Aprillyan Cahyanti Mahasiswa S1 Pend. Tata Busana, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Aprillyan Cahyanti Mahasiswa S1 Pend. Tata Busana, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya"

Transkripsi

1 PENGARUH UKURAN LEBAR LIPATAN TERHADAP HASIL JADI UNDULATING TUCKS PADA ROK SUAI BERBAHAN DENIM Aprillya Cahyati Mahasiswa S1 Pd. Tata Busaa, Faultas Ti, Uivrsitas Ngri Surabaya Sri Rusmiyati Dos Pmbimbig PKK S1 Tata Busaa, Faultas Ti, Uivrsitas Ngri Surabaya Abstra Udulatig Tucs adalah lipata yag brglombag yag dijahit brgati arah da salig brlawaa arah Pada plitia ii mgguaa lbar lipata udulatig tucs yag ditrapa pada ro suai ara lbar lipata mmpuyai praa utama trbtuya glombag pada udulatig tucs. Tujua plitia utu mgtahui pgaruh da hasil yag trbai pada udulatig tucs dga uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm, da 1,5 cm pada ro suai. Plitia ii mrupaa plitia sprim. Mtod pgumpula data mgguaa obsrvasi. Obsrvasi dilaua olh 30 obsrvr diataraya 5 Dos Tata Busaa da 25 Mahasiswa Tata Busaa. Aalisis data mgguaa Aava lasifiasi tuggal dga batua SPSS 18 dga taraf yata sigifia 5 %. Istrum dalam plitia ii adalah lmbar obsrvasi. Hasil jadi udulatig tucs dga lbar lipata 1cm mmilii ilai ma yag tiggi yaitu 3,14, utu udulatig tucs dga lbar lipata 1,25 cm dga ilai ma 3,03 atgori bai, sdaga udulatig tucs dga lbar lipata 1,5 cm dga ilai ma 2,10 atgori cuup bai, shigga ada pgaruh yag sigifia dari prbdaa uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm trhadap hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dalam asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai Hasil jadi uura lbar lipata udulatig tucs pada ro suai brbaha dim yag trbai yai mgguaa uura lbar lipata udulatig tucs 1 cm dga atgori bai pada asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai yag ssuai dga ritria udulatig tucs yag bai yaitu mmbtu glombag dga jara jahita yag sama. Kata uci: Udulatig tucs, lbar lipata, ro suai Abstract Udulatig Tucs is a stitchig crosswis folds, th th folds b sw chagig dirctios ad i opposit dirctios. I this rsarch us diffrt sizs which is applid to th suai sirt bcaus of th wid sirt folds has a major rol wav formatio. Th purpos to ow ffct ad th bst rsult udulatig tucs with wid folds 1 cm, 1,25 cm, ad 1,5 cm at suai sirts. This study was a xprimtal study. Mthods of data collctio usig obsrvatio. Obsrvatios mad by 30 obsrvrs icludig 5 lcturr ad 25 studts fashio dsig. Aalysis of data usig Aova sigl classificatio with SPSS 18 with a sigificat 5% sigificac lvl. Istrumts i this study is th obsrvatio sht. Th rsults showd that th rsults so udulatig folds tucs with a width diffrc of 1 cm, 1.25 cm, ad 1.5 cm is said to b th bst if it mts all aspcts. Rsults of udulatig folds tucs with a width of 1cm hav ma valus as high as 3.14, to udulatig folds tucs with a width of 1.25 cm with a ma valu of 3.03 both catgoris, whil th udulatig folds tucs with a width of 1.5 cm with a valu 2.10 ma good ough catgory, so thr is a sigificat ffct of diffrcs i th siz of th width of th folds of 1 cm, 1.25 cm ad 1.5 cm o th rsults so udulatig tucs o custom dim sirt i th wavform aspct, wav flatss ad th rsults so suai sirt. Rsults so th siz of th width of th folds udulatig tucs o th sirt custom mad dim is bst which uss widths folds udulatig tucs 1 cm i both catgoris i th aspct wavform, flatss wav ad th rsults so sirt custom i accordac with th critria udulatig tucs good that is formig wav stitchig th sam distac. Kywords: Udulatig tucs, wid folds, suai sirt 84

2 PENDAHULUAN Idustri fashio saat ii brmbag psat, hal ii diaraa brmbagya ilmu pgtahua da alat yag smai modr. Tiggiya miat masyaraat ttag fashio juga mmpgaruhi muculya id ratif, olh ara itu para dsair salig bromptisi mujua hasil arya yag trbai. Maipulatig Fabric adalah salah satu cara utu mujag ilai sttia dalam mghasila sbuah busaa ara dapat dibuat lagsug pada baha utama busaa. Brmacam-macam cara dalam pmbuata maipulatig fabric atara lai Tucig, Gathrig, Shirrig, Cordig, Ruffls, Floucs, Godts, Darts, Platig, Smocig, Quiltig, da Stuffig. Tujua ditambahaya Maipulatig Fabric ii adalah mjadia busaa lbih mari da mmilii daya jual yag tiggi. Dari maipulasi ai iilah yag mmbuat pliti trispirasi utu mgguaa ti mmaipulasi ai yag mmilii ragama jis. Salah satu jis ti mmaipulasi ai yag mari yaitu tucig. Tucig mrupaa salah satu ti mmaipulasi ai yag mgguaa msi jahit ara dalam pmbuataya ai ditaha olh jahita-jahita msi jahit da diragai shigga trcipta sbuah ragaia yag disbut dga tucig. Macam-macam da btu dari tucig sagat brvariasi, yaitu Stadart Tucs, Curvd Tucs, Shll Tucs, Cotourd Tucs, Slashd Tucs, Cross-Stitchd Tucs, Cross-Tacd Tucs, Partially Samd Tucs, Samlss Tucs da Pattr Tucs. Pliti mmilih Cross-Stitchd Tucs dga jis Udulatig Tucs utu ditliti ara pliti trtari dga hasil dari btu udulatig tucs ii. Udulatig Tucs adalah lipata yag brglombag yaitu jahita lipata-lipata yag mlitag mudia lipata trsbut dijahit brgati arah da salig brlawaa arah. (Wolff,1996:171). Dalam pmbuata udulatig tucs harus mmprhatia butuha aiya ara pada saat dilipat aa mguragi uura ai trsbut shigga harus dilbiha uuraya. Udulatig Tucs baya ditrapa pada la rumah tagga da juga pada bagia trttu pada blus atau baha mja sbagai hiasa, ttapi tida haya itu ro juga mjadi salah satu lm ptig bagi waita dalam brbusaa, shigga baya waita yag mmilii ro lbih dari satu dga dsai yag brbda-bda. Prapa udulatig tucs pada ro slai mmbria iovasi juga dapat mjadi altratif piliha dsai ro yag brbda. Dari uraia diatas pliti trispirasi utu mmbuat ro suai dga mrapa dtail atau ti mmaipulasi ai brupa udulatig tucs. Dalam plitia ii, pliti mlaua pra sprim mgguaa baha sdag yaitu dim, ara pada umumya baha-baha trsbut sagat coco diguaa dalam mmbuat ro. Tujua pgguaa baha tbal pada prapa udulatig tucs agar dapat mmbtu glombag yag ssuai srta hasil yag ditimbula trlihat lbih rapi da tida brrut. Dim yag diguaa mmilii omposisi srat cotto 33, 60%, polystr 66,40% da tbala 1,2 mm dga uura lbar lipata yag brbda-bda yag diguaa yai lbar lipata 1 cm, 1,5 cm da 2 cm dga jara jahita 3 ali, 4 ali da 5 ali uura lbar lipata udulatig tucs. Hasilya bahwa smai bsar lbar lipata tucig dga jara jahita yag tida lbar maa btu glombag yag dihasila urag bai, sbaliya jia lbar lipata cil dga jara jahita yag lbar, btu glombag yag dihasila lbih trlihat. Dari hasil pra sprim ii trlihat bahwa hasil jadi udulatig tucs yag bai murut pgamata pliti adalah dga mgguaa lbar lipata yag tida trlalu lbar yaitu uura 1 cm, 1,25 cm, da 1,5 cm dga mgguaa jara jahita 5 ali uura lbar lipata udulatig tucs. Shigga pliti brmiat utu mmbdaa uura lbar lipata udulatig tucs pada plitia ii. Plitia ii dircaaa mcari hasil jadi udulatig tuc, pgaruh lbar lipata da hasil jadi yag trbai murut pgamata pliti shigga dapat mmbtu glombag yag ssuai dga mrapa lbar lipata yag brbda yaitu 1 cm, 1,25 cm, da 1,5 cm dga jara jahita 5 ali uura lbar lipata. Brdasara uraia trsbut di atas maa pliti mgambil judul yaitu Pgaruh Uura Lbar Lipata Trhadap Hasil Jadi Udulatig Tucs Pada Ro Suai Brbaha Dim METODE PENELITIAN Jis Plitia Esprim adalah suatu cara utu mcari hubuga sbab aibat (hubuga lausal) atara dua fator yag sgaja ditimbula olh pliti dga mglimiasi atau mguragi atau myisiha fator-fator lai yag bisa mggaggu (Ariuto, 2010:9). Watu da Tmpat Plitia 1. Watu plitia Plasaaa plitia ii dilaua sja bula Fbruari 2015 Agustus Tmpat plitia Laboratorium Pgolaha Usaha Busaa jurusa Pdidia Ksjahtraa Kluarga (PKK) Faultas Ti Uivrsitas Ngri Surabaya. Dfiisi Oprasioal Variabl Dfiisi Oprasioal adalah suatu dfiisi yag dibria pada suatu variabl atau ostra dga cara mmbria arti, atau mspsifiasia giata, ataupu mmbria 85

3 suatu oprasioal yag diprlua utu mguur ostra atau variabl trsbut. (Nazir, 2005: 126) Adapu variabl-variabl dalam plitia ii adalah: 1. Variabl bbas Variabl bbas adalah suatu variabl yag dapat mmpgaruhi variabl lai. Sbagai variabl bbas dalam plitia ii adalah lbar uura lipata 1 cm, 1,25 cm, da 1,5 cm. 2. Variabl triat Variabl triat dalam plitia ii adalah hasil jadi Udulatig Tuc pada ro suai brbaha dim ditijau dari asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai. 3. Variabl otrol Dalam plitia ii yag trmasu variabl otrol atara lai sbagai briut : a. Kai yag diguaa mgguaa ai dim. b. Btu ro yag diguaa pada plitia ii adalah jis ro suai c. Pola dasar ro yag diguaa mgguaa systm Porri Muliawa. d. Mgguaa uura stadar M. Mgguaa jara jahita 5 ali uura lbar lipata Udulatig Tucs. f. Orag yag mgrjaa Dsai Plitia Murut Sudjaa (2005:20) Agar lbih mudah utu dibaca da dimgrti, lbih bai lasifiasi data dimasua dalam tabl atau daftar data. Daftar trsbut disbut dga daftar otigsi bruura b X dga b myataa baris da myataa olom. Dsai plitia yag diguaa dalam plitia ii adalah sbagai briut: Tabl 1. Dsai Plitia X X1 X2 X3 Y Stratgi Plitia Stratgi plitia dilaua utu mdapata data yag mjawab prmasalaha. Dalam plitia ii mgguaa stratgi plasaaa plitia sbagai briut: 1. Mmbuat dsai ro suai. 2. Mmbuat pola ro suai mgguaa mtod Porri Muliawa dga uura stadart M. 3. Mmprsiapa alat da baha mmbuat udulatig tucs pada ro suai brbaha dim. 4. Pross mmbuat udulatig tucs pada ro suai brbaha dim. 5. Mmbuat istrum plitia. 6. Mlaua validasi istrum Y X1Y X2Y X3Y 7. Pross pgambila data 8. Mgolah data 9. Putup Mtod Pgumpula Data Murut Ariuto (2010:199) mtod obsrvasi adalah giata pmusata prhatia trhadap suatu oby dga mgguaa sluruh alat idra. Pgamata dilaua dga mmbria lmbar obsrvasi atau pgamata brupa istrumt pada 30 obsrvr. Utu mghidari pilaia yag subytif, obsrvr dilaua 5 dos bidag studi Tata Busaa da 25 mahasiswa prodi pdidia tata busaa yag tlah mmpuh mata uliah dsai tstil. Istrum Plitia Istrum plitia adalah suatu alat atau fasilitas yag diguaa olh pliti dalam mgumpula data agar prjaaya lbih mudah da hasilya lbih bai, dalam arti lbih crmat, lgap da sistmatis shigga lbih mudah diolah (Ariuto,2010:160). Istr umt plitia yag diguaa dalam plitia adalah lmbar obsrvasi yag didalamya trdapat pdoma pilaia utu stiap fator yag diamati, obsrvr dimita utu mmbubuha tada ctag ( ) atau chc list. Aalisis Data Murut Sugioo ( 2012 : 244 ) Aalisis data adalah pross mcari da mcari scara sistmatis data yag diprolh dari hasil wawacara, catat lapaga, da doumtasi dga cara mgorgaisasia data dalam atgori, mjabara dalam uit uit, mlaua sitsa, myusu dalam bola, mmilih maa yag ptig da yag aa diplajari, da mmbuat simpula shigga mudah di fahami olh diri sdiri maupu orag lai. Tujua utama dari aalisa data adalah utu mrigasa data dalam btu yag mudah dipahami da mudah ditafsira, shigga hubuga atar problm plitia dapat diplajari da diuji. Tis aalisis data yag diguaa dalam plitia ii adalah aalisis statisti dga aalisis varias tuggal. Hasil obsrvasi yag brupa sor pada lmbar obsrvasi yag tlah diisi olh rspod da diuji dga statisti aava tuggal dga batua omputr program SPSS 18. Dga taraf yata 5 %. HASIL PENELITIAN & PEMBAHASAN Hasil Plitia Data yag diprolh dari plitia ttag hasil jadi udulatig tucs pada ro su brbaha dim dga uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm yag diilai dari 3 asp, yaitu asp btu glombag, asp rataa glombag da asp hasil jadi ro suai. Pjlasa dari masig masig asp dapat dijlasa sbagai briut: 86

4 1. Btu Glombag Ma utu asp btu glombag disajia sbagai briut : ila i a sp b tu lbar 1cmlbar 1,25cmlbar 1,5cm lbar lipata Gambar 1. Diagram Ma Asp Btu Glombag Diagram diatas mujua ma trtiggi pada asp btu glombag adalah pada prbadiga hasil jadi udulatig tucs dga lbar lipata 1 cm yaitu sbsar 3,40 dga ritria bai. 2. Krataa Glombag Ma utu asp rataa glombag disajia pada diagram batag briut: ila ia sp b tu lbar 1cm lbar 1,25cmlbar 1,5cm lbar lipa ta Gambar 2. Diagram Ma Asp Krataa Glombag Diagram diatas mujua ma trtiggi pada asp rataa glombag adalah pada prbadiga hasil jadi udulatig tucs dga lbar lipata 1 cm yaitu sbsar 2,93 dga ritria bai. 3. Hasil Jadi Ro Suai Ma utu asp hasil jadi ro suai, disajia pada diagram batag briut : ilai 2.00 asp 1.00 hasil 0.00 jadi lbar 1cm 1.80 lbar lbar 1,25cm 1,5cm lbar lipata Gambar 3. Diagram Ma Asp Hasil Jadi Ro Suai Diagram diatas mujua ma trtiggi pada asp hasil jadi ro suai adalah pada prbadiga hasil jadi udulatig tucs dga lbar lipata 1 cm yaitu sbsar 3,10 dga ritria bai Pmbahasa Pmbahasa dari sluruha dijlasa sbagai briut: 1. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm dilihat dari asp btu glombag, rataa btu glombag da hasil jadi ro suai. a. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga uura lbar lipata 1 cm Hasil jadi pada udulatig tucs dga mgguaa uura lbar lipata 1 cm brdasara prhituga statisti SPSS 18 yaitu pada asp btu glombag dga ilai ma 3,40 dga atgori bai. Pada asp btu glombag diataa bai jia sudah mmuhi ritria yaitu mmbtu glombag dga mgubah arah jahita lipata atas da bawah ssuai dga ritria Wolff (1996) da ssuai dga ritria Bough (2011) yaitu strutur ostrusi diagoal pada dim mmbatu jatuhya ai shigga dapat mmbtu glombag yag bai, srta murut Aldrich (2004) tigat tbala pada baha dim mtua au atau tidaya suatu baha, shigga mmbuat glombag udulatig tucs lbih rapi. Sdaga pada asp rataa glombag mmilii ilai ma yaitu 2,93 dga atgori bai mudia pada asp hasil jadi ro suai mmilii ilai ma 3,10 dga atgori bai ssuai dga ritria yaitu lbar da jara lipata sama atara satu dga laiya (Wolff, 1996), hal ii diaraa dga uura lbar lipata yag tida trlalu lbar srta dga jara jahita yag tida trlalu pajag maa aa mghasila btu glombag yag bai. b. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga uura lbar lipata 1,25 cm Hasil jadi pada udulatig tucs dga mgguaa uura lbar lipata 1,25 cm brdasara prhituga statisti SPSS 18 yag trbai yaitu pada asp btu glombag dga ilai ma 3,33 dga atgori bai. Pada asp btu glombag diataa bai jia sudah mmuhi ritria yaitu mmbtu glombag srta jara jahita sama (Wolff, 1996) da ssuai dga ritria Bough (2011) yaitu strutur ostrusi diagoal pada dim mmbatu jatuhya ai 87

5 shigga dapat mmbtu glombag yag bai. Sdaga pada dua asp mmilii ilai ma yaitu 2.80 dga atgori cuup bai da 2,96 dga atgori cuup bai, dua asp ii atara lai asp rataa glombag da asp hasil jadi ro suai. c. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga uura lbar lipata 1,5 cm Hasil jadi pada udulatig tucs dga mgguaa uura lbar lipata 1,5 cm brdasara prhituga statisti SPSS 18 yag trbai yaitu pada asp btu glombag dga ilai ma 2,46 dga atgori cuup bai. Pada asp btu glombag diataa bai jia sudah mmuhi ritria yaitu mmbtu glombag dga mgubah arah jahita lipata atas da bawah da jara jahita yag sama ssuai dga ritria Wolff (1996) da ssuai dga ritria Bough (2011) yaitu strutur ostrusi diagoal pada dim mmbatu jatuhya ai shigga dapat mmbtu glombag yag bai. Sdaga pada asp rataa glombag mmilii ilai ma yaitu 2,06 dga atgori cuup bai da asp hasil jadi ro suai mmilii ilai ma 1,80 dga atgori urag bai. Hal ii diaraa dga uura lbar lipata yag trlalu lbar srta dga jara jahita trlalu pajag maa btu glombag yag dihasila urag trlihat. 2. Ada pgaruh yag sigifia dari prbdaa uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm trhadap hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim ditijau dari asp btu glombg, rataa glombag da hasil jadi ro suai brdasara prhituga statisti, yaitu sbagai briut : a. Asp Btu Glombag Brdasara hasil jadi udulatig tucs asp btu glombag dapat ditahui bahwa ilai F hitug sbsar 30,326 da dga tigat sigifia α 0,000 < 0,05 dga dmiia F hitug = 30,326 > F tabl 3,10 brarti Ha ditrima, yaitu ada pgaruh yag sigifia dari uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm trhadap hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim pada asp btu glombag ssuai dga ritria Bough (2011) yaitu strutur ostrusi diagoal pada dim mmbatu jatuhya ai shigga dapat mmbtu glombag yag bai. b. Asp Krataa Glombag Brdasara hasil jadi udulatig tucs asp rataa glombag dapat ditahui bahwa ilai F hitug sbsar 11,248 da dga tigat sigifia α 0,000 < 0,05 dga dmiia F hitug = 11,248 > F tabl 3,10 brarti Ha ditrima, yaitu ada pgaruh yag sigifia dari uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm trhadap hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim pada asp rataa glombag ssuai dga ritria yaitu lbar da jara lipata sama atara satu dga laiya (Wolff, 1996) c. Asp Hasil Jadi Ro Suai Brdasara hasil jadi udulatig tucs asp hasil jadi ro suai dapat ditahui bahwa ilai F hitug sbsar 32,989 da dga tigat sigifia α 0,000 < 0,05 dga dmiia F hitug = 32,989 > F tabl 3,10 brarti Ha ditrima, yaitu ada pgaruh yag sigifia dari uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm trhadap hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim pada asp hasil jadi ro suai. 3. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim yag trbai dga uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim yag trbai yaitu mgguaa lbar lipata udulatig tucs 1 cm, sbab pada hasil jadi udulatig tucs dga mgguaa lbar lipata 1 cm ii, btu glombag udulatig tucs lbih trlihat srta jara atar lipata sama. Hal ii ssuai dga ritria udulatig tucs Wolff (1996), udulatig tucs atgori bagus yai mmbtu glombag dga mgubah arah lipata mlitag atas da bawah da lipata lipata tucig brbtu lurus dga lbar da jara yag sama, srta dapat mmbria f brvolum. Kdua yai hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga mgguaa lbar lipata 1,25 cm. Pada pgguaa lbar lipata 1,25 cm, btu glombag yag dihasila dga atgori cuup bagus ssuai dga Wolff (1996), yai mmbtu glombag dga mgubah arah lipata mlitag atas da bawah da lipata lipata tucig brbtu lurus dga lbar da jara yag sama Ktiga adalah hasil jadi hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga mgguaa lbar lipata 1,5 cm. Pada pgguaa lbar lipata 1,5 cm ii jatuhya udulatig tucs dga atgori cuup bagus, ssuai dga Wolff (1996), yai mmbtu glombag dga mgubah arah lipata mlitag atas da bawah da lipata lipata tucig brbtu lurus dga lbar da jara yag sama 88

6 PENUTUP Ksimpula Brdasara hasil obsrvasi yag dilgai dga pyajia data da aalisis data ttag prbdaa hasil jadi udulatig tucs pada ro suai dga mgguaa uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm, maa dapat disimpula bahwa: 1. Hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dga uura lbar lipata 1 cm, dilihat dari asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai mmilii total ilai ma 3,14 dga atgori bai. pada lbar lipata 1,25 cm, dilihat dari asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai mmilii total ilai ma 3,03 dga atgori bai. Sdaga pada lbar lipata 1,5 cm, dilihat dari asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai mmilii total ilai ma 2,10 dga atgori cuup bai. 2. Ada pgaruh yag sigifia dari prbdaa uura lbar lipata 1 cm, 1,25 cm da 1,5 cm trhadap hasil jadi udulatig tucs pada ro suai brbaha dim dalam asp btu glombg, rataa glombag da hasil jadi ro suai brdasara prhituga statisti dilihat dari asp btu glombag mmilii ilai F hitug sbsar 30,326 > F tabl 3, 10, asp rataa glombag mmilii ilai F hitug sbsar 11,248 > F tabl 3, 10, asp hasil jadi ro suai mmilii ilai F hitug sbsar 32,989 > F tabl 3, Hasil jadi uura lbar lipata udulatig tucs pada ro suai brbaha dim yag trbai yai mgguaa uura lbar lipata udulatig tucs 1 cm dga atgori bai pada asp btu glombag, rataa glombag da hasil jadi ro suai yag ssuai dga ritria udulatig tucs yag bai yaitu mmbtu glombag dga jara jahita yag sama. Sara Brdasara hasil obsrvasi yag dilgai dga pyajia data da aalisis data ttag pgaruh ura lbar lipata udulatig tucs pada ro suai brbaha dim maa dapat disampaia bahwa: 1. Sblum mjahit udulatig tucs dga lbar lipata yag brbda sbaiya garis pola udulatig tucs dijlujur trlbih dahulu agar pada saat dijahit tida brgsr shigga jara tiap lipata sama. 2. Pmiliha baha lbih diprhatia lagi dalam pmbuata udulatig tucs, ara tbala baha srta omposisi baha sagat mmpgaruhi hasil jadi glombag udulatig tucs. DAFTAR PUSTAKA Ariuto, Suharsimi Prosdur Plitia Suatu Pdata Prati. Jaarta : PT. Ria Cipta. Ariuto, Suharsimi Prosdur Plitia Suatu Pdata Prati. Jaarta: PT. Ri Cipta Bough, Gail. Th Fashio Dsigr s Txtil Dirctory Lodo: Thams & Hudso. Calasibta, Charlott ad Tortora Th Fairchild Dictioary of Fashio. Nw Yor: Fairchild Publicatio Ic. Hasa.2002.Mtodologi Plitia da Apliasiya. Bogor: Ghalia Idosia Jrd, Judith Ecyclopdia Of Txtils. Nw Yor : Library of Cogrss Catalogig-i- Publicatio Data Nazir, M Mtod Plitia. Bogor: Ghalia Idosia Sudjaa Dsai da Aalisis Esprim. Badug: Tarsito. Sugiyoo Statistia Utu Plitia. Jaarta: PT Raja Grafido Prsada Tim Pyusu Pusat Bahasa Kamus Bsar Bahasa Idosia. Edisi Ktiga. Jaarta : Balai Pustaa Uivrsitas Ngri Surabaya Padua Pulisa da Pilaia Sripsi Uivrsitas Ngri Surabaya. Surabaya: Usa Prss Wolff, Coltt Th Art of Maipulatig Fabric. Iola: Kraus Publicatios 89

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n. 0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI

EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Moita Dwiyai ), Ni Wahyu Utami ) Faultas Kgurua da Ilmu Pdidia Uivrsitas

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE TIGA.

MODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE TIGA. MDIFIKASI METDE NEWTN DENGAN KEKNVERGENAN RDE TIGA Fby Satrya HP ), Agusi ), Musraii ) bysatrya@ymail.om ) Mahasiswa Program Studi S Matmatia ) Dos Matmatia, Jurusa Matmatia Faultas Matmatia da Ilmu Pgtahua

Lebih terperinci

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist

Lebih terperinci

Transformasi Z Materi :

Transformasi Z Materi : 4 Trasformasi Z Matri : Dfiisi Trasformasi Darah Kovrgsi (Rgio of Covrgc) Diagram Pol Zro Sifat Trasformasi Trasformasi dalam Btu Poliomial Rasioal Fugsi Sistm atau Fugsi Trasfr H() dari Sistm Liir Tida

Lebih terperinci

Aplikasi Metode Matrix Cascade Pada Perhitungan Koefisien Pantul Gelombang Suara Bawah Air Untuk Dasar Laut Miring

Aplikasi Metode Matrix Cascade Pada Perhitungan Koefisien Pantul Gelombang Suara Bawah Air Untuk Dasar Laut Miring Apliasi tod atri Cascad Pada Prhituga Kofisi Patul Glombag Suara Bawah Air Utu Dasar aut irig Day Friyadi da Irsa Somatri Brodjogoro Program Studi Ti Klauta, Istitut Tologi Badug (Email : dayf899@gmail.com)

Lebih terperinci

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa (adi_stia_3@yahoo.com) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi

Lebih terperinci

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi

Lebih terperinci

ANALISIS CEPSTRUM SINYAL SUARA

ANALISIS CEPSTRUM SINYAL SUARA MAKALAH ANALII CEPTRUM INYAL UARA Disusu Ol: NENI ARYANI L2F 300 543 JURUAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTA TEKNIK UNIVERITA DIPONEGORO E M A R A N G 2 0 0 2 DAFTAR II JUDUL... 1 ABTRAK... 1 1. Pdaulua.... 1 2.

Lebih terperinci

BAB VIII KRISTAL KRIST SEMIKONDUKT SEMIK

BAB VIII KRISTAL KRIST SEMIKONDUKT SEMIK A VIII KRISAL SEMIKONDUKOR MAERI : 8.1.Kristal smiodutor itrisi. 8.1.1.ti pguura clah rgi. 8.1..massa ftif 8.1.3.lima alasa hol diaggap sbagai partil brmuata positif. 8.1.4.ostrasi ltro 8.1.5.ostrasi hol.

Lebih terperinci

Distribution of the Difference of Two Independent Poisson Random Variables and Its Application to the Literate Population Data

Distribution of the Difference of Two Independent Poisson Random Variables and Its Application to the Literate Population Data Esata: Jural Imu-Ilmu MIA p. ISSN: 4-47. ISSN: 5-64 Distributio of th Diffrc of Two Idpdt oisso Radom Variabls ad Its Applicatio to th Litrat opulatio Data Atia Ahdia rogram Studi Statistia Uivrsitas Islam

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

Distribution of the Difference of Two Independent Poisson Random Variables and Its Application to the Literate Population Data

Distribution of the Difference of Two Independent Poisson Random Variables and Its Application to the Literate Population Data Distributio o th Dirc o Two Idpdt oisso Radom Variabls ad Its Applicatio to th Litrat opulatio Data Atia Ahdia rogram Studi Statistia Uivrsitas Islam Idosia Jala Kaliurag Km 45 Slma Yogaarta atia.a@uii.ac.id

Lebih terperinci

BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN

BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BAB SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN Dalam sais da rkayasa, kita srigkali harus mcari akar solusi dari prsamaa f 0. Jika f mrupaka fugsi poliomial liar atau kuadratis, solusi ksakya mudah utuk didapatka kara rumusya

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR

METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Vol. 9. No., 0 Jural Sais, Tkologi da Idustri METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Supriadi Putra, Ria Kuriawati, Asmara Karma sputra@uri.ac.id Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa

Lebih terperinci

Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73

Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73 67, 1/ (16), 67-73 STUDI OPARASI IPLEENTASI URIULU PADA PEBELAJARAN ASELERASI DAN PEBELAJARAN REGULER (ajia pada las XI CI+BI IPA da las XI IPA di SAN 1 Padag) Yssi Rifmasari STIP Adzkia Padag Email :

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t} Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Peminat ITS di Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014

Pemodelan Regresi Logistik Biner terhadap Peminat ITS di Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) 2014 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prit) D-5 Poda Rgrsi Logisti Bir trhadap Piat ITS di Ssi Brsaa Masu Prgurua Tiggi Ngri (SBMPTN) 04 Yati Aggrai da Isaii Zai Jurusa Statistia,

Lebih terperinci

Bab 5: Discrete Fourier Transform dan FFT

Bab 5: Discrete Fourier Transform dan FFT BAB 5 Dicrt Fourir Traform da FFT Bab 5: Dicrt Fourir Traform da FFT Dicrt Fourir Traform DFT. Dfiii Tuua Blaar Prta dapat mdfiiia DFT, da mghitugya. Utu mlaua aalii frui dari iyal watu dirit maa prlu

Lebih terperinci

Respon Frekuensi pada FIR Filter. Oleh:Tri Budi Sanrtoso ITS

Respon Frekuensi pada FIR Filter. Oleh:Tri Budi Sanrtoso ITS Rpo Frui pada FIR Filtr Olh:Tri Budi Sartoo Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS 1 Rpo iuoida pada itm FIR Suatu itm FIR diyataa: y[ ] b x[ ] h[ ] x[ ] 0 0 (1 Siyal iput cara umum mrupaa btu ompl dirit x[ ] x[ A

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian

TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian TEORI ANTRIAN Tori atria mrupaka studi matmatis mgai atria atau waitig lis yag di dalamya disdiaka bbrapa altratif modl matmatika yag dapat diguaka utuk mtuka bbrapa karaktristik da optimasi dalam pgambila

Lebih terperinci

PENGARUH PERIKLANAN KOMERSIL DENGAN KONSEP AIDA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA RADIO RADIKA 100,3 FM MAJALENGKA

PENGARUH PERIKLANAN KOMERSIL DENGAN KONSEP AIDA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA RADIO RADIKA 100,3 FM MAJALENGKA PENGAUH PEIKLANAN KOMESIL DENGAN KONSEP AIDA TEHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA ADIO ADIKA 100,3 FM MAJALENGKA Olh :. NENY KUSUMADEWI *) Email : kusumadwi.y@gmail.com ABSTAK Plitia ii brtujua utuk

Lebih terperinci

Catatan Teknik (Technical Notes) Pengerjaan Metoda Inversi Integral pada Perumusan Persamaan Muka Air Gelombang Air Nonlinier

Catatan Teknik (Technical Notes) Pengerjaan Metoda Inversi Integral pada Perumusan Persamaan Muka Air Gelombang Air Nonlinier Huahaa ISSN 085-98 Jural Toris da Trapa Bidag Rayasa Sipil Caaa Ti Tchical Nos Pgrjaa Moda Ivrsi Igral pada Prumusa Prsamaa Mua Air Glombag Air Noliir Syawaluddi Huahaa Klompo Kahlia Ti Klaua, Faulas Ti

Lebih terperinci

KLASIFIKASI ACUTE CORONARY SYNDROME DENGAN NILAI LIPID PROFILE RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH

KLASIFIKASI ACUTE CORONARY SYNDROME DENGAN NILAI LIPID PROFILE RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH KLASIFIKASI ACUTE CORONARY SYNDROME DENGAN NILAI LIPID PROFILE RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA ACEH THE ACUTE CORONARY SYNDROME CLASSIFICATION BETWEEN LIPID PROFILE VALUES IN RSUD dr. ZAINOEL ABIDIN BANDA

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria

BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dibahas tori tori pdukug yag aka diguaka pada bab slajutya, atara lai modl matmatika, modl pidmik SIR klasik, ilai ig, prsamaaa difrsial, sistm prsamaa difrsial, titik

Lebih terperinci

KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA

KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA TUGAS Olh RIRIN SISPIYATI NIM : 006003 Program Studi Matmatia INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 009 Ercis 40 Ta as initial spctrum a bloc function nonzro for ½. Animat th initial

Lebih terperinci

Transformasi Fourier Waktu Diskrit

Transformasi Fourier Waktu Diskrit Praktikum Isyarat da Sistm Topik 5 Trasformasi ourir Waktu Diskrit Tuua Mahasiswa dapat mtuka da mgguaka trasformasi ourir waktu diskrit dalam aalisa suatu sistm LTI Mahasiswa dapat mgguaka MATLAB sbagai

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA

ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Citra Elok Mgahardiyai, da Dstri Susilaigrum Mahasiswa Jurusa Statistika

Lebih terperinci

PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER

PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER PENL ND L MUSIK MENGGUNKN LIHRGM OURIER Olh : di Kuria (L57) Jurusa kik Elktro akultas kik Uivrsitas Dipogoro Jl. Pro. H Sudarto S. H., mbalag, Smarag -mail : Katrosid@Yahoo.com bstrak - Mlalui pristiwa

Lebih terperinci

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST)

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST) UJI CHI KUADRAT PENDAHULUAN Distribusi chi kuadrat mrupakan mtod pngujian hipotsa trhadap prbdaan lbih dari proporsi. Contoh: manajr pmasaran suatu prusahaan ingin mngtahui apakah prbdaan proporsi pnjualan

Lebih terperinci

PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK

PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK PERLUASAN METDE NEWTN DENGAN PENDEKATAN PARABLIK Abdul Rahma, Supriadi Putra, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matmatika Dos JurusaMatmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau Kampus

Lebih terperinci

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA Vol. 9. No. Jural Sais Tkologi da Idustri KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA Yuslita Muda Wartoo Novi Maulaa Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa Matmatika

Lebih terperinci

Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Kemampuan. : Pemecahan Masalah, Soal Cerita Matematika

Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Kemampuan. : Pemecahan Masalah, Soal Cerita Matematika Kartika Hadayai Z Aalisis Faktor Faktor Yag Mmpgaruhi Kmampua PmcahaMasalah Soal Crita Matmatika Kartika Hadayai Z Prodi Pdidika Matmatika PPs Uivrsitas Ngri Mda Email: kartikahadayaiasthaas@yahoo.com

Lebih terperinci

METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra

METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra METODE SENT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESIKN PERSMN NONLINER Supriadi Putra sputra@uri.ac.id Laboratorium Komputasi Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua lam Uivrsitas Riau Kampus Biawidya

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print) 54

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print) 54 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No., (06) ISSN: 337-3539 (30-97 Pri 54 Pracaga Kotrolr PID-Fuzzy utuk Sistm Pgatura Cascad Lvl da Flow pada Basic Procss Rig 38-00 Dwi Arki Pritadi, Joko Susila, Eka Iskadar Jurusa

Lebih terperinci

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3, Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV

Lebih terperinci

Jurnal MIPA 37 (1): (2014) Jurnal MIPA.

Jurnal MIPA 37 (1): (2014) Jurnal MIPA. Jural MIP 37 (1): 79-91 (014) Jural MIP http://oural.us.ac.id/u/id.php/jm ESENSI NILI DN EKTOR EIGEN DRI SUTU OPERTOR PD RUNG HILBERT KLSIK Wurato Jurusa Matmatia, FMIP, Uivrsitas Ngri Smarag, Idosia Ifo

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT

PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT Qoriai Widayati 1, Fbriyati Pajaita 2 Dos Uivrsitas Bia Darma 1, Dos Uivrsitas Bia Darma 2 Jala Jdral Ahmad Yai No.12 Palmbag

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal

Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal Smiar Nasioal Tkologi Iformasi, Komuikasi da Idustri (SNTIKI 9 ISSN (Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Syarif Kasim Riau ISSN (Oli : 79-406 Pkabaru, -9 Mi 07 Modifikasi Mtod Bahgat tapa

Lebih terperinci

INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga)

INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga) INTEGRA FOURIER DISUSUN OEH : Klompok III (Tiga). Maruah (7 6). Yusi Oktavia (7 45 ) 3. Widya Elvi AS (7 45) 4. Azar Saarudi (7 454) 5. Irmaati (7 455) Mata Kuliah Dos Pgasuh Klas : Matmatika ajuta : Fadli,

Lebih terperinci

JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA ISSN: Vol. 5 No. 1 Agustus 2012

JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA ISSN: Vol. 5 No. 1 Agustus 2012 JUNL TKNOLOGI TCHNOSCINTI ISSN: 979-845 Vol. 5 No. gutu PNPN PNMPTN NILI IGN INFINIT SISTM SINGUL P PNYLSIN PSMN POLINOMIL MTIKS NTUK [ ] X + Y U) Kri Suryowati Yudi Styawa Jurua Matmatia Ititut Sai da

Lebih terperinci

( α = 0, 05 ) rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah anggota sampel adalah:

( α = 0, 05 ) rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah anggota sampel adalah: BAB LANDASAN TEORI Pramala adalah giaa umu mmpriraa apa ag aa rjadi pada masa ag aa daag brdasara pgalama di masa lalu. Mod pramala ag srig diguaa dalam oomi da duia usaha adalah dr wau (im sris).. Bbrapa

Lebih terperinci

PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA

PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA Bidag Kajia : Pdidika Matmatika PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB da GEOGEBRA H.A. Parhusip Program Studi Matmatika Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya

Lebih terperinci

UNDERSTADING THE POLICY MAKING ASSOCIATED WITH THE DECREE OF THE MINISTRY OF EDUCATION AND CULTURE NUMBER 107/U/2001

UNDERSTADING THE POLICY MAKING ASSOCIATED WITH THE DECREE OF THE MINISTRY OF EDUCATION AND CULTURE NUMBER 107/U/2001 EAHAAN ENGABIL KEBIJAKAN TERHADA SK ENDIKNAS NOOR 107/U/2001 UNDERSTADING THE OLICY AKING ASSOCIATED WITH THE DECREE OF THE INISTRY OF EDUCATION AND CULTURE NUBER 107/U/2001 Ida alati Sajati Sri Kuriati

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI A II LANDASAN TEORI. Distribusi Pluag Diisi. (Walpol da M rs 995) Jika X adalah suatu variabl radom kotiu maka ugsi dsitas pluaga adalah suatu ugsi ag mmuhi kodisi: i. ; utuk x (- ) ii. = iii. = (.) Diisi.

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

OLEH: KOMANG SUARDIKA ( )

OLEH: KOMANG SUARDIKA ( ) OLEH: KOMANG SUARDIKA (9334) JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULAS MAEMAIKA DAN ILMU PENGEAHUAN ALAM UNIVERSIAS PENDIDIKAN GANESHA SINGARAJA RADIASI ENDA HIAM Salah satu pybab lahirya fisia uatum aalah itmuaya

Lebih terperinci

DETEKSI GERAKAN MANUSIA DENGAN METODA PHASE ONLY CORRELATION.

DETEKSI GERAKAN MANUSIA DENGAN METODA PHASE ONLY CORRELATION. Risalah Loaarya Komputasi dalam Sais da Tologi ulir: 6-7 Agustus 0083-3 DETEKSI ERAKA MAUSIA DEA METODA PHASE OLY CORRELATIO R. B. Wahyu * Toto Widyato ** ABSTRAK DETEKSI ERAKA MAUSIA DEA METODA PHASE

Lebih terperinci

Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu

Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu 10 Aalisa Ssitivitas ggua Trhadap gmbaga Trasportasi Krta Api Sbagai Altratif Trasportasi atai Utara Jawa ( Rut : Smarag Surabaya ) Hartoo Gutur *) *) Staf gajar Jurusa Tkik Sipil STTR Cpu Jl. Kampus Roggolaw

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api. 6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi

Lebih terperinci

APLIKASI RESIDU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL CAUCHY - EULER ORDE-n SKRIPSI. Oleh: IKE NORMA YUNITA NIM

APLIKASI RESIDU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL CAUCHY - EULER ORDE-n SKRIPSI. Oleh: IKE NORMA YUNITA NIM APLIKASI RESIDU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL CAUCHY - EULER ORDE- SKRIPSI Olh: IKE NORMA YUNITA NIM. 65 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MAULANA

Lebih terperinci

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

APLIKASI RESIDU KOMPLEKS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN CAUCHY- EULER ORDE DUA SKRIPSI. Oleh: YUDIA ISMAIL SYAFITRI NIM:

APLIKASI RESIDU KOMPLEKS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN CAUCHY- EULER ORDE DUA SKRIPSI. Oleh: YUDIA ISMAIL SYAFITRI NIM: APLIKASI RESIDU KOMPLEKS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN CAUCHY- EULER ORDE DUA SKRIPSI Olh: YUDIA ISMAIL SYAFITRI NIM: 4547 UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG FAKULTAS SAINS DAN

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Newton-Steffensen Bebas Turunan

Modifikasi Metode Newton-Steffensen Bebas Turunan Smiar Nasioal Tkologi Iormasi Komuikasi da Idustri SNTIKI 7 ISSN :08-990 Pkabaru Novmbr 0 Modiikasi Mtod Nto-Sts Bbas Turua M. Niam M.Y Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau

Lebih terperinci

x x x1 x x,..., 2 x, 1

x x x1 x x,..., 2 x, 1 0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata

Lebih terperinci

METODE PENGUKURAN FERTILITAS

METODE PENGUKURAN FERTILITAS Diisi Pua Aa Kotiu Pua aa iataa otiu jia F P apat ugsi sara ( ( iyataa sagai ( ( F u u R ga : R aala ugsi yag tritgrala. Fugsi isut ugsi pata pluag ari. [Gritt a Stirzar 199] Nilai Harapa Diisi Nilai Harapa

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

III. MATERI DAN METODE. a. Penelitian ini menggunakan 68 ekor kambing peranakan etawa ( PE) (31. ukur, tongkat ukur dan timbangan.

III. MATERI DAN METODE. a. Penelitian ini menggunakan 68 ekor kambing peranakan etawa ( PE) (31. ukur, tongkat ukur dan timbangan. III. MATERI DAN METODE 3.1. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii telah dilaksaaka pada Bula Oktober sampai November 013 di peteraka yag ada di Kota Pekabaru. 3.. Materi Peelitia a. Peelitia ii megguaka

Lebih terperinci

PPPM DIR Prosedur PPPM: Tindak Lanjut Hasil Penelitian dan Pengabdian 25 Agustus 2017 kepada Masyarakat

PPPM DIR Prosedur PPPM: Tindak Lanjut Hasil Penelitian dan Pengabdian 25 Agustus 2017 kepada Masyarakat 1/5 DIR Prosdur : 1. Tujua Mmastika bahwa tidak lajut trhadap hasil kgiata plitia da pgabdia kpada masyarakat difasilitasi. 2. Ruag Ligkup Tidak lajut hasil plitia da pgabdia masyarakat dalam btuk: - Diskusi

Lebih terperinci

Kalkulus 2. Persamaan Differensial Biasa (Ordinary Differential Equations (ODE))

Kalkulus 2. Persamaan Differensial Biasa (Ordinary Differential Equations (ODE)) Kalkulus Prsamaa Diffrsial Biasa Ordiar Diffrtial Equatios ODE Dhoi Hartato S.T. M.T. M.Sc. Prodi Tkik Kimia Fakultas Tkik Uivrsitas Ngri Smarag Prsamaa Diffrsial Biasa Prsamaa Diffrsial adalah Prsamaa

Lebih terperinci

Penerapan Balanced Scorecard pada Pengukuran Kinerja Lembaga Pendidikan

Penerapan Balanced Scorecard pada Pengukuran Kinerja Lembaga Pendidikan Prapa Balacd Scorcard pada Pgukura Kirja Lmbaga Pdidika Nasir Widha Styato Program Studi Tkik Idustri Fakultas Tkik Uivrsitas Brawijaya Jala MT. Haryoo 167, Malag 65145, Idosia azzyr_li@ub.ac.id Arif Rahma

Lebih terperinci

Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes

Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes Jural gmbaga Tkologi Iformasi da Ilmu Komputr -ISSN: -X Vol., No., Oktobr, hlm. - http://j-ptiik.ub.ac.id Klasifikasi Brita Twittr Mgguaka Mtod Improvd Naïv Bays Budi Kuriawa, Mochammad Ali auzi, Agus

Lebih terperinci

DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS MEKANIKA OLAHRAGA. Oleh: Dr. Rd. Boyke Mulyana

DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS MEKANIKA OLAHRAGA. Oleh: Dr. Rd. Boyke Mulyana DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS MEKANIKA OLAHRAGA Olh: Dr. Rd. Boyk Mulya PROGRAM STUDI PENDIDIKAN KEPELATIHAN JURUSAN PENDIDIKAN KEPELATIHAN FAKULTAS PENDIDIKAN OLAHRAGA DAN KESEHATAN UNIVERSITAS PENDIDIKAN

Lebih terperinci

EVALUASI PREMI POLIS LAST SURVIVOR PASANGAN SUAMI ISTRI MENGGUNAKAN METODE COPULA FRANK

EVALUASI PREMI POLIS LAST SURVIVOR PASANGAN SUAMI ISTRI MENGGUNAKAN METODE COPULA FRANK EVLUSI PREMI POLIS LST SURVIVOR PSNGN SUMI ISTRI MENGGUNKN METODE COPUL FRNK Irma Fauziah Program Matmatia Faultas Sais da Tologi Uivrsitas Islam Ngri Sarif Hidaatullah Jaarta -mail : irma_s2mathugm@ahoocom

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU

Lebih terperinci

1. Proses Normalisasi

1. Proses Normalisasi BAB IV PEMBAHASAN A. Pr-Procssing Pross pngolahan signal PCG sblum dilakukan kstaksi dan klasifikasi adalah pr-procssing. Signal PCG untuk data training dan data tsting trdapat dalam lampiran 5 (halaman

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI

EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Mota Dwya ), N Wahyu Utam, M. Pd. ) Program Stud Pdda Matmata Faultas

Lebih terperinci

BAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

BAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT BAB V DISTRIBUSI ROBABILITAS DISKRIT 5.. Distribusi Uniform Disrit Bila variabl aca X mmilii nilai,,... dngan probabilitas yang sama, maa distribusi uniform disrit dinyataan sbagai: f (, ) ;,,... paramtr

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN METODE ITERASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ORDE KONVERGENSI OPTIMAL

PENGEMBANGAN METODE ITERASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ORDE KONVERGENSI OPTIMAL PENGEMBANGAN METODE ITEASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ODE KONVEGENSI OPTIMAL Supriadi Putra M.Si* Dr. Sasudhuha M.S urusa Matatika FMIPA Uivrsitas iau *sputra@uri.a.id ABSTAK Dala akalah ii disajika dua

Lebih terperinci

MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF 221 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA

MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF 221 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF DOSEN : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA TUJUAN MATA KULIAH : A.URAIAN DAN TUJUAN MATA KULIAH : Mahasiswa mmplajari Fugsi a

Lebih terperinci

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK RANGKUAN ATERI ALAT OPTIK Priip Huyg Dari uatu umbr cahaya, tiap aat lalu trbtuk muka glmbag / wavrt (tmpat kduduka titik-titik yag aya ama). Titik-titik pada muka glmbag ii brtidak bagai umbr titik (wavlt)

Lebih terperinci

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE POTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR

KONVERGENSI MODIFIKASI METODE POTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR KNVERGENSI MDIFIKASI METDE PTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR Diajuka sbagai Salah Satu Sarat utuk Mmprolh Glar Sarjaa Sais pada Jurusa Matmatika lh: YUZI ANDRI SUHARYN 0800086

Lebih terperinci

Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus

Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus Jural EKSPONENSIAL Volum 3, Nomor, M 22 ISSN 285-7829 Itrprtas Paramtr dalam Modl Rgrs Logst utu Varabl Bbas Dotomus Paramtr Itrprtato Logstc Rgrsso Modls for Dcotomus Idpdt Varabl Darah A. Noh Program

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

OLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN

OLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN OLEH: DESTRIYANTI 7 58 TRI BUDIARTI 7 YULLIA HESTIANA 7 5 IRWAN SEPTEBER 7 46 GUNAWAN 7 KELAS : 6. L ATA KULIAH : ATEATIKA LANJUTAN DOSEN PENGASUH : FADLI, S.Si FAKULTAS KEGURUAN DAN ILU PENDIDIKAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di III. MATERI DAN METODE PENELITIAN 3.. Waktu da Tempat Peelitia telah dilakuka pada bula November - Desember 203 di peteraka Kambig yag ada di Kota Pekabaru Provisi Riau. 3.2. Alat da Baha Materi yag diguaka

Lebih terperinci

Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Kerusakan Komputer

Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Kerusakan Komputer IJCIT (Idosia Joural o Computr ad Iformatio Tchology) Vol.2 No.2, Novmbr 207, pp. 4~23 ISSN: 2527-449X E-ISSN: 2549-742 4 Prapa Mtod Forward Chaiig Pada Sistm Krusaka Komputr Ry Oktapiai Program Studi

Lebih terperinci

MATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilakukan selama 1 bulan, dimulai pada awal bulan

MATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilakukan selama 1 bulan, dimulai pada awal bulan III. MATERI DAN METODE 3.. Tempat da Waktu Peelitia ii telah dilakuka selama bula, dimulai pada awal bula eptember 03 di Kecamata Kuala Kampar Kabupate Pelalawa Provisi Riau. 3.. Materi Peelitia Baha yag

Lebih terperinci

Pemodelan dan Pemetaan Rata-rata Usia Kawin Pertama Wanita di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Logistik Ordinal

Pemodelan dan Pemetaan Rata-rata Usia Kawin Pertama Wanita di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Logistik Ordinal Pmodlan dan Pmtaan Rata-rata Usia Kawin Prtama Wanita di Provinsi Jawa Timur dngan Pndatan Rgrsi Logisti Ordinal Ang Kusumaningtyas P. Ananto, Dr. Vita Ratnasari, S.Si, M.Si Jurusan Statistia, Faultas

Lebih terperinci