Lampiran 1 Hasil analisis hubungan antara umur revegetasi, kelimpahan collembola tanah dan nilai estimasi C-organik
|
|
|
- Handoko Tedja
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 LAMPIRAN 95
2 96
3 97 Lampiran 1 Hasil analisis hubungan antara umur revegetasi, kelimpahan collembola tanah dan nilai estimasi C-organik UMUR Esimasi Collembola *1) C org est *2) Estimasi C-organik min max *1)Persamaan Collembola vs Umur y = 1.489x x *2)Persamaan C-organik vs umur y = x x x
4 Lampiran 2 Hasil analisis korelasi antara kelimpahan Collembola dengan peubah peubah biofisik terpilih Umur Collembola Suhu Rh Pasir Ph-lap C-org KTK Acarina Serasah Jv* Ds* Dp* Dt* D all* Umur 1 Collembola 0.9* 1.0 Suhu Rh 0.5* Pasir Ph-lap C-organik 0.7* 0.7* * KTK -0.6* -0.6* * 1.0 Acarina 0.7* 0.7* * * Serasah 0.6* 0.6* * * 1.0 Jv Ds Dp Dt * D all * 1.0 Keterangan : Js = Jumlah jenis vegetasi secara keseluruhan; Ds = Kerapatan vegetasi tk semai; Dp = Kerapatan vegetasi tk pancang; Dt = Kerapatan vegetasi tk tiang; D all = Kerapatan vegetasi secara keseluruhan
5 99 Lampiran 3 Verifikasi model persamaan regresi hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan umur revegetasi Model R2 SA SR RMSE e χ² hitung Linear Logaritmik Polinomial a. Linear Tahun Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a]) 2 /Ya Jumlah
6 100 b. Polinomial Tahun Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a]) 2 /Ya Jumlah
7 101 c. Logaritmik Tahun Y [a] Y [m] Y[a])/Ym Y[a])/Ya] 2 Y[a])/Ya]/n Y[a]) 2 /Ya E E Jumlah
8 102 Lampiran 4. Verifikasi model persamaan regresi hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan Kelembaban Model R2 SA SR RMSE e χ² hitung Linear 0,309-1,61-1,79 2,19 2, ,61559 Logaritmik 0,3074-1,61-1,96 2,20 2, ,668 Polynomial 0,3375-0, , , , , a. Linear Tahun RH Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya ,877-3, , , , ,846 0, , , , ,877-2, , , , ,877 0, , , , ,288 0, , ,288 1, ,536-0, , , , ,443 0, , , , ,753-1, , , , ,001-6, , , , ,939-4, , , , ,908-2, , , , ,908-1, , , , ,35-12, , , , ,66-0, , , , ,66-0, , , , ,815-0, , , , ,877 0, , , , ,846 0, , , , ,753-3, , , , ,753 0, , , , Jumlah ,967-33, , , ,61559
9 103 b. Logaritmik Tahun RH Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,3117 0, , , , ,3117-0, , , , ,2699-0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Jumlah , , , , ,668205
10 104 c. Polinomial Tahun RH Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya ,047-2, , , , ,346 0, , , , ,047-1, , , , ,047 0, , , , ,2098 0, , ,2098 0, ,433 0, , , , ,0718 0, , , , ,5758-1, , , , ,435-3, , , , ,947-2, , , , ,8678-1, , , , ,8678-0, , , , ,3252-4, , , , ,8942 0, , , , ,8942 0, , , , ,6262 0, , , , ,047 0, , , , ,346 0, , , , ,5758-2, , , , ,5758 0, , , , Jumlah , , , , ,976071
11 105 Lampiran 5. Verifikasi model persamaan regresi hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan C-Organik Model R2 SA SR RMSE e χ² hitung Linear 0,5319-0,05-1,77 1,63 3, Logaritmik 0,5158-0,50-2,03 1,45 2, Polynomial 0,7876 1, , , , Tahun a. Linear C- ORG Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya 0 0, ,113-5, , , , , ,113 0, ,88891E-05 0, , , ,113-4, , , , ,9 1 26,113 0, , , , ,8 1 14,891 0, , , , ,7 22 3,669-4, , , , ,7 1 3,669 0, , ,669 7, , ,113-2, , , , , ,113-13, , , , , ,113-8, , , , , ,113-4, , , , , ,113-2, , , , ,335-1, , , , ,335 0, , , , ,335 0, , , , , ,553 0, , , , , ,553 0, , , , , ,553 0, , , , , ,553 0, , , , , ,553 0, , , , Jumlah 27, ,016-40, , , ,01367
12 106 b. Logaritmik Tahun C- ORG Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya 0 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , ,9 1 27, , , , , ,8 1 15, , , , , ,7 22 1, , , , , ,7 1 1, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,785-1, , , , ,785 0, , , , ,785 0, , , , , ,9302 0, , , , , ,9302 0, , , , , ,9302 0, , , , , ,9302 0, , , , , ,9302 0, , , , Jumlah 27, ,678-46, , , ,017653
13 107 c. Polinomial ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Tahun C- ORG Y [a] Y [m] Y[a] 2 )/Ya 0 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , ,9 1 26, , , , , ,8 1 1, , , , , , ,1014-0, , , , ,7 1 21,1014 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,2426-0, , , , ,2426 0, , , , ,2426 0, , , , , ,3 1, , , ,5 4 2, ,3 1, , , ,1 4 2, ,3 1, , , ,82 4 2, ,3 1, , , ,89 4 2, ,3 1, , , ,84 Jumlah 27, , , , ,8
14 108 Lampiran 6 Verifikasi model persamaan regresi hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan kerapatan vegetasi tingkat tiang Model R2 SA SR RMSE e χ² hitung Linear 0, ,83-1,33 2,93-1, , Polinomial 0,3431 0, , , ,406 4,69021E+15 a. Linear Tahun Kerapatan Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya ,885 4, , , , ,229 1, , , , ,829 2, , , , ,749 1, , , , ,671 0, , , , ,963-0, ,82851E-06-0, ,22273E ,099 0, , , , ,321 6, , , , ,963-15, , , , ,819-65, , , , ,201 45, , , , ,235-3, , , , ,947-6, , , , ,963-0, , , , ,087-3, , , , ,851-0, , , , ,959 0, , , , ,451 0, , , , ,175-4, , , , ,271-1, , ,5665 8, Jumlah ,24-37, , , ,602903
15 109 b. Polinomial Tahun Kerapatan Y [a] Y [m] ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya , ,6117 4,01428E , ,62618E ,8307 4,22808E , ,75482E ,6586 3,69146E , ,64472E ,08 4,64472E ,874 0, , ,5407 0, , , , ,5167 0, , , , ,2 0, , ,99627E ,5407 0, , , , ,24 0, , , ,8 0, , , ,7327 0, , , , ,71 0, , , , ,5407 0, , , , ,58 0, , , ,9287-0, , , , ,2517 0, , , , ,7787 0, , , , ,0977-1, , , , ,72 0, , , Jumlah , ,64519E ,36 4,69021E+15
16 110 Lampiran 7 Verifikasi model persamaan regresi hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan ketebalan serasah Model R2 SA SR RMSE e χ² hitung Linear 0,3407-1,66-0,92 1,14 1, , Logaritmik 0,1999-1,78-5,09 1,28 1, ,637 Polynomial 0,4112-1, , , , , a. Linear ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya Tahun Serasah Y [a] Y [m] ,3264-3, , , , ,1304-0, , , , , ,4244-2, , , , ,5 1 31,2284 0, , , , ,5 1 19,0324 0, , , , , ,007-3, , , , ,75 1 9,8854 0, , , , , ,0324-4, , , , , ,4244-7, , , , ,7184-3, , , , ,3264-2, , , , , ,4244-1, , , , , ,2284-1, , , , ,1304-0, , , , ,1304-0, , , , , ,0324-1, , , , ,5224 0, , , , , ,2284 0, , , , ,3264-2, , , , , ,4244 0, , , , Jumlah 51, , , , , ,358012
17 111 c. Logaritmik ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Tahun Serasah Y [a] Y [m] Y[a] 2 )/Ya , , , , , , , , , , , , , , , , ,5 1 32, , , , , ,5 1 24, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Jumlah 51, , , , , ,637262
18 112 e. Polinomial ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya Tahun Serasah Y [a] Y [m] ,4432-4, , , , ,9376-0, , , , , , , , , , ,5 1 23, , , , , ,5 1 16, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,705-2, , , , ,4432-3, , , , , , , , , , , , , , , , ,9376-0, , , , ,9376-0, , , , , , , , , , ,3528 0, , , , , , , , , , ,4432-3, , , , , , , , , , Jumlah 51, , , , , ,590376
19 113 Lampiran 8 Verifikasi model persamaan regresi hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan jumlah individu Acarina Model R2 SA SR RMSE e χ² hitung Linear 0,4388-2,14-1,63 1,21 1, , Logaritmik 0,3753-1,85-0,96 1,60 1, ,127 Polinomial 0,6189-1, , , , , a. Linear ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Y[a] 2 )/Ya Tahun Acarina Y [a] Y [m] , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Jumlah , , , ,092315
20 114 c. Logaritmik ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Tahun Acarina Y [a] Y [m] Y[a] 2 )/Ya , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Jumlah , , , , d.
21 115 f. Polinomial ( Y[a])/Ym) X 100% { Y[a])/Ya] x 100 % Tahun Acarina Y [a] Y [m] Y[a] 2 )/Ya , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Jumlah , , , ,857332
22 116 Lampiran 9 Analisis regresi ganda model keberhasilan revegetasi dari aspek kesuburan tanah di area revegetasi PT NNT mulai dari model 1 sampai model 5 a. Model 1 Regression Analysis: Skor Collemb versus SKOR FISIK, SKOR KIMIA The regression equation is Skor Collembola = SKOR FISIK [RH] SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR VEGETASI [KERAPATAN TK TIA SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH Predictor Coef SE Coef T P Noconstant SKOR FISIK [RH] SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR VEGETASI [KERAPATAN TK TIA SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH S = PRESS = Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Source DF Seq SS SKOR FISIK [RH] SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR VEGETASI [KERAPATAN TK TIA SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH 1 94 Unusual Observations SKOR FISIK Skor Obs [RH] Collembola Fit SE Fit Residual St Resid R R R X R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.
23 117 b. Model 2 Regression Analysis: Skor Collemb versus SKOR KIMIA [, SKOR VEGETAS,... The regression equation is Skor Collembola = SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR VEGETASI [KERAPATAN TK TIA SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH Predictor Coef SE Coef T P Noconstant SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR VEGETASI [KERAPATAN TK TIA SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH S = PRESS = Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Source DF Seq SS SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR VEGETASI [KERAPATAN TK TIA SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH Unusual Observations SKOR KIMIA Skor Obs [C-Organik] Collembola Fit SE Fit Residual St Resid R X R X R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.
24 118 c. Model 3 Regression Analysis: Skor Collemb versus SKOR KIMIA [, SKOR PREDATO,... The regression equation is Skor Collembola = SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH Predictor Coef SE Coef T P Noconstant SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH S = PRESS = Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Source DF Seq SS SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR PREDATOR [ACARINA] SKOR SERASAH Unusual Observations SKOR KIMIA Skor Obs [C-Organik] Collembola Fit SE Fit Residual St Resid R X X X R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.
25 119 d. Model 4 Regression Analysis: Skor Collemb versus SKOR KIMIA [, SKOR SERASAH The regression equation is Skor Collembola = SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR SERASAH Predictor Coef SE Coef T P Noconstant SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR SERASAH S = PRESS = Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Source DF Seq SS SKOR KIMIA [C-Organik] SKOR SERASAH Unusual Observations SKOR KIMIA Skor Obs [C-Organik] Collembola Fit SE Fit Residual St Resid R R X X X R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.
26 120 Model 5 Regression Analysis: Skor Collembola versus SKOR KIMIA [C-Organik] The regression equation is Skor Collembola = SKOR KIMIA [C-Organik] Predictor Coef SE Coef T P Noconstant SKOR KIMIA [C-Organik] S = PRESS = Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Unusual Observations SKOR KIMIA Skor Obs [C-Organik] Collembola Fit SE Fit Residual St Resid R X X R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large influence.
27 121 Lampiran 10 Hasil uji akurasi tingkat keberhasilan revegetasi model 1 sampai model 5 a. Model 1 CLAS S C1 C2 C3 TOT_RO W PROD_AC C SUMMAR Y c c c To Us == Av Av Av Ka Va Q Q Q Q V V V
28 122 b. Model 2 CLAS S C1 C2 C3 TOT_RO W PROD_AC C SUMMAR Y c c c To Us == Av Av Av Ka Va Q Q Q Q V V V
29 123 c. Model 3 CLAS S C1 C2 C3 TOT_RO W PROD_AC C SUMMAR Y c c c To Us == Av Av Av Ka Va Q Q Q Q V V V
30 124 d. Model 4 CLAS S C1 C2 C3 TOT_RO W PROD_AC C SUMMAR Y c c c To Us == Av Av Av Ka Va Q Q Q Q V V V
31 125 e. Model 5 CLAS S C1 C2 C3 TOT_RO W PROD_AC C SUMMAR Y c c c To Us == Av Av Av Ka Va Q Q Q Q V V V
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya
Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata
Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)
LAMPIRAN 88 Lampiran 1. Data Responden Masyarakat Desa Karang Tengah 11 No Jenis pekerjaan Jenis kelamin (L=1 ; P=) Umur (thn) Lama pendidikan (thn) Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA
Oleh: KELOMPOK SOYA E46. Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari
TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF MANAJEMEN Oleh: KELOMPOK SOYA E46 Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari Dosen: Lukytawati Anggraeni,
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka
Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009
Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009 No Komoditas Harga Per Kg 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Bawang Daun Brokoli Bawang Merah Bawang Putih Buncis
LAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor
LAMPIRAN Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor No Penggunaan lahan No Reklasifikasi Penggunaan Lahan 1 Tanah Kosong diperuntukkan 1 Tanah kosong 2 Tanah rusak (Terlantar/Rusak/Galian) 3
Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur. (Sumber : Googlemaps.com, 2013)
71 Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur (Sumber : Googlemaps.com, 2013) Lampiran 2. Kuisioner Penelitian 72 73 74 75 NO Lampiran 3. Produksi Ikan Mas
Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan proses, hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis pengolahan data dilakukan dengan mengggunakan software Minitab
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
39 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Kelimpahan Collembola Tanah Total jumlah individu Collembola tanah yang digunakan dalam model adalah 816 individu (Tabel 2). Pada penelitian ini, hutan alam memiliki kelimpahan
Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
Program Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014
TUGAS Metode Kuantitatif Manajemen Analisis Regresi pada Data Penjualan Tahunan Lezat Fried Chicken (LFC) Disusun sebagai Tugas Akhir Triwulan I Mata Kuliah Metode Kuantitatif Manajemen Disusun Oleh :
Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statistika Pertemuan XII Analisis Korelasi dan Regresi Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran variabel Pemodelan Keterkaitan Relationship vs Causal Relationship
Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus
Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus WTP Jumlah Responden Persentase WTPx ΣResponden NO. (Rp) (orang) (%) (Rp) 1 3 6 11,3 18 2 35 6 11,3 21 3 4 2 3,8 8 4
Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia
LAMPIRAN - LAMPIRAN Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia No. Nama Daerah Asal Rasa Ukuran/Warna Kulit 1 Bali Ds. Sibetan, Bali Manis, kering, tidak masir, daging buah tebal Kecil sampai sedang,
Lampiran 1. Kuisioner Penelitian
Lampiran 1. Kuisioner Penelitian INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN Jl. Kamper Level 5 Wing 5 Kampus IPB Darmaga Bogor (16680) Telp. (0251)
BAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:
BAB 6 KESIMPULAN 6.. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:. Berdasarkan proses brainstorming, wawancara dan hasil penyebaran kuesioner awal diperoleh
Lampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter
LAMPIRAN 4 Lampiran. Alat dan Bahan yang Digunakan pada Penelitian No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan. Akuarium pemeliharaan 00 x 4 x 4 cm 2/- 2. Akuarium pemeliharaan
Lampiran 1 Analisis hubungan debit aliran dengan tinggi muka air di Sub DAS Melamon
LAMPIRAN 40 41 Lampiran 1 Analisis hubungan debit aliran dengan tinggi muka air di Sub DAS Melamon No Tanggal Hujan S t V air TMA A P Q ratarat (m) (m/s) (m) (m 2 ) (m) (m 3 /s) a N Beton (A/P) 2/3 S 0.5
Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011
LAMPIRAN 91 Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011 Kecamatan LUAS TANAM (Ha) Komposisi tanaman ( Ha) TB M TM TTM/T R Total 1122 Produksi (Ton) Produktivitas (Kg/Ha) Jumlah petani Gunung
LAMPIRAN. Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung
LAMPIRAN Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung Kuesioner penelitian: Penilaian Ekonomi dan Prospek Pengembangan Wisata TWA Gunung Pancar. Oleh: Devina Marcia Rumanthy Sihombing (H44070045). Departemen
ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME KAYU AFRIKA (Maesopsis eminii Engl) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT DIANTAMA PUSPITASARI
ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME KAYU AFRIKA (Maesopsis eminii Engl) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT DIANTAMA PUSPITASARI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN
Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN
Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian Sutoro BB BIOGEN PRINSIP PERANCANGAN PERCOBAAN Ulangan (replication) Pengacakan (randomization) Pengendalian tempat percobaan (local control) Percobaan
LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE
LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE LA-1 Rancangan Percobaan Optimasi Hidrolisis Selulosa dari Tandan Kosong Kelapa Sawit Rancangan
Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal)
Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal) 112 Lampiran 2. Pola Tata Niaga Ubi Jalar di Kabupaten Kuningan IX Petani / Produsen V VI I II Industri
LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS
LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS 1.a. Prosedur Analisis 1.a.1. Analisis COD Standard Methode yang digunakan Hach Method 8000 Tata Cara / Langkah-Langkah Pengujian 1. Homogenkan 100 ml sampel selama 30 detik
MODEL PENDUGA TABEL VOLUME POHON MERANTI DI PT INHUTANI II SUB UNIT MALINAU KALIMANTAN UTARA I WAYAN ARTHA WIJAYA
MODEL PENDUGA TABEL VOLUME POHON MERANTI DI PT INHUTANI II SUB UNIT MALINAU KALIMANTAN UTARA I WAYAN ARTHA WIJAYA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017 PERNYATAAN
Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan
LAMPIRAN Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan Hijauan Cikalong Lapangan Cikalong Pakan Cikalong Kandang Cikalong Direktur Operasional Lapangan Cikanjung Hijauan Cikanjung Pakan Cikanjung Anak
DAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.
BAB 6 KESIMPULAN 6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu: 1. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer adalah faktor metode pembuatan
TABEL VOLUME LOKAL MERANTI MERAH (Shorea leprosula Miq) DAN MERANTI KUNING (Shorea multiflora Miq) DI AREAL IUPHHK-HA PROVINSI KALIMANTAN TENGAH
TABEL VOLUME LOKAL MERANTI MERAH (Shorea leprosula Miq) DAN MERANTI KUNING (Shorea multiflora Miq) DI AREAL IUPHHK-HA PROVINSI KALIMANTAN TENGAH INDRA PERMADI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN
TABEL VOLUME POHON KELOMPOK JENIS MERANTI DI PT GUNUNG MERANTI KALIMANTAN TENGAH DWI NUGROHO PUTRANTO
TABEL VOLUME POHON KELOMPOK JENIS MERANTI DI PT GUNUNG MERANTI KALIMANTAN TENGAH DWI NUGROHO PUTRANTO DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017 PERNYATAAN MENGENAI
PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL KAYU PERTUKANGAN JENIS JATI PLUS PERHUTANI
PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL KAYU PERTUKANGAN JENIS JATI PLUS PERHUTANI (Tectona grandis L.f.) DI KPH NGAWI PERUM PERHUTANI DIVISI REGIONAL JAWA TIMUR ABDINAL SIANTURI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS
LAMPIRAN A. Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas. labu takar 250 ml x 0,056 = 14 gram maka
LAMPIRAN A PROSEDUR PEMBUATAN LARUTAN Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas menjadi sabun cuci piring cair yaitu: 1. Pembuatan Larutan KOH 10% BM KOH = 56, -- 56 /
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. KESIMPULAN 1. Daerah yang menjadi titik peramalan Pemodelan Prediksi Penyebaran Polutan Kali Surabaya terletak pada segmen Muara Kali Tengah sampai dengan Pintu Dam Gunungsari.
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA y (x 3,y 3 ) d 3 (x 5,y 5 ) d 5 d 2 (x 2,y 2 ) d (x 1 1,y 1 ) d 4 (x 4,y 4 ) x Definisi: Dari semua kurva pendekatan terhadap satu set data, kurva yang memenuhi sifat bahwa nilai
HUBU GA THERMAL OUTPUT DE GA VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVITAS DEKOMISIO I G STUDI KASUS : REAKTOR PE ELITIA DI JEPA G
HUBU GA THERMAL OUTPUT DE GA VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVITAS DEKOMISIO I G STUDI KASUS : REAKTOR PE ELITIA DI JEPA G Susetyo Hario Putero, or Aprina Hadiani Program Studi Teknik Nuklir, Jurusan Teknik Fisika,
Lampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten
LAMPIRAN 71 Lampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten 72 Lampiran 2. Spesifikasi persyaratan mutu teh hitam (SNI 01-1902-1995) No. Jenis Uji Satuan Spesifikasi 1 Kadar air % b/b
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH. Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 TAHAP ANALISIS (ANALYZE) Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah melakukan pengukuran untuk mengetahui akar masalah secara kuantitatif. Alat
APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL
APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL UNG GARBA SKRIPSI: ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari Nama Waktu Takaran Gayung 1 2 3 4 5 6 7 8 Pagi Siang Sore Malam Lampiran 1. Lanjutan Kegiatan RT (mandi,mesak,cuci) Waktu Pagi Takaran
PENGARUH HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP PROFITABILITAS PT RAMAYANA LESTARI SENTOSA
PENGARUH HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP PROFITABILITAS PT RAMAYANA LESTARI SENTOSA (Effect of Long-Term Debt to Profitability) Oleh/By: Anna Setiana Dosen STIE Kesatuan ABSTRAK Keputusan pendanaan merupakan
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)
ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME PUSPA (Schima wallichii (DC.) KORTH) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT FIRDHA JULIANTARI
ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME PUSPA (Schima wallichii (DC.) KORTH) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT FIRDHA JULIANTARI MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S
LAPORAN PRAKTIKUM Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember 2009 Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S NRP : D14070066 Asisten Dosen : 1. Revan M. 2. Ratu Fika Hertaviani KORELASI
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1
STK511 Analisis Statistika Pertemuan - 1 PERKULIAHAN 1. Dosen : Anang Kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id) 2. Asisten : Septian Rahardiantoro 3. Waktu : Rabu > 08.00 09.40 Jumat > 08.00 10.00 4. Office Hours
(Halaman ini sengaja dikosongkan)
DAFTAR PUSTAKA Christensen, R., 1991. Linier Models for Multivariate, Time Series, and Spatial Data. Springer Verlag, New York Draper, N. Dan Smith, H., 1992. Analisis Regresi Terapan, edisi kedua. Diterjemahkan
Analisis Regresi 1. Model-model Regresi yang Lebih Lanjut. Pokok Bahasan : Itasia & Y Angraini Dep. STK FMIPA-IPB
Analisis Regresi Pokok Bahasan : Model-model Regresi yang Lebih Lanjut Itasia & Angraini Dep. STK FMIPA-IPB Macam-macam Model Regresi Model Regresi peubah penjelas > peubah penjelas Sederhana Berganda
LAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir
111 LAMPIRAN A Daftar Riwayat Hidup Kartu Mata Kuliah Surat Keterangan Survey Tugas Akhir SURAT KETERANGAN SURVEY TUGAS AKHIR 114 115 LAMPIRAN B Faktor Batas Kendali Peta Variabel FAKTOR BATAS KENDALI
HUBUNGANTHERMALOUTPUT DENGAN VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVIT AS DEKOMISIONING STUDI KASUS: REAKTOR PENELITIAN 01 JEPANG
Pusat Teknologi Limbah Radioaktif-BATAN Pusat Penelitian Ilmu Pengetahuan dan Teknologi-RISTEK HUBUNGANTHERMALOUTPUT DENGAN VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVIT AS DEKOMISIONING STUDI KASUS: REAKTOR PENELITIAN
Lampiran 1. Peta administrasi Riau dan plotting stasiun pengamatan wilayah Riau
LAMPIRAN 19 20 Lampiran 1. Peta administrasi Riau dan plotting stasiun pengamatan wilayah Riau Sumber : Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional (Bakosurtanal) 21 Lampiran 2. Proses pengolahan data
PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT
PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT EPOKSI UNTUK JENIS CACAT PINHOLE (Studi kasus pada PT. American Standard Indonesia) Meriastuti Ginting ST, MT 1 Arleen Wirjawan 2 ABSTRACT
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,
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
DAFTAR PERTANYAAN KARAKTERISTIK PENGUNJUNG TAMAN WISATA ALAM TANGKUBAN PERAHU
32 Lampiran 1 DAFTAR PERTANYAAN KARAKTERISTIK PENGUNJUNG TAMAN WISATA ALAM TANGKUBAN PERAHU A. Data Pribadi Responden 1. Nomor responden :.. 2. Jenis kelamin :.. 3. Umur :.. 4. Pendidikan tertinggi :..
Regresi. Data : Untuk melakukan regresi linear, langkah-langkah sebagai berikut, 1. Pilih Stat > Regression > Regression
Regresi Fungsi regresi yang tersedia pada Minitab yang dibahas disini adalah regresi tipe least squares regression atau kuadrat terkecil, sedangkan regresi tipe logaritma walaupun juga tersedia dalam Minitab
Lampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011
LAMPIRAN 08 Lampiran Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 20 Variabel N Rata-rata Minimum Maksimum Standar Deviasi Y 00 3,0 60 6,996 TC 00 54005 5000 400000 74965,665 I 00 25338000
MODEL PENDUGA BIOMASSA POHON AGATHIS (Agathis loranthifolia) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT MUSTOFA
MODEL PENDUGA BIOMASSA POHON AGATHIS (Agathis loranthifolia) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT MUSTOFA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN
Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida. Nitrogen
LAMPIRAN Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida 225 Nitrogen 6 7 5 4 6 7 5 4 8 3 8 3 9 2 9 2 10 1 11 1 10 Lampiran 2 Diagram alir penelitian Sampel onggok
PENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION
PENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION (DETERMINING POPULATION DENSITY AND THE FACTORS MODELS BY USING FORWARD SELECTION METHOD) Puji Subekti 1,
Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda Model Regresi Linier Berganda Model Regresi Linier Berganda, dengan k peubah penjelas : Y β β X β X β X k k Parameter regresi sebanyak k+ diduga
LAMPIRAN. Universitas Kristen Maranatha
LAMPIRAN Perhitungan yang dipakai dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis regresi dan analisis grafik. Seluruh perhitungan dilakukan dengan menggunakan program Statistik SPSS. Berikut ini
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1) 1311105003 2) 1311106009 email: 1) riadhea0863@yahoo.co.id 2) febti08.10@gmail.com ABSTRAK Analisis regresi dalam statistika adalah
Lampiran 2. Instansi/Lembaga Sebagai Responden
Lampiran 2. Instansi/Lembaga Sebagai Responden No. Instansi/Lembaga Jumlah Responden (Orang) 1. Dinas Kehutanan dan Perkebunan Aceh 2 2. Bapedal Aceh 2 3. Balai Konsevasi Sumberdaya Alam (KSDA) Provinsi
ABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah
PEMODELAN PRESTASI MAHASISWA TERHADAP MATAKULIAH WAJIB DENGAN ANALISIS REGRESI Anik Rufaidah Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknik Qomaruddin Jalan Raya No. 01 Bungah Gresik 61152 Indonesia
Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya
Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang
MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU
S-19 MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU Siti Sunendiari Universitas Islam Bandung (Unisba) e-mai : sunen_diari@yahoo.com 1. ABSTRAK Keberhasilan dalam proses belajar mengajar
Oleh : Fuji Rahayu W ( )
Oleh : Fuji Rahayu W (1208 100 043) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2012 Indonesia sebagai negara maritim Penduduk Indonesia
ANALISIS REGRESI 1. Pokok Bahasan : REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS REGRESI Pokok Bahasan : REGRESI LINIER SEDERHANA Deskripsi Model Macam-macam Model Regresi Model Regresi peubah penjelas > peubah penjelas Sederhana Berganda Linier Non Linier Linier Non Linier
PENGARUH LIKUIDITAS DAN HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP KEMAMPULABAAN Studi Kasus Pada PT Matahari Putra Prima Tbk dan PT Ramayana Lestari Sentosa Tbk
PENGARUH LIKUIDITAS DAN HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP KEMAMPULABAAN Studi Kasus Pada PT Matahari Putra Prima Tbk dan PT Ramayana Lestari Sentosa Tbk (The Influence of Liquidity and Long Term Liability
Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen
Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen Didik Wahjudi Amelia Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Mesin - Universitas Kristen Petra Tomy Suhartojo Alumni Fakultas Teknologi
Analisa Regresi Berganda
Analisa Regresi Berganda Tjipto Juwono, Ph.D. June 18, 2015 TJ (SU) Regresi Ganda May 2015 1 / 23 Data Home Cost Temp Ins Age ($) ( F) (In.) (y) 1 250 35 3 6 2 360 29 4 10 3 165 36 7 3 4 43 60 6 9 5 92
MODEL ALOMETRIK BIOMASSA PUSPA (Schima wallichii Korth.) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI RENDY EKA SAPUTRA
MODEL ALOMETRIK BIOMASSA PUSPA (Schima wallichii Korth.) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI RENDY EKA SAPUTRA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN
USULAN STANDAR DAN EVALUASI TINGKAT PELAYANAN SELASAR DI MASPION SQUARE SURABAYA
USULAN STANDAR DAN EVALUASI TINGKAT PELAYANAN SELASAR DI MASPION SQUARE SURABAYA Rudy Setiawan Fakultas Teknik Sipil & Perencanaan Jurusan Teknik Sipil Universitas Kristen Petra rudy@peter.petra.ac.id
Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALANGKARAYA LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN PADA MASYARAKAT KARYA PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab Haryadi NIDN 0003116401 i HALAMAN
Analisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda Tuuan Instruksional Khusus : Mahasiswa dapat menelaskan regresi linier sederhana dan berganda dan asumsi-asumsi yang mendasarinya
R-sq: within = Obs per group: min = 4 between = avg = 4.0 overall = max = 4
LAMPIRAN Lampiran 1 Pengujian Regresi (Ordinary Least Square) untuk Persamaan dengan Variabel Investasi Pemerintah Total. regress y L.y pad ip is tk to Source SS df MS Number of obs = 48 -------------+------------------------------
Alumni Program Magister Agribisnis Universitas Udayana Angkatan - 3
KETERPADUAN PASAR TUNA SEGAR BENOA/BALI, INDONESIA DAN PASAR SENTRAL TUNA TOKYO, JEPANG EDYANTO SITORUS Alumni Program Magister Agribisnis Universitas Udayana Angkatan - 3 Tuna adalah ikan yang membentuk
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. metode pengambilan sampel yang digunakan adalah non-probability sampling dan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Objek Penelitian Data diambil menggunakan kuesioner yang dibagikan kepada konsumen Indomaret Point Pandanaran di kota Semarang. Populasi
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
25 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Pemilihan Pohon Contoh Pohon contoh yang digunakan dalam penelitian ini jenis keruing (Dipterocarpus spp.). Pemilihan pohon contoh dilakukan secara purposive pada RKT
Lampiran 1. Kartu Bimbingan
LAMPIRAN 63 Lampiran 1. Kartu Bimbingan 64 Lampiran 2. Surat Ijin Penelitian dari FIK 65 Lampiran 3. Surat Ijin Penelitian dari SEKDA DIY 66 Lampiran 4. Surat Ijin dari KessbangPol dan Linmas Jateng 67
Kata kunci : Regresi linier berganda, Annealing, Kekerasan, Suhu, Waktu
MODEL MATEMATIK : PENGARUH SUHU DAN WAKTU TAHAN PADA PROSES ANNEALING TERHADAP KEKERASAN BAJA KARBON Christina Eni Pujiastut 1, a *, Dody Prayitno 2,b dan Joko Riyono 3,c 1 Jurusan Teknik Mesin FTI-Usakti
Lampiran 1. Kuesioner Penelitian
Lampiran 1. Kuesioner Penelitian INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN Jl.Kamper Level 5 Wing 5 Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Telp. (0251)
III. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Kawasan Pertambangan Nikel PT INCO yang terletak di Desa Sorowako, Kecamatan Nuha, Kabupaten Luwu Timur, Sulawesi Selatan.
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni 2013 sampai dengan Januari 2014 di
15 III. METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni 2013 sampai dengan Januari 2014 di Laboratorium Teknik Sumber Daya Air Universitas Lampung B. Alat dan
III. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah
63 III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Belanja Barang dan Jasa (BBJ) terhadap pembangunan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. independen dari listrik adalah satuan kilowatt (kwh), untuk minyak adalah
36 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Pengolahan Data Data yang diambil untuk varibel dependen adalah produk domestic bruto di Jakarta period 1995 2005 dalam satuan rupiah. Sedangkan variabel
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
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
2 5. Pemilihan Pohon Contoh BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan tabel volume ini adalah jenis nyatoh (Palaquium spp.). Berikut disajikan tabel penyebaran pohon contoh
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 7 Matrik korelasi antara peubah pada lokasi BKPH Dungus
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Korelasi antar peubah Besarnya kekuatan hubungan antar peubah dapat dilihat dari nilai koefisien korelasinya (r). Nilai koefisien korelasi memberikan pengertian seberapa
4 METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
17 4 METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi Waktu Penelitian Kegiatan penelitian ini dilakukan di Dramaga, Kecamatan Bogor Barat, Jawa Barat (Gambar 4.1). Penelitian ini berlangsung selama tiga bulan, yakni dari
OPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE
OPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE Siswo Hadi Sumantri, Abdullah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
5 KESIMPULAN DAN SARAN
5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan (1) Perikanan gillnet di Perairan Pantai Karangantu, Kabupaten Serang-Provinsi Banten, dengan analisis produksi Cobb-Douglas menghasilkan persamaan (model) Y = 0.31-0.04
Lampiran 1 Hasil olah data regresi logistik (Model Logit)
LAMPIRAN 139 140 141 Lampiran 1 Hasil olah data regresi logistik (Model Logit) option ls=133 nodate nonumber; PROCIMPORTOUT= Kepemilikan Cendana DATAFILE= "D:\NTT\Rev-Proposal\Data final des_11_ok.xls"
DAFTAR PUSTAKA. Badan Agribisnis Statistik dan Informasi Agribisnis. Badan Agribisnis, Departemen Pertanian, Jakarta.
DAFTAR PUSTAKA Adriansyah. 1997. Analisis Permintaan Buah-buahan di Propinsi DKI Jakarta Suatu Penerapan Model Almost Ideal Demand System (AIDS) dengan Data Susenas 1996. Skripsi Sarjana. Jurusan Ilmu-ilmu
MULTI KOLLINIERITAS DALAM REGRESI MULTIPLE LOGISTIK. Hery Tri Sutanto Jurusan Matematika MIPA Unesa Surabaya. Abstrak
MULTI KOLLINIERITAS DALAM REGRESI MULTIPLE LOGISTIK S-16 Hery Tri Sutanto Jurusan Matematika MIPA Unesa Surabaya Abstrak Adanya korelasi yang tinggi antar variabel bebas menandakan adanya kolinearity dalam
Pengantar Analisa Data
Pengantar Analisa Data Tjipto Juwono, Ph.D. April 2017 TJ (SU) Data Analysis April 2017 1 / 44 REVIEW EKONOMETRIKA: ANALISA REGRESI BERGANDA Data Home Cost Temp Ins Age ($) ( F) (In.) (y) 1 250 35 3 6
59
LAMPIRAN 58 59 60 61 62 63 64 65 Lampiran 6 PROSEDUR PENELITIAN Petunjuk pelaksaan tes : a. Keseimbangan Instrumen yang digunakan untuk mengukur keseimbangan menggunakan Bass Stick Test (Ismaryati, 2008:50)
BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
72 BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini alat analisis data yang digunakan adalah model regresi linear klasik (OLS). Untuk pembuktian kebenaran hipotesis dan untuk menguji setiap variabel
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN 4. Data Sampel 4.. Pengambilan dan Pemilihan Data Sampel Dari pengumpulan data yang telah dilakukan, diperoleh 20 data sampel yang telah dikelompokkan menjadi subgrup-subgrup