ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO"

Transkripsi

1 ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO STUDI PENGARUH DAN HUBUNGAN VARIABEL BENTUK DAS TERHADAP PARAMETER HIDROGRAF SATUAN SINTETIK (Stud Kasus: Suga Saluga, Taopa da Batu d Sulawes Tegah) I Waya Sutapa * Abstract Ut Hydrograph ca be used as oe of method to calculate the desg flood whch s alghted from rafall data ad dscharge measuremet from catchmet area. Ut Hydrograph oly vald for the pertet catchmet area ad at pot where dscharge measuremet s coducted. The lmtato of data ad lmtato go to effect Ut Hydrograph peep out the dea to develop the Sythetc Ut Hydrograph (SUH). I ths research s made model of Sythetc Ut Hydrograph lke peak dscharge (Qp), tme peak (Tp) ad tme base (Tb) wth the characterstc of physcal of form factor catchmet area as sgle varable model. The model of Sythetc Ut Hydrograph parameter use the statstcally regresso methods, where parameter SUH ( Qp, Tp ad Tb) as varable s ot free ad form factor catchmet area ( FD) as free varable. As ca be see, the result of ths research s form factor of Catchmet area have the strog lear relato. Ths matter s show by value of coeffcet correlato to Sythetc Ut Hydrograph parameter (Qp, Tp ad Tb). Chose Model for the Qp of = 0,375, FD -,7457 by coeffcet of determato, R = 0,9986, Tp = 30,06FD -,9864 by coeffcet of determato, R = 0,7496 ad Tb = 35,4835 FD + 4,649 by coeffcet of determato, R = 0,986. Keywords: Rafall, catchmet area ad dscharge measuremet Abstrak Hdrograf Satua dapat dguaka sebaga salah satu metode utuk meghtug debt bajr racaga yag dturuka dar data huja da pegukura debt dar suatu Daerah Alra Suga (DAS). Hdrograf Satua haya berlaku utuk DAS yag bersagkuta da haya pada ttk dmaa pegukura debt dlakuka. Keterbatasa data da keterbatasa berlakuya Hdrograf Satua memuculka gagasa utuk megembagka Hdrograf Satua Stetk (HSS). Dalam peelta dbuat model parameter Hdrograf Satua Stetk (HSS) sepert debt pucak(qp), waktu pucak (Tp) da waktu dasar (Tb) dega karakterstk fsk faktor betuk DAS, sebaga varabel tuggal dalam pemodela. Pemodela parameter Hdrograf Satua Stetk (HSS) megguaka metode statstk regres, dmaa parameter HSS (Qp, Tp da Tb) sebaga varabel tdak bebas da faktor betuk DAS (FD) sebaga varabel bebas. Hasl peelta adalah faktor betuk DAS mempuya hubuga ler yag kuat. Hal dtujukka oleh la koefse korelas terhadap parameter Hdrograf Satua Stetk (Qp, Tp da Tb). Model terplh utuk Qp = 0,375 FD -,7457 dega koefese determas, R = 0,9986, Tp = 30,06FD-,9864 dega koefse determas, R = 0,7496 da Tb = 35,4835 FD +4,649 dega koefese determas, R = 0,986. Kata kuc: Huja, DAS, debt pegukura. Pedahulua Pada suatu Daerah Alra Suga (DAS) terdapat sfat respo terhadap masuka tertetu yag dkeal sebaga Hdrograf Satua (HS) yatu tpkal Hdrograf khas utuk suatu DAS tertetu, akbat huja efektf satu satua dega testas merata d seluruh DAS dalam waktu yag dtetapka. Kosep hdrograf satua pertama kal * Staf Pegajar Jurusa Tekk Spl Fakultas Tekk Uverstas Tadulako, Palu

2 Stud Pegaruh da Hubuga Varabel Betuk DAS Terhadap Parameter Hdrograf Satua Stetk (I Waya Sutapa) megemuka sebaga upaya utuk medapatka perkraa bajr yag terjad akbat berbaga testas huja da huja jam-jama rata-rata. Aka tetap dsadar pula, karea megguaka perkraa-perkraa sehgga hdrograf alra yag sebearya terjad selalu berbeda utuk setap masuka yag terjad pada saat yag berbeda pula. Oleh karea tu, utuk memperoleh hdrograf yag dapat daggap sebaga hdrograf khas da mewakl DAS dperluka peratarataa hdrograf satua yag dperoleh dar beberapa kasus bajr. Utuk medapatka suatu hdrograf satua dperluka tersedaya data yag akurat yatu data pegukura debt lagsug dar pecatata otomats (AWLR, Automatc Water Level Record) da data huja. Yag mejad masalah adalah apabla tdak tersedaya data tersebut d atas, maka dkembagka suatu cara utuk memperoleh hdrograf satua dega memafaatka parameter DAS utuk memperoleh Hdrograf Satua Stetk (HSS). Dalam usaha meambah model HSS yag dkembagka berdasarka data karakterstk fsk DAS, maka dlakuka peelta utuk membuat HSS berdasarka faktor betuk DAS da karakterstk fsk DAS berupa perbadga luas DAS da Kellg DAS yag kemuda dsebut Faktor Betuk DAS (FD). Peelta dlakuka d Suga Taopa, Saluga da Suga Batu d Sulawes Tegah) Tujua peelta adalah utuk medapatka model Hdrograf Satua Stetk (HSS) yag drumuska berdasarka data karakterstk fsk DAS da pegaruh faktor betuk DAS (FD) terhadap parameter HSS serta hubuga (model) atara varabel FD terhadap parameter HSS (Qp, Tp da Tb).. Stud Pustaka. Betuk Daerah Alra Suga (DAS) Betuk DAS mempuya art petg dalam hubugaya dega alra suga yatu berpegaruh terhadap kecepata terpusatya alra. Ada 4 (empat) betuk DAS yag dketahu, sebaga berkut (Sumarto, 995) : a. Memajag Basaya duk suga memajag dega aak-aak suga lagsug masuk kedalam duk suga. Betuk (Gambar ) meyebabka debt bajrya relatf kecl karea perjalaa bajr dar aak suga berbeda-beda waktuya tetap bajrya berlagsug agak lama. Q Qp T DAS Memajag (Bulu burug Hdrograf DAS Memajag (Bulu burug) Gambar. Betuk DAS memajag (Bulu Burug) da Hdrograf yag dhaslka 5

3 Jural SMARTek, Vol. 4, No. 4, Nopember 006: 4-3 Q T DAS Radal (Kpas) Hdrograf DAS Radal (Kpas) Gambar. Betuk DAS Radal (kpas) da Hdrograf bajr yag dhaslka C C C DAS Radal (Kpas) C C C Hdrograf bajr DAS Paralel Gambar 3. Betuk DAS Paralel da Hdrograf bajr yag dhaslka b. Radal Betuk (Gambar ) terjad karea arah alur suga seolah-olah memusat pada suatu ttk sehgga meggambarka adaya betuk radal. Kadag-kadag gambara tersebut berbetuk kpas atau lgkara. Akbatya waktu yag dperluka alra yag datag dar segala pejuru arah alur suga memerluka waktu yag hampr bersamaa. Apabla terjad huja yag sfatya merata d seluruh DAS maka aka terjad bajr besar. 6

4 Stud Pegaruh da Hubuga Varabel Betuk DAS Terhadap Parameter Hdrograf Satua Stetk (I Waya Sutapa) c. Paralel DAS (Gambar 3) dbetuk oleh jalur Sub DAS yag bersatu d baga hlrya. Bajr basaya terjad d daerah hlr setelah ttk pertemua atara kedua alur suga sub DAS tersebut. d. Kompleks Betuk DAS terjad akbat gabuga dua atau lebh DAS. Dalam keadaa huja yag sama daerah alra suga radal, hdrografya lebh tajam serta perode kejada bajrya lebh pedek dbadgka dega betuk DAS bulu burug.. Koefse redukshuja Dalam suatu aalss huja, jka haya ada satu stasu pegukur huja perlu dkalka dega suatu koefse reduks sepert berkut: t = 0,. L 0,8. I -0,3 B t...() 0,4t 0,75 3,7 x0 F x t 5.() (H H 0 ) I (3) L.3 Dstrbus huja Jka data huja jam-jama tdak terseda, maka dperluka suatu model utuk pegalhragama huja hara peyebab bajr ke waktu yag lebh pedek, yatu huja jam-jama. Utuk pedekata dguaka rumus yag dkembagka oleh Ishguro tahu 953 d Jepag, yag dkeal dega rumus Mooobe (Suyoo, 999) sepert berkut: 3 R 4 4 It 4 t (4).4 Hdragraf satua Utuk memperoleh hdrograf satua dar suatu kasus bajr, dperluka data: a. Rekama AWLR b. Pegukura debt yag cukup c. Data huja maual d. Data huja otomatk. Cara perhtuga hdrograf satua adalah : a. Alra dasar Utuk megaalsa hdrograf satua dperluka hubuga atara huja efektf dega lmpasa lagsug, sehgga alra dasar (Base flow) harus dpsahka dar hdrografya. Utuk memperoleh hdrograf lmpasa lagsugya, Sr Harto, 993, memberka tga metode yag dapat dlakuka yatu: Straght le Method Fxed base leght method Varabel Slope method. b. Hdrograf lmpasa lagsug Hdrograf lmpasa lagsug merupaka besarya debt alra dkurag dega besarya alra dasar pada jam tersebut, dapat drumuska sebaga berkut : HLL = Q AD...(5) c. Ideks Ph (φ) Ideks φ adalah huja rata-rata mmum yag megakbatka volume alra sembag dega volume sembag. Ideks φ drumuska sebaga berkut : φ = Ptot Pet...(6) t d. Huja efektf Huja efektf dalam peelta dartka sebaga huja yag dapat megakbatka terjadya lmpasa lagsug, yatu huja total setelah dkurag dega kehlagakehlaga. Dalam hal yag dapat dhtug adalah fltras. Huja efektf dapat drumuska sebaga berkut : HE = CH Ideks φ...(7) e. Volume lmpasa lagsug Volume lmpasa lagsug merupaka volume huja yag meyebabka terjadya lmpasa lagsug dalam satua meter kubk (m 3 ). Volume lmpasa lagsug dapat drumuska sebaga berkut : VLL = HLL x (8) 7

5 Jural SMARTek, Vol. 4, No. 4, Nopember 006: 4-3 f. Ordat Hdragraf satua Salah satu cara meghtug ordat hdrograf satua yatu dega cara membag hdrograf lmpasa lagsug dega tgg huja efektfya. Ordat hdrograf satua dapat drumuska, sebaga berkut : OHS = HLL / ΣHE...(9) g. Hdragraf satua terukur rata-rata Dar data kasus bajr yag terjad dperoleh sfat pokok hdrograf satua terukur. Sfat pokok hdrograf satua terukur (Qp da Tp) drata-rataka sehgga dperoleh sfat pokok hdrograf satua terukur. Dar sfat pokok hdrograf kemuda dcar ordat-ordat hdrograf satua terukur rata-rata dega cara tral ad error. Sebaga kotrol volume hdrograf satua terukur dbag luas DAS sama dega mm..5 Hdragraf satua stetk Dalam megembagka persamaa hdrograf satua stetk d Idoesa pada tahu 985, Sr Harto memasukka parameter luas DAS da pajag suga utama sebaga faktor yag petg. Dalam Sr Harto, 985, dberka beberapa krtera dalam memasukka parameter-parameter utuk meuruka persamaa yag dkemukaka oleh Horto (93), yatu : Faktor tersebut harus dapat dterma secara umum. Dapat dtetuka secara mudah dega data yag terseda. Mempuya la yag paggah, berart mempuya la yag sama bla dtetapka oleh orag yag berbeda. Dalam peelta dguaka karakterstk fsk betuk DAS yatu faktor betuk DAS (FD) sebaga varabel hdrograf satua stetk. Faktor betuk DAS (FD) adalah la badg atara kellg batas DAS (km) terhadap luas DAS (km ), dalam betuk persamaa dapat dtuls : FD = P/A...(0).6 Model regres Utuk meujukka hubuga atara parameter hdrograf satua dega parameter faktor betuk DAS (FD) dguaka aalss regres, yatu aalss yag membahas hubuga atara dua varabel atau lebh. Varabel yag dmaksud dalam aalss regres, yatu varabel bebas (VB) da varabel tdak bebas (VTB). Varabel bebas adalah varabel yag telah dketahu laya (parameter faktor betuk DAS), sedagka varabel tdak bebas adalah varabel yag aka dcar laya (parameter debt pucak Qp da waktu pucak Tp). Apabla dalam aalss regres telah dtetuka model persamaa matematk yag cocok, masalah berkutya adalah meetuka seberapa kuat hubuga atara varabel-varabel tersebut, atau dega kata la harus dtetuka derajat hubuga atau derajat asosas atara varabel hdrolog yag dguaka dalam aalss regres. Lagkah pertama dalam aalss regres da korelas adalah meetuka data feomea hdrolog {(X, Y); =,,3,...} yag dplh sebaga varabel bebas (VB) da varabel tdak bebas (VTB), lagkah selajutya adalah (Soewaro, 995) : Meetuka betuk kurva da persamaa yag cocok dega sebara data (X, Y) Melakuka terpolas la VTB berdasarka la VB yag telah dketahu. Bla dperluka melakuka ekstrapolas la VTB berdasarka la VB yag telah dketahu. Dalam peelta dguaka aalsa regres ler sederhaa da regres berpagkat utuk membuat hubuga pasaga data pegamata {(X, Y); =,,...}, sebaga berkut : Model sederhaa (gars lurus): Y = b + a X...() Y = b + a (/X)...() 8

6 Stud Pegaruh da Hubuga Varabel Betuk DAS Terhadap Parameter Hdrograf Satua Stetk (I Waya Sutapa) Model berpagkat Y = b X a...(3) Y = b X a + c...(4) Nla a da b dapat dhtug dega persamaa sebaga berkut : a _ (X X)(Y Y)...(5) b _ (X X) Y a (X)...(6) Devas stadar dar la resdu dapat dhtug dega persamaa sebaga berkut : σ σ x y (X X) ( ) ( ) (Y Y) _...(7)...(8) Utuk memlh model regres yag tepat, maka dar persamaa tersebut dcar la kesalaha stadar dar perkraa (SEY = stadard error of estmate), da koefse peetu atau koefse determas (R ). Persamaa utuk mecar koefese korelas (R) adalah sebaga berkut (Soewaro,995) : R (X X)(Y Y) (X X) (Y Y)...(9) Koefese regres dhtug berdasarka persamaa sebaga berkut : σ Y a R...(0) σ X Sehgga, persamaa gars regres Y, yatu persamaa utuk meramal debt pucak bajr suatu DAS jka Faktor betuk DAS dketahu adalah : σ Y Y R σ Y X (X X)...() Nla kesalaha stadar dar la (SEY) dapat dcar dega persamaa sebaga berkut : SEY (Y Y)...() Dega melhat la R da SEY, maka dar beberapa model yag dguaka dapat dplh salah satu model regres yag tepat. Dalam membadgka model regres tersebut dcar la koefsse determas terbesar atau medekat yag berart mempuya hubuga postf yag sempura da la kesalaha stadar terkecl. Koefese korelas atara (X, Y) meujukka hubuga ler atara varabel X da Y. Oleh karea tu utuk la R = 0, berart tdak adaya hubuga ler, mugk hubuga kuadratk. Dega demka la R = 0, mugk meujukka adaya hubuga tak ler yag sempura atara kedua varabel. Selajutya bagamaa meguj la koefese korelas (R) berada jauh dar ol atau R 0. Peguja dapat dlakuka dega rumus berkut : R( ) t ( R )...(3) Apabla la t htuga lebh kecl dar la t tabel, utuk derajat kebebasa, maka hpotess yag meyataka bahwa la R 0 dapat dterma. 3. Metode Peelta 3. Racaga peelta Peelta merupaka peelta deskrptp berupa aalsa hubuga atara karakterstk fsk DAS dega hdrograf alra lagsug akbat huja satu satua (Hdrograf satua). Sebaga varabel peelta adalah 9

7 Jural SMARTek, Vol. 4, No. 4, Nopember 006: 4-3 karakterstk fsk DAS da parameter hdrograf satua. Karakterstk fsk DAS berupa faktor betuk DAS (FD) yatu la badg atara kellg batas DAS (Km) terhadap luas DAS (Km ). Sedagka parameter hdrograf satua terdr dar debt pucak bajr (Qp) da waktu pucak bajr (Tp). 3. Pegumpula data Baha yag dguaka dalam peelta berupa data sekuder yag ddapat dar kator Satua Kerja Semetara Pegedala Bajr da Pegamaa Pata Sulawes Tegah yag berupa: Karakterstk fsk DAS dukur dar peta topograf : Data debt hasl pecatata AWLR Data huja. 3.3 Aalsa data Berdasarka data yag telah dkumpulka dlakuka pemlha data utuk aalss selajutya, dar peta topograf dapat dtetuka parameter DAS dega lagkah sebaga berkut : Meetuka batas-batas DAS dega megacu pada stasu hdrometr d ttk kotroll setap DAS yag dtjau. Pegukura luas DAS (Km ) da pajag kellg DAS (Km) Meghtug faktor betuk DAS (FD) yatu la badg atara kellg batas DAS (Km) terhadap luas DAS (Km ). Utuk meuruka hdrograf satua terukur setap DAS yag dtjau dlakuka lagkah-lagkah sebaga berkut : Meetuka hdrograf bajr atau saat terjad bajr. Meetuka lku kalbras dar hdrograf yag dplh. Memsahka hdrograf lmpasa lagsug masg-masg kasus bajr da alra dasarya Meetuka huja peyebab bajr pada taggal yag sama dega hdrograf yag dplh. Meghtug huja rerata hara DAS. Aalsa huja jam-jama dar huja rerata hara Huja efektf dhtug dega metode ph deks. Peurua hdrograf satua dega cara membag ordat lmpasa lagsug dega tgg huja efektf. 3.4 Pemodela Hasl peurua hdrograf satua berdasarka data yag telah dperoleh drata-rataka utuk dguaka sebaga data peurua model parameter HSS. Pemodela parameter HSS megguaka metode regres dega varabel tdak bebas adalah parameter HSS (QP da TP), sedagka sebaga varabel bebas adalah faktor betuk DAS (FD). Pegguaa tekk regres dega pemodela awal megguaka regres ler sederhaa da regres berpagkat, apabla belum ddapatka hasl yag bak, dlajutka regres yag la sampa ddapatka model yag bak dega krtera la koefse determas R. 4. Hasl da Pembahasa 4. Hasl peelta Dega meguaka data yag terseda da megkut lagkah peelta d atas maka ddapatka hasl hdrograf satua terukur da faktor betuk DAS sepert pada Tabel. Selajutya dlakuka pemodela utuk masg-masg parameter HSS (Qp, Tp da Tb) yag haslya dsajka pada tabel, tabel 3 da tabel 4. Tabel. Hdrograf Satua Terukur da Faktor Betuk DAS No Nama Qp Tp Tb FD suga (m 3 /det) (jam) (jam) (km/km ). S. Taopa 30,073 3,57,99 0,0. S. Saluga 8,44 7,333 6,67 0,30 3. S. Batu 3,89 4,000 4,000 0,7 Betuk DAS Paralel 30

8 Stud Pegaruh da Hubuga Varabel Betuk DAS Terhadap Parameter Hdrograf Satua Stetk (I Waya Sutapa) Tabel. Hasl Pemodela Debt Pucak (Qp) No Pemodela R R SEY a. Qp = 67, ,835FD 0,9689-0,9843,6 b. Qp = 0,375 FD -,7457 0,9986-0,9993,000 Tabel 3. Hasl Pemodela Waktu Pucak Bajr (Tp) No Pemodela R R SEY. Tp = 30,06 FD,9864 0,7496 0,8658 0,844. Tp = 3,9977 FD,45 0,7337 0,8566,77 Tabel 4. Hasl Pemodela Waktu Dasar Bajr (Tb) No Pemodela R R SEY. Tb = 35,4835 FD + 4,649 0,986 0,993 0,033. Tb = 39,7080 FD 0,3746 0,9766 0,988,0 Tabel 6. Perbadga waktu pucak HSS dega la hasl pemodela Nama suga Tp HSS Tp Pemodela Peympaga Tp = 30,06 FD,9864 (%) S. Taopa 3,57 3,086 3,58 S. Saluga 7,333 6,635 9,59 S. Batu 4,000 5,84,840 Tabel 7. Perbadga waktu dasar HSS dega hasl pemodela Nama suga Tb HSS Tb Pemodela Peympaga Tb = 35,4835 FD + 4,649 (%) S. Taopa,99,7 0,994 S. Saluga 6,67 5,998 0,646 S. Batu 4,000 4,87,8 Model parameter Hdrograf Satua Stetk (HSS) terbak yag terplh dega krtera koefese determas (R ) tertgg, dujka terhadap data HSS dega maksud utuk megetahu tgkat keadala model dalam mempredks la-la parameter HSS. Peguja dapat dtujukka pada tabel 5, tabel 6 da tabel Pembahasa Model parameter HSS dega varabel tuggal yag terplh dega krtera koefese determas, mempuya sesvtas yag kuat atau koefese korelas (R) utuk Qp = 0,9993, Tp = 0,8658 da Tb = 0,993. Hal membuktka bahwa faktor betuk DAS (FD) secara dvdu mempuya hubuga atau pegaruh ler terhadap parameter Hdrograf Satua Stetk (HSS). Dalam Peguja model dega megguaka stadar peympaga yatu, la peympaga kecl (0% - 9,99 %) da la peympaga besar, d atas 0 % dla sebaga peympaga yag besar. Peguja keadala pada debt pucak (Qp) da waktu dasar (Tb), terjad peympaga yag kecl pada 3

9 Jural SMARTek, Vol. 4, No. 4, Nopember 006: 4-3 ketga suga. Pada peguja keadala waktu pucak (Tp) terjad peympaga yag besar yatu, Suga Taopa sebesar 3,58 % da Suga Batu sebesar,84 %. Hal dsebabka karea jumlah data DAS yag mash kurag dega betuk DAS yag sama dar keseluruha DAS yag dguaka dalam peelta. 5. Kesmpula Secara gars besar kesmpula dar peelta adalah: Faktor betuk DAS (FD) mempuya hubuga ler yag cukup kuat (sestvtas tgg) terhadap parameter Hdrograf Satua Stetk (HSS). Persamaa matematk hasl pemodela parameter HSS utuk betuk DAS paralel, adalah sebaga : Qp = 0,375 FD -,7457 Tp = 30,06 FD,9864 Tb = 35,4835 FD + 4,649 Soewaro, 995, Hdrolog Aplkas Metode Statstk Utuk Aalss Data (jld I Da II), Nova, Badug. Sr Harto BR, 993, Aalss Hdrolog, PT. Grameda Pustaka Utama, Jakarta. Sr Harto BR, 985, Hdrograf Satua Stetk GAMA I, Bada Peerbt Departeme Pekerjaa Umum, Jakarta Suyoo Sosrodarsoo da Takeda, 999, Hdrolog Utuk Pegara, Jakarta. 6. Daftar Pustaka Asdak Chay, 995, Hdrolog Da Pegelolaa Daerah Alra Suga, Erlagga, Jakarta. Imam Subarkah, 987, Hdrolog Tekk, Usaha Nasoal, Jakarta. Lsley Jr, Max A Kohler, Joseph L. H.Paulus, 996, Hdrolog Utuk Isyur, Erlagga, Jakarta. Soemarto, 995, Hdrolog Tekk, Grameda, Jakarta. 3

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS HIDROLOGI

BAB V ANALISIS HIDROLOGI ANALISIS HIDROLOGI 64 BAB V ANALISIS HIDROLOGI 5.. Tjaua Umum Utuk meetuka debt recaa, dapat dguaka beberapa metode atau cara. Metode yag dguaka sagat tergatug dar data yag terseda, data data tersebut

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang 37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta

Lebih terperinci

ANALISIS KERAPATAN JARINGAN STASIUN CURAH HUJAN PADA WILAYAH SUNGAI (WS) AESESA DI PULAU FLORES

ANALISIS KERAPATAN JARINGAN STASIUN CURAH HUJAN PADA WILAYAH SUNGAI (WS) AESESA DI PULAU FLORES Jural Tekk Spl Vol. No. 4 September 0 ANALISIS KERAPATAN JARINGAN STASIUN CURAH HUJAN PADA WILAYAH SUNGAI (WS) AESESA DI PULAU FLORES Yerso Dmu Ratu ([email protected]) ) Dek Sr Krsayat ) I Made Udaa 3)

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : [email protected]

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger Paleleh pada semester geap tahu ajara 0/0. Peelta berlagsug selama 4 bula (Aprl, Me, Ju, Jul) mula dar persapa hgga pelaksaaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

REGRESI SEDERHANA Regresi

REGRESI SEDERHANA Regresi P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da tempat peelta Dalam upaya pelaksaaa peelta,maka peelt melakukaya pada : 1. Tempat Peelta Gua memperoleh data yag dperluka dalam peulsa Skrps yag berjudul Pembetuka

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A ** MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci