laporan statistika

LAPORAN PRAKTIKUM

STATISTIKA INDUSTRI

Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Kelulusan Mata Kuliah Praktikum Statistika Industri

Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta

Oleh :

KELOMPOK 63

NILA KUSUMA DEWI D 600 140 082

TAUFIQ MAHYUDIN D 600 140 134

MATERI :

MODUL I : PENARIKAN SAMPEL

MODUL II : DISTRIBUSI PELUANG

MODUL III : ESTIMASI PARAMETER

MODUL IV : PENGUJIAN HIPOTESIS

MODUL V : REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA

DENGAN SPSS

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2

i

LAPORAN PRAKTIKUM

STATISTIKA INDUSTRI

Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Kelulusan Mata Kuliah Praktikum Statistika Industri

Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta

Oleh :

KELOMPOK 63

NILA KUSUMA DEWI D 600 140 082


MATERI :

MODUL I : PENARIKAN SAMPEL

MODUL II : DISTRIBUSI PELUANG

MODUL III : ESTIMASI PARAMETER

MODUL IV : PENGUJIAN HIPOTESIS

MODUL V : REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA DENGAN

SPSS

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2015

ii

LEMBAR PENGESAHAN

Laporan ini disusun sebagai salah satu syarat kelulusan Mata Kuliah Praktikum

Statistika Industri Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta

Oleh:

Kelompok : 63

Nama : NILA KUSUMA DEWI D 600 140 082


Telah disahkan dan disetujui pada:

Hari :

Tanggal :

Koordinator Asisten

(Auliya Noor Rochman) (Alfara Dila Ika Arita)

Mengetahui,

Dosen Pengampu 1 Dosen Pengampu 2

(Dr. Hari Prasetyo) (Dr. Suranto)

iii

KATA PENGANTAR

Assamu’alaikum Wr. Wb

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat-Nya,

sehingga kami dapat menyelesaikan laporan ini. Laporan ini disusun untuk

memenuhi persyaratan mata kuliah praktikum statistika industri 2015 Jurusan

Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Kami menyadari bahwa keberhasilan kami dalam menyelesaikan laporan

ini bukan semata-mata atas jerih payah kami sendiri. Namun berkat bimbingan

petunjuk, fasilitas, dan bantuan dari beberapa pihak. Maka terselesaikannya

laporan ini kami mengucapkan terimakasih kepada :

1. Dr. Hari Prasetyo dan Dr. Suranto selaku dosen pengampu praktikum statistika

industri 2015.

2. Ayah, ibu, kakak, adik, dan semua keluarga yang selalu mendoakan kami.

3. Alfara Dila Ika Arita selaku asisten penulis yang telah memberikan bimbingan,

dan pengarahan selama mengikuti praktikum ini.

4. Asisten praktikum statistika industri 2015 yang telah membimbing dan

memberikan pengarahan selama mengikuti praktikum ini.

5. Teman-teman dan semua pihak yang tidak bisa kami sebutkan satu persatu

yang telah memberikan dorongan semangat sehingga kami dapat

menyelesaikan laporan ini.

Besar harapan laporan praktikum statistika industri ini dapat bermanfaat

bagi penulis dan semua pihak pada umumnya.

Kami menyadari bahwa dalam penulisan ini kurang sempurna, untuk itu

kami mohon maaf dan bersedia menerima kritik dan saran. Akhir kata, semoga

laporan ini bermanfaat bagi kita semua.

Wassalamu’alaikum Wr. Wb

Surakarta, Desember 2015

Penulis

iv

Laporan Praktikum statistika industri ini kami

persembahkan untuk :

1. Allah SWT yang telah memberikan rahmat-Nya

sehingga selama proses pengerjaan laporan ini tetap

diberi kesehatan dan kelancaran.

2. Bapak, ibu, dan semua keluarga yang telah

memberikan dukungan dan do’a sehingga dapat


3. Bapak dan ibu dosen yang telah membimbing dan

memberi motivasi untuk menyelesaikannya.

4. Asisten praktikum statistika industri 2015 yang

banyak membantu dalam pengerjaan laporan.

5. Teman-teman dan semua pihak yang telah

memberikan dorongan dan semangat untuk


6. Para fans yang telah mendukung dan men-support

selama mengikuti praktikumstatistika tahun ini

7. Moodbosterku yang selalu ada untuk ku

PERSEMBAHAN

v

MOTTO

“Don’t stop till you get enough.”

“Berjalan lah walau habis terang, ambil cahaya cinta

untuk terangi jalan mu.”

“Terus berjuang, terus bermimpi untuk hidup yang

lebih baik, untuk hidup yang lebih indah.”

“Maka sesungguhnya setiap kesulitan ada

kemudahan.”

Nothing is impossible. Anything can happen as long

as we believe.”

vi

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ..................................................................................... i

LEMBAR PENGESAHAN .......................................................................... ii

KATA PENGANTAR ................................................................................... iii

PERSEMBAHAN .......................................................................................... iv

MOTTO ......................................................................................................... v

DAFTAR ISI .................................................................................................. vi

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... x

DAFTAR TABEL ......................................................................................... xi

viii

BAB I LANDASAN TEORI

A. PENARIKAN SAMPEL .......................................................... 1

B. DISTRIBUSI PELUANG ......................................................... 1

C. ESTIMASI PARAMETER ..................................................... 1

D. PENGUJIAN HIPOTESIS ..................................................... 2

E. REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA

DENGAN SPSS ........................................................................ 2

BAB II PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATA

A. PENARIKAN SAMPEL

1. Rumusan Masalah ................................................................... 3

2. Penarikan Sampel ................................................................... 4

3. Prosedur Pengambilan Sampel ............................................... 5

4. Kuisioner Penelitian ................................................................ 8

5. Format Lembar Penelitian ...................................................... 10

B. DISTRIBUSI PELUANG

1. Objek Pengamatan .................................................................. 11

2. Tujuan Pengamatan ................................................................. 11

3. Pelaksanaan Pengamatan ........................................................ 12

4. Hasil Pengamatan ................................................................... 12

5. Uji Goodness Of Fit ................................................................ 26

6. Analisa Uji Goodness Of Fit ................................................... 32

C. ESTIMASI PARAMETER

1. Data Pengamatan ................................................................... 34

2. Pengolahan Data ..................................................................... 39

3. Analisa Data ............................................................................ 40

D. PENGUJIAN HIPOTESIS

1. Pengumpulan Data .................................................................. 41

2. Data ........................................................................................ 41

3. Pengolahan Data ..................................................................... 44

ix

a. Klaim 1 ............................................................................... 44

b. Klaim 2 ............................................................................... 45

c. Klaim 3 ............................................................................... 46

d. Klaim 4 ............................................................................... 48

4. Analisa Data ............................................................................ 49

a. Analisis Klaim 1 ................................................................. 49

b. Analisis Klaim 2 ................................................................. 50

c. Analasis Klaim 3 ................................................................ 51

d. Analisis Klaim 4 ................................................................. 53

5. Kesimpulan ............................................................................ 54

a. Kesimpulan Klaim 1 ........................................................... 54

b. Kesimpulan Klaim 2 .......................................................... 54

c. Kesimpulan Klaim 3 ........................................................... 54

d. Kesimpulan Klaim 4 .......................................................... 54

E. REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS

1. Regresi dan Korelasi ............................................................... 55

a. Langkah-Langkah ............................................................... 55

b. Output ................................................................................. 56

c. Anailisis ............................................................................. 59

2. One Way Anova ...................................................................... 61

a. Data ................................................................................... 61

b. Langkah-Langkah .............................................................. 61

c. Output ................................................................................. 62

d. Analisis .............................................................................. 65

BAB III PENUTUP

A. KESIMPULAN .............................................................................. 67

B. SARAN ........................................................................................... 67

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

x

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Diagram Flowchart Penelitian .................................................... 5

Gambar 2.2 Histogram Distribusi Poisson ..................................................... 32

Gambar 2.3 Histogram Distribusi Eksponensial ............................................. 33

Gambar 2.4 Diagram Proporsi Mahasiswa Teknik Mesin .............................. 36

Gambar 2.5 Tingkat Kepuasan Mahasiswa ..................................................... 39

Gambar 2.6 Kurva Klaim 1 Taraf Signifikan 0,05 .......................................... 49




Gambar 2.10 Kurva Klaim 3 Taraf Signifikan 0,05 ........................................ 52




xi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Tabel Penarikan Sampel .................................................................. 4

Tabel 2.2 Lembar Penelitian ........................................................................... 10

Tabel 2.3 Data Poisson ................................................................................... 12

Tabel 2.4 Data Eksponensial ........................................................................... 14

Tabel 2.5 Pengolahan Data Poisson ................................................................ 26

Tabel 2.6 Teorema Limit Central 1 Poisson ................................................... 27

Tabel 2.7 Teorema Limit Central 2 Poisson ................................................... 27

Tabel 2.8 Chi-Square Poisson ........................................................................ 27

Tabel 2.9 Katerangan Rumus Poisson ............................................................ 28

Tabel 2.10 Pengolahan Data Eksponensial ..................................................... 29

Tabel 2.11 Teorema Limit Central 1 eksponensial ......................................... 29

Tabel 2.12 Teorema Limit Central 2 eksponensial ......................................... 30

Tabel 2.13 Chi-Square Eksponensial .............................................................. 30

Tabel 2.14 Keterangan Rumus Eksponensial .................................................. 31

Tabel 2.15 Data Hasil Pengamatan ................................................................. 34

Tabel 2.16 Hasil Pengolahan Estimasi Mean Sampel Tunggal ...................... 37

Tabel 2.17 Keterangan Rumus dalam Perhitungan Estimasi Mean Tunggal .. 38

Tabel 2.18 Data Klaim 1 Denyut Jantung Peserta Praktikum ......................... 41



Tabel 2.21 Data Populasi Unggas Ayam Menurut Kabupaten/Kota

di Jawa Tengah Tahun 2008 ........................................................ 43

Tabel 2.22 Analisis Klaim 1 ........................................................................... 49

Tabel 2.23 Analisi Klaim 2 ............................................................................. 50

Tabel 2.24 Analisi Klaim 3 ............................................................................. 51

Tabel 2.25 Analisis Klaim 4 ........................................................................... 53

xii

Tabel 2.26 Interval Tigkat Hubungan ............................................................. 60

Tabel 2.27 Data Pencahayaan terhadap Jumlah Produk Cacat ....................... 61

Tabel 2.28 Analisis Post Hic Test ................................................................... 66

1

BAB I

LANDASAN TEORI

A. PENARIKAN SAMPEL

Secara garis besar, metode penarikan sampel dibagi menjadi dua,

yaitu Random Sampling dan Non Random Sampling. Salah satu metode

Random Sampling adalah Teknik multistage random sampling. Teknik ini

merupakan teknik penarikan acak bertingkat yang merupakan

pengembangan dari acak klaster. Metode pengambilan sampel yang

dilakukan bertingkat dalam dua tahap atau lebih. Metode Multistage

Sampling dapat digunakan apabila populasi cukup homogen, jumlah

populasi sangat besar, populasi menempati daerah yang sangat luas dan

biaya penelitian kecil.


Distribusi peluang merupakan tabel, grafik atau rumus yang

memberikan nilai peluang dari sebuah peubah/variabel acak. Berdasarkan

karakteristik peubah acaknya, distribusi peluang dapat dibedakan

menjadi dua, yakni distribusi peluang diskrit dan kontinyu. Salah satu

distribusi diskrit adalah distribusi poisson, dimana distribusi ini adalah

distribusi yang menghasilkan nilai suatu peubah acak X, yaitu jumlah

keluaran yang terjadi selama satu selang watu atau diantar suatu daerah.

Sedangkan salah satu distribusi kontinue adalah distribusi eksponensial,

yiatu distribusi yang memiliki pertalian yang erat dengan distribusi

poisson.


Estimasi adalah penaksiran (pendugaan) dari nilai-nilai parameter

populasi (misalkan rataan, standart deviasi, dan proporsi) berdasarkan data

atau sampel yang telah ada. Misalnya, rataan (mean) sampel merupakan

penduga bagi rataan populasi (μ). Estimasi juga memiliki beberapa sifat

2

yaitu : tidak bias, efisien dan konsisten. Macam – macam estimasi berupa

estimasi titik dan estimasi interval.

Didalam melakukan estimasi juga terdapat standart error yang merupakan

besarnya maksimum kesalahan yang dapat terjadi dalam menduga nilai

parameter populasi berdasarkan pengamatan sejumlah n sampe yang

dipilih secara acak. Pada prinsipnya, semakin besar ukuran sampel yang

diambil (n) semakin mendekati jumlah populasinya (N) maka semakin

kecil kesalahan dalam estimasi (ε). Besarnya n sangat ditentukan oleh

derajat keyakinan(1-α) yang diinginkan oleh peneliti dalam menaksir

parameter populasi


Hipotesis statistik adalah suatu anggapan atau pernyataan, yang

mungkin benar atau tidak, mengenai keadaan suatu populasi. Kebenaran

dan ketidakbenaran suatu hipotesis tersebut daat diketahui dengan pasti

jika seluruh populasi diamati (memeriksa seluruh populasi). Namun

pengamatan keseluruhan populasi sering kali tidak efisien untuk

dilakukan, sehingga hipotesis diuji melalui pengamatan terhadap suatu

sampel. Konsekuensinya, keputusan yang dihasilkan mengandung unsur

ketidakpastian yang ditunjukkan dari tingkat keyakinan (1-α) dari

pengujian.

E. REGRESI, KORELASI DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS

Regresi merupakan suatu bentuk analisis yang digunakan untuk

mengetahui hubungan antara varibael independent (bebas) dengan variabel

dependent (bergantung),sedangkan korelasi adalah bentuk analisis yang

digunakan untuk mengetahui seberapa erat hubungan antar variabel.

Kemudian Anova adalah suatu teknik analisis yang digunakan untuk

menguji perbedaan dari tiga kelompok atau lebih berdasarkan satu variabel

independent.

3

BAB II

PENGUMPULAN, PENGOLAHAN, DAN ANALISA DATA

A. PENARIKAN SAMPEL

1. Rumusan Masalah

Pada penelitian Modul I ini peneliti mengambil judul

penelitian “Tingkat Kepuasan Mahasiswa Teknik Mesin terhadap

Kinerja Dosen Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta”.

Dengan latar belakang, dosen merupakan seseorang yang bekerja

sebagai pendidik profesional dan ilmuan dengan tugas utama

mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebar luaskan ilmu

pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian, dan

pengabdian kepada masyarakat. Tercapainya tujuan proses belajar

mengajar dalam suatu perguruan tinggi tidak terlepas dari peranan

dosen dan mahasiswa. Sehingga keaktifan para dosen dalam

memberikan perkuliahan dan keaktifan mahasiswa dalam mengikuti

proses belajar mengajar menjadi kunci utama suksesnya proses

belajar mengajar. Alat ukur kesuksesan proses belajar mengajar bagi

mahasiswa adalah berupa nilai akhir. Kualitas dosen memegang

peranan penting disuatu perguruan tinggi yang ingin mencapai tujuan

proses belajar mengajar yaitu menghasilkan lulusan (output) yang

berkualitas. Penelitian yang akan dilakukan ini diharapkan mampu

memberikan kontribusi bagi Mahasiswa Teknik Mesin Universitas

Muhammadiyah Surakarta dengan rumusan masalah Bagaimana

Tingkat Kepuasan Mahasiswa Teknik Mesin terhadap Kinerja Dosen

Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta?

4

2. Penarikan Sampel

Ide dasar dari penarikan sampel adalah dengan

mengobservasi beberapa elemen (anggota) dari suatu populasi yang

diharapkan mampu memberikan informasi yang berguna mengenai

karakteristik populasi. Agar peneliti mudah melakukan observasi maka

dibuatlah kerangka penelitian berupa Lokasi, Waktu, Jumlah Sampel

dan Metode yang akan di gunakan dengan rincian sebagai berikut:

Tabel 2.1 Tabel Penarikan Sampel

No Pertanyaan Jawaban Alasan

1. Lokasi Gedung H Jurusan

Teknik Mesin

Objek penelitian yang akan

diambil adalah Mahasiswa

Teknik Mesin Universitas

Muhammadiyah Surakarta

2. Waktu Pukul 13.00 – 14.00 WIB Karena pada jam tersebut

tidak adanya jam perkuliahan

bagi peneliti

3. Jumlah Sampel 60 Sampel Dari 60 sampel Mahasiswa

Universitas Muhammadiyah

Surakarta mampu mewakili

jumlah populasi yang ada

4. Metode Sampling Metode Multistage

Random sampling

Teknik ini memudahkan

peneliti dikarenakan mampu

mengambil sampel secara

acak dari keseluruhan

populasi yang ada. Sehingga

keuntungannya adalah dapat

menghemat waktu dan biaya

5

3. Prosedur Pengambilan Sampel

Dalam melakukan penelitian tentang Tingkat Kepuasan

Mahasiswa Teknik Mesin terhadap Kinerja Dosen Teknik Mesin

Unversitass Muhammadiyah Surakarta, peneliti membuat Diagram

Flowchart dan penjelasan mengenai Diagram Flowchart tersebut

sebagai berikut:

a. Gambar Flowchart

Mulai

Menentukan Tema

atau Topik

Menyusun

Rumusan Masalah

Berdasrkan Latar

Belakang

Mempersiapkan

Alat dan Bahan

Menentukan

Objek, Lokasi, dan

Waktu

Menentukan

Metode Sampel

dan Jumlah Sampel

Melakukan

Penarikan Sampel

atau Observasi

Mengolah dan

Menganalisis Hasil

Observasi

Menarik

Kesimpulan

Selasai

Gambar 2.1 Diagram Flowchart Penelitian

6

b. Penjelasan Flowchart

1) Menentukan Tema atau Topik

Menentukan tema atau topik dari penelitian yang akan

dilakukan yaitu “Tingkat Kepuasan Mahasiswa Teknik Mesin

terhadap Kinerja Dosen Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah

Surakarta”.

2) Menentukan Rumusan Masalah berdasarkan Latar Belakang

Masalah

Dengan latar belakang masalah berupa pengertian dosen,

tugas dosen serta hubungan mahasiswa dengan dosen, maka

peneliti mengharapkan penelitian yang akan dilakukan ini dapat

menjawab pertanyaan dari rumusan masalah berupa Bagaiaman

Tingkat Kepuasan Mahasiswa Teknik Mesin terhadap Kinerja

Dosen Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta?

3) Menentukan Objek, Lokasi dan Waktu

Sebelum dilakukannya penelitian, peniliti menentukan

terlebih dahulu hal-hal berupa :

1. Objek penelitian : Mahasiswa Teknik Mesin Universitas

Muhammadiyah Surakarta

2. Lokasi : Gedung H Jurusan Teknik Mesin

3. Waktu : 13. 00 s/d 14.00 WIB

4) Menentukan Metode Sampling dan Jumlah Sampel

Jumlah sampel yang diambil sebanyak 60 mahasiswa

dari total keseluruhan populasi, dengan jumlah sampel tersebut

diharapkan mampu mewakili jumlah keseluruhan Mahasiswa

Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta dengan

menggunakan metode multistage random sampling agar mampu

menghemat waktu dan biaya.

7

5) Mempersiapkan Alat dan Bahan

Alat dan bahan yang digunakan untuk penelitian seperti

kertas, bolpoin, dan kamera (alat pendokumentasian)

6) Melakukan Penarikan Sampel atau Observasi

Melakukan penarikan sampel atau pengamatan dengan

menyebarkan kuisioner kepada responden sebanyak 60 sampel dari

populasi yang ada.

7) Mengolah dan Menganalisis Hasil Observasi

Setelah melakukan observasi kemudian mengolah dan

menganalisis hasil observasi tersebut menggunakan metode

multistage random sampling

8) Menarik Kesimpulan

Mengambil kesimpulan dari analisi hasil observasi yang

telah dilakukan mengenai Bagaimana Tingkat Kepuasan

Mahasiswa Teknik Mesin terhadap Kinerja Dosen Teknik Mesin

Universitas Muhammadiyah Surakarta

8

4. Kuisioner Penelitian

Kinerja Dosen Teknik Mesin Dalam Kegiatan Perkuliahan

Tercapainya tujuan proses belajar mengajar dalam suatu

perguruan tinggi tidak terlepas dari peranan dosen dan mahasiswa..

Kualitas dosen memegang peranan penting disuatu perguruan tinggi

yang ingin mencapai tujuan proses belajar mengajar yaitu

menghasilkan lulusan(output) yang berkualitas. Penelitian yang akan

dilakukan ini diharapkan mampu memberikan kontribusi bagi

mahasiswa Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta

dengan menggunakan kuiesioner sebagai berikut:

Nama Mahasiswa :

Nim :

Angkatan :

Jenis Kelamin :

*) beri tanda centang ( ) pada penilaian yang sesuai

No Kriteria Penilaian

1 2 3 4

1. Bagaimana kepuasan anda mengenai intonasi suara

dosen saat mengajar didalam kelas?

2

Bagaimana kepuasan anda mengenai metode yang

diguanakan dosen saat menyampaikan materi

didalam kelas?

3 Bagaimana kepuasana anda mengenai bahasa yang

disampaikan oleh dosen saat kegiatan PBM?

4 Bagaimana kepuasan anda tentang sikap dosen

dikelas ketika menjelaskan materi kuliah?

5 Bagaimana kepuasan anda tentang kerapian pakaian

dosen ketika mengajar dikelas?

6 Bagaimana menurut anda mengenai keaktifan dosen

ketika mengajar dikelas?

9

7 Bagaimana menurut anda mengenai materi yang

telah disampaikan oleh dosen kepada mahasiswa?

8

Bagaimana kepuasan anda mengenai dosen ketika

mengulangi materi saat ada mahasiswa yang belum

faham?

9 Bagaiman kepuasan anda tentang tugas yang telah

disampaikan oleh dosen?

10 Bagaimana kepuasan anda dengan nilai yang telah

diberikan oleh dosen selama mengikuti kuliah?

Ket :

1. Sangat Puas 3. Tidak Puas

2. Puas 4. Sangat Tidak Puas

Pertanyaan tambahan:

Apa keluhan anda terhadap kinerja dosen selama kegiatan PBM?

a. Materi yang disampaikan

b. Metode penyampain

c. Ketepatan waktu

d. Suasana pengajaran

e. Jumlah kehadiran

f. Kejelasan penyampaian materi

g. Tidak ada keluhan

Nb : boleh pilih lebih dari satu jawaban

Kritik / Saran

………………………………………………………………………

………………………………………………………………………

10

5. Format Lembar Penelitian

Tabel 2.2 Lembar Penelitian

No Nama Angkatan Jenis Kelamin Tingkat Kepuasan

(1-4)

1

2

3

4

5

6

7

….

60

11


1. Objek Pengamatan

Pada penelitian modul 2 ini peneliti melakukan penelitian selama 8

jam dalam sehari mulai pukul 13.00 hingga pukul 19.00 WIB dengan

mengambil objek pengamatan “Banyaknya jumlah pengunjung pengguna

sepeda motor yang mengisi bahan bakar di SPBU Kertonatan Sukoharjo”.

Peneliti memilih objek ini dikarenakan adanya keterbatasan waktu dan

biaya sehingga dianggap objek penelitian ini yang mampu di jangkau oleh

peneliti. Selain itu jumlah data yang diambil selama pengamatan pada hari

sebelumnya dirasa mampu memenuhi kecukupan data yang diperlukan

untuk dilanjutkan ke tahap analisis selanjutnya.

2. Tujuan Pengamatan

Peneliti melakukan pengamatan tentang banyaknya jumlah

pengunjung pengguna sepeda motor yang mengisi bahan bakar di SPBU

Kertonatan Sukoharjo dengan tujuan penelitian sebagai berikut :

1. Mengetahui berapa banyak jumlah pengunjung pengguna sepeda

motor yang mengisi bahan bakar di SPBU Kertonatan Sukoharjo.

2. Mengetahui waktu rata – rata kedatangan pengunjung pengguna

sepeda motor yang mengisi bahan bakar

3. Menguji data waktu kedatangan pengunjung pengguna sepeda motor

yang mengisi bahan bakar dengan distribusi poisson dan distribusi

eksponensial

4. Menyajikan data dalam bentuk histogram bagi distribusi poisson dan

distribusi eksponensial

12

3. Pelaksanaan Pengamatan

Pengamatan banyaknya jumlah pengunjung pengguna sepeda motor

yang mengisi bahan di SPBU Kertonatan Sukaharjo dilakukan pada :

- Hari, Tanggal : Rabu, 25 November 2015

- Waktu : 13.00 s/d 21.00 WIB

- Lokasi : SPBU Kertonatan Sukoharjo

4. Hasil Pengamatan

Berdasarkan hasil pengamatanyang telah dilakukan,penulis dapat

menyajikan data dalam bentuk dua data yaitu data poisson dan data

eksponensial sebagai berikut :

a. Data Poisson

Data Poisson adalah data yang dapat digunakan untuk menghitung

jumlah kedatangan. Oleh karena itu peneliti menyajikan data poisson

ke dalam bentuk tabel sebagai berikut :

Tabel 2.3 Data Poisson

No Interval

Waktu

Jumlah

Kedatangan

1 13:00 - 13:10 45

2 13:10 - 13:20 23

3 13:20 - 13:30 24

4 13:30 - 13:40 28

5 13:40 - 13:50 29

6 13:50 - 14:00 30

7 14:00 - 14:10 37

8 14:10 - 14:20 45

9 14:20 - 14:30 29

10 14:30 - 14:40 34

11 14:40 - 14:50 59

12 14:50 - 15:00 44

13 15:00 - 15:10 55

13

14 15:10 - 15:20 26

15 15:20 - 15:30 40

16 15:30 - 15:40 26

17 15:40 - 15:50 31

18 15:50 - 16:00 38

19 16:00 - 16:10 43

20 16:10 - 16:20 34

21 16:20 - 16:30 40

22 16:30 - 16:40 23

23 16:40 - 16:50 24

24 16:50 : 17:00 19

25 17:10 - 17:10 10

26 17:10 - 17:20 13

27 17:20 - 17:30 16

28 17:30 - 17:40 12

29 17:40 - 17:50 21

30 17:50 - 18:00 19

31 18:00 - 18:10 28

32 18:10 - 18:20 25

33 18:20 - 18:30 27

34 18:30 - 18:40 24

35 18:40 - 18:50 26

36 18:50 - 19:00 33

37 19:00 - 19:10 22

38 19:10 - 19:20 22

39 19:20 - 19:30 27

40 19:30 - 19:40 16

41 19:40 - 19:50 27

42 19.50 - 20:00 29

43 20:00 - 20:10 31

14

b. Data Eksponensial

Data eksponensial adalah data yang di dalamnya menghitung interval

waktu antara data sebelum dan sesudahnya. Sehingga peneliti menyajikan data

eksponensial dalam tabel sebagai berikut :

Tabel 2.4 Data Eksponensial

Data

Interval

Waktu

( Detik )

1 4

2 1

3 2

4 1

5 1

6 1

7 2

8 2

9 1

10 2

11 12

12 6

13 1

14 2

15 2

16 1

17 2

18 2

19 10

20 30

21 15

22 3

23 26

24 0

25 68

26 9

27 6

28 79

29 13

30 24

31 0

32 0

33 42

34 9

35 38

36 9

37 2

38 16

39 3

40 63

41 2

42 16

43 43

44 7

45 8

46 47

47 23

48 21

49 68

50 74

51 45

52 26

53 20

54 3

55 3

56 4

57 6

58 4

59 9

60 9

61 62

62 13

63 6

64 42

65 2

66 7

67 32

68 56

69 40

44 20:10 - 20:20 20

45 20:20 - 20:30 23

46 20:30 - 20:40 18

47 20:40 - 20:50 16

48 20:50 - 21:00 16

49 21:00 - 21:10 2

15

70 34

71 17

72 6

73 18

74 0

75 20

76 26

77 16

78 18

79 2

80 45

81 17

82 6

83 19

84 27

85 8

86 49

87 109

88 31

89 45

90 4

91 4

92 66

93 14

94 17

95 19

96 24

97 8

98 25

99 15

100 108

101 24

102 38

103 30

104 13

105 7

106 3

107 39

108 4

109 10

110 3

111 5

112 2

113 18

114 27

115 31

116 44

117 15

118 29

119 3

120 33

121 6

122 3

123 22

124 62

125 6

126 42

127 6

128 38

129 33

130 18

131 2

132 34

133 5

134 24

135 4

136 65

137 21

138 57

139 23

140 1

141 3

142 1

143 3

144 0

145 67

146 3

147 2

148 3

149 20

150 49

151 41

152 11

153 5

154 19

155 61

156 13

157 21

158 20

159 8

160 3

161 41

162 2

163 2

164 23

165 5

166 26

167 2

168 15

169 11

170 11

171 22

172 2

173 4

174 27

175 9

176 72

177 18

178 39

179 43

180 8

181 14

182 11

183 3

184 20

185 2

186 0

16

187 35

188 7

189 4

190 3

191 5

192 10

193 28

194 8

195 11

196 3

197 41

198 3

199 21

200 18

201 3

202 12

203 63

204 2

205 75

206 18

207 3

208 1

209 73

210 4

211 7

212 20

213 14

214 19

215 18

216 8

217 22

218 3

219 15

220 3

221 23

222 18

223 5

224 19

225 51

226 9

227 17

228 6

229 6

230 5

231 3

232 6

233 31

234 3

235 18

236 9

237 9

238 3

239 3

240 26

241 11

242 9

243 5

244 23

245 14

246 30

247 15

248 3

249 3

250 3

251 4

252 42

253 17

254 13

255 9

256 6

257 18

258 11

259 3

260 26

261 17

262 51

263 13

264 3

265 34

266 52

267 29

268 71

269 27

270 31

271 5

272 8

273 50

274 5

275 8

276 37

277 7

278 5

279 7

280 18

281 3

282 3

283 61

284 16

285 3

286 3

287 16

288 26

289 3

290 0

291 19

292 35

293 37

294 15

295 75

296 3

297 14

298 7

299 44

300 10

301 3

302 12

303 25

17

304 12

305 40

306 32

307 14

308 19

309 3

310 16

311 31

312 16

313 10

314 3

315 3

316 3

317 12

318 15

319 3

320 15

321 6

322 3

323 3

324 26

325 37

326 3

327 3

328 24

329 10

330 3

331 13

332 33

333 3

334 0

335 1

336 3

337 14

338 25

339 3

340 43

341 32

342 8

343 10

344 13

345 6

346 7

347 4

348 12

349 7

350 21

351 4

352 7

353 4

354 6

355 4

356 26

357 19

358 14

359 9

360 8

361 4

362 3

363 19

364 7

365 10

366 8

367 8

368 7

369 15

370 10

371 1

372 15

373 7

374 12

375 5

376 11

377 8

378 4

379 11

380 4

381 11

382 7

383 4

384 14

385 4

386 29

387 10

388 36

389 5

390 22

391 1

392 3

393 6

394 15

395 35

396 4

397 8

398 7

399 29

400 6

401 20

402 27

403 6

404 11

405 4

406 21

407 24

408 32

409 26

410 4

411 4

412 1

413 5

414 4

415 4

416 11

417 4

418 35

419 27

420 8

18

421 17

422 15

423 16

424 6

425 7

426 6

427 4

428 26

429 4

430 4

431 1

432 23

433 4

434 0

435 4

436 0

437 17

438 28

439 5

440 4

441 1

442 4

443 4

444 12

445 4

446 16

447 12

448 4

449 17

450 5

451 4

452 1

453 4

454 4

455 9

456 12

457 10

458 24

459 8

460 34

461 7

462 23

463 19

464 4

465 0

466 4

467 4

468 0

469 0

470 10

471 8

472 66

473 6

474 42

475 37

476 4

477 19

478 14

479 21

480 5

481 7

482 12

483 50

484 19

485 4

486 7

487 17

488 28

489 16

490 4

491 22

492 4

493 35

494 16

495 32

496 18

497 38

498 30

499 4

500 5

501 40

502 7

503 54

504 4

505 34

506 32

507 53

508 20

509 15

510 36

511 9

512 7

513 7

514 28

515 30

516 4

517 5

518 17

519 4

520 0

521 18

522 6

523 35

524 13

525 8

526 18

527 26

528 15

529 6

530 16

531 37

532 5

533 0

534 41

535 7

536 22

537 16

19

538 15

539 7

540 8

541 18

542 13

543 11

544 5

545 20

546 9

547 19

548 24

549 12

550 38

551 24

552 5

553 24

554 46

555 11

556 5

557 81

558 9

559 5

560 41

561 9

562 5

563 29

564 16

565 11

566 20

567 44

568 49

569 26

570 12

571 17

572 26

573 9

574 16

575 19

576 100

577 26

578 11

579 51

580 5

581 41

582 7

583 5

584 0

585 9

586 10

587 6

588 32

589 13

590 5

591 1

592 4

593 0

594 44

595 5

596 6

597 28

598 16

599 16

600 8

601 5

602 29

603 33

604 23

605 33

606 48

607 11

608 8

609 5

610 14

611 8

612 16

613 12

614 5

615 9

616 14

617 5

618 21

619 6

620 19

621 25

622 5

623 23

624 5

625 5

626 10

627 6

628 29

629 20

630 9

631 5

632 5

633 5

634 7

635 15

636 11

637 35

638 69

639 5

640 0

641 34

642 5

643 52

644 51

645 5

646 0

647 12

648 72

649 10

650 18

651 21

652 11

653 17

654 5

20

655 22

656 5

657 5

658 18

659 24

660 1

661 13

662 5

663 31

664 19

665 6

666 6

667 0

668 6

669 15

670 16

671 29

672 28

673 26

674 14

675 5

676 6

677 6

678 5

679 5

680 1

681 12

682 5

683 37

684 5

685 9

686 6

687 57

688 6

689 6

690 22

691 28

692 19

693 60

694 10

695 10

696 15

697 6

698 6

699 0

700 6

701 0

702 0

703 45

704 63

705 20

706 6

707 21

708 9

709 6

710 22

711 9

712 10

713 19

714 28

715 19

716 11

717 6

718 21

719 6

720 52

721 6

722 51

723 6

724 1

725 11

726 25

727 1

728 45

729 5

730 5

731 1

732 20

733 6

734 10

735 7

736 1

737 6

738 0

739 28

740 6

741 6

742 30

743 27

744 18

745 9

746 29

747 1

748 20

749 8

750 16

751 20

752 19

753 6

754 0

755 14

756 35

757 10

758 28

759 9

760 52

761 85

762 0

763 29

764 37

765 6

766 54

767 10

768 12

769 33

770 21

771 7

21

772 27

773 6

774 33

775 49

776 19

777 7

778 43

779 6

780 26

781 18

782 24

783 42

784 29

785 14

786 6

787 36

788 8

789 21

790 33

791 21

792 30

793 37

794 21

795 17

796 11

797 39

798 29

799 59

800 12

801 17

802 26

803 24

804 25

805 0

806 0

807 51

808 55

809 15

810 7

811 48

812 6

813 19

814 28

815 8

816 26

817 14

818 8

819 31

820 17

821 68

822 17

823 81

824 7

825 81

826 27

827 140

828 57

829 15

830 7

831 9

832 50

833 28

834 60

835 138

836 9

837 219

838 38

839 23

840 12

841 10

842 37

843 68

844 47

845 17

846 127

847 11

848 7

849 45

850 119

851 16

852 19

853 70

854 16

855 7

856 7

857 1

858 40

859 0

860 84

861 26

862 66

863 1

864 94

865 26

866 212

867 40

868 10

869 13

870 7

871 19

872 27

873 100

874 88

875 102

876 45

877 49

878 39

879 15

880 9

881 12

882 18

883 47

884 29

885 7

886 1

887 126

888 7

22

889 19

890 43

891 11

892 11

893 11

894 47

895 7

896 12

897 98

898 7

899 34

900 26

901 18

902 39

903 59

904 27

905 60

906 71

907 7

908 8

909 14

910 74

911 7

912 8

913 43

914 17

915 7

916 78

917 24

918 7

919 20

920 35

921 23

922 16

923 33

924 33

925 13

926 7

927 9

928 15

929 25

930 28

931 7

932 30

933 37

934 7

935 27

936 77

937 0

938 43

939 7

940 7

941 9

942 26

943 27

944 0

945 22

946 29

947 11

948 7

949 11

950 47

951 7

952 12

953 31

954 16

955 26

956 36

957 48

958 23

959 18

960 20

961 10

962 7

963 7

964 1

965 53

966 44

967 29

968 17

969 30

970 24

971 54

972 19

973 9

974 21

975 9

976 65

977 48

978 13

979 46

980 30

981 29

982 8

983 0

984 27

985 32

986 14

987 7

988 46

989 13

990 16

991 29

992 19

993 23

994 10

995 19

996 17

997 10

998 58

999 10

1000 33

1001 17

1002 31

1003 18

1004 11

1005 87

23

1006 90

1007 25

1008 7

1009 21

1010 31

1011 19

1012 9

1013 43

1014 16

1015 0

1016 8

1017 10

1018 12

1019 17

1020 8

1021 8

1022 28

1023 8

1024 16

1025 8

1026 0

1027 8

1028 0

1029 25

1030 44

1031 18

1032 41

1033 51

1034 31

1035 34

1036 20

1037 10

1038 15

1039 53

1040 8

1041 24

1042 14

1043 36

1044 31

1045 21

1046 67

1047 8

1048 8

1049 13

1050 43

1051 17

1052 41

1053 28

1054 8

1055 8

1056 37

1057 13

1058 8

1059 34

1060 1

1061 14

1062 18

1063 17

1064 10

1065 18

1066 8

1067 8

1068 15

1069 8

1070 0

1071 30

1072 39

1073 7

1074 12

1075 1

1076 25

1077 23

1078 34

1079 9

1080 8

1081 53

1082 8

1083 25

1084 26

1085 12

1086 19

1087 19

1088 21

1089 15

1090 9

1091 25

1092 38

1093 17

1094 41

1095 30

1096 52

1097 52

1098 58

1099 8

1100 31

1101 8

1102 0

1103 85

1104 23

1105 24

1106 14

1107 13

1108 25

1109 11

1110 22

1111 33

1112 40

1113 59

1114 36

1115 20

1116 21

1117 32

1118 33

1119 27

1120 37

1121 22

1122 40

24

1123 20

1124 28

1125 23

1126 11

1127 0

1128 12

1129 13

1130 12

1131 10

1132 13

1133 18

1134 24

1135 15

1136 16

1137 9

1138 40

1139 20

1140 36

1141 27

1142 52

1143 73

1144 31

1145 2

1146 30

1147 1

1148 52

1149 0

1150 29

1151 0

1152 80

1153 34

1154 36

1155 50

1156 34

1157 29

1158 39

1159 26

1160 24

1161 26

1162 14

1163 29

1164 13

1165 17

1166 22

1167 35

1168 132

1169 36

1170 139

1171 5

1172 9

1173 6

1174 7

1175 5

1176 60

1177 1

1178 19

1179 9

1180 11

1181 9

1182 36

1183 7

1184 6

1185 3

1186 5

1187 11

1188 12

1189 11

1190 6

1191 29

1192 38

1193 45

1194 23

1195 46

1196 32

1197 55

1198 35

1199 36

1200 42

1201 73

1202 52

1203 22

1204 6

1205 14

1206 8

1207 20

1208 14

1209 4

1210 11

1211 14

1212 14

1213 9

1214 1

1215 15

1216 3

1217 17

1218 7

1219 13

1220 8

1221 4

1222 43

1223 13

1224 21

1225 17

1226 11

1227 16

1228 14

1229 17

1230 6

1231 12

1232 2

1233 47

1234 11

1235 33

1236 16

1237 14

1238 14

1239 8

25

1240 18

1241 11

1242 10

1243 7

1244 8

1245 2

1246 33

1247 83

1248 10

1249 6

1250 14

1251 11

1252 4

1253 38

1254 33

1255 66

1256 19

1257 81

1258 53

1259 10

1260 29

1261 61

1262 39

1263 54

1264 27

1265 21

1266 24

1267 44

1268 12

1269 21

1270 24

1271 15

1272 8

1273 36

1274 1

1275 31

1276 9

1277 9

1278 28

1279 24

1280 28

1281 24

1282 32

1283 31

1284 35

1285 25

1286 19

1287 29

1288 37

1289 42

1290 24

1291 24

1292 33

1293 33

1294 17

1295 37

1296 11

1297 18

1298 42

1299 44

1300 9

1301 0

1302 9

1303 37

1304 9

1305 27

1306 18

1307 13

1308 17

1309 43

1310 122

1311 46

1312 19

1313 98

1314 0

1315 41

1316 42

1317 82

1318 29

1319 20

1320 38

1321 61

1322 31

1323 51

1324 10

1325 65

1326 24

1327 16

1328 55

1329 25

1330 34

1331 24

1332 69

1333 34

1334 17

1335 28

1336 27

1337 31

1338 44

1339 30

1340 54

1341 34

1342 31

1343 53

1344 35

1345 72

1346 22

1347 17

1348 10

1349 1

26

26

5. Uji Goodness Of Fit

Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah suatu populasi memiliki suatu

distribusi teoritis tertentu. Uji ini didasarkan pada sejauh mana tingkat

kedekatan atau kesesuaian yang ada antara frekuensi pengamatan dan frekuensi

harapan. Penguji melakukan Uji Goodness Of Fit Poisson dan Uji Goodness Of

Fit Eksponensial yang disajikan dalam bentuk tabel sebagai berikut :

a. Uji Goodness Of Fit Poisson.

Tabel 2.5 Pengolahan Data Poisson

rata rata 27,53061224

standar

deviasi 11,16188089

Maksimum 59

Minimum 2

banyak kelas 10

interval kelas 5,7

lamda 0,036323202

27

Tabel 2.6 Teorema Limit Central 1 Poisson

No Interval Hitungan

Kumulatif Frekuensi

Kumulatif

Probabilitas Probabilitas

Frekuensi

Harapan Bawah Atas

1 2 7.7 1 1 3.4747E-06 3.47467E-06 0.000170259

2 7.7 13.4 4 3 0.00167142 0.001667942 0.081729152

3 13.4 19.1 11 7 0.05682207 0.05515065 2.702381844

4 19.1 24.8 21 10 0.28904591 0.232223843 11.3789683

5 24.8 30.5 34 13 0.72157339 0.432527482 21.19384661

6 30.5 36.2 39 5 0.95130892 0.229735531 11.25704104

7 36.2 41.9 43 4 0.99386523 0.042556308 2.085259077

8 41.9 47.6 47 4 0.99974476 0.005879527 0.288096805

9 47.6 53.3 47 0 0.99999469 0.000249936 0.012246887

10 53.3 59 49 2 0.99999994 5.24793E-06 0.000257149

Total 1 49

Tabel 2.7 Teorema Limit Central 2 Poisson


Kumulatif Frekuensi

Kumulatif


Frekuensi

Harapan Bawah Atas

1 2 24.8 21 1 0.28904591 0.289045909 14.16324956

5 24.8 30.5 34 13 0.72157339 0.432527482 21.19384661

6 30.5 59 49 15 0.99999994 0.27842655 13.64290095

Total 1 49

Tabel 2.8 Chi-Square Poisson

No Oi Ei Oi-Ei (Oi-Ei)^2 (Oi-Ei)^2 /Ei Nilai Tabel

1 1 14.16325 -

13.16324956 173.271 12.2338548

11.07049769 2 13 21.19385 -

8.193846612 67.1391 3.16785922

3 15 13.6429 1.357099047 1.84172 0.13499459

Total 15.5367086

28

Keterangan Rumus

Tabel 2.9 Katerangan Rumus Poisson

Rumus Keterangan

Rata – rata Rata – rata didapatkan dari jumlah kedatangan dibagi dengan

banyaknya data, dengan rumus = average(data1;data2,...)

Standart Deviasi Standart deviasididapatkandenganruus =stdev(data1;data2...)

Minimal Minimal didapatkan dengan mengambil nilai terkecil dari data

kedatangan pada tabel dengan rumus =min(data1;data2,...)

Maksimal Maksimal didapatkan dengan mengambil nilai terbesar dari data

kedatangan pada tabel dengan rumus =max(data1;data2,...)

Banyak Kelas Pada data ini diasumsikan banyak kelas sebesar 10

Interval Kelas Interval kelas didapatkan dengan nilai tertinggi dikurangi nilai

terendah kemudian dibagi banyaknya kelas dengan rumus =(max-

min)/banyak kelas

Batas Bawah Batas bawah didapatkan dengan mengambil nilai dari data dengan

rumus=min

Batas Atas Batas atas didapatkan dengan batas bawah ditambah dengan interval

kelasdengan rumus =batas bawah + interval kelas

Hitungan Kumulatif Hitungan kumulatif didapatkan dari rumus =frequency (data

kedatangan;batas atas)

Frekuensi Frekuensi adalah jumlah data yang terdapat pada setiap interval

dengan rumus =hitungan kumulatif2 – hitungan kumulatif1

Komulatif

Probabilitas

Kumulatif Probabilitas didapatkan dengan rumus =poissondist(batas

atas;rata-rata(F4);true)

Probabilitas Probabilitas didapatkan dengan rumus =kumulatif probabilitas2 –

kumulatif probabilitas1

Frekuensi Harapan Frekuensi harapan didapatkan dengan rumus =

29

Kesimpulan :

Dari data yang diolah didapatkan hasil sebesar 15.5367086 dan nilai hitung

sebesar lebih besar dibanding dengan nilai tabel sebesar 11.07049769 sehingga

dapat dikatakan bahwa data tersebut ditolak.

b. Uji Goodness Of Fit Eksponensial

Tabel 2.10 Pengolahan Data Eksponensial

rata rata 21,33283914

standar deviasi 21,68717358

Maksimum 219

Minimum 0

banyak kelas 10

interval kelas 21,9

lamda 0,046876086

Tabel 2.11 Teorema Limit Central 1 eksponensial


Kumulatif Frekuensi

Bawah Atas

1 0 21,9 856 856

2 21,9 43,8 1193 337

3 43,8 65,7 1290 97

4 65,7 87,6 1329 39

5 87,6 109,5 1339 10

6 109,5 131,4 1343 4

7 131,4 153,3 1347 4

8 153,3 175,2 1347 0

9 175,2 197,1 1347 0

10 197,1 219 1349 2

30

Tabel 2.12 Teorema Limit Central 2 eksponensial

No Interval Kumulatif


Frekuensi

Harapan Bawah Atas

1 0 21,9 0,641772235 0,6417722 865,751

2 21,9 43,8 0,97578164 0,3340094 450,579

3 43,8 65,7 0,998344155 0,0225625 30,4368

4 65,7 87,6 0,999960437 0,0016163 2,18037

5 87,6 109,5 0,999999718 3,928E-05 0,05299

6 109,5 131,4 0,999999999 2,811E-07 0,00038

7 131,4 153,3 1 1,209E-09 1,6E-06

8 153,3 175,2 1 1,5E-12 2E-09

9 175,2 197,1 1 6,439E-15 8,7E-12

10 197,1 219 1 6,55E-15 8,8E-12

Total 1 1349

Tabel 2.13 Chi-Square Eksponensial

No Oi Ei Oi-Ei (Oi-Ei)^2 (Oi-Ei)^2 /Ei Nilai Tabel

1 856 865,751 -9,7507 95,07704 0,10982034

5,99146455 2 337 450,579 -113,58 12900,12 28,6301116

3 156 32,6706 123,329 15210,15 465,561209

Total 494,301141

31

Tabel 2.14 Keterangan Rumus Eksponensial

Rumus Keterangan

Rata – rata Rata – rata didapatkan dari jumlah kedatangan dibagi dengan

banyaknya data, dengan rumus = average(data1;data2,...)

Standart Deviasi Standart deviasididapatkandenganruus =stdev(data1;data2...)

Minimal Minimal didapatkan dengan mengambil nilai terkecil dari data

kedatangan pada tabel dengan rumus =min(data1;data2,...)

Maksimal Maksimal didapatkan dengan mengambil nilai terbesar dari data

kedatangan pada tabel dengan rumus =max(data1;data2,...)

Banyak Kelas Pada data ini diasumsikan banyak kelas sebesar 10

Interval Kelas Interval kelas didapatkan dengan nilai tertinggi dikurangi nilai

terendah kemudian dibagi banyaknya kelas dengan rumus =(max-

min)/banyak kelas

Batas Bawah Batas bawah didapatkan dengan mengambil nilai dari data dengan

rumus=min

Batas Atas Batas atas didapatkan dengan batas bawah ditambah dengan interval

kelasdengan rumus =batas bawah + interval kelas

Hitungan Kumulatif Hitungan kumulatif didapatkan dari rumus =frequency (data

kedatangan;batas atas)

Frekuensi Frekuensi adalah jumlah data yang terdapat pada setiap interval

dengan rumus =hitungan kumulatif2 – hitungan kumulatif1

Komulatif

Probabilitas

Kumulatif Probabilitas didapatkan dengan rumus =poissondist(batas

atas;rata-rata(F4);true)

Probabilitas Probabilitas didapatkan dengan rumus =kumulatif probabilitas2 –

kumulatif probabilitas1

Frekuensi Harapan Frekuensi harapan didapatkan dengan rumus =

Kesimpulan :

Dari data yang diolah didapatkan hasil nilai hitung sebesar 494,301141

dan nilai tabel sebesar 5,99146455, maka dapat disimpulkan bahwa data

tersebut ditolak.

32

6. Analisa Uji Goodness Of Fit

a. Distribusi Poisson

Pada penelitian ini Distribusi Poisson ini digunakan untuk menghitung

probabilitas menurut satuan waktu. Dari hasil penelitian didapat nilai

hitung sebesar 15.5367086 dan nilai tabel sebesar 11.07049769,sehingga

dapat disimpulkan bahwa data ditolak. Kemudian dari distribusi ini di

dapatkan bentuk histogram dengan frekuesi yang naik turun seperti

gambar di bawah,namun perlu diketahui bahwa dari histogram saja data

tidak dapat dikatakan data tersebut ditolak ataupun diterima ,walaupun

keduanya memang berhubungan

Dari data yang diambil maka dapat dituliskan dalam bentuk histogram

sebagai berikut :

Gambar 2.2 Histogram Distribusi Poisson

33

b. Distribusi Eksponensial

Distribusi eksponensial memiliki pertalian erat dengan distribusi

poisson. Jika pada poisson, peubah acak poisson x menggambarkan jumlah

keluaran yang terjadi pada suatu selang waktu atau luas daerah tertentu,

maka peubah acak eksponensila x menggambarkan panjang rentang waktu

antara kejadian dengan kejadian lainnya. Dari hasil penelitian didapat nilai

hitung sebesar 494,301141 dan nilai tabel sebesar 5,99146455,sehingga

dapat disimpulkan bahwa data ditolak. . Kemudian dari distribusi ini di

dap

atkan bentuk histogram dengan frekuensi yang menurun seperti

gambar di bawah. Namun perlu diketahui bahwa dari histogram saja data

tidak dapat dikatakan data tersebut ditolak ataupun diterima ,walaupun

keduanya memang berhubungan

Dari data yang diambil maka dapatdituliskan dalam bentuk

histogram sebagai berikut :

Gambar 2.3 Histogram Distribusi Eksponensial

34


1. Data Pengamatan

Kinerja Dosen Teknik Mesin dalam kegiatan Perkuliahan

berdasarkan data yang di dapatkan dari kuisioner yang telah di bagikan

kepada Mahasiswa Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta

angkatan 2012, 2013, dan 2014, maka didapatkan hasil sebagai berikut :

Tabel 2.15 Data Hasil Pengamatan

No Nama NIM Jenis

Kelamin Angkatan

Tingkat

Kepuasan

1 Yudha Perdana D200120025 Laki-Laki 2012 3

2 Yudi Hermawan D200120045 Laki-Laki 2012 3

3 Yunika Cahyo D200120087 Laki-Laki 2012 2

4 Fauzan Said D200120042 Laki-Laki 2012 3

5 Budi Setyo W D200120134 Laki-Laki 2012 3

6 Rio D200120050 Laki-Laki 2012 2

7 `Satria Surya W - Laki-Laki 2012 1

8 Sulaiman R D200120021 Laki-Laki 2012 3

9 Ha'mim Syafi'i D200120048 Laki-Laki 2012 3

10 Nizar Bayu P D200120001 Laki-Laki 2012 2

11 Hamba Allah D200120115 Laki-Laki 2012 4




15 Wahyu H D200130022 Laki-Laki 2013 3

16 Yudi Hartanto D200130035 Laki-Laki 2013 2

17 Fahrijal M D200130094 Laki-Laki 2013 3

18 Irvan Ali D200130086 Laki-Laki 2013 3

19 Dafid D200130142 Laki-Laki 2013 3

20 G. Jodi D200130156 Laki-Laki 2013 2

21 Maulana D200130008 Laki-Laki 2013 3

22 Wibi D200130049 Laki-Laki 2013 3

35

23 Tutuko Keliru D200130152 Laki-Laki 2013 2

24 Andri Arianata D200130109 Laki-Laki 2013 3

25 Dani D200130102 Laki-Laki 2013 2

26 Wahid Zainuri D200130115 Laki-Laki 2013 2

27 Nanang P D200130017 Laki-Laki 2013 1

28 Fredy A D200130024 Laki-Laki 2013 2

29 Aziz D200130164 Laki-Laki 2013 3

30 Dimastya A.S D200130096 Laki-Laki 2013 3






36 Jery Angga S D200140077 Laki-Laki 2014 3

37 M. Syarif D200140168 Laki-Laki 2014 2

38 Andi. P D200140275 Laki-Laki 2014 4

39 Taufiq .H D200140211 Laki-Laki 2014 2

40 Dafid D200140187 Laki-Laki 2014 3

41 Ari M D200140266 Laki-Laki 2014 2

42 Konde D200140218 Laki-Laki 2014 2

43 Yoga D200140253 Laki-Laki 2014 3

44 Faris Ap D200140124 Laki-Laki 2014 3

45 Ari Putra D200140250 Laki-Laki 2014 3

46 Wahyu Adi D200140119 Laki-Laki 2014 3

47 Saad D200140128 Laki-Laki 2014 3

48 Arifin D200140144 Laki-Laki 2014 3

49 Muchlisin D200140242 Laki-Laki 2014 3

50 Yulian P.M D200140037 Laki-Laki 2014 3

51 Muh. Ibnu D200140214 Laki-Laki 2014 3

52 Doni Erikiawan D200140235 Laki-Laki 2014 4

53 Alif Rian H D200140288 Laki-Laki 2014 3

36

54 Adi Pratama D200140194 Laki-Laki 2014 2

55 Mustain D200140209 Laki-Laki 2014 3

56 Vega D200140188 Laki-Laki 2014 3

57 Redik D200140114 Laki-Laki 2014 3

58 Faizal D200140254 Laki-Laki 2014 3

59 Faisal An D200140255 Laki-Laki 2014 3

60 Ahmad D200140186 Laki-Laki 2014 3

Data kuisioner mengenai tingkat kepuasan Mahasiswa Teknik Mesin

Universitas Muhammadiyah terhadap kinerja dosen saat perkuliahan ini

dilakukan dengan pengambilan sampel menggunakan metode sampling

berupa Multistage Random Sampling yang di ambil berdasarkan proporsi

dari jumlah mahasiswa perangkatan dengan jenis kelamin laki – laki saja

yang digambarkan dalam diagram sebagai berikut:

Gambar 2.4 Diagram Proporsi Mahasiswa Teknik Mesin

Diagram diatas menggambarkan proporsi dari jumlah mahasiswa

teknik mesin mahasiswa teknik mesin angkatan 2012, angkatan 2013,

angkatan 2014. Dari masing – masing angkatan secara berurutan dapat

diketahui bahwa proporsinya adalah 23%, 34% dan 43%. Sehingga dari

jumlah mahasiswa angkatan 2012 sebanyak 131 mahasiswa diperlukan 14

responden, dari angkatan 2013 dengan jumlah mahasiswa sebanyak 196

37

mahasiswa maka diperlukan 21 responden dan angkatan 2014 sebanyak

245 mahasiswa diperlukan 26 responden.

2. Pengolahan Data

a. Estimasi Mean Sampel Tunggal

Berdasarkan data kuisioner didapatkan dari 60 sampel diketahui

bahwa rata – rata dari jumlah sampel menjawab puas dengan kinerja

dosen saat perkuliahan. Kemudian peneliti mecoba menghitung estasi

mean tunggal dengan menggunakan beberapa variabel sebagai

berikut:

Tabel 2.16 Hasil Pengolahan Estimasi Mean Sampel Tunggal

Variabel Hasil Perhitungan

Confidence Level 95%

5%

Z/2 1,959963985

Standar Deviasi 0,501554082

Jumlah Sampel (N) 60

Standar Eror 0,126908361

Rata – Rata 2,622

Batas Bawah 2,49475831

Batas Atas 2,74857503

Dari perhitungan di aas dapat disimpulkan bahwa berdasarkan

estimasi mean tunggal didapatkan nilai rata – rata sebesar 2,622.

Sehingga dari data hasil perhitungan memiliki interval 2,49475831< x

< 2,74857503

38

Tabel 2.17 Keterangan Rumus dalam Perhitungan Estimasi Mean

Tunggal

Rumus Keterangan

Z/2 Z/2 didapatkan dengan menggunakan rumus

=ABS(NORMSINV(1/2))

Standar Deviasi Standar deviasi didapatkan dengan

menggunakan rumus =stdev(data1,data2,..)

Jumlah Sampel Jumlah sampel didapatkan dengan

menggunakan rumus =((nilai Z/2(abs))/standar

error)^2

Standar Eror Standar eror didapatkan dengan rumus

(Z/2(abs)*standart deviasi/SQRT(jumlah

sampel)

Rata – Rata Rata-rata didapatkan dengan menggunakan

rumus =average(data1,data2,...)

Batas Bawah Batas Bawah didapatkan dengan menggunakan

=rata-rata

((Z/2(abs)*standartdeviasi)/SQRT(jumlah

sampel)),dimana SQRT merupakan rumus yang

digunakan untuk mengakar kuadratkan sebuah

persamaan

Batas Atas Batas Bawah didapatkan dengan menggunakan

=rata-rata+((Z

/2(abs)*standartdeviasi)/SQRT(jumlah sampel))

39

3. Analisis Data

a. Estimasi Mean sampel Tunggal

Dari data perhitungan estimasi mean tunggal didapatkan hasil Z

/2 -1,959963985, Standar Deviasi 0,501554082, Jumlah Sampel (N)

60, Standar Eror 0,126908361, Rata – Rata 2,622, Batas Bawah

2,49475831 dan Batas Atas 2,74857503. Sehingga tingkat kepuasan

mahasiswa teknik mesin terhadap kinerja dari dosen teknik mesin

Universitas Muhammadiyah Surakarta dapat digambarkan

melalui histogram dibawah ini :

Gambar 2.5 Tingkat Kepuasan Mahasiswa

40


1. Pengumpulan Data

a. Penjelasan populasi

Pada pengamatan modul IV mengenai Pengujian Hipotesis,

pengambilan data dilakukan dengan mengambil populasi sebanyak

134 peserta yang kemudian dilakukan pengukuran denyut jantung

peserta sebelum dan sesudah melakukan praktikum statistika industri

2015.

b. Metode pengambilan sampel

Metode yang digunakan untuk pengambilan data pada pengujian

hipotesis mengenai denyut jantung peserta praktikum statistika

industri 2015 ini adalah metode simple random sampling, dengan

menggunakan alat berupa pulse meter, yang dilakukan sebelum dan

sesudah peserta melakukan praktikum modul IV statitika industri

2015.

c. Penjelasan data BPS

Pada pengamatan Modul IV ini pula peneliti mengambil data

kedua berupa data yag diambil di Badan Pusat Statistika ( BPS )

Surakarta yaitu tentang Populasi Unggas Menurut Kabupaten / Kota

di Jawa Tengah Tahun 2008 dengan jumlah sampel sebanyak 35

kabupaten / kota.

41

2. Data

Berdasarkan pengambilan sampel berupa denyut jantung peserta

praktikum statistika industri 2015 didapatkan data sebagai berikut :

Tabel 2.18 Data Klaim 1 Denyut Jantung Peserta Praktikum

No Sampel Nama NIM Denyut Jantung

1 115 NADYA Z. A D600140152 113

2 102 ISLAHUDDIN D600140022 72

3 14 HESTI AMALIA D600240073 88

4 69 AHMAD BAHTIAR D600140053 89

5 63 GILANG ANSHORI D600140125 96

6 49 ALVONA V D600140006 91

7 100 AWANG F D600140052 80

8 124 A. MUZAKKI D600140127 139

9 46 TOMMY DWI PUTRA D600140097 82

10 69 AHMAD BAHTIAR D600140053 89

11 57 FEBRINA A D600140133 96

12 122 DUMAINA C D600140038 101

13 52 NOFFA A R F D600140032 70

14 108 GALANG A. D600140088 71

15 63 GILANG ANSHORI D600140125 96

16 13 ADI REVALDI D600140043 108

17 105 M. FIRDAUS. Y D600140035 85

18 12 MEGA JATI P D600140051 91

19 17 AGUS SRI MURTOYO D600140142 67

20 112 WAFIQ D600140066 107

21 112 WAFIQ D600140066 107

22 86 ADAMAS AJI D600140017 87

23 55 MAHARANI PUTRI D600140001 79

24 33 KURNIA MAHARSI D600140074 110

25 93 DWI ADITHIA D600140039 86

26 28 ANUGERAH ASARI D600140146 94

42

27 38 M. ARSYAD RIFA'I D600140064 74

28 79 RUZIKA AZHAR D600140015 88

29 96 ENGGAR P D600140104 93

30 53 ELIZA ARROFI M D600140056 86


No Sampel Nama NIM Denyut

Jantung

1 122 DUMAINA C D600140038 96

2 53 ELIZA ARROFI MAHARANI D600140056 69

3 102 ISLAHUDDIN D600140022 97

4 25 DHANI IKHSAN R D600140120 79

5 6 DWIMADA JAYASASONGKO D600140094 80

6 114 EKO P. S D600140013 64

7 106 NUR MUHAMMAD MUFID D600140112 60

8 4 MARETA AJI ARYANDI D600140109 79

9 55 MAHARANI PUTRI D600140001 58

10 65 RISKY RIAN D600140042 70


No Sampel Nama NIM Denyut Jantung

Sebelum Sesudah

1 23 NUGROHO FITRI U D600140085 96 74

2 22 AGUS MARYANTO D600140023 100 68

3 88 MUKHLISINA HUDA D600140058 70 67

4 29 HENDRI SUSILO D600140131 89 84

5 94 ADETYA P D600140123 80 84

6 70 MUNFI'AH D600140092 96 97

7 30 BACHTIAR SETYO N D600140081 96 100

8 92 M. KURNIAWAN D600140050 100 69

43

9 66 ARIS MUNANDAR D600140119 111 92

10 108 GALANG A. D600140088 71 72

Tabel 2.21 Data Populasi Unggas Ayam Menurut Kabupaten/Kota di

Jawa Tengah Tahun 2008

No Kabupaten/ Kota Ayam Kampung Ayam Pedaging

1 Kab. Cilacap 1283625 3648768

2 Kab. Banyumas 1016614 5013790

3 Kab. Purbalingga 1128787 2275000

4 Kab. Banjarnegara 1210144 2470000

5 Kab. Kebumen 2040716 465800

6 Kab. Purworejo 608477 587481

7 Kab. Wonosobo 638876 186519

8 Kab. Magelang 797961 531465

9 Kab. Boyolali 854846 1013800

10 Kab. Klaten 1415005 1012340

11 Kab. Sukoharjo 2559909 2164450

12 Kab. Wonogiri 2182150 197956

13 Kab. Karanganyar 847331 1302600

14 Kab. Sragen 725816 2878270

15 Kb. Grobogan 1420824 290200

16 Kab. Blora 1189071 752000

17 Kab. Rembang 505012 670956

18 Kab. Pati 869702 1861131

19 Kab. Kudus 408139 2985400

20 Kab. Jepara 323437 578521

21 Kab. Demak 570782 2759500

22 Kab. Semarang 1374055 2967158

23 Kab. Temanggung 1636986 642500

24 Kab. Kendal 851210 5646750

25 Kab. Batang 604134 5364000

44

26 Kab. Pekalongan 996525 186700

27 Kab. Pemalang 2053906 492419

28 Kab. Tegal 2539486 3981336

29 Kab. Brebes 2578276 1199788

30 Kota Magelang 50055 76300

31 Kota Surakarta 41696 0

32 Kota Salatiga 86181 30000

33 Kota Semarang 158437 119375

34 Kota Pekalongan 183902 124839

35 Kota Tegal 72662 166000

3. Pengolahan Data

a. Klaim 1 ( denyut 30 sampel )

Pada Klaim ini peneliti memberikan klaim berupa denyut jantung

peserta praktikum statistika industri 2015 sebelum praktikum adalah

minimal sebesar 90 pulse/menit dengan mengambil 30 sampel yang

kemudian diolah sebagai berikut :

1) Langkah 1

Menentukan hipotesis awal dan hiotesis alternatif

H0 : μ = 90

H1 : μ < 90

2) Langkah 2

Menentukan besarnya taraf signifikan ()

Taraf Signifikan ( )

0.05 0.01

3) Langkah 3

Menentukan kriteria pengujian

Zkritis

-1,64 -2,33

45

4) Langkah 4

Menentukan nilai uji statistik

Z hitung

Taraf Signifikan 0,05 Taraf Signifikan 0,01

0.421092774 0.421092774

Pvalue


0.663156331 0.663156331

5) Langkah 5

Membuat kesimpulan dari klaim.

Berdasarkan pengolahan data dengan klaim berupa denyut

jantung peserta praktikum statistika industri 2015 sebelum

praktikum adalah minimal sebesar 90 pulse/menit, dapat

disimpulkan bahwa klaim tersebut diterima.

b. Klaim 2 ( denyut 10 sampel )

Pada Klaim 2 ini peneliti memberikan klaim berupa denyut

jantung peserta praktikum statistika industri 2015 setelah praktikum

adalah lebih besar dari 70 pulse/menit dengan mengambil 10 sampel

yang kemudian diolah sebagai berikut :

1) Langkah 1

Menentukan hipotesis awal dan hipotesis alternatif

H0 : μ = 70

H1 : μ ≤ 70

2) Langkah 2



0.05 0.01

46

3) Langkah 3


T kritis

-2.262 -3.25

4) Langkah 4


T hitung


Pvalue


3.28893E-14 3.28893E-14

5) Langkah 5


Berdasarkan pengolahan data dari klaim denyut jantung

peserta praktikum statistika industri 2015 setelah praktikum

adalah lebih besar dari 70 pulse/menit diatas dapat disimpulkan

bahwa klaim tersebut diterima.

c. Klaim 3 ( denyut 10 sampel )

Pada Klaim 3 ini peneliti memberikan klaim berupa denyut

jantung peserta praktikum statistika industri 2015 sebelum praktikum

lebih tinggi dibanding dengan setelah praktikum dengan mengambil

10 yang kemudian diolah sebagai berikut :

1) Langkah 1

Menentukan hipotesis awal dan hipotesis alternatif

H0 : μ1 = μ2

H1 : μ1 ≤ μ2

1.204426742 1.204426742

47

2) Langkah 2



0.05 0.01

3) Langkah 3


T kritis

-2.262 -3.25

4) Langkah 4


T hitung


-0.224514981 -0.224514981

P value


0.5 0.5

5) Langkah 5


Berdasarkan pengolahan data dari klaim denyut jantung

peserta praktikum statistika industri 2015 sebelum praktikum

lebih tinggi dibanding dengan setelah praktikum, dapat

disimpulkan bahwa klaim tersebut diterima.

48

d. Klaim 4 (Populasi Unggas Menurut Kabupaten/Kota di Jawa Tengah

Tahun 2008)

1) Langkah 1

H0 : µ1 = µ2

H1 : µ1 ≥ µ2

2) Langkah 2


0.05 0.01

3) Langkah 3

Zkritis

1,64 2,33

4) Langkah 4

Z hitung


1,703879 1,703879

Pvalue


0,955798 0,955798

5) Langkah 5


Berdasarkan pengolahan data dengan klaim populasi unggas

ayam kampung lebih rendah dibandingkan dengan populasi ayam

pedaging menurut kabupaten/kota di Jawa Tengah Tahun 2008

diatas dapat disimpulkan bahwa klaim tersebut ditolak.

49

4. Analisis Data

a. Analisis Klaim 1

Tabel 2.22 Analisis Klaim 1

Variabel Nilai Nilai

0,05 0,01

Titik Kritis -1,64 -2,325

Z – Hitung 0,42109277 0,4210928

P – Value 0,66315633 0,6631563

Berdasarkan tabel diatas dengan klaim denyut jantung peserta

praktikum statistika industri 2015 sebelum praktikum adalah

minimal sebesar 90 pulse/menit dapat diinformasikan bahwa nilai

taraf signifikan 0,05 mempunyai titik kritis sebesar -1,64dengan nilai

Z-Hitung sebesar 0,42109277 dan nilai P-Value sebesar 0,66315633.

Sedangkan pada nilai taraf signifikan 0,01 mempunyai titik kritis -

2,325 juga di dapatkan nilai Z-hitung dan P-Value yang sama dengan

taraf signifikan 0,05. Dapat kita ketahui bahwa nilai Zhitung lebih

besar dari Zkritis dan Pvalue lebih besar dari nilai taraf signifikan

sehingga dapat dikatakan bahwa klaim diterima.

-1,6 0,4

Z Kritis

H0

Z Hitung

0

Gambar 2.6 Kurva Klaim 1 Taraf Signifikan 0,05

50

-2,3 0,4

Z Kritis

H0

Z Hitung

0


b. Analisis Klaim 2

Tabel 2.23 Analisi Klaim 2


0,05 0,01

Titik Kritis -2.262 -3.25

T – Hitung 1,204426742 1,204426742

P – Value 0,885787659 0,885787659


praktikum statistika industri 2015 setelah praktikum adalah lebih

besar dari 70 pulse/menit dapat diinformasikan bahwa nilai taraf

signifikan 0,05 mempunyai titik kritis sebesar -2,262 dengan nilai T-

Hitung sebesar 1,204426742 dan nilai P-Value sebesar 0,885787659.

Sedangkan pada nilai taraf signifikan 0,01 mempunyai titik kritis -

3,25 juga di dapatkan nilai T-hitung dan P-Value yang sama dengan

taraf signifikan 0,05. Dapat kita ketahui bahwa nilai Thitung lebih

besar dari Tkritis dan Pvalue lebih besar dari nilai taraf signifikan

sehingga dapat dikatakan bahwa klaim diterima.

51

-2,2

T Kritis

H0

T Hitung

0 1,2


-3,25

T Kritis

H0

T Hitung

0 1,2


c. Analisis Klaim 3

Tabel 2.24 Analisi Klaim 3


0,05 0,01

Titik Kritis -2.262 -3.25

T – Hitung -0.224514981 -0.224514981

P – Value 0.5 0.5


praktikum statistika industri 2015 sebelum praktikum lebih tinggi

dibanding dengan setelah praktikum dapat diinformasikan bahwa

nilai taraf signifikan 0,05 mempunyai titik kritis sebesar -2,262 dan

52

dengan nilai T-Hitung sebesar -0,224514981 dan nilai P-Value

sebesar 0,5 Sedangkan pada nilai taraf signifikan 0,01 mempunyai

titik kritis -3,25 dapatkan nilai kritis T-hitung dan P-Value yang

sama dengan taraf signifikan 0,05. Dapat kita ketahui bahwa nilai

Thitung lebih besar dari Tkritis dan Pvalue lebih besar dari nilai taraf

signifikan sehingga dapat dikatakan bahwa klaim diterima.

-2,2

T Kritis

H0

T Hitung

0-0,22


-3,25

T Kritis

H0

T Hitung

0-0,22


53

d. Analisis Klaim 4

Tabel 2.25 Analisis Klaim 4


0.05 0.01

Titik Kritis 1.64 2.325

Z – Hitung 1,703879 1,703879

P – Value 0,955798 0,955798

Berdasarkan tabel diatas dengan klaim populasi unggas ayam

kampung lebih rendah dibandingkan dengan populasi ayam pedaging

menurut kabupaten/kota di Jawa Tengah Tahun 2008 dapat

diinformasikan bahwa nilai taraf signifikan 0,05 mempunyai titik

kritis sebesar 1,64 dan taraf signifikan 0,01 mempunyai titik kritis

sebesar 2,325 dengan nilai Z-Hitung sebesar 1,703879dan nilai P-

Value sebesar 0,955798. Sedangkan pada nilai taraf signifikan 0,01

mempunyai titik kritis 2,325 juga di dapatkan nilai Z-hitung dan P-

Value yang sama dengan taraf signifikan 0,05. Dapat kita ketahui

bahwa nilai Thitung dan Pvalue lebih kecil dari nilai kritis sehingga

dapat dikatakan bahwa klaim ditolak

-1,6

Z Kritis

H0

Z Hitung

0 7.72052E-06


54

-2,3

Z Kritis

H0

Z Hitung

0 7.72052E-06


5. Kesimpulan

a. Kesimpulan Klaim 1

Berdasarkan pengolahan data sebanyak 30 sampel dan dengan

klaim berupa denyut jantung peserta praktikum statistika industri

2015 sebelum praktikum adalah minimal sebesar 90 pulse/menit

dapat dinyatakan diterima.

b. Kesimpulan Klaim 2


klaim berupa denyut jantung peserta praktikum statistika industri

2015 sebelum praktikum adalah minimal lebih besar dari 70

pulse/menit dapat dinyatakan diterima.

c. Kesimpulan Klaim 3

Berdasarkan pengolahan data sebanyak 10 sampel maka klaim

berupa denyut jantung peserta praktikum statistika industri 2015

sebelum praktikum lebih tinggi dibanding dengan setelah praktikum

dinyatakan diterima

d. Kesimpulan Klaim 4


klaim berupa populasi unggas ayam pedaging menurut

kabupaten/kota di Jawa Tengah Tahun 2008 dapat dinyatakan

ditolak.

55

E. REGRESI, KORELASI DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS

1. Regresi dan Korelasi

Berdasarkan praktikum modul V ini maka peneliti melakukan uji

regresi korelasi terhadap data berupa pengaruh populasi kambing

dengan jumlah pemotongan hewan kambing menurut kabupaten / kota

di Jawa tengah tahun 2008. Dengan uraian sebagai berikut :

a. Langkah-langkah

1) Membuka aplikasi SPSS, kemudian melakukan copy paste data

populasi kambing dengan jumlah pemotongan kambing

menurut kabupaten / kota di Jawa tengah tahun 2008 dari Ms.

Excel pada data view.

2) Melakukan edit pada varibel view bagian name dengan

populasi kambing dan jumlah pemotongan kambing.

3) Melakukan edit pada varibel view bagian decimals dengan 0

agar tidak ada tanda koma dibelakang angka.

4) Melakukan edit pada varibel view bagian measure dengan

memilih scale karena data berupa angka tanpa pengkodean.

5) Melakukan uji regresi dengan memilih analyze, regression dan

pilih linier. Dan memasukkan variabel dependent berupa

jumlah pemotongan hewan ternak dan variabel independent

berupa populasi hewan ternak

6) Melakukan uji korelasi dengan memilih analyze, correlations

dan bivariate karena yang dibandingkan dua variabel.

Kemudian memasukkan varibel berupa populasi dan jumlah

pemotongan kambing. Memilih pearson pada correlation

coefficients dan memilih two-tailed pada test of significance.

Kemudian melakukan klik pada Ok

7) Menampilkan output dan melakukan export dengan memilih

file kemudian export. Lalu memilih folder penyimpanan

kemudian melakukan klik pada Ok.

8) Menunggu output ditampilkan

56

b. Output

1) Regresi

Variables Entered/Removedb

Model Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 POPULASI_

KAMBING . Enter

a. All requested variables entered.

b. Dependent Variable:

JUMLAH_PEMOTONGAN_KAMBING

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,444a ,197 ,173 13163,244

a. Predictors: (Constant), POPULASI_KAMBING

b. Dependent Variable: JUMLAH_PEMOTONGAN_KAMBING

ANOVAb

Model Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 1,402E9 1 1,402E9 8,093 ,008a

Residual 5,718E9 33 1,733E8

Total 7,120E9 34

a. Predictors: (Constant), POPULASI_KAMBING

b. Dependent Variable: JUMLAH_PEMOTONGAN_KAMBING

57

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 9868,704 3237,911 3,048 ,005

POPULASI_

KAMBING ,070 ,025 ,444 2,845 ,008

a. Dependent Variable: JUMLAH_PEMOTONGAN_KAMBING

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean

Std.

Deviation N

Predicted Value 9887,54 43986,93 16560,66 6422,110 35

Residual -19283,016 32933,070 ,000 12968,222 35

Std. Predicted

Value

-1,039 4,271 ,000 1,000 35

Std. Residual -1,465 2,502 ,000 ,985 35

a. Dependent Variable: JUMLAH_PEMOTONGAN_KAMBING

58

2) Korelasi

Correlations

JUMLAH_PEMOTON

GAN_KAMBING

POPULASI_

KAMBING

JUMLAH_PEMO

TONGAN_KAM

BING

Pearson

Correlation 1 ,444**

Sig. (2-

tailed) ,008

N 35 35

POPULASI_KAM

BING

Pearson

Correlation ,444** 1

Sig. (2-

tailed) ,008

N 35 35

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

POPULASI_

KAMBING 35 270 488980 95908,60 92041,229

JUMLAH_P

EMOTONG

AN_KAMBI

NG

35 453 76920 16560,66 14471,291

Valid N

(listwise) 35

59

c. Analisis

1) Regresi

a) Pada tabel Model Summary

R-Square sebesar 0,197 atau 19,7%. Koefisien

determinasi digunakan utuk mempengaruhi presentase

pengaruh variabel independent (populasi kambing)

terhadap perubahan variabel dependent (jumlah

pemotongan kambing). Hasil pengolahan data tersebut

diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,197 yang

artinya besarnya populasi kambing terhadap peningkatan

jumlah pemotongan kambing menurut kabupaten / kota di

Jawa tengah tahun 2008 adalah 19,7%.

b) Pada tabel Anova

- H0 : Tidak adanya pengaruh yang positif dan

signifikan antara populasi kambing terhadap

peningkatan jumlah pemotongan kambing menurut

kabupaten / kota di Jawa tengah tahun 2008.

- H1 : Adanya pengaruh yang positif dan signifikan

antara populasi kambing terhadap peningkatan jumlah

pemotongan kambing menurut kabupaten / kota di

Jawa tengah tahun 2008.

Fhitung yaitu sebesar 8,093. Sedangkan Ftabel yang

dicari menggunakan MS.Excel dengan rumus

=FINV(probabilitas,degree of freedom1,degree of

fredom2) pada tingkat keyakinan 5% dan 1% dengan

derajat kebebasabn 1 (df1) = 1 dan derajat kebebasan

2 (df2) = 33 yaitu sebesar 4,139252 dan 7,470801.

Oleh karena itu Fhitung ( 8,093) lebih besar dari

Ftabel (4,139252 dan 7,470801).

60

c) Pada tabel Coefficients

Berdasarkan hasil dari pengolahan data yang ada,

variabel populasi kambing dan jumlah pemotongan

kambing menurut kabupaten / kota di Jawa tengah tahun

2008 dapat dibuat sebuah persamaan regresi Y= 9868,704

+ 3,048X , dimana Y adalah variabel dependent (jumlah

pemotongan kambing), X adalah variabel independent

(populasi kambing), nilai 9868,704 merupakan nilai

konstanta bagi persamaan regresi apabila tidak ada nilai

trust maka nilai partisipasinya sebesar 9868,704, nilai

3,048 menyatakan bahwa setiap penambahan nilai trust,

maka nilai partisipasinya bertambah sebesar 3,048.

2) Korelasi

Dari tabel korelasi di atas menunjukkan bahwa nilai kedua

variabel adalah 0,444. Identifikasi dari nilai korelasitersebut

merujuk pada tabel 2.26 di bawah ini :

Tabel 2.26 Interval Tigkat Hubungan

Interval

Koefisien

Tigkat

Hubungan

0,001 - 0,1999 Sangat Rendah

0,200 - 0,3999 Rendah

0,400 - 0,5999 Sedang

0,600 - 0,7999 Kuat

0,80 - 1 Sangat Kuat

Sehingga dengan nilai kedua variable 0,444 maka dapat

diindentifikasikan bahwa tingkat keeratan hubungan keduanya

adalah sedang (Yohannes; 2011)

61

2. One Way ANOVA

a. Data

Tabel 2.27 Data Pencahayaan terhadap Jumlah Produk Cacat

PENCAHAYAAN A PENCAHAYAAN B PENCAHAYAAN C PENCAHAYAAN D PENCAHAYAAN E

Hari -1 8 6 4 8 7

Hari -2 7 5 8 5 5

Hari -3 4 5 7 6 7

Hari -4 4 7 6 6 6

Hari -5 5 7 6 6 4

b. Langkah-langkah

1) Membuka aplikasi SPSS, kemudian melakukan copy paste data

pencahayaan terhadap jumlah produk cacat dari Ms.Excel

2) Melakukan edit pada varibel view bagian name dengan Data

Pencahayaan dan Pencahayaan

3) Melakukan edit pada varibel view bagian decimals dengan 0

agar tidak ada tanda koma dibelakang angka.

4) Melakukan edit pada varibel view bagian measure dengan

memilih ordinal karena data berupa pengkodean.

5) Melakukan edit pada bagian values pada pencahayaan, tekan

kolom values-nya lalu tambahkan values dan label-nya.

Dimana value yang diisi 1 berisi label pencahayaan A, value 2

berisi label pencahayaan B, dan seterusnya berturut-turut

hingga value 5 berisi label pencahayaan E

6) Melakukan analisis one way anova denhan mengklik analyze

pilih sub menu compare means lalu pilih One Way ANOVA.

7) Memilih menu post hoc. kemudian pada bagian equal varience

assumed kita pilih tukey lalu tekan continue

8) Memilih menu option, kemudian pada bagian statistics lakukan

checklist pada homogeneity of varience test, sedangkan pada

bagian missing values pilih exclude cases analysis by analysis.

Tekan continue.

`

62

c. Output

Test of Homogeneity of Variances

DATA_PENCAHAYAAN

Levene

Statistic df1 df2 Sig.

1,031 4 20 ,416

ANOVA

DATA_PENCAHAYAAN

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

Between

Groups

1,360 4 ,340 ,181 ,946

Within Groups 37,600 20 1,880

Total 38,960 24

Post Hoc Tests

Multiple Comparisons

DATA_PENCAHAYAAN

Tukey HSD

(I)

PENCAHAYAAN

(J)

PENCAHAYAAN

Mean

Difference (I-J)

Std.

Error Sig.

PENCAHAYAAN A PENCAHAYAAN B -,400 ,867 ,990

PENCAHAYAAN C -,600 ,867 ,956

PENCAHAYAAN D -,600 ,867 ,956

63

PENCAHAYAAN E -,200 ,867 ,999

PENCAHAYAAN B PENCAHAYAAN A ,400 ,867 ,990



PENCAHAYAAN E ,200 ,867 ,999

PENCAHAYAAN C PENCAHAYAAN A ,600 ,867 ,956

PENCAHAYAAN B ,200 ,867 ,999

PENCAHAYAAN D ,000 ,867 1,000


PENCAHAYAAN D PENCAHAYAAN A ,600 ,867 ,956

PENCAHAYAAN B ,200 ,867 ,999

PENCAHAYAAN C ,000 ,867 1,000


PENCAHAYAAN E PENCAHAYAAN A ,200 ,867 ,999

PENCAHAYAAN B -,200 ,867 ,999



64

Multiple Comparisons

DATA_PENCAHAYAAN

Tukey HSD

(I) PENCAHAYAAN (J) PENCAHAYAAN

95% Confidence Interval

Lower Bound Upper Bound

PENCAHAYAAN A PENCAHAYAAN B -2,99 2,19

PENCAHAYAAN C -3,19 1,99

PENCAHAYAAN D -3,19 1,99

PENCAHAYAAN E -2,79 2,39

PENCAHAYAAN B PENCAHAYAAN A -2,19 2,99




PENCAHAYAAN C PENCAHAYAAN A -1,99 3,19

PENCAHAYAAN B -2,39 2,79



PENCAHAYAAN D PENCAHAYAAN A -1,99 3,19




PENCAHAYAAN E PENCAHAYAAN A -2,39 2,79




65

Homogeneous Subsets

DATA_PENCAHAYAAN

Tukey HSDa

PENCAHAYAAN N

Subset for

alpha = 0.05

1

PENCAHAYAAN A 5 5,60

PENCAHAYAAN E 5 5,80

PENCAHAYAAN B 5 6,00

PENCAHAYAAN C 5 6,20

PENCAHAYAAN D 5 6,20

Sig. ,956

Means for groups in homogeneous subsets are

displayed.

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5,000.

d. Analisis

1. Pada tabel test of homogeneity of variances

Dari data hasil pengujian