PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA"

Transkripsi

1 PEDAHULUA Latar Blaa Prcobaa lua ada ruaa rcobaa ya sr duaa dala lta ulaa taaa da ltalta aroo laya utu a tras ot-lua (oty vrotal tracto). Salah satu cara utu a tras ot-lua adalah da laua rcobaa u daya hasl. Kaa t dala ulaa taaa ara haslya daat duaa utu dua da yls otot ya brala stabl (stablty of otys) ada brbaa lua brbda atau bradatas ada suatu lua ssf (adatato of otys to scfc vrot), sdaa ara aroos uaaya utu buat rodas, salya ada ta. Salah satu tod ya duaa utu aalss stabla hasl rcobaa lua ada adalah aalss AMMI (Addtv Ma Effcts ad Multlcatv Itracto). Aalss AMMI ruaa abua aalss raa ba aruh utaa rlaua da aalss oo utaa ba aruh tras (Matt da Surtaaya ). au da, data AMMI ash brbass ada rso tual, yatu tat daya hasl. Padahal ada yataaya tat adatas taaa tda haya cuu dlhat dar daya hasl saa, tta ua harus rhata rbaa orfolo taaa auu daya rsst taaa trhada sraa haa da yat. Kara tu drlua suatu tod abua ubah (rso) ya au ar sula scara orhsf dar brbaa rso ya daat (Surtaaya 5). Bbraa lta a aalss AMMI ada data rso ada tlah dlaua, dataraya olh Sa dyah (3). Data ya duaa ada lta adalah data rso ada ada taaa ad. Mtod abua rso ya duaa adalah tod bobota oo utaa da ara Hotll. Hasl bada dua tod abua rso urut aalss rocrusts ada lta uua bahwa tod bobota oo utaa uya tat ssuaa ofuras atara rso abua da ubah asal ya lbh ba darada tod ara Hotll. Plta la a aalss AMMI ada data rso ada dlaua olh Surtaaya (5). Sla uaa data rso ada ada taaa ad, ada lta duaa dua uus data sulas. Guus data rtaa, ubahubahya brorlas rdah (r <.5) da uus data dua, ubah-ubahya brorlas t (r.5). Sta uus data dbata sbaya al. Mtod abua rso ya da dala lta adalah tod ra qualzato (RE), dvso by a, oo utaa rtaa, bobota brdasara oo utaa, da ara Hotll. Brdasara hasl aalss rocrusts utu lhat tat ssuaa ofuras atara ubah asal da ubah rso abua, drolh bahwa scara rata-rata tod ra qualzato l tat ssuaa ofuras trbsar uda dsusul olh tod bobota brdasara oo utaa, da tod dvso by a. Brdasara hasl ya dtuua olh lta trsbut d atas, aa dala lta uls raa tod ra qualzato utu abua rso ya ada. Tuua Tuua dar lta adalah utu dtfas ot aca taah ya stabl da brdaya hasl t, srta tua lua ya ssua utu ot aca taah trttu. TIJAUA PUSTAKA Taaa Kaca Taah Taaa aca taah scara uu dbdaa ad dua t, yatu t ta da t alar. Kaca taah t ta l rcabaa ya lbh lurus atas, sdaa t alar uya rcabaa ya tubuh sa da haya baa uuya ya arah atas. Bata utaa t alar rlatf lbh aa darada t ta. Taaa aca taah braar tua da aar caba ya ta lurus trhada aar tua trsbut. Aar caba uya aar-aar ya brsfat stara da brfus sbaa alat hsa. Aaraar daat at da daat ua ad aar ra ya brfus sbaa ayra aaa. Taaa aca taah

2 uya dau au da dua asa hla dau. Pruaa dau sdt brbulu da trdaat stoata ada dua ruaaya. Taaa aca taah ada dasarya daat dtaa har d sua s taah, ula dar taah brtstur ra (brasr), brtstur sda (lu brasr), ha brtstur brat (lu). au, taah ya al ssua utu taaa aca taah adalah ya brtstur ra da sda (Baltab 4). Prcobaa Lua Gada Prcobaa lua ada adalah rcobaa ya dlaua d bbraa loas ya brbda, tta uaa racaa da rlaua ya saa. Fator-fator ya sr duaa yatu ot da lua. Fator lua cau tat, tahu, rlaua aroo atau obasya (Matt da Surtaaya ). Scara ars bsar, raaa total dar rso dba ad ta subr raaa, yatu aruh utaa ot, aruh utaa lua, da aruh tras ot da lua. Racaa rcobaa ya duaa d sta loas ada rcobaa lua ada adalah racaa aca loo la (RAKL). Modl lr utu RAKL ada rcobaa lua ada adalah: r + α + τ + β r ( ) μ + γ + ε daa: r : la aata ot -, lua -, da loo -r μ : Rata-rata uu α : aruh ot -,,,, a τ : aruh lua -,,,, b β : aruh r() loo -r ya trsara ada lua -, r,,, c γ : aruh tras ot - da lua - ε : aruh aca ot - da r lua - ada loo -r r Itras Got da Lua Itras ot da lua ddfsa sbaa raaa ya dsbaba olh f abua dar ot da lua (Ka ). Itras atara ot da lua dbdaa ad dua, yatu crossovr da o-crossovr. Itras crossovr trad a trdaat rubaha rat ot dar satu lua lua ya la atau da ata la urva rso atar ot sal brotoa, sdaa tras ocrossovr trad a rat dar ot tda brubah dar satu lua lua ya la (Ka ). Stabltas Got Kstabla dbdaa ad dua, yatu stabla stats da stabla das. Suatu ot dataa stabl stats a rso ot trsbut stabl atar lua da tda ada raaa rso atar lua. Kos stabla sr dsbut os stabla bolo. Sdaa ot ya dataa stabl das adalah ot ya rso ods lua arall da rata-rata rso sluruh ot ya du. Kos stabla sr dsbut os stabla aroos (Bcr 98 dala Ka ). L t al. (986) dala Surtaaya (5) lasfasa stabla ad ta t, yatu:. T rtaa Suatu ot daa stabl aabla raaa rso atara lua ya satu da lua ya la cl.. T dua Suatu ot daa stabl aabla rsoya trhada lua saa da rata-rata rso sua ot. 3. T ta Suatu ot daa stabl aabla uadrat tah ssaa dar odl rrs trhada ds lua cl. Dar ta t stabla d atas, os stabla stats saa da stabla t rtaa, sdaa os stabla das saa da stabla t dua. Aalss AMMI Aalss AMMI (Addtv Ma Effcts ad Multlcatv Itracto) ruaa abua aalss raa ba aruh utaa rlaua da aalss oo utaa ba aruh tras (Matt da Surtaaya ).

3 3 Ada ta afaat utaa uaa aalss AMMI, yatu:. Sbaa aalss dahulua utu car odl ya lbh tat.. Utu lasa tras ot da lua da blot AMMI. 3. Utu ata aurata duaa rso tras ot da lua. Podla AMMI Laah awal utu laua aalss AMMI adalah lhat aruh adtf ot da lua uaa aalss raa da uda dbuat btu ultlatf tras ot da lua uaa aalss oo utaa. Btu ultlatf drolh dar uraa tras ot da lua ad oo utaa tras (KUI). Puraa aruh tras ot da lua ut rsaaa brut : γ λϕ ρ + δ da: : bayaya KUI ya yata ada taraf 5% sha odl AMMI scara la daat dtulsa sbaa brut: r + α + τ + βr ( ) + μ λ ϕ ρ + δ + ε daa: λ : la sular - λ λ λ ϕ : aruh ada ot - lalu oo - ρ : aruh ada lua - lalu oo - δ : ssaa Prhtua Julah Kuadrat Pada odla AMMI, aruh adtf ot da lua srta ulah uadrat da uadrat tahya dhtu sbaaaa uuya ada aalss raa, tta brdasara rata-rata r ot x lua. Paruh ada ot da lua ada tras ddua da z y. y.. y.. + y sha ulah uadrat tras daat dturua sbaa brut: JK( GE) r z r( y. y.. y.. + y ), r tras ( zz ) r Ja aalss raa dlaua trhada data rata-rata r ot x lua, aa ulah uadrat utu aruh tras oo - adalah aar cr - ada odla blr. Tta, a aalss raa dlaua trhada data asal (bua data ratarata), aa ulah uadratya adalah baya ulaa dala aar cr - ( rλ ). Pua sta oo dlaua da badaya trhada uadrat tah alat abua. Ptua Bayaya Koo AMMI Murut Gauch (988) da Crossa (99) dala Matt da Surtaaya (), ada dua tod ya duaa utu tua bayaya oo utaa tras (KUI) ya dlh, yatu:. Prdctv Succs Mtod rhata ssuaa odl ya dbau dar sbaa data da dvaldas da data la ya tda dutsrtaa dala odl. Bayaya oo utaa trba adalah a ratarata aar uadrat tah ssaa (RMSPDRoot Ma Squar Prdctv Dffrt) dar data valdas al cl.. Postdctv Succs Mtod rhata ssuaa odl ya dbau da sluruha data. Cara tua bayaya oo brdasara ostdctv succss adalah brdasara bayaya subu KUI ya yata ada u F. Itrrtas Modl AMMI Alat ya duaa utu trrtasa hasl dar tod AMMI adalah blot. Blot ada aalss AMMI basaya brua blot atara la oo utaa rtaa da rata-rata rso (Blot AMMI) da blot atara la oo utaa dua da la oo utaa rtaa (Blot AMMI). Pada blot AMMI bsarya rbdaa aruh utaa dabara olh ara tt aata ada subu datar, sdaa rbdaa aruh trasya dabara olh ara tt aata ada subu ta (Zobl t al. 998 dala Matt da Surtaaya ). Klasfas stabla ot ddasara ada blot AMMI da data sla rcayaa oral ada ya brbtu lls ada sor oo utaa trasya. Tahaa ya dlaua dala lasfasa stabltas ot brdasara blot AMMI adalah sbaa brut:

4 4. Tar ars otur dar lua trluar. Tar ars ta lurus dar tt usat (,) ars otur ya hubua dua lua ya brbda 3. Buat darah sla rcayaa 95% (lls) ada tt usat da sta lua trluar, da ar-ar lls sbaa brut: daa: λ ( ) F ( ) ± ( α,, ) λ : bayaya aata : bayaya ubah : aar cr - dar atrs oraa (S) sor oo ot : vtor cr - dar atrs oraa (S) sor oo ot F : la sbara F da db ( α,, ) da db - ada taraf yata 5% 4. Got ya dlasfasa al stabl adalah ot-ot ya brada dala sla rcayaa 95% ada tt usat (,) 5. Got ya dlasfasa al ssf lua adalah otot ya brada dala sla rcayaa 95% ada as-as lua trluar Praa lasfasa ot brdasara blot AMMI d ataraya dtraa olh Surtaaya (5). Pabua Rso Pabua rso ruaa suatu strat ya duaa utu ydrhaaa aalss dala lhat daya adatas taaa scara orhsf. Saat tlah brba bbraa tod abua rso, srt tod ra qualzato, dvso by a, frst rcal coot (oo utaa rtaa), da ara Hotll. Mtod-tod baya duaa ada brbaa as, srt yusua ds baua ausa (Hua Dvlot Idx,HDI), ds sa (ovrty dx,pi), ds hara osu (cosur rc dx,cpi), da la-la. Praa tod-tod abua rso trsbut dala aalss AMMI ada data rso ada da olh Surtaaya (5). Ra Equalzato Ra qualzato (RE) ruaa suatu tod abua rso, daa la rso abuaya drolh uaa foras la u da asu dar data ubah asal (Ga da Duca 4). Laah-laah abua rso ya dlaua da tod RE adalah sbaa brut:. Car la SDII (Subdso Idcator Idx) utu sta ubah asal, yatu: SDII ax da,,, da,,, ; adalah bayaya ubah asal da adalah bayaya aata. Htu la rso abua, yatu ratarata dar sluruh SDII rso abua SDII Aalss Profl Dala aalss rofl trdaat ta ua, yatu ua saara, brhta, da saaa la tah. Ta hotss utaa ya dua trsbut adalah: H : Atar rofl saar H : Atar rofl sal brht H 3 : Atar rofl l la tah rso ya saa Salah satu rtra ua dar ta hotss utaa datas adalah u Wls Lada. Hotss uu ada u saara utu rlaua adalah: H : Cξ M da statst u: + F htu c + d aa: c tr( HE) da

5 5 H M X A ( A A ) C [ C ( A A ) C ] C ( A A ) A XM E M X I A ( A A ) A ] [ XM X adalah atrs bruura x ya brs la tah rlaua - ubah -. C M ξ ξ ξ ξ ξ.... A.... d aa as-as ordo atrs C, M, da ξ bruura (-) x, x (-), da x. H dtra ada taraf yata α, a F. Hal brart bahwa rofl htu F +,+ ;α saar. Hotss uu utu u brhta adalah: H C ξ : [,..] da statst u: SST F htu SSE daa SST SSE T T R T, T Tra H ada taraf yata α a Fhtu F ya brart rofl sal α ;, brht. R Hotss uu utu u saaa la tah rso adalah: H c ξ M c 3 : [,..] da statst u: T xm ( M SM ) M x daa x adalah vtor rataa uu S E + T F htu ( )( ) H dtra a F F ya α ;, + brart bahwa ada saaa la tah ro. (Morrso 976) BAHA DA METODE Baha Plta uaa data sudr ya drolh dar Bala Plta Taaa Kaca-acaa da Ub-uba, Mala, yatu rcobaa lua ada ot aca taah (Tabl ) ya dtaa ada 9 loas (Tabl ) d Jawa Tur ada tahu 5. Racaa rcobaa ya duaa ada sta loas adalah Racaa Aca Kloo La (RAKL) da 3 ulaa. Rso ya duur adalah t taaa (c), brat butr (ra), da olo r aca taah (to/ha). Tabl Kod ot Kod Got G M- G IP99-5 G3 P-949 G4 P-947 G5 I- G6 CF3- G7 L/LT-93-B-3 G8 L/ LT-93-B-4 G9 873/ B-75 G L/LT-93-B- G L/LT-93-B-65 G L/LT-93-B-69 G3 GH 794 G4 GH.79 G5 ICGV 8755 G6 P o 4 G7 K o 7 G8 Sa G9 Jraah G Got loal

ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL

ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIA Ry Aula Hj Noor Fajrah Nur Salam Proram Stud Matmata Faultas MIPA Ulam Bajarbaru Kalsl ABSTRAK Estmas tt dar

Lebih terperinci

(1) dengan yi = 0,1. Kata Kunci regresi logistik biner, model logit dan probit, orientasi pasar, usaha kecil menengah, industri produk kulit.

(1) dengan yi = 0,1. Kata Kunci regresi logistik biner, model logit dan probit, orientasi pasar, usaha kecil menengah, industri produk kulit. Prbadga Modl Logt da Probt Utu Mgaalss Fator-Fator yag Mmgaruh Draat Ortas Pasar Usaha Kcl Mgah (Stud Kasus d Stra Idustr Produ Kult d Kabuat Sdoaro Ryo Fbrawa, Luca Ardat da Wbawat Jurusa Statsta, Faultas

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data

Lebih terperinci

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha ([email protected]) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee

Lebih terperinci

PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL

PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 9 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Da aya yataa bahwa t Pra Traora

Lebih terperinci

Model Regresi Logistik pada Kelulusan Ujian Sertifikasi Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah

Model Regresi Logistik pada Kelulusan Ujian Sertifikasi Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah JEKT JURNAL EKONOMI 9 [] : 80 KUANTITATIF - 84 TERAPAN Vol. 9 No. FEBRUARI 06 ISSN : 30-8968 Modl Rrs Lost pada Klulusa Uja Srtfas Padaa Bara da Jasa Pmrtah Ru *) ABSTRAK Modl rrs mrupaa alat utu maalss

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar. ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa

Lebih terperinci

ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI

ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008 RINGKASAN

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K

MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K , April 2009 p : 11-15 ISSN : 0853-8115 Vol 14 No.1 MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K Mohammad Masjkur 1 dan Niken Dyah Septiastuti Departemen Statistika FMIPA-IPB E-mail : 1 [email protected]

Lebih terperinci

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e

Lebih terperinci

1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA

1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N N I L A P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A

Lebih terperinci

P r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a...

P r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a... P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) I N D U S T R I S O H U N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H

Lebih terperinci

Abstract. Keywords: The Selection Of Laptop Brand, Product, Price, Promotion, Multinomial Logistic Regression

Abstract. Keywords: The Selection Of Laptop Brand, Product, Price, Promotion, Multinomial Logistic Regression Aalss Paruh Faqotul Hah ANAISIS PENGARUH STRATEGI BAURAN PEMASARAN TERHADAP PEMIIHAN MEREK APTOP MENGGUNAKAN REGRESI OGISTIK MUTINOMIA Stud Kasus Mahasswa Uvrstas Dpooro Faqotul Hah, Trastut Wuradar, Abdul

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bbrapa tor yag dprlua utu mduug pmbahasa dataraya adalah rgrs lar brgada, mtod uadrat trcl (MKT), pguja asums aalss rgrs, outlr, rgrs robust, ofs dtrmas, bradow pot. A. Rgrs Lar Brgada

Lebih terperinci

BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF

BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan

Lebih terperinci

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK 7 V PEDEKT BYES PD MODEL CK 5 Pdahulua Pada aak kasus, srgkal dapat dprolh foras awal ttag paratr ag aka dduga Saga cotoh adalah pada kasus pdugaa produkttas taaa hortkultura ag tlah dahas pada Ba Pada

Lebih terperinci

USAHA PEMBUATAN GULA AREN

USAHA PEMBUATAN GULA AREN P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) G U L A A R E N ( G u l a S e m u t d a n C e t a k ) P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) G U L A A R E N ( G u l a S

Lebih terperinci

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga

Lebih terperinci

SISTEM KOMUNIKASI DIGITAL

SISTEM KOMUNIKASI DIGITAL SISTE KOUNIKASI IGITA Brut abara sala satu blo ara sst ouas sraa. Subr Iforas Kor Subr Kor Kaal oulator Globa Kaal Globa Pua Iforas or Subr or Kaal oulator Globa Gbr. : Sala satu ol sst ouas Fus sst ouas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya

Lebih terperinci

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:

Lebih terperinci

REGRESI LOGISTIK BINER

REGRESI LOGISTIK BINER REGRESI LOGISTIK BINER Mtod rgrs mruaka aalss data yag mdskrska hubuga kausaltas atara varabl rso da rdktor (Hosmr da Lmshow, ). Prbdaa mdasar atara rgrs lr da rgrs logstk adalah ty dar varabl rso. Rgrs

Lebih terperinci

ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4)

ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4) j j hh j j hh j j hh j j hh j j hh hh jajc h jajc h jajc h jajc h jajc h hh c ja h c ja h c ja h c ja h c ja h hh c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h hh j j ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI

Lebih terperinci

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa

Lebih terperinci

Lucutan dalam Gas FISIKA PLASMA DAN APLIKASINYA. Fisika Plasma dan Aplikasinya

Lucutan dalam Gas FISIKA PLASMA DAN APLIKASINYA. Fisika Plasma dan Aplikasinya Lucuta dala Gas FISIA PLASMA DAN APLIASINYA 888 Lucuta dala Gas FISIA PLASMA DAN APLIASINYA Olh : DR. MUHAMMAD NUR, DA BADAN PNRBI Uvrstas Dogoro Sarag ISBN : 9789799799 888 Lucuta dala Gas Pgatar Prbt

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

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di: JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomor, ahu 0, Halama 55-64 Ol d: htt://joural-s.ud.ac.d/d.h/gaussa PEMODELAN REGRESI ZERO-INFLAED NEGAIVE BINOMIAL ZINB UNUK DAA RESPON DISKRI DENGAN EXCESS ZEROS Bau Arawa, Suart,

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t) BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-140

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-140 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (014) 337-350 (301-98X Prt) D-140 Faktor-Faktor yag Mmgaruh Pyakt Malara ada Ibu Haml d Provs Nusa Tggara Barat, Nusa Tggara Tmur, Maluku, Maluku Utara, Paua,

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA

PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komutas Volum, No., Januar 07,. 04-4 PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA

Lebih terperinci

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada

Lebih terperinci

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Lampiran 1 : Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Pegawai Non Akademik - UKSW DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Waktu Penilaian : YANG DINILAI a. Nama b. NIP c. Pangkat,

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

Lebih terperinci

USAHA BUDIDAYA CABAI MERAH

USAHA BUDIDAYA CABAI MERAH P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A B U D I D A Y A C A B A I M E R A H P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P

Lebih terperinci

LAMPIRAN I. Alfabet Yunani

LAMPIRAN I. Alfabet Yunani LAMPIRAN I Alfabet Yunani Alha Α Nu Ν Beta Β Xi Ξ Gamma Γ Omicron Ο Delta Δ Pi Π Esilon Ε Rho Ρ Zeta Ζ Sigma Σ Eta Η Tau Τ Theta Θ Usilon Υ Iota Ι hi Φ, Kaa Κ Chi Χ Lambda Λ Psi Ψ Mu Μ Omega Ω LAMPIRAN

Lebih terperinci

0,8 9 0,9 4 1,2 4 7,1 6 %

0,8 9 0,9 4 1,2 4 7,1 6 % P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) E M P I N G M E L I N J O P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) E M P I N G M E L I N J O B A N K I N D O N E S I A K A

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

ANALISIS PENYALURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang

ANALISIS PENYALURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang ANAISIS PENYAURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG Rosaa Eo N da Ta Wdharh Alum PS Sasa Jurusa Mamaa FMIPA UNDIP PS Sasa Jurusa Mamaa FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Sodaro, S.H., Tmbala, Smara Absrac. Ras Proram s aoal

Lebih terperinci

Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Siswa Usia Wajib Belajar Putus Sekolah (Studi Kasus di Surabaya Utara)

Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Siswa Usia Wajib Belajar Putus Sekolah (Studi Kasus di Surabaya Utara) Smar Nasoal Statstka IX Susat Luwh, Mutah Salamah da Wbawat Isttut Tkolog Suluh Nombr, 7 Novmbr 9 Faktor- Faktor ag Mmgaruh Sswa Usa Wab Blaar Putus Skolah Stud Kasus d Surabaa Utara Susat Luwh, Mutah

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG Aalss Faktor-faktor Yucaa W ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG Yucaa Wladar da Dah Saftr Staf Paar Prod Statstka Jurusa Matmatka FMIPA UNDIP Abstract Ava fluza

Lebih terperinci

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut

Lebih terperinci

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama) H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat

Lebih terperinci

Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner

Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner Pgklasfkasa Pyakt Jatug D RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Dga Mgguaka Rgrs Logstk Br Classfcato of Hart Dsas RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Usg Bary Logstk Rgrsso Adras Sutato 1, Darah A. Noh, Syarudd

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA) BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata

Lebih terperinci

KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL

KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta

Lebih terperinci

PEMBAHASAN UM UNDIP 2009 MATA PELAJARAN FISIKA KODE SOAL 191 Oleh : Fredi Yuas

PEMBAHASAN UM UNDIP 2009 MATA PELAJARAN FISIKA KODE SOAL 191 Oleh : Fredi Yuas PEMBAHASAN UM UNDIP 9 MATA PEAJARAN FISIKA KODE SOA 9 Ole : Fedi Yua 4. Jawaban : diediain A, B, C, D & E, ili endii ana yang a, kalo ga ada ya bati ga ada iliane I F.t F.t Begeak belawanan, aka 8 k. -

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR PERENCANAAN PERBAIKAN KALI BABON KOTA SEMARANG

TUGAS AKHIR PERENCANAAN PERBAIKAN KALI BABON KOTA SEMARANG PENDAHULUAN 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semarang dibagi menjadi dua wilayah administratif yaitu wilayah Kota Semarang dan wilayah Kabupaten Semarang. Di Kota Semarang mengalir beberapa sungai

Lebih terperinci

5 S u k u B u n g a 1 5 %

5 S u k u B u n g a 1 5 % P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N B A N K I N D O N E S I A K A

Lebih terperinci

Maximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson

Maximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM

Lebih terperinci

Program Kerja TFPPED KBI Semarang 1

Program Kerja TFPPED KBI Semarang 1 U P A Y A M E N G G E R A K K A N P E R E K O N O M I A N D A E R A H M E L A L U I F A S I L I T A S I P E R C E P A T A N P E M B E R D A Y A A N E K O N O M I D A E R A H ( F P P E D ) S E K T O R P

Lebih terperinci

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N P E L A G I S D E N G A N A L A T T A N G K A P G I L L N E T P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L (

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9

A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9 P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K E R U P U K I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R

Lebih terperinci

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige

Lebih terperinci

PEMBAHASAN. (29) Dalam (Grosen 1992), kondisi kinematik (19) dan kondisi dinamik (20) dapat dinyatakan dalam sistem Hamiltonian berikut : = (30)

PEMBAHASAN. (29) Dalam (Grosen 1992), kondisi kinematik (19) dan kondisi dinamik (20) dapat dinyatakan dalam sistem Hamiltonian berikut : = (30) 5 η = η di z = η (9) z x x z x x Dalam (Grosen 99) kondisi kinematik (9) kondisi dinamik () dapat dinyatakan dalam sistem Hamiltonian : δ H t = () δη δ H ηt = δ Dengan mengenalkan variabel baru u = x maka

Lebih terperinci

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor

Lebih terperinci

Gambar 1 Sayatan transversal akar andromonoecious; lapisan periderm (p), xilem sekunder (xs)

Gambar 1 Sayatan transversal akar andromonoecious; lapisan periderm (p), xilem sekunder (xs) 3 Gabar Sayatan tranvral akar androonociou; laian ridr (), xil kundr () Gabar Sayatan tranvral akar onociou; laian ridr (), xil kundr () Pngaatan Anatoi Batang Sayatan tranvral batang tanaan androonociou

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

Lam piran 1 K uesioner

Lam piran 1 K uesioner LAMPIAN Lam pra K uesoer KUESIONE PENDAHULUAN Saya adalah mahasswa Uverstas Krste Maraatha Badug sedag megadaa peelta dalam pembuata Tugas Ahr. Maa saya megharapa erasamaya utu megs uesoer, saya megharapa

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian BAB 3 ANAISA DAN PERANCANGAN PROGRAM 3. Alota Peyelesaa Pada uuya suatu pesaaa tak le suka dselesaka secaa aalts sea dpeluka petua secaa uek utuk eca peyelesaa pesaaa-pesaaa tak le. Dala eetuka peyelesaa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

6 S u k u B u n g a 1 5 % 16,57 % 4,84 tahun PENGOLAHAN IKAN BERBASIS FISH JELLY PRODUCT

6 S u k u B u n g a 1 5 % 16,57 % 4,84 tahun PENGOLAHAN IKAN BERBASIS FISH JELLY PRODUCT P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N G O L A H A N I K A N B E R B A S I S F I S H J E L L Y P R O D U C T ( O T A K -O T A K d a n K A K I N A G A ) P O L A P E M B I A Y

Lebih terperinci

PERATURAN WALIKOTA JAMBI NOMOR 37 TAHUN 2014 TENTANG LAGU MARS DAN HYMNE KOTA JAMBI DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA JAMBI,

PERATURAN WALIKOTA JAMBI NOMOR 37 TAHUN 2014 TENTANG LAGU MARS DAN HYMNE KOTA JAMBI DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA JAMBI, PERATURAN WALIKOTA JAMBI NOMOR 37 TAHUN 2014 TENTANG LAGU MARS DAN HYMNE KOTA JAMBI DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA Menimbang : a. bahwa dalam rangka membangkitkan semangat kebersamaan persatuan dan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya

Lebih terperinci

- 1 - DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA LEMBAGA SANDI NEGARA,

- 1 - DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA LEMBAGA SANDI NEGARA, - 1 - PERATURAN KEPALA LEMBAGA SANDI NEGARA NOMOR 14 TAHUN 2016 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN KEPALA LEMBAGA SANDI NEGARA NOMOR OT.001/PERKA.122/2007 TENTANG ORGANISASI DAN TATA KERJA LEMBAGA SANDI

Lebih terperinci

Ir. Tito Adi Dewanto

Ir. Tito Adi Dewanto Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga

Lebih terperinci

PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH

PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

Analisis Sensitivitas

Analisis Sensitivitas Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,

Lebih terperinci

Gradually Varied Flow. Latihan Perhitungan Metode Perhitungan

Gradually Varied Flow. Latihan Perhitungan Metode Perhitungan Graduall ared Flw Latha erhtua Metde erhtua th =0,086 L=~ = /det =0,00066 L=00 =0,007 L=650 + 4,5 + 0,0, k = 4 7, 0,004,4 4,8 9,8l 8 4,8 l 8,4 47,74 54,8 47,74,87 54,8,87.,87 9,8 k Y Y 4,5 6,0, 7, / /

Lebih terperinci

Transformasi Z Materi :

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

Lebih terperinci