Jurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Jurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online"

Transkripsi

1 Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Jurnal Ensten Avalable onlne Penguuran Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Menguudu Kabupaten Serdang Bedaga Hotdon Saut Parulan Nabaho dan Rappel Stumorang * Jurusan Fsa, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Neger Medan, Indonesa Dterma September 05; Dsetuju Desember 05; Dpublasan Februar 06 Abstra Telah dlauan peneltan Penguuran Intrus Ar Laut pada Sumur Gal dengan Kondutvtmeter d Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Mengudu Kabupaten Serdang Bedaga, serta mengetahu tngat Daya Hantar Lstr () ar sumur gal d Desa Pematang Guntung. Peneltan dlauan dengan metode ondutvtas lstr. Pengamblan sampel dlauan dengan mengambl sampel ar laut sebanya 5 sampel dan sampel ar sumur gal sebanya 0 sampel. Pengamblan sampel ar laut dmula dar tt acuan (gars panta) hngga ar laut murn sedangan sampel ar sumur gal dmula dar sumur yang terdeat dar tt acuan (gars panta). Hasl peneltan menunjuan bahwa ar sumur gal Desa Pematang Guntung terntrus ar laut. Sampel yang terntrus tngg terdapat pada sumur gal 3 sebesar 9,85 µmho/cm,5 C yang berada pada edalaman 5 m dan jara 558 m dar gars panta, sedangan sampel yang terntrus rendah terdapat pada sumur gal 9 sebesar 00,36 µmho/cm,5 C yang berada pada edalaman 4 m dan jara 4933 m dar gars panta. Jara sumur gal dar tt acuan dan edalaman sumur gal berpengaruh nyata terhadap Daya Hantar Lstr, dengan oefsen determnas R 0,0 atau 0% dar data yang dperoleh. Kata Kunc : Intrus Ar Laut, Daya Hantar Lstr dan Kondutvtmeter How to Cte: Hotdon Saut Parulan Nabaho dan Rappel Stumorang, (06), P e n g u u r a n I n t r u s A r L a u t P a d a S u m u r G a l Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Menguudu Kabupaten Serdang Bedaga, Jurnal Ensten Prod Fsa FMIPA Unmed, 4 () : 4-3. *Correspondng author: E-mal : hotdon.nabaho@yahoo.com p-issn : I e-issn : x 4

2 Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 PENDAHULUAN Indonesa adalah negara epulauan yang sangat rentan terhadap dampa perubahan lm. Dampa bersala luas dar perubahan lm terjad d lautan arena mencaup perubahan yang bersfat fss, bologs dan maw. Propns Sumatera Utara yang terleta pada pessr geografs antara -4 LU dan BT, sebelah utara berbatasan dengan Propns Nanggroe Aceh Darussalam (NAD), sedangan sebelah selatan berbatasan dengan Propns Sumatera Barat dan Propns Rau. Panta Barat Sumatera Utara berhadapan langsung dengan Samudera Hnda, sedangan Panta Tmur berhadapan langsung dengan Selat Malaa. Perembangan Propns Sumatera Utara, terhusus yang tnggal d pessr ba d bdang ndustr, perusahaan, maupun perdagangan berabat pada menngatnya ebutuhan ar bersh, yang hngga saat n mash mengandalan ar tanah. Kebutuhan ar tanah yang terus menngat, mendesa masyaraat untu juga terus mengusahaan etersedannya, sehngga menyebaban pengamblan ar tanah seman menngat. Penngatan ebutuhan ar bersh sebandng dengan berembangnya suatu daerah. Seman menngatnya ebutuhan ar bersh, maa esplotas ar tanah aan seman besar. Hal n mengabatan persedaan ar tanah seman berurang. Berurangnya andungan ar tanah pada lapsan aufer dapat mengabatan masunya ar laut (yang massanya lebh berat) e dalam aufer (Sosrodarsono, 003). Kenaan permuaan ar laut, penurunan permuaan tanah dan pengamblan ar tanah yang dlauan secara terus-menerus (Abdullah, d, 00) menyebaban majunya ar laut earah darat utamanya terjad pada aufer dalam aan bercampur dengan 5 ar tanah dan menyebaban penurunan ualtas ar tanah tersebut. Menurut Asda (00) ar tanah merupaan salah satu sumber daya ar yang ba untu ar bersh dan ar mnum, dbandngan dengan sumber ar lannya. Kebutuhan ar tanah selalu menngat sesua dengan pertambahan pendudu. Kebutuhan ar yang selalu menngat serng membuat orang lupa bahwa daya duung alam ada batasnya dalam memenuh ebutuhan ar. Pengurangan potens ar tanah ja terjad pada aufer daerah panta dapat menyebaban terjadnya etdasembangan hdrostats ar tawar dan ar asn. Bla teanan hdrostats ar tawar berurang, maa terjad ntrus ar asn yang menngatan adar garam pada aufer (Todd, 980). Menurut Hamd (000), ntrus ar laut menyebaban ar tanah menjad terontamnas dar tawar, payau, hngga asn. Oleh sebab tu, perlu ddentfas eberadaan ar tanah agar tda terjad perluasan ntrus ar laut. Dalam banya hal, ntrus ar laut menmbulan dampa yang sangat luas terhadap berbaga aspe ehdupan, sepert gangguan esehatan, penurunan esuburan tanah, erusaan bangunan dan lan sebaganya (Saputra, 998). Berdasaran uraan d atas, maa penelt memlh desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Mengudu Kabupaten Serdang Bedaga sebaga tempat peneltan. Desa Pematang Guntung terbentu dar 5 Dusun, meml luas wlayah ± 800 Ha. Desa Pematang Guntung masu dalam wlayah Kecamatan Telu Mengudu Kabupaten Serdang Bedaga, berjara ± 6,5 m arah Tmur Laut dar antor camat Telu Mengudu (BPS Desa Pematang Guntung, 04). Alasan mengapa penelt mengambl desa tersebut, arena desa Pematang Guntung merupaan salah satu desa yang deat dengan pessr panta, yang dduga dan dpreds

3 Hotdon Saut Parulan Nabaho dan Rappel Stumorang, P e n g u u r a n I n t r u s A r L a u t P a d a S u m u r G a l Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Menguudu Kabupaten Serdang Bedaga bahwa ar yang selama n dgunaan oleh masyaraat setempat merupaan ar tanah yang telah terntrus oleh ar laut. Hasl wawancara dengan masyaraat setempat bahwa dar eseluruhan eluarga yang ada d desa Pematang Guntung tersebut, seluruhnya menggunaan ar sumur gal sebaga ar ehdupan merea sehar-har. Walaupun ar yang merea peroleh dar ar sumur gal tersebut, urang sesua dengan yang merea harapan, masyaraat tetap menggunaan ar sumur gal tersebut. Adapun yang menyebaban ar sumur tersebut emungnan besar terntrus ar laut, arena desa tersebut belum pernah djadan sebaga tempat peneltan. Itu sebabnya, mengapa merea mash menggunaan ar sumur gal. Masyaraat setempat belum menyadar bahwa ar yang selama n merea gunaan sebaga ar ehdupan merea, ada emungnan besar telah terntrus ar laut. Suatu alasan juga yang membuat mengapa masyaraat tda mendran sumur bor, arena masyaraat d desa tersebut menerma hasl yang tda sesua sepert yang dharapan. Dtnjau dar jara desa e pessr panta, maa penelt aan melauan peneltan dengan cara mengambl sampel dan menguur ar sumur gal tersebut berdasaran Daya Hantar Lstr () dengan menggunaan ondutvtmeter. Sehubungan dengan hal d atas, maa penelt mengambl judul Penguuran Intrus Ar Laut pada Sumur Gal dengan Kondutvtmeter d Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Mengudu Kabupaten Serdang Bedaga. METODE PENELITIAN Peralatan Yang Dgunaan Peneltan n aan dlauan d Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Mengudu Kabupaten Serdang Bedaga dan d Laboratorum Fsa Unverstas Neger Medan untu penguuran daya hantar lstr, ph, salntas dan suhu Alat yang dgunaan dalam peneltan n adalah GPS (Global Poston System), gelas beaer, ondutvtmeter, phmeter, termometer dgtal, meteran. Bahan yang dbutuhan dalam peneltan n terdr dar ar laut, ar sumur gal, aquabdes, data loas peneltan. Pengolahan Data Peneltan n dlauan dengan metode survey dan menguur Daya Hantar Lstr ar tanah yatu pada sumur gal, pengujan n dlauan dengan model analsa model regres berganda dengan persamaan : Ŷ= a0 a a.. a () D dalam peneltan n varabel terat adalah daya hantar lstr (Ŷ), dan varabel-varabel bebas adalah edalaman sumur galdan jara sumur gal dar gars panta, maa bentu persamaan regresnya : Ŷ= a0 a a () Koefsen-oefsen a, a dan a dtentuan dengan 0 menggunaan metode uadrat terecl dengan persamaan : Y a n a a Y 0 a 0 a a (3) Y a0 a a Analsa Varan (Uj F) Untu menguj lnertas persamaan () dgunaan uj F dengan persamaan : JK reg / F (4) JK / n Ja res, dan y Y,., Y maa jumlah uadrat-uadrat regres dapat dhtung dengan persamaan : 6

4 Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 No.. JK reg a y a y... a (5) Jumlah uadrat-uadrat resdu dapat dhtung dengan persamaan : JK res Y Y (6) Ja Fn yang dperoleh melalu persamaan (4) lebh besar dar F maa varabel-varabel t, n secara,..., nyata sama-sama berpengaruh terhadap Y dengan persamaan regres lner sepert persamaan (). Untu mengetahu seberapa uat hubungan antara varabel-varabel dan terhadap Y dgunaan oefsen orelas berganda dengan persamaan : JK reg R (7) y Analsa Ar Laut dan Ar Sumur Pada pengolahan data nla pada sample dlauan pada suhu yang sama yatu 5 C. Untu mendapatan nla pada suhu 5 C maa dlauan nterpolas lner dengan menggunaan persamaan : 5 mhos / cm,5 C p t (8) Untu menentuan tngat ntrus ar laut pada sumur gal, dgunaan rumus sebaga berut : Q n (9) 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Hasl Peneltan Ar Laut Tabel Data Hasl Penguuran Daya Hantar Lstr () Ar Laut Kode Sampel Jara (µmho/cm) Suhu ( C) (µmho/cm,5 C) Tt Acuan ,9 908,49. AL ,9 969, 3. AL ,9 073,75 4. AL ,9 0366,79 5. AL ,9 0576,9 ar y Gambar. Hubungan ar laut terhadap Jara sampel ar laut dar gars panta Ar Sumur Gal Tabel Daya Hantar Lstr () ar sumur gal No. Kode Sampel Jara Ked ala man (µmh o/cm) ph Saln tas (ppm) Suhu ( C) (µmho/c m,5 C ) SG ,6 05 7, 0,95 SG , 9 7, 40,77 3 SG , ,3 000,9 4 SG ,0 3 7,3 594,3 5 SG ,5 09 7,4 03,46 6 SG ,9 50 7, 457,7 7 SG ,9 39 7,3 586,99 8 SG ,3 36 7, 43,98 9 SG ,5 09 7, 00,36 0 SG , 9 7, 40,65 No. Kode Sampel Jara Ked ala man (µmh o/cm) ph Saln tas (ppm) Suhu ( C) (µmho/c m,5 C ) SG ,3 3 6,4 3,95 SG , 397 6,4 75,89 3 SG , 596 6,7 9,85 4 SG ,6 70 6,6 3,4 5 SG ,3 68 6,6 36,7 6 SG ,4 63 6,6 495,30 7 SG , ,8 65,93 8 SG , ,8 07,05 9 SG , ,6 73,0 0 SG ,4 44 6,7 83,46 7

5 Hotdon Saut Parulan Nabaho dan Rappel Stumorang, P e n g u u r a n I n t r u s A r L a u t P a d a S u m u r G a l Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Menguudu Kabupaten Serdang Bedaga Kedalaman Jara x Gambar. Kontur Dua Dmens Gambar. menyataan ontur atau gars yang menghubungan hargaharga terhadap jara dan edalaman. Daya Hantar Lstr tertngg pada SG 3 dengan nla 9,85 µmho/cm,5 C, sedangan Daya Hantar Lstr terendah pada SG 9 dengan nla 00,36 µmho/cm,5 C. Kontur datas menunjuan bahwa, ar sumur gal bersar Warna bru bersar Warna hjau bersar Warna unng bersar Warna merah bersar Tabel 3 Klasfas Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Kode Sampel Jara Kedalaman (µmho/cm,5 C) SG ,95 SG ,77 SG ,9 SG ,3 SG ,46 SG ,7 SG ,99 SG ,98 Klasfas Intrus Sedt Sedang Sedt Aga Aga SG ,36 8 SG ,65 SG ,95 SG ,89 SG ,85 SG ,4 SG ,7 SG ,30 SG ,93 SG ,05 SG ,0 SG ,46 Sedt Aga Sedang Sedang Sedang Aga Hubungan terhadap Salntas Intrus ar laut pada sumur gal dapat dlhat dengan melauan peneltan laboratorum dengan metode pencampuran ar laut dengan aquades murn (00%) pada onsentras tertentu. Berdasaran nla onsentras campuran aquades dengan ar laut yang meml nla tertngg yatu ar laut sampel AL 4. Kemudan menguur dan suhu campuran saat tu, dan donversan pada suhu 5 C. Berdasaran nla ppm dan pada suhu tertentu yang dlauan d laboraturum dapat dhtung pada suhu 5 C. Dar hasl percampuran aan duur hasl pencampuran dan salntas. Salntas adalah tngat easnan atau adar garam terlarut dalam ar. Adapun ten pencampuran aquades dengan ar laut murn yang meml tertngg adalah sebaga berut : a. Ar laut yang meml tertngg dambl 0 ml dan dmasuan e dalam gelas uur. b. Mencampur ar laut dengan aquades sebanya 0 ml dan menguur, suhu dan salntas.

6 Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 No. c. Hasl pencampuran dtambah dengan aquades dengan onsentras masng-masng dapat dlhat pada tabel 4 d. Kemudan menguur, suhu dan salntas campuran saat tu, hngga dperoleh dar pencampuran 0 ml ar laut murn dengan 500 ml aquades, emudan nla yang dperoleh donversan pada suhu 5 C. Tabel 4 Data Analss sampel Ar Laut e-4 pada Perlauan Laboratorum Aqubdes (ml) Salntas (ppm) (µmho/cm) Suhu ( C) (µmho/cm,5 C) ,5 936, ,9 554, ,6 09, ,4 7383, ,6 57, ,8 3768, ,8 753, , 509, ,7 45, , 307, ,7 70, ,6 4, ,7 89, ,8 39, ,3 05, , 09, ,5 969, ,8 905, ,7 09, ,0 994, ,0 96,84 Analsa Regres Lnear Berganda pada Sumur Gal Untu menganalsa pengaruh jara sumur gal dar gars panta dan edalaman sumur bor secara bersamasama terhadap Daya Hantar Lstr () dlauan analsa regres lnear berganda. 9 Harga-harga yang dperluan untu menentuan persamaan regres lnear berganda, uj statst F dan perhtungan oefsen-oefsen orelas. Berdasaran hasl perhtungan dperoleh : 85 Y 4597, Y 56889, Y 0774, Y 74394,389 4,5 5065,85 Y 538,744 a 0 734,06 a 43, 0 a 0,5 Berdasaran hasl perhtungan dperoleh persamaan regres lnear berganda yatu : Ŷ = -734, ,0 + 0,5 (4.) Dengan : = Kedalaman = Jara Untu menguj apaah persamaan tu nyata atau tda nyata, dgunaan uj statst F berdasaran persamaan (3.4). Dar hasl analsa stasst dperoleh : =3349,394 dan =9408,504 sehngga dperoleh F=, Dar daftar dstrbus F dengan d pemblang=, d penyebut=7 dan α=0,05 sehngga dperoleh =0, atau R=0, Pembahasan Berdasaran espermen bahwa jara dar tt acuan e SG alah

7 Hotdon Saut Parulan Nabaho dan Rappel Stumorang, P e n g u u r a n I n t r u s A r L a u t P a d a S u m u r G a l Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Menguudu Kabupaten Serdang Bedaga 447 m dengan salntas 05 ppm dan jara dar tt acuan e SG 5 alah 4465 m dengan salntas 09 ppm. Jaranya jauh, maa salntasnya ecl. Sebalnya jaranya deat, maa salntasnya besar. Pada SG dan SG 5 predsnya salah. Berdasaran analsa ntrus, salntas bergeser menurut arus laut. Maa dar tu, tt acuan perlu dgeser. Ja tt acuan dgeser, onsep salntasnya benar. Seman jauh jaranya, maa seman ecl salntasnya. Seman deat jaranya, maa seman besar salntasnya. Berdasaran espermen bahwa jara dar tt acuan e SG 8 alah 4789 m dengan salntas 36 ppm dan jara dar tt acuan e SG 4 alah 5363 m dengan salntas 70 ppm. Tngat salntasnya tergantung pada fator tanah. D SG 8 fator tanah tersebut meml tngat egaraman yang tngg dan d SG 4 fator tanah tersebut meml tngat pasr yang tngg. Inlah yang menyebaban bahwa gambar 4.6 salntasnya tda lnear. KESIMPULAN DAN SARAN Kesmpulan Dar hasl peneltan yang telah dlauan, dperoleh esmpulan sebaga berut :. Berdasaran pada ar sumur gal, sampel yang terntrus tngg terdapat pada SG 3 sebesar 9,85 µmho/cm,5 C yang berada pada edalaman 5 m dan jara 558 m dar gars panta, sedangan sampel yang terntrus rendah terdapat pada SG 9 sebesar 00,36 µmho/cm,5 C yang berada pada edalaman 4 m dan jara 4933 m dar gars panta.. Daya Hantar Lstr () ar sumur gal d desa Pematang Guntung 00,36-9,85 µmho/cm,5 C, salntas ppm, ph 6,9-7,8 dan suhu 6,4-7,4 C. 3. Ar sumur gal d Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Mengudu Kabupaten Serdang Bedaga meml ualtas ar dengan ategor terntrus rendah, terntrus sedang, terntrus aga tngg dan terntrus tngg. Saran Berdasaran hasl peneltan yang telah dlauan, maa penelt menyaranan beberapa hal sebaga berut :. Pengnformasan onds ar bawah tanah sumur gal epada masyaraat bahwa ar tanah yang dml masyaraat Desa Pematang Guntung telah mengalam ntrus ar laut.. Untu penelt selanjutnya, sebanya tt sampel untu melauan peneltan n dperbanya dan dvarasan dengan jara yang berbeda-beda sehngga perraan batas ntrus ar laut dapat detahu lebh aurat. 3. Kepada Pemerntahan Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu Mengudu perlu melauan pemantauan ualtas dan uanttas ar bawah tanah secara berala untu mengetahu onds ar bawah tanah dan perlunya upaya penyuluhan epada masyaraat pemaa ar bawah tanah agar membuat sstem pengolahan ar, msalnya penyarngan sehngga ar tanah dapat donsums. DAFTAR PUSTAKA Abdullah, M.H., Raveena, S.R., Ars A.Z. 00, A Numercal Modellng of Seawater Intruson nto an Oceanc Island Aqufer, Spadan Island, Malaysa, Sans Malaysana. Malaysa Asda, C. 00. Hdrolog dan Daerah Alran Sunga. Gadjah Mada Unversty Press, Yogyaarta 30

8 Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Badan Pusat Statsta Desa Pematang Guntung, 04 Hamd Konds Ar tanah Dangal yang Ar Asn. Artel Lngungan dan Pembangunan : Vol. 0 (4) : Saputra, S.998. Telaah Geolog Terhadap banjr dan Rob Kawasan Panta Semarang, Jurnal Ilmu Kelautan 3 (0) : 85-9 Sosrodarsono, S. dan Taeda, S. (003). Hdrolog untu Peraran. PT. Pradnya Paramta. Jaarta Todd. D.K Groundwater Hydrology. John Wlley and Sons Inc. New Yor 3

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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 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

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 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 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

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

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

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

PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION

PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut

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

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

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

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

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 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

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

PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI

PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

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 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 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

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

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan

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

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1) Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar

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 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

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

Pemodelan Penduduk Miskin Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)

Pemodelan Penduduk Miskin Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) Pemodelan Pendudu Msn D Jawa Tmur Menggunaan Metode Geographcally Weghted Regresson (GWR) Yuanta Damayant, dan Dr. Vta Ratnasar S.S, M.S Jurusan Statsta, F-MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS)

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

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

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

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

Pengolahan lanjut data gravitasi

Pengolahan lanjut data gravitasi Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal

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 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

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,

Lebih terperinci

ANALISIS PEMILIHAN CARA KONTRASEPSI DALAM UPAYA PELAKSANAAN PROGRAM KELUARGA BERENCANA DI JAWA TIMUR DENGAN PERMODELAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

ANALISIS PEMILIHAN CARA KONTRASEPSI DALAM UPAYA PELAKSANAAN PROGRAM KELUARGA BERENCANA DI JAWA TIMUR DENGAN PERMODELAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL ANALISIS PEMILIHAN CARA KONTRASEPSI DALAM UPAYA PELAKSANAAN PROGRAM KELUARGA BERENCANA DI JAWA TIMUR DENGAN PERMODELAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL Nama Mahasswa : Respat Yet Wbowo Nrp : 306 00 003 Jurusan

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

Pemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a

Pemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a Pemodelan Anomal Magnet Berbentu Prsma Menggunaan Algortma Geneta Antonus a, Yudha Arman a *, Joo Sampurno a a Jurusan Fsa, FMIPA Unverstas Tanjungpura, Jalan Pro. Dr. Hadar Nawaw, Pontana, Indonesa *Emal

Lebih terperinci

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

Pendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data

Pendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 05 Pendeatan Hurdle Posson Pada Excess Zero Data S - 7 Def Yust Fadah, Resa Septan Pontoh Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padadaran def.yust@unpad.ac.d

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

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING 7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang

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

Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression

Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan

Lebih terperinci

EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah

EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6 S-21 Oleh : An Djuradah Departemen Statsta FMIPA- IPB e-mal : andjuradah@gmal.com ABSTRAK Pembangunan daerah tertnggal merupaan upaya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

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

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

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

Penggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor

Penggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d

Lebih terperinci

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak). BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).

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 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

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

Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur Tahun Menggunakan Regresi Data Panel

Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur Tahun Menggunakan Regresi Data Panel JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prnt) D-305 Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Eonom d Jawa Tmur Tahun 010-014 Menggunaan Regres Data Panel Putr Rachmawat, Wahu

Lebih terperinci

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh

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 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

A. Soal 1 yg dikerjakan seharian tadi ttg regresi tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA

A. Soal 1 yg dikerjakan seharian tadi ttg regresi tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA 009 T u g a s a p l k a s S t a t s t k P a g e 1 A. Soal 1 yg dkerjakan seharan tad ttg regres tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA Persamaan umum regres lnear sederhana adalah : Ŷ = a + bx Contoh

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

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

ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION

ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komputas Volume, No., Januar 017, pp. 59-66 ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 014 MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab n aan dpaparan beberapa teor tentang analss dsrmnan dar berbaga sumber sepert: buu, jurnal dan prosdng. Analss dsrmnan adalah salah satu metode dependens dar analss multvarat.

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Pengetan Reges dan Koelas.. Pengetan Reges Paa lmuan, eonom, psolog, dan sosolog selalu beepentngan dengan masalah peamalan. Peamalan matematyang memungnan ta meamalan nla-nla suatu

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, ahun 05, Halaman 639-650 Onlne d: http://ejournal-s.undp.ac.d/ndex.php/gaussan PEMODELAN FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA KABUPAEN/

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

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

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

Pemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression

Pemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prnt) D-333 Pemetaan Anga Gz Buru pada Balta d Jawa Tmur dengan Geographcally Weghted Regresson Adtya Kurnawat, Mutah Salamah C., dan Shof Andar

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

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0 Implementas Jarngan Saraf Truan Bacpropagaton Pada Aplas Pengenalan Waah Dengan Jara Yang Berbeda Menggunaan MATLAB 7.0 Syafe Nur Luthfe Jurusan Ten Informata, Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,

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

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

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-36

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-36 JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol. 3, No., (04 337-350 (30-98X Prnt D-36 Fator-Fator Yang Mempengaruh ngat Keberhaslan Pemberan Kemoterap Pada Pasen Penderta Kaner Payudara D RSUD Dr.Soetomo Dengan Menggunaan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression

Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression JURNAL EKNIK IS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-3539 (3-97 Prnt) D- Pemodelan Anga Buta Huruf d Kabupaten/Kota se-jawa mur dengan Metode Geographcally Weghted t Regresson Nndya Kemala Astut, Purhad, dan Shof

Lebih terperinci

BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET

BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET 3. Sejarah dan Kegatan Operasonal Perusahaan 8 3.. Sejarah Perkemangan Kantor Perwaklan Bank Indonesa Wlayah I (Sumut & Aceh) 8 3. Struktur Organsas dan Deskrps Tugas Kantor

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear

Lebih terperinci

PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING

PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-M3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING Vvn Mandasar (306 00 069), Dr Ir Setawan, M S (960030 9870 00) Mahasswa Jurusan

Lebih terperinci