oleh : GIAN KUSUMA DIAH TANTRI NIM : 24010210130075 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. Percobaan pada umumnya dilakukan untuk menemukan sesuatu. Menurut

BAB II KAJIAN TEORI. Percobaan pada umumnya dilakukan untuk menemukan sesuatu. Menurut BAB II KAJIAN TEORI A. Rancangan Percobaan Percobaan pada umumnya dilakukan untuk menemukan sesuatu. Menurut Suhaemi (2011) secara teoritis, percobaan diartikan sebagai tes atau penyelidikan terencana

Lebih terperinci

(D.6) PENAKSIRAN DATA HILANG PADA DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL DUA LEVEL TANPA RAPLIKASI DENGAN CARA MEMINIMUMKAN JUMLAH KUADRAT RESIDU

(D.6) PENAKSIRAN DATA HILANG PADA DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL DUA LEVEL TANPA RAPLIKASI DENGAN CARA MEMINIMUMKAN JUMLAH KUADRAT RESIDU (D.6) PENAKSIRAN DATA HILANG PADA DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL DUA LEVEL TANPA RAPLIKASI DENGAN CARA MEMINIMUMKAN JUMLAH KUADRAT RESIDU Martinnus Oetama, 2 Budhi Handoko, 3 Sri Winarni Mahasiswa Jurusan

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE LASSO DALAM PENENTUAN PENGARUH UTAMA DAN INTERAKSI YANG SIGNIFIKAN PADA HASIL PERCOBAAN FAKTORIAL PECAHAN BENNY ROBBY KURNIAWAN

PENERAPAN METODE LASSO DALAM PENENTUAN PENGARUH UTAMA DAN INTERAKSI YANG SIGNIFIKAN PADA HASIL PERCOBAAN FAKTORIAL PECAHAN BENNY ROBBY KURNIAWAN PENERAPAN METODE LASSO DALAM PENENTUAN PENGARUH UTAMA DAN INTERAKSI YANG SIGNIFIKAN PADA HASIL PERCOBAAN FAKTORIAL PECAHAN BENNY ROBBY KURNIAWAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

SURAT PERNYATAAN PERSETUJUAN MENJADI RESPONDEN PENELITIAN PERSEPSI APOTEKER TERHADAP KONSELING PASIEN DAN PELAKSANAANNYA DI APOTEK KABUPATEN SUKOHARJO

SURAT PERNYATAAN PERSETUJUAN MENJADI RESPONDEN PENELITIAN PERSEPSI APOTEKER TERHADAP KONSELING PASIEN DAN PELAKSANAANNYA DI APOTEK KABUPATEN SUKOHARJO 62 SURAT PERNYATAAN PERSETUJUAN MENJADI RESPONDEN PENELITIAN PERSEPSI APOTEKER TERHADAP KONSELING PASIEN DAN PELAKSANAANNYA DI APOTEK KABUPATEN SUKOHARJO Saya yang bertanda tangan dibawah ini : Nama :...

Lebih terperinci

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES.

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES. ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman 947-956 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL ESTIMASI EFEK

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE FEAR PADA ANALISIS DATA PERCOBAAN DENGAN RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN DUA TARAF HARIZ EKO WIBOWO

PENERAPAN METODE FEAR PADA ANALISIS DATA PERCOBAAN DENGAN RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN DUA TARAF HARIZ EKO WIBOWO PENERAPAN METODE FEAR PADA ANALISIS DATA PERCOBAAN DENGAN RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN DUA TARAF HARIZ EKO WIBOWO DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p (Aplikasi dengan Program SPSS)

RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p (Aplikasi dengan Program SPSS) RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p (Aplikasi dengan Program SPSS) skripsi disajikan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sain Matematika oleh Endah Prasetia Nengrum 4150406539 JURUSAN

Lebih terperinci

ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER

ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER Siswanto 1, Raupong 2, Annisa 3 ABSTRAK Dalam statistik, melakukan suatu percobaan adalah salah satu cara untuk mendapatkan

Lebih terperinci

DESAIN EKSPERIMEN & SIMULASI 5

DESAIN EKSPERIMEN & SIMULASI 5 DESAIN EKSPERIMEN & SIMULASI 5 (DS.1) OPTIMISASI RESPON EKSPERIMEN MENGGUNAKAN DESAIN BOX-BEHNKEN Budhi Handoko Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA Unpad Email: budhihandoko@unpad.ac.id Abstrak Salah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Ada empat tahap utama yang dilakukan dalam penelitian ini. Tahap-tahap tersebut antara lain analisa masalah, persiapan data, pengumpulan data, pengembangan

Lebih terperinci

1. AB = 16 cm, CE = 8 cm, BD = 5 cm, CD = 3 cm. Tentukan panjang EF! 20 PEMBAHASAN : BCD : Lihat ABE : Lihat AFE : Lihat

1. AB = 16 cm, CE = 8 cm, BD = 5 cm, CD = 3 cm. Tentukan panjang EF! 20 PEMBAHASAN : BCD : Lihat ABE : Lihat AFE : Lihat 1. AB = 1, CE = 8, BD =, CD =. Tentukan panjang EF! 0 BCD : ABE : BC BC BC CD BC 4 BD 9 1 AB 1 BE 144 AE 4 8 AE 0 AE AE EF EF 0 AFE : AE AF 0 0 EF EF 400 400 800 . Keliling ABC = 4, Luas ABC = 4. Tentukan

Lebih terperinci

Pembauran (Confounding) Pada Percobaan Faktorial Tiga Taraf

Pembauran (Confounding) Pada Percobaan Faktorial Tiga Taraf Jurnal Gradien Vol 8 No 1 Januari 2012: 763.-774 Pembauran (Confounding) Pada Percobaan Faktorial Tiga Taraf Nur Afandi, Sigit Nugroho dan Pepi Novianti Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

REKOMENDASI PRIMARY KEY SUATU TABEL MELALUI PEMERIKSAAN DUPLIKASI DATA

REKOMENDASI PRIMARY KEY SUATU TABEL MELALUI PEMERIKSAAN DUPLIKASI DATA REKOMENDASI PRIMARY KEY SUATU TABEL MELALUI PEMERIKSAAN DUPLIKASI DATA Sutrisno Universitas Pelita Harapan, Lippo Karawaci, Jakarta sutrisno@uph.edu, sutrisno.cahya@staff.uph.edu ABSTRACT One critical

Lebih terperinci

(D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI

(D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI (D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI Sri Winarni dan Budhi Handoko Jurusan Statistika FMIPA UNPAD Email : sri.winarni@unpad.ac.id, budhihandoko@unpad.ac.id

Lebih terperinci

(D.2) OPTIMASI KOMPOSISI PERLAKUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE. H. Sudartianto 3. Sri Winarni

(D.2) OPTIMASI KOMPOSISI PERLAKUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE. H. Sudartianto 3. Sri Winarni Universitas Padjadjaran, November 00 (D.) OPTIMASI KOMPOSISI PERLAKUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE Andry Ritonga H. Sudartianto Sri Winarni Mahasiswa Program Strata Jurusan Statistika FMIPA

Lebih terperinci

(D.4) DESAIN PARAMETER UNTUK DATA DISKRIT PADA ROBUST DESIGN. Oleh Budhi Handoko 1), Sri Winarni 2)

(D.4) DESAIN PARAMETER UNTUK DATA DISKRIT PADA ROBUST DESIGN. Oleh Budhi Handoko 1), Sri Winarni 2) (D.4) DESAIN PARAMETER UNTUK DATA DISKRIT PADA ROBUST DESIGN Oleh Budhi Handoko ), Sri Winarni ),) Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung Email ) : budhihandoko@unpad.ac.id Email ) : sri.winarni@unpad.ac.id

Lebih terperinci

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: STATISTIKA I Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: Setelah mengikuti mata kuliah ini selama satu semester, mahasiswa akan dapat

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL DAN PEMBAHASAN Perbanyakan tanaman cabai secara in vitro dapat dilakukan melalui organogenesis ataupun embriogenesis. Perbanyakan in vitro melalui organogenesis dilakukan dalam media MS dengan penambahan

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL DAN PEMBAHASAN Benih kedelai dipanen pada dua tingkat kemasakan yang berbeda yaitu tingkat kemasakan 2 dipanen berdasarkan standar masak panen pada deskripsi masing-masing varietas yang berkisar

Lebih terperinci

KAJIAN BEBERAPA KOMPONEN PENGENDALIAN TERPADU PENYAKIT MOSAIK BERGARIS (Sugarcane Streak Mosaic Virus) PADA TEBU

KAJIAN BEBERAPA KOMPONEN PENGENDALIAN TERPADU PENYAKIT MOSAIK BERGARIS (Sugarcane Streak Mosaic Virus) PADA TEBU KAJIAN BEBERAPA KOMPONEN PENGENDALIAN TERPADU PENYAKIT MOSAIK BERGARIS (Sugarcane Streak Mosaic Virus) PADA TEBU Dr. Tri Asmira Damayanti (Institut Pertanian Bogor ) Dr. Giyanto (Institut Pertanian Bogor

Lebih terperinci

Pemodelan Simulasi untuk Analisis Performansi Penjadwalan pada Sistem Manufaktur Make to Order dengan Mesin Paralel

Pemodelan Simulasi untuk Analisis Performansi Penjadwalan pada Sistem Manufaktur Make to Order dengan Mesin Paralel Petunjuk Sitasi: Zagloel, T. Y., Ardi, R., & Adriana, L. (2017). Pemodelan Simulasi untuk Analisis Performansi Penjadwalan pada Sistem Manufaktur. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. E66-71). Malang:

Lebih terperinci

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling Materi 1 Distribusi Sampling UNIVERSITAS GUNADARMA 2013 Populasi dan Sampel Populasi : keseluruhan objek yang menjadi pusat perhatian dalam statistika Parameter besaran yang menggambarkan karakteristik

Lebih terperinci

Rancangan Petak Terpisah dalam RAL

Rancangan Petak Terpisah dalam RAL Rancangan Petak Terpisah dalam RAL KULIAH 11 PERANCANGAN PERCOBAAN (STK222) rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Latar Belakang Sejarah : Rancangan ini awalnya berkembang pada bidang pertanian (Montgomery, 1997;

Lebih terperinci

SELEKSI TINGKAT PROPINSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2008 MATEMATIKA SMA BAGIAN PERTAMA

SELEKSI TINGKAT PROPINSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2008 MATEMATIKA SMA BAGIAN PERTAMA SELEKSI TINGKAT PROPINSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2008 MATEMATIKA SMA BAGIAN PERTAMA PETUNJUK UNTUK PESERTA: 1. Tes bagian pertama ini terdiri dari 20 soal. 2. Waktu yang disediakan adalah

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN Kemampuan pemangsaan Menochilus sexmaculatus dan Micraspis lineata

HASIL DAN PEMBAHASAN Kemampuan pemangsaan Menochilus sexmaculatus dan Micraspis lineata HASIL DAN PEMBAHASAN Kemampuan pemangsaan Menochilus sexmaculatus dan Micraspis lineata Kemampuan pemangsaan diketahui dari jumlah mangsa yang dikonsumsi oleh predator. Jumlah mangsa yang dikonsumsi M.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN A. BAHAN DAN ALAT Bahan yang digunakan dalam penelitian kali ini terdiri dari bahan utama yaitu biji kesambi yang diperoleh dari bantuan Pusat Penelitian dan Pengembangan Hasil Hutan

Lebih terperinci

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan 1. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas hasil proses produksi Genteng Super DD Hidrolik.adalah: a. Komposisi jenis lempung (faktor A) b. Kecepatan penggilingan

Lebih terperinci

BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN. 1. Data pengukuran kompos limbah pertanian (basah) dan sampah kota. Jerami Padi 10 3,94 60,60. Kulit Pisang 10 2,12 78,80

BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN. 1. Data pengukuran kompos limbah pertanian (basah) dan sampah kota. Jerami Padi 10 3,94 60,60. Kulit Pisang 10 2,12 78,80 BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Percobaan 1 : Penentuan bahan baku pupuk organik Penelitian tahap I bertujuan untuk mendapatkan komposisi bahan baku pupuk organik yang berkualitas dari sampah kota dan limbah

Lebih terperinci

Aljabar Boolean dan Peta Karnough

Aljabar Boolean dan Peta Karnough Aljabar Boolean dan Peta Karnough a. Logic Function minimization Pada rangkaian yang cukup rumit, kombinasi variable di logic function yang diperoleh dari hasil table kebenaran biasanya pun cukup banyak.

Lebih terperinci

Pembahasan OSN SMP Tingkat Nasional Tahun 2012

Pembahasan OSN SMP Tingkat Nasional Tahun 2012 Pembahasan OSN SMP Tingkat Nasional Tahun 2012 Bidang Matematika Oleh Tutur Widodo Soal 1. Jika diketahui himpunan H = {(x, y) (x y) 2 + x 2 15x + 50 = 0, dengan x dan y bilangan asli}, tentukan banyak

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Fakultas/Prodi Mata Kuliah/Kode : MIPA/Statistika Semester / SKS : Genap/ 3(2-2) Deskripsi Mata Kuliah Standar Kompetensi Mata Kuliah Prasyarat : Pe Percobaan/STK222 Pe Percobaan : Mata kuliah pe membahas

Lebih terperinci

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL "We are the first of the fastest online solution of mathematics" 009 SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 009 Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL Bidang

Lebih terperinci

MATERI PELATIHAN TRAINING OF TRAINER OLIMPIADE NASIONAL MATEMATIKA TINGKAT SEKOLAH DASAR DI KECAMATAN SRANDAKAN BANTUL. Oleh :

MATERI PELATIHAN TRAINING OF TRAINER OLIMPIADE NASIONAL MATEMATIKA TINGKAT SEKOLAH DASAR DI KECAMATAN SRANDAKAN BANTUL. Oleh : MATERI PELATIHAN TRAINING OF TRAINER OLIMPIADE NASIONAL MATEMATIKA TINGKAT SEKOLAH DASAR DI KECAMATAN SRANDAKAN BANTUL Oleh : Musthofa, M.Sc Nikenasih Binatari, M.Si FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMUPENGETAHUAN

Lebih terperinci

Soal Babak Penyisihan 7 th OMITS SOAL PILIHAN GANDA

Soal Babak Penyisihan 7 th OMITS SOAL PILIHAN GANDA Soal Babak Penyisihan 7 th OMITS SOAL PILIHAN GANDA 1) Sebuah barisan baru diperoleh dari barisan bilangan bulat positif 1, 2, 3, 4, dengan menghilangkan bilangan kuadrat yang ada di dalam barisan tersebut.

Lebih terperinci

= 100 km/jam [1] 0,1 jam. Jawab: Berdasarkan kesebangunan ABE dengan ACD didapat hubungan CD EB = AB AC [1.5] AC = 4 AB

= 100 km/jam [1] 0,1 jam. Jawab: Berdasarkan kesebangunan ABE dengan ACD didapat hubungan CD EB = AB AC [1.5] AC = 4 AB SOAL URAIAN 1. Karena macet, pada 10 km pertama dari jarak 0 km yang harus dilaluinya, Amir terpaksa mengendarai sepeda motornya dengan kecepatan km/jam. Berapakah kecepatan rata-rata Amir 10 km berikutnya

Lebih terperinci

KUMPULAN MATERI PEMBINAAN DAN PENGAYAAN MATEMATIKA

KUMPULAN MATERI PEMBINAAN DAN PENGAYAAN MATEMATIKA KUMPULAN MATERI PEMBINAAN DAN PENGAYAAN MATEMATIKA ANDI SYAMSUDDIN Guru Mata Pelajaran Matematika Pada SMP Negeri 8 Kota Sukabumi SMP NEGERI 8 KOTA SUKABUMI DINAS PENDIDIKAN KOTA SUKABUMI 009 Yang bertanda

Lebih terperinci

METODE YATES : METODE ALTERNATIF MENGHITUNG KONTRAS SUTARMAN. Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

METODE YATES : METODE ALTERNATIF MENGHITUNG KONTRAS SUTARMAN. Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara METODE YATES : METODE ALTERNATIF MENGHITUNG KONTRAS SUTARMAN Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara Abstrak Artikel berikut ini menyajikan salah satu metode, dikenal dengan

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2012 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2012 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 0 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 0 BIDANG STUDI

Lebih terperinci

TABULASI QUINE-McCLUSKEY

TABULASI QUINE-McCLUSKEY 4 TABULASI QUINE-McCLUSKEY Untuk fungsi-fungsi dengan cacah peubah yang lebih besar dari 6, terlebih untuk sistem dengan keluaran ganda (MIMO, Multiple Input Multiple Output) di mana beberapa keluaran

Lebih terperinci

SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2009

SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2009 SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2009 Bidang Matematika Bagian Pertama Waktu : 90 Menit DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL MANAJEMEN PENDIDIKAN

Lebih terperinci

abcde dengan a, c, e adalah bilangan genap dan b, d adalah bilangan ganjil? A B C D E. 3000

abcde dengan a, c, e adalah bilangan genap dan b, d adalah bilangan ganjil? A B C D E. 3000 Hal. 1 / 7 METHODIST-2 EDUCATION EXPO LOMBA SAINS PLUS ANTAR PELAJAR TINGKAT SMA SE-SUMATERA UTARA TAHUN 2015 BIDANG WAKTU : MATEMATIKA : 120 MENIT PETUNJUK : 1. Pilihlah jawaban yang benar dan tepat.

Lebih terperinci

Pembahasan OSN SMP Tingkat Nasional Tahun 2012 Bidang Matematika

Pembahasan OSN SMP Tingkat Nasional Tahun 2012 Bidang Matematika Tutur Widodo Pembahasan OSN SMP Tahun 01 Pembahasan OSN SMP Tingkat Nasional Tahun 01 Bidang Matematika Hari Kedua Pontianak, 1 Juli 01 1. Pada suatu hari, seorang peneliti menempatkan dua kelompok spesies

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Pendekatan regresi polinomial orthogonal dapat

Lebih terperinci

Memiliki kelemahan terlalu panjang jalannya padahal berujung pada S a, produksi D A juga menyebabkan kerumitan.

Memiliki kelemahan terlalu panjang jalannya padahal berujung pada S a, produksi D A juga menyebabkan kerumitan. PENYEDERHANAAN TATA BAHASA BEBAS KONTEKS Tujuan : Melakukan pembatasan sehingga tidak menghasilkan pohon penurunan yang memiliki kerumitan yang tidak perlu atau aturan produksi yang tidak berarti. Contoh

Lebih terperinci

ANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT

ANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (015), hal 379 386. ANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT Silvia Widayanti, Muhlasah Novitasari Mara, Neva Satyahadewi

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 17 BAB TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan teori dan metode yang digunakan untuk mendukung analisis data. Teori dan metode itu diantaranya adalah rancangan faktorial, analisis regresi dan metode

Lebih terperinci

USULAN KOMBINASI TERBAIK FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP CACAT PRODUK BOTOL PLASTIK 600 ML MENGGUNAKAN METODE FULL FACTORIAL 2 k Di PT.

USULAN KOMBINASI TERBAIK FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP CACAT PRODUK BOTOL PLASTIK 600 ML MENGGUNAKAN METODE FULL FACTORIAL 2 k Di PT. Reka Integra ISSN: 2338-5081 Jurusan Teknik Industri Itenas No.2 Vol.03 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional April 2015 USULAN KOMBINASI TERBAIK FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP CACAT PRODUK BOTOL

Lebih terperinci

PENGARUH PEMBERIAN NAA DAN KINETIN TERHADAP PERTUMBUHAN EKSPLAN BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis) MELALUI TEKNIK KULTUR JARINGAN SECARA IN VITRO

PENGARUH PEMBERIAN NAA DAN KINETIN TERHADAP PERTUMBUHAN EKSPLAN BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis) MELALUI TEKNIK KULTUR JARINGAN SECARA IN VITRO PENGARUH PEMBERIAN NAA DAN KINETIN TERHADAP PERTUMBUHAN EKSPLAN BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis) MELALUI TEKNIK KULTUR JARINGAN SECARA IN VITRO Imam Mahadi, Sri Wulandari dan Delfi Trisnawati Program

Lebih terperinci

SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA TINGKAT SMP PART 2. Departemen Matematika - Wardaya College MMXVIII-XII

SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA TINGKAT SMP PART 2. Departemen Matematika - Wardaya College MMXVIII-XII SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA TINGKAT SMP PART - Wardaya College MMXVIII-XII TIPE A. Andi dan Bobby berlari berlawanan arah dalam suatu lintasan melingkar. Keduanya berawal dari titik-titik yang saling berseberangan

Lebih terperinci

Association Rule. Ali Ridho Barakbah

Association Rule. Ali Ridho Barakbah Association Rule Ali Ridho Barakbah Assocation rule? Mencari suatu kaidah keterhubungan dari data Diusulkan oleh Agrawal, Imielinski, and Swami (1993) Contoh Dalam suatu supermarket kita ingin mengetahui

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Ekstraksi Bahan Tumbuhan Sumber Insektisida Nabati Hasil ekstraksi menggunakan metode maserasi yang terbanyak diperoleh dari biji S. mahagoni, diikuti daun T. vogelii, biji A.

Lebih terperinci

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL DENGAN ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL DENGAN ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL DENGAN ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES SKRIPSI Disusun oleh : MUTIARA ARDIN RIFKIANI 24010211140102 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PERCOBAAN 11. CODE CONVERTER DAN COMPARATOR

PERCOBAAN 11. CODE CONVERTER DAN COMPARATOR PERCOBAAN 11. TUJUAN: Setelah menyelesaikan percobaan ini mahasiswa diharapkan mampu Memahami prinsip kerja rangkaian Converter dan Comparator Mendisain beberapa jenis rangkaian Converter dan Comparator

Lebih terperinci

Ulangan I II III K1W1 1,13 1,2 1 3,33 1,11 K1W2 1,54 1,54 1,47 4,55 1,52 K1W3 1,4 1,54 1,4 4,34 1,45 K1W4 1,27 1,27 1,2 3,74 1,25

Ulangan I II III K1W1 1,13 1,2 1 3,33 1,11 K1W2 1,54 1,54 1,47 4,55 1,52 K1W3 1,4 1,54 1,4 4,34 1,45 K1W4 1,27 1,27 1,2 3,74 1,25 81 Lampiran 1. Perhitungan ANOVA Data Hasil Pengamatan tentang Pengaruh Variasi Konsentrasi Ragi Tape dan Waktu Fermentasi terhadap Kadar Bioetanol dari Kulit Kentang Perlakuan Ulangan I II III Total Rata-rata

Lebih terperinci

BAB 10. DESAIN RANGKAIAN BERURUT

BAB 10. DESAIN RANGKAIAN BERURUT BAB 10. DESAIN RANGKAIAN BERURUT 2 DESAIN PENCACAH NILAI SPESIFIKASI : X=1 cacahan naik 2, z= 1 jika cacahan > 5 X=0 cacahan turun 1, z= 1 jika cacahan < 0 mesin Mealy 3 0 DESAIN PENCACAH NILAI 1/1 1/0

Lebih terperinci

PENGARUH PEMBERIAN NAA DAN KINETIN TERHADAP PERTUMBUHAN EKSPLAN BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis) MELALUI TEKNIK KULTUR JARINGAN SECARA IN VITRO

PENGARUH PEMBERIAN NAA DAN KINETIN TERHADAP PERTUMBUHAN EKSPLAN BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis) MELALUI TEKNIK KULTUR JARINGAN SECARA IN VITRO PENGARUH PEMBERIAN NAA DAN KINETIN TERHADAP PERTUMBUHAN EKSPLAN BUAH NAGA (Hylocereus costaricensis) MELALUI TEKNIK KULTUR JARINGAN SECARA IN VITRO Delfi Trisnawati 1, Dr. Imam Mahadi M.Sc 2, Dra. Sri

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi menuntut perubahan-perubahan yang melibatkan suatu penelitian atau percobaan pada berbagai bidang. Metode Statistik

Lebih terperinci

PENYEDERHANAAN DENGAN KARNAUGH MAP

PENYEDERHANAAN DENGAN KARNAUGH MAP PENYEDERHANAAN DENGAN KARNAUGH MAP Karnaugh Map adalah pengganti persamaan aljabar boole. Maksud penulisan variable pada peta (map) ini, agar dalam peta hanya ada satu variable yang berubah dari bentuk

Lebih terperinci

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 009 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 00 Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL BAGIAN PERTAMA Disusun oleh : Solusi Olimpiade Matematika Tk Provinsi 009 Bagian

Lebih terperinci

Ungkapan Boolean dan Aljabar Boolean. Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.

Ungkapan Boolean dan Aljabar Boolean. Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs. Ungkapan Boolean dan Aljabar Boolean Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs. Ungkapan Boolean Ungkapan Boolean terdiri dari Contoh Literal variabel dan komplemennya Operasi Logika F = A.B'.C + A'.B.C'

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode Bootstrap

HASIL DAN PEMBAHASAN. Metode Bootstrap Metode Bootstrap Setelah didapatkan hasil dari pengukuran sensitivitas harga, lalu diamati perilaku dari APR dan diduga selang kepercayaan dengan menggunakan metode bootstrap nonparametrik, dengan pengulangan

Lebih terperinci

ANALISIS KONJOIN UNTUK MENILAI PEMBUKAAN PROGRAM STUDI STATISTIKA DI UNIVERSITAS SYIAH KUALA. Abstrak

ANALISIS KONJOIN UNTUK MENILAI PEMBUKAAN PROGRAM STUDI STATISTIKA DI UNIVERSITAS SYIAH KUALA. Abstrak ANALISIS KONJOIN UNTUK MENILAI PEMBUKAAN PROGRAM STUDI STATISTIKA DI UNIVERSITAS SYIAH KUALA Asep Rusyana, Nanny Salwa, Muzamil, Jurusan Matematika FMIPA Unsyiah arusyana@yahoo.com Abstrak Analisis konjoin

Lebih terperinci

Lampiran 1. Prosedur analisis proksimat

Lampiran 1. Prosedur analisis proksimat LAMPIRAN 37 Lampiran 1. Prosedur analisis proksimat 1. Kadar Air (AOAC, 1995) Cawan aluminium kosong dioven selama 15 menit kemudian didinginkan dalam desikator dan sebanyak 5 g sampel dimasukkan ke dalam

Lebih terperinci

HASIL. Pengaruh Seduhan Kompos terhadap Pertumbuhan Koloni S. rolfsii secara In Vitro A B C

HASIL. Pengaruh Seduhan Kompos terhadap Pertumbuhan Koloni S. rolfsii secara In Vitro A B C HASIL Pengaruh Seduhan Kompos terhadap Pertumbuhan Koloni S. rolfsii secara In Vitro Pertumbuhan Koloni S. rolfsii dengan Inokulum Sklerotia Pada 5 HSI diameter koloni cendawan pada semua perlakuan seduhan

Lebih terperinci

Pembahasan Soal OSK SMA 2018 OLIMPIADE SAINS KABUPATEN/KOTA SMA OSK Matematika SMA. (Olimpiade Sains Kabupaten/Kota Matematika SMA)

Pembahasan Soal OSK SMA 2018 OLIMPIADE SAINS KABUPATEN/KOTA SMA OSK Matematika SMA. (Olimpiade Sains Kabupaten/Kota Matematika SMA) Pembahasan Soal OSK SMA 018 OLIMPIADE SAINS KABUPATEN/KOTA SMA 018 OSK Matematika SMA (Olimpiade Sains Kabupaten/Kota Matematika SMA) Disusun oleh: Pak Anang Pembahasan Soal OSK SMA 018 OLIMPIADE SAINS

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA Tanggal Penyusunan 29/01/2016 Tanggal revisi - Kode dan Nama MK KA064326 Perancangan Percobaan SKS dan Semester SKS 3 Semester

Lebih terperinci

Oleh: Norma Rahmawati Dosen Pembimbing: Tutik Nurhidayati, S.Si.,M.Si.

Oleh: Norma Rahmawati Dosen Pembimbing: Tutik Nurhidayati, S.Si.,M.Si. Uji Multilokasi Pengaruh Bakteri Penambat Nitrogen, Bakteri Pelarut Fosfat, dan Mikoriza Asal Desa Condro, Kecamatan Pasirian, Lumajang terhadap Pertumbuhan Sawi Hijau (Brassica rapa var. Parachinensis

Lebih terperinci

7. LAMPIRAN. Lampiran 1. Surat Pernyataan Kerjasama

7. LAMPIRAN. Lampiran 1. Surat Pernyataan Kerjasama 7. LAMPIRAN Lampiran 1. Surat Pernyataan Kerjasama 55 Lampiran 2. Worksheet Uji Ranking Hedonik Tanggal uji : 2 Febuari 2010 Jenis sampel : Kerupuk Putih Telur WORKSHEET UJI RANKING HEDONIK Identifikasi

Lebih terperinci

Pembahasan Soal Final Kompetisi Matematika Pasiad ( KMP ) VIII Tahun 2012 Tingkat SMP

Pembahasan Soal Final Kompetisi Matematika Pasiad ( KMP ) VIII Tahun 2012 Tingkat SMP Pembahasan Soal Final Kompetisi Matematika Pasiad ( KMP ) VIII Tahun 01 Tingkat SMP Oleh Tutur Widodo I. Soal Pilihan Ganda (Cara Penilaian : Benar = 1 poin, Kosong = 0, Salah = 0.5 poin) 1. Terdapat berapa

Lebih terperinci

Soal Latihan Bab Tentukanlah kompelemen 1 dan kompelemen 2 dari bilangan biner berikut:

Soal Latihan Bab Tentukanlah kompelemen 1 dan kompelemen 2 dari bilangan biner berikut: 1 Soal Latihan Bab 1 1. Nyatakanlah bilangan-bilangan desimal berikut dalam sistem bilangan: a. Biner, b. Oktal, c. Heksadesimal. 5 11 38 1075 35001 0.35 3.625 4.33 2. Tentukanlah kompelemen 1 dan kompelemen

Lebih terperinci

MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN

MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN A. Pendahuluan Bahan Pembelajaran 1 berupa modul ini adalah suatu pengantar dalam perancangan percobaan yang akan dibahas hubungannya dengan sasaran, analisis

Lebih terperinci

Matematika Teknik Dasar-2 4 Aljabar Vektor-1. Sebrian Mirdeklis Beselly Putra Teknik Pengairan Universitas Brawijaya

Matematika Teknik Dasar-2 4 Aljabar Vektor-1. Sebrian Mirdeklis Beselly Putra Teknik Pengairan Universitas Brawijaya Matematika Teknik Dasar-2 4 Aljabar Vektor-1 Sebrian Mirdeklis Beselly Putra Teknik Pengairan Universitas Brawijaya Kuantitas Skalar dan Vektor Kuantitas Fisis dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Kuantitas skalar:

Lebih terperinci

LATIHAN ULANGAN AKHIR SEMESTER GANJIL SMP NEGERI 196 JAKARTA TAHUN PELAJARAN 2010/2011 LEMBAR SOAL

LATIHAN ULANGAN AKHIR SEMESTER GANJIL SMP NEGERI 196 JAKARTA TAHUN PELAJARAN 2010/2011 LEMBAR SOAL LATIHAN ULANGAN AKHIR SEMESTER GANJIL SMP NEGERI JAKARTA TAHUN PELAJARAN 00/0 LEMBAR SOAL Mata Pelajaran : MATEMATIKA Hari / Tanggal : 0 November 00 W a k t u : 07.00 0.00 WIB (0 menit) K e l a s : IX

Lebih terperinci

HIMPUNAN Adri Priadana ilkomadri.com

HIMPUNAN Adri Priadana ilkomadri.com HIMPUNAN Adri Priadana ilkomadri.com Definisi Set atau Himpunan adalah bentuk dasar matematika yang paling banyak digunakan di teknik informatika Salah satu topik yang diturunkan dari Himpunan adalah Class

Lebih terperinci

Pembahasan OSN Tingkat Provinsi Tahun 2012 Jenjang SMP Bidang Matematika

Pembahasan OSN Tingkat Provinsi Tahun 2012 Jenjang SMP Bidang Matematika Pembahasan OSN Tingkat Provinsi Tahun 202 Jenjang SMP Bidang Matematika Bagian A : Soal Isian Singkat. Sebuah silinder memiliki tinggi 5 cm dan volume 20 cm 2. Luas permukaan bola terbesar yang mungkin

Lebih terperinci

REKAYASA KUALITAS BUNYI SOUND SYSTEM MENGGUNAKAN DESAIN EKSPERIMEN FAKTORIAL

REKAYASA KUALITAS BUNYI SOUND SYSTEM MENGGUNAKAN DESAIN EKSPERIMEN FAKTORIAL ARIKA, Vol. 0, No. 2 Agustus 2010 ISSN: 1978-1105 REKAYASA KUALITAS BUNYI SOUND SYSTEM MENGGUNAKAN DESAIN EKSPERIMEN FAKTORIAL Dosen Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pattimura,

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengaruh Abu Terbang dan Bahan Humat pada Pertumbuhan Tanaman Sengon Hasil analisis ragam menunjukkan adanya interaksi pengaruh antara abu terbang dan bahan humat pada peningkatan

Lebih terperinci

PETA KARNAUGH 3.1 Peta Karnaugh Untuk Dua Peubah

PETA KARNAUGH 3.1 Peta Karnaugh Untuk Dua Peubah 3 PETA KARNAUGH Telah ditunjukkan di bab sebelumnya bahwa penyederhanaan fungsi Boole secara aljabar cukup membosankan dan hasilnya dapat berbeda dari satu orang ke orang lain, tergantung dari kelincahan

Lebih terperinci

OLIMPIADE SAINS TERAPAN NASIONAL SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN TINGKAT PROPINSI JAWA TENGAH 2010 BIDANG MATEMATIKA TEKNOLOGI

OLIMPIADE SAINS TERAPAN NASIONAL SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN TINGKAT PROPINSI JAWA TENGAH 2010 BIDANG MATEMATIKA TEKNOLOGI OLIMPIADE SAINS TERAPAN NASIONAL SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN TINGKAT PROPINSI JAWA TENGAH 200 BIDANG MATEMATIKA TEKNOLOGI SESI II (PILIHAN GANDA DAN ISIAN SINGKAT) WAKTU : 20 MENIT ============================================================

Lebih terperinci

Soal-soal dan Pembahasan UN Matematika SMP/MTs Tahun Pelajaran 2010/2011

Soal-soal dan Pembahasan UN Matematika SMP/MTs Tahun Pelajaran 2010/2011 Soal-soal dan Pembahasan UN Matematika SMP/MTs Tahun Pelajaran 2010/2011 1. Diketahui A = 7x + 5 dan B = 2x 3. Nilai A B adalah A. -9x +2 B. -9x +8 C. -5x + 2 D. -5x +8 BAB II BENTUK ALJABAR A B = -7x

Lebih terperinci

Daftar Penawaran Mata Kuliah Semester Genap TA 2014/2015 Program Studi Teknik Industri FTI UAJY

Daftar Penawaran Mata Kuliah Semester Genap TA 2014/2015 Program Studi Teknik Industri FTI UAJY Daftar Penawaran Mata Kuliah Semester Genap TA 2014/2015 Program Studi Teknik ndustri FT UAJY Sem. Kode MK. Nama Mata Kuliah SKS Kapasitas Jumlah Dosen Pengampu (Kelas) per kelas Kelas 1 MPK0303 Bahasa

Lebih terperinci