ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LABELSTOCK MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL KERNEL DI PT. X

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LABELSTOCK MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL KERNEL DI PT. X"

Transkripsi

1 ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LABELSTOCK MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL KERNEL DI PT. X Ika Estuigtyas, Wibawati Jurusa Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Istitut Tekologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahma Hakim, Surabaya 6 ikaestu@ymail.com, wibawati@statistika.its.ac.id Abstrak Persaiga sektor idustri dihadapka pada tataga yag semaki berat seirig dega kemajua peradaba mausia baik itu produk idustri peghasil barag maupu jasa. PT. X merupaka salah satu perusahaa idustri maufaktur yag bergerak di bidag pembuata label paper, release lier da packagig tape serta meeri-ma pesaa label suatu produk. Pada peelitia ii diaalisis ketebala lem tiap sisi pegukura, kiri tegah da kaa, serta selisih dari tiap sisi pegukura pada produk labelstock utuk jeis kertas PVC Soft megguaka diagram kotrol Kerel utuk megetahui apakah dalam kodisi terkotrol atau tidak. Hal tersebut dikareaka semaki kecil selisih pada tiap sisi pegamata tersebut maka semaki baik kualitas ketebala lem pada produk labelstock. Permasalaha dalam peelitia ii adalah apakah produk labelstock pada jeis kertas PVC Soft telah terkedali berdasarka masig-masig sisi pegukura ketebala lem da selisih tiap sisi. Diagram kotrol Kerel meujukka bahwa pada ketiga sisi pegukura, kiri (X ), tegah (X ), kaa (X ), terdapat beberapa titik yag tidak terkotrol. Selisih dari ketiga sisi pegukura, kiri da tegah (X 4 ), tegah da kaa (X 5 ), da kaa da kiri (X 6 ) juga meujukka bahwa terdapat beberapa titik yag tidak terkotrol. Hal tersebut dikareaka adaya pergatia shift da juga pergatia roll kertas yag meyebabka tidak terkotrol pada pegamata tersebut da berimbas ke pegamata berikutya. Kata Kuci, Labelstock, da PVC Soft P I. PENDAHULUAN ERSAINGAN sektor idustri dihadapka pada tataga yag semaki berat seirig dega kemajua peradaba mausia baik itu produk idustri peghasil barag maupu jasa. Supaya suatu perusahaa dapat berkembag, tumbuh atau palig tidak bertaha hidup (survive), perusahaa tersebut harus mampu meghasilka produk (barag/jasa) dega kualitas lebih tiggi. Kualitas suatu produk ditetuka oleh ciri-ciri produk itu, sedagka pegedalia kualitas adalah aktivitas ketekika da maajeme, yag dega aktivitas itu di ukur ciri-ciri kualitas produk. Suatu alat yag diguaka dalam pegedalia kualitas secara statistik pada proses produksi adalah diagram kotrol (cotrol chart). PT. X merupaka salah satu perusahaa idustri maufaktur yag bergerak di bidag pembuata label paper, release lier da packagig tape serta meerima pesaa label suatu produk. Pada tahu 994, perusahaa mulai beroperasi dega memasag mesi coatig multigua. Proses coatig yag dilakuka pada perusahaa ii adalah megaplikasika lem basah yag diletakka di release paper kemudia dilewatka dryer agar lem kerig kemudia dipertemuka dega item tertetu. Proses tersebut dilakuka pada roll labelstock dega titik pegukura, yaitu kaa, tegah da kiri. Peyesuaia tebal lem diukur pada ketiga titik tersebut. Pada proses coatig tersebut yag diutamaka utuk megotrol kualitasya adalah dega megukur ketebala lem pada tiap sisi pegamata da juga selisih tiap sisi pegamata. Hal tersebut dikareaka semaki kecil selisih pada tiap sisi pegamata tersebut maka semaki baik kualitas ketebala lem pada produk labelstock. Pegedalia kualitas yag telah dilakuka oleh perusahaa tersebut adalah dega megguaka peta kedali Shewart XX RR utuk megetahui apakah produksi labelstock pada seluruh jeis kertas dega spesifikasi stadar perusahaa yag telah ditetuka dalam kodisi terkedali. Peelitia megguaka peta kedali Shewart da idividu memerluka asumsi ormalitas pada data yag diguaka, sedagka karakteristik kualitas proses produksi tidak selalu berdistribusi ormal. Alteratif lai yag dipakai utuk meyelesaiaka masalah data yag tidak berdistribusi ormal tersebut adalah dega megguaka diagram kotrol oparametrik. Peelitia sebelumya [] di PT. Cahaya Agkasa Abadi Sidoarjo megeai pegotrola proses produksi kabel di PT Cahaya Agkasa Abadi dega karakteristik kualitas produksi kabel yaitu berat kabel. Peelitia tersebut megguaka diagram kotrol berdasarka fugsi Kerel da Kuatil Empirik. Pegukura pegedalia kualitas yag aka dilakuka dalam peelitia ii adalah dega megguaka diagram kotrol oparametrik yag tidak membutuhka asumsi ormalitas. Utuk megotrol kualitasya adalah dega megukur ketebala lem pada tiap sisi pegamata da juga selisih tiap sisi pegamata. Hal tersebut dikareaka semaki kecil selisih pada tiap sisi pegamata tersebut maka semaki baik kualitas ketebala lem pada produk labelstock. Diagram kotrol oparametrik yag diguaka berdasarka fugsi kerel. Data yag dipakai adalah data karakteristik kualitas produksi labelstock yaitu ketebala lem utuk jeis kertas PVC Soft. Diharapka dari peelitia ii dapat memberika masuka bagi perusahaa utuk lebih meigktaka proses produksiya agar dapat meghasilka produk yag berkualitas maksimum sehigga dapat bersaig dega perusahaa sejeis. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Statistika Deskriptif Statistika deskriptif merupaka bagia statistika yag membahas tetag metode-metode utuk meyajika data

2 () sehigga mearik da iformatif, metode-metode yag berkaita dega pegumpula da peyajia suatu gugus data sehigga memberika iformasi yag bergua []. B. Peta Kedali Kerel Pegedalia kualitas secara statistika merupaka suatu metode utuk memeriksa tigkat kualitas yag diigika dalam suatu produk atau proses yag telah ditetuka da dapat diguaka sebagai stadart pembadig, apakah kualitas yag dihasilka dari proses produksi dalam keadaa baik yag berarti sudah memeuhi stadart yag telah ditetapka atau belum da aka dilakuka tidaka apabila terjadi peyimpaga dalam proses []. Diagram kotrol kerel merupaka diagram kotrol alteratif dega pedekata oparametrik yag diguaka karea tidak membutuhka asumsi distribusi ormal. Pedekata oparametrik dilakuka jika asumsi distribusi data tidak diketahui. Kerel adalah kotiu, dibatasi da simetris fugsi yata K dega itegral sama dega satu [4] KK()dddd =, < < 44T Estimator kerel [5],[6] sehigga disebut estimator desitas kerel Roseblatt-Parze. Secara umum kerel K dega badwidth h didefiisika sebagai : KK() = KK h, < <, h > () h Estimator desitas kerel utuk fugsi desitas adalah X fˆ i () k ( ) = k, < < i= h h dimaa kerel k berilai o egatif da h merupaka badwidth yag berilai positif da kecil. Apabila WW() = ww(yy)dddd maka fugsi distribusi yag berhubuga dega desitas w, X Fˆ i k ( ) = K, < < i= h (4) Badwidth (h) adalah parameter pemulus (smoothig) yag berfugsi utuk megotrol kemulusa dari kurva yag diestimasi. Fugsi Kerel yag diguaka dalam peelitia ii adalah fugsi Kerel Epaechiikov. Kerel Epaechikov didefiisika sebagai berikut. kk =.75 ( ), jika < (5), laiya Pemiliha yag optimal dari badwith h [5]adalah. h = C (6) C adalah kosta yag bergatug pada σ. Nilai yag tepat utuk kosta C adalah atara σ da σ utuk sebagia besar distribusi. Apabila σ tidak diketahui, maka diestimasi dega stadar deviasi sampel, SS = ii= (XX ii XX ) /( ) () Fugsi distribusi berdasarka kerel Epaechikov adalah sebagai berikut. Fˆ i ( ) =.75 i= S k, < < (7) Nilai desitas kerel Epaechikov utuk setiap i yag disimbolka dega FF kk () dapat digambarka dalam betuk kurva yag berfugsi seperti kurva ormal dalam mecari batas kotrol. Batas kotrol bawah ditetuka dega memperoleh luasa kurva bagia kiri sebesar α/, sedagka batas kotrol atas ditetuka dega memperoleh luasa kurva bagia kaa sebesar - α/. Nilai FF kk () tersebut yag aka dipakai utuk meetuka batas kotrol diagram kotrol Kerel, sehigga batas kedali utuk peta kedali Kerel adalah sebagai berikut. X i BKA = if K α (8) i= S i BKB = sup K α (9) i= S C. Pegujia Distribusi No-ormal Distribusi data dari variabel ketebala lem dapat diketahui dega melakuka pegujia Aderso-Darlig. Pegujia Aderso-Darlig didesai utuk medeteksi ketidaksesuaia keladaia kurva pada bayak distribusi. Hipotesis yag diguaka dalam pegujia Aderso-Darlig adalah sebagai berikut. H : Data sesuai dega distribusi dugaa H : Data tidak sesuai dega distribusi dugaa Statistik uji N (i ) A = N [ l F( Yi) + l( F( Y N + i ))] i= N () Tolak H jika A hit > A ( db) (ilai Aderso-Darlig hitug lebih besar dari ilai kritis Aderso-Darlig) atau p- value < α. D. Kegiata Produksi Pembuata labelstock terdiri dari empat proses produksi, yaitu proses coatig, slittig, sheetig, da packig. Lagkahlagkah proses produksi labelstock PT. X adalah sebagai berikut :. Awal proses produksi, disiapka baha baku yag terdiri dari release lier, facestock, da adhesive. Baha baku tersebut kemudia dilakuka proses selajutya.. Proses coatig. Kertas release diletakka pada proses uwid yaitu peguraia kertas release yag dijalaka ke proses pelapisa lem dimaa lem basah diletakka di titik peyesuaia tebal lem pada release paper kemudia dilewatka dryer agar lem kerig kemudia kertas release dipertemuka dega kertas PVC SOFT yag telah dilamiasi sehigga lem yag telah dikerigka meempel pada kertas PVC SOFT. Fugsi kertas release adalah sebagai media pelapisa lem sehigga saat dikerigka item tidak rusak kemudia lem dipidahka pada kertas PVC SOFT setelah dilakuka proses lamiasi. Setelah kedua kertas yag disatuka telah mejadi labelsticker kemudia digulug dalam roll sepajag m da diambil m utuk dilakuka ispeksi.

3 . Melakuka ispeksi. Ispeksi dilakuka setelah proses coatig selesai djalaka dega tujua utuk memeriksa ketebala lem pada produk labelstock, adaya cacat permukaa, da daya rekat. 4. Proses slittig. Pada proses ii guluga produk labelstock dilakuka pemotoga megguaka mesig slittig yag dipotog sesuai pesaa yag diterima dari perusahaa. 5. Proses sheetig. Setelah dilakuka pemotoga sesuai dega pesaa, maka didapatka berupa lembaralembara yag siap dikemas. 6. Proses Packig. Lembara produk labelstock yag siap utuk dikirim kepada pihak pemesa kemudia dikemas da diberi label yag meujukka idetitas jeis kertas yag dipakai. Setelah dikemas da diberi label produk disimpa digudag da siap dikirim kepada pemesa. III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data Peelitia ii megguaka data sekuder yaitu data hasil peelitia yag dilakuka PT. X tetag ketebala lem produksi labelstock pada jeis kertas PVC Soft. Data yag diguaka dalam peelitia ii pada proses coatig periode bula Jauari dega data sebayak data. Produk labelstock yag diukur adalah setiap gulug dega pajag sekitar m da lebar sekitar cm. Pegukura ketebala lem dilakuka dalam satua gram/square meter (gsm). B. Pegambila sampel Pegambila sampel dilakuka dega cara megambil sampel perhari sebayak 5 roll labelstock pada jeis kertas PVC Soft. Pegambila sampel dilakuka pada proses coatig, per-roll yag memiliki pajag m da lebar cm diambil sampel dega ukura m cm. Sampel yag diambil kemudia dibagi mejadi tiga bagia sesuai dega titik pemberia lem, yaitu kiri, tegah, da kaa. Kemudia ditimbag utuk megetahui berat lem dalam ukura gram/meter square (gsm) pada masig-masig sisi. Pegambila data pada PT. X dilakuka terus-meerus setiap shift. shift sama dega 8 jam sehigga hari terdapat shift. Proses produksi utuk labelstock pada jeis kertas PVC Soft tidak selalu medapatka data dalam sehari da tidak selalu memproduksi dalam setiap shift. Fokus yag diharapka dari perusahaa adalah pada tiap pegamata titik karakteristik kualitas da ilai selisih atar titik karakteristik kualitas berada dalam batas kedali. Berikut ii orgaisai data utuk produk labelstock jeis ker-tas PCV Soft di PT. X : Tabel. Sumber Data Produk Labelstock Jeis Kertas PVC Soft Sampel Tebal Lem (gram/square meter) () X X X X 4 X 5 X C. Variabel Peelitia Pegukura variabel yag diguaka berdasarka dari hasil aalisis yag dilakuka oleh PT. X. Variabel yag diukur utuk melihat kualitas ketebala lem pada produk labelstock utuk jeis kertas PVC Soft dalam satua gram/square meter (gsm) yaitu sebagai berikut ii :. X adalah ketebala lem sisi kiri (gram/square meter).. X adalah ketebala lem sisi tegah (gram/square meter).. X adalah ketebala lem sisi kaa (gram/square meter). 4. X 4 adalah ilai selisih ketebala lem sisi kiri dega sisi tegah yag diguaka utuk megukur ketebala lem (gram/square meter). 5. X 5 adalah ilai selisih ketebala lem sisi tegah dega sisi kaa yag diguaka utuk megukur ketebala lem (gram/square meter). 6. X 6 adalah ilai selisih ketebala lem sisi kaa dega sisi kiri yag diguaka utuk megukur ketebala lem (gram/square meter). Eam variabel tersebut diteliti secara uivariat karea karakteristik kualitas yag diguaka dari keeam variabel tersebut sama, yaitu ketebala lem. D. Lagkah Aalisis Metode aalisis yag diguaka dalam pegedalia kualitas di PT. X pada produk labelstock jeis kertas PVC Soft maka aalisis yag diguaka adalah peta kedali Kerel. Utuk megotrol kualitas produk labelstock jeis kertas PVC Soft megguaka peta kedali Kerel. Lagkah-lagkah utuk membuat peta kedali Kerel adalah sebagai berikut :. Meghitug ilai mea (XX ) da stadar deviasi (SS ) dari variabel X higga X 6.. Meetuka ilai badwith yag optimal pada masigmasig. Meghitug fugsi distribusi kerel Epaechikov utuk variabel X, X, X, X 4, X 5, da X Membuat fugsi distribusi kerel Epaechikov dalam betuk grafik. 5. Meghitug batas kotrol atas (BKA) da batas kotrol bawah (BKB) utuk peta kedali Kerel pada setiap 6. Membuat diagram peta kedali Kerel pada masigmasig 7. Memeriksa titik yag keluar dari batas kotrol peta kedali Kerel pada masig-masig variabel X, X, X, X 4, X 5, da X 6. IV. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Aalisis Deskriptif Aalisis deskriptif berikut meujuka karakteristik dari produk labelstock pada jeis kertas PVC Soft pada variabel kualitas ketebala lem. Tabel. Statistik Deskriptif Ketebala Lem Mea St. Dev Mi. Ma. BSA BSB X X X X X X Variabel

4 4 Tabel meujukka karakteristik dari keeam variabel produk labelstock jeis kertas PVC Soft. Berdasarka Tabel variabel kualitas ketebala lem sisi kiri memiliki ilai mea sebesar., stadar deviasi sebesar.74, miimum sebesar 7, da maksimum sebesar 6. Sisi tegah dega ilai mea sebesar.5, stadar deviasi sebesar.757, miimum sebesar 6, da maksimum sebesar 5. Sisi kaa dega ilai mea sebesar.95, stadar deviasi sebesar.76, miimum sebesar 7 da maksimum sebesar 5. Nilai rata-rata X 4, X 5, da X 6 adalah.8,.54, da.8. Nilai stadar deviasi X 4, X 5, da X 6 adalah.97,., da.78. Nilai miimum utuk variabel X 4, X 5, da X 6 adalah da ilai maksimum masig-masig sebesar 4, 4, da 5. B. Pegujia Distribusi Jeis Kertas Pegujia distribusi ormal utuk jeis kertas PVC Soft pada tiap sisi pegamata da selisih adalah sebagai berikut. H = data jeis kertas PVC Soft berdistribusi ormal H = data jeis kertas PVC Soft tidak berdistribusi ormal α = 5 % Berdasarka lampira diketahui bahwa p-value utuk jeis kertas PVC Soft pada variabel X, X, X, X 4, X 5, da X 6 berturut-turut kurag dari.5 dega ilai α sebesaar 5 %, sehigga keputusa yag diambil utuk ke-6 variabel tersebut adalah tolak H. Kesimpula yag dapat diambil berdasarka ilai p-value pada jeis kertas PVC Soft pada masig-masig variabel tidak berdistribusi ormal. Utuk megetahui jeis distribusi data labelstock jeis kertas PVC Soft pada masigmasig variabel dega megguaka batua software Easy Fit. Berikut adalah jeis distribusi yag diguaka pada variabel X, X, X, X 4, X 5, da X 6. Tabel. Distribusi Data Produk Labelstock Variabel Distribusi Parameter k=.9 α=9.597 X Dagum (4P) β=6.95 γ=6.74 k=-.588 σ=.79 X Ge Etreme Value μ=.587 k=.8474 α=8.446 X Dagum (4P) β=6.96 γ=6.575 γ=.8776 δ=.7 X 4 Johso SB λ=.4 ξ=-.9 γ=.684 δ=.58 X 5 Johso SB λ=8.44 ξ= γ=.6 δ=.8765 X 6 Johso SB λ=4.6 ξ=-.54 C. Peerapa Peta Kedali Pada Tiap Sisi Pegamata Aalisis yag dilakuka pada sub-bab ii difokuska pada pegamata ketebala lem di sisi kiri (X ), tegah (X ), da kaa (X ) pada proses coatig produksi labelstock utuk jeis kertas PVC Soft. Pada ketebala lem pada tiap sisi memiliki ilai target sebesar - gsm. Nilai badwidth (h) utuk variabel X, X, da X adalah.68,.98, da,98. Nilai h diguaka utuk megetahui fugsi desitas Kerel pada masig-masig Tabel 4. Fugsi Desitas Kerel Epaechikov X No X X j F( j ) j F( j ) j F( j ) Nilai-ilai fugsi desitas kerel yag ditujukka pada Tabel 4 dapat ditujukka dalam betuk grafik (a) utuk Data Jeis Kertas ART P (b) (c) Gambar a. Cdf Kerel Epaechikov utuk Variabel X, Gambar b. Cdf Kerel Epaechikov utuk Variabel X, Gambar c. Cdf Kerel Epaechikov utuk Variabel X Gambar merupaka grafik fugsi desitas kerel Epaechikov yag bergua utuk meetuka batas kedali pada peta kedali Kerel yag aka diguaka dalam aalisis selajutya. Berikut merupaka hasil aalisis megguaka peta kedali kerel gua utuk megetahui titik pegamata yag berada dalam batas kedali da diluar batas kedali serta meeliti peyebab apa saja yag meyebabka pada titik-titik tersebut tidak terkotrol. 8 BKB= observasi ketebal kertas (a) BKA=4.8 GT=.8

5 5 5 4 BKA= tebal kertas GT=.5 Nilai-ilai fugsi desitas kerel yag ditujukka pada Tabel 4 dapat ditujukka dalam betuk grafik. 9.5 utuk Data Jeis Kertas PVC Soft 8 BKB= observasi ke- 5 (b) tebal kertas 4 BKA=4. GT= (a) BKB= observasi ke- (c) Gambar a. Peta Kedali Kerel utuk Variabel X, Gambar b. Peta Kedali Kerel utuk Variabel X, Gambar c. Peta Kedali Kerel utuk Variabel X Peta kedali Kerel yag telah dihasilka di atas dapat dilihat bahwa terdapat beberapa titik pegamata yag keluar dari batas kedali. Gambar meujukka bahwa terdapat beberapa titik yag sama dari ketiga sisi, kiri, tegah, da kaa, yag keluar dari batas kedali. Gambar a memiliki distribusi Dagum (4P), BKA sebesar 7.4 da BKB sebesar 4.8. Gambar b berdistribusi Ge. Etreme Value, BKA sebesar 7.5 da BKB sebesar 4.. Gambar c berdistribusi Ge. Etreme Value, BKA sebesar 8 da BKB sebesar Ada beberapa titik yag memiliki persamaa ut-of-cotrol yaitu pada pegamata ke- da. Hal tersebut disebabka oleh adaya pergatia roll pada proses pelapisa lem, sehigga settig pada operator kurag akurat. Titik-titik lai yag tidak terkedali juga diketahui karea adaya pergatia roll pada proses coatig sehigga berpegaruh terhadap pegamata berikutya. D. Peerapa Peta Kedali Kerel Pada Tiap Selisih dari Sisi Pegamata Produksi yag dilakuka oleh PT. X adalah meghasilka produk labelstock yag khusus diaalisis pada peelitia ii. Variabel selisih sisi kiri da tegah (X 4 ), selisih sisi tegah da kaa (X ) 5, da selisih sisi kaa da kiri (X 6 ) merupaka ilai selisih dari variabel pegukura pada tiap roll produksi. Nilai badwidth (h) utuk variabel X, X, da X adalah.68,.98, da,98. Nilai h diguaka utuk megetahui fugsi desitas Kerel pada masig-masig Tabel 5. Fugsi Desitas Kerel Epaechikov No X X X j F( j ) j F( j ) j F( j ) (b) (c) Gambar a. Cdf Kerel Epaechikov utuk Variabel X 4, Gambar b. Cdf Kerel Epaechikov utuk Variabel X 5, Gambar c. Cdf Kerel Epaechikov utuk Variabel X 6 Gambar merupaka grafik fugsi desitas kerel Epaechikov yag bergua utuk meetuka batas kedali pada peta kedali Kerel yag aka diguaka dalam aalisis selajutya. Hasil perhituga fugsi desitas Kerel utuk ilai selisih dari tiap sisi pegamata dapat meujukka ilai batas kotrol atas da bawah. Nilai selisih tersebut dapat mejadi batas kedali utuk meggambarka peta kedali Kerel pada tiap selisih dari sisi pegamata yaitu selisih sisi kiri da tegah (X 4 ), selisih sisi tegah da kaa (X 5 ), da selisih sisi kaa da kiri (X 6 ). Berikut adalah peta kedali Kerel utuk masig-masig observasi ketebal lem (a) BKA=4 GT=.8 BKB=.4

6 6 tebal kertas BKA=.8 GT=.54 tidak terkotrol adalah karea adaya pergatia roll da adaya pergatia shift yag meyebabka settigya kembali berubah da meyebabka berat lem atau tebal lem berlebih. DAFTAR PUSTAKA observasi ketebal kertas observasi ke- (b) BKB=.6 BKA=4 GT=.8 BKB=.59 (c) Gambar a. Peta Kedali Kerel utuk Variabel X 4, Gambar b. Peta Kedali Kerel utuk Variabel X 5, Gambar c. Peta Kedali Kerel utuk Variabel X 6 Berdasarka hasil perhituga ilai BKA, BKB da garis tegah pada masig-masig peta kedali Kerel diketahui bahwa terdapat beberapa titik-titik pegamata yag keluar dari batas kotrol. Dari pegamata terdapat beberapa titik yag keluar dari batas kotrol bawah da atas. Dari ketiga ilai selisih tersebut tidak ada titik yag sama yag out-of-cotrol. Gambar 4a memiliki distribusi Normal, BKA sebesar.4 da BKB sebesar.8. Gambar 4b berdistribusi Joso SB, BKA sebesar.8 da BKB sebesar.6. Gambar 4c berdistribusi Joso SB, BKA sebesar 4 da BKB sebesar.59.titik-titik yag keluar dari batas kotrol tersebut diketahui karea disebabka oleh pergatia roll yag meyebabka settig pada tiap sisi berubah da tidak tepat. Selai itu terdapat pergatia shift yag juga meyebabka titik-titik tesebut tidak terkedali karea kuragya kotrol dari operator. [] Septriigtyas, N. (8). Studi Tetag Diagram Kotrol Kerel da Kuatil Empirik Serta Aplikasiya Di PT. Cahaya Agkasa Abadi Sidoarjo. Tugas Akhir Jurusa Statistika Istitut Tekologo Sepuluh Nopember. [] Walpole, R.E Pegatar Statistika. PT. Gramedia, Jakarta. [] Motgomery, D.C. (5). Itroductio to Statistical Quality Cotrol Fifth Editio. Joh Wiley & Sos, ic. New York. [4] Hardle, W. (99). Smoothig Techiques With Implemetatio i S. Spriger Verlaag, New York Ic. [5] Roseblatt, M. (956), Remarks o Some No Parametric Estimates of a Desity Fuctio, Aals of Mathematic Statistics. [6] Parze, E.(96). O Estimatio of a Probability Desity Fuctio, Aals of Mathematic Statistics. V. KESIMPULAN Berdasarka aalisis yag telah dilakuka, diperoleh beberapa kesimpula yaitu sebagai berikut.. Diagram kotrol oparametrik berdasarka fugsi Kerel pada ketebala lem produk labelstock utuk jeis kertas PVC Soft di sisi pegamata, kiri, tegah, da kaa, meujukka bahwa stabilitas proses produksi labelstock belum tercapai. Berdasarka ketiga titik tersebut memiliki ilai pegamata tidak terkedali yag sama atara satu da laiya. Peyebab utama dari pegamata yag tidak terkotrol adalah karea adaya pergatia roll yag meyebabka settigya kembali berubah da meyebabka berat lem atau tebal lem berlebih.. Berdasarka diagram kotrol oparametrik megguaka fugsi Kerel pada ketebala lem produk labelstock utuk jeis kertas PVC Soft di tiap selisih pegamata atara sisi kiri, tegah, da kaa, meujukka bahwa stabilitas proses produksi labelstock belum tercapai. Peyebab utama dari pegamata yag

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Diagram Kontrol Kernel di PT. X

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Diagram Kontrol Kernel di PT. X JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () 7-5 (-98X Prit) D-94 Aalisis Pegedalia Kualitas Produk Labelstock Megguaka di PT. X Ika Estuigtyas da Wibawati Jurusa Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Peta Kendali Kernel di PT. X (Studi Kasus : PVC Soft)

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Peta Kendali Kernel di PT. X (Studi Kasus : PVC Soft) Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Peta Kendali Kernel di PT. X (Studi Kasus : PVC Soft) Oleh : Ika Estuningtyas (1311 105 018) Dosen Pembimbing : Wibawati, S.Si, M.Si Latar Belakang

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

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

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

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

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

ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan

ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan JMP : Vol. 8 No., Des. 016, al. 33-40 ISSN 085-1456 ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI Novita Eka Cadra Uiversitas Islam Darul Ulum Lamoga ovitaekacadra@gmail.com Masriai Mayuddi Uiversitas

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

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

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

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

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan: BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Regresi Parametrik Regresi parametrik merupaka metode statistika yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel prediktor dega variabel respo, dega asumsi bahwa telah

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

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

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

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

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN

3. METODE PENELITIAN 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu da Lokasi Peelitia Peelitia ii megguaka data primer da sekuder. Data primer diambil dari kegiata peelitia skala laboratorium. Peelitia dilakuka pada bula Februari-Jui 2011.

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

Pengujian Normal Multivariat T 2 Hotteling pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2007

Pengujian Normal Multivariat T 2 Hotteling pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2007 1 Peguia Normal Multivariat T Hottelig pada Faktor-Faktor yag Mempegaruhi IPM di Jawa Timur da Jawa Barat Tahu 007 Dedi Setiawa, Zuy Iesa Pratiwi, Devi Lidasari, da Sati Puteri Rahayu Jurusa Statistika,

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir 43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bahan dan objek penelitian yang digunakan yaitu:

BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bahan dan objek penelitian yang digunakan yaitu: III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Objek Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Baha da objek peelitia yag diguaka yaitu: 1. Telur tetas ayam lokal sebayak 200 butir. Umur telur yag telah disimpa pada

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum, 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata

Lebih terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

III METODE PENELITIAN

III METODE PENELITIAN 28 III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Giat, Botai Square, Bogor, Jawa Barat. Peelitia dilaksaaka pada bula Februari higga bula Maret tahu 2010. 3.2 Pegumpula Data

Lebih terperinci

REGRESI LINIER GANDA

REGRESI LINIER GANDA REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 27 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Objek yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda Sumba (Sadelwood) betia da jata berjumlah 30 ekor dega umur da berat yag relatif

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa

Lebih terperinci

P r o s i d i n g 149

P r o s i d i n g 149 P r o s i d i g 149 PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK KOPI TRADISIONAL DALAM RANGKA MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN Heptari Elita Dewi (1), Aisa Aprilia (2), Heru Satoso Hadi Subagyo (3) Fakultas Pertaia, Uiversitas

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki

Lebih terperinci

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani    / Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Telur Tetas Itik Damiakig Baha yag diguaka dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Damiakig berasal dari iduk yag dipelihara secara ekstesif

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah penelitian diskriptif kuantitatif. Dalam hal ini peneliti akan

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah penelitian diskriptif kuantitatif. Dalam hal ini peneliti akan BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Berdasarka pertayaa peelitia yag peeliti ajuka maka jeis peelitia ii adalah peelitia diskriptif kuatitatif. Dalam hal ii peeliti aka mediskripsika kemampua relatig,

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

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 I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci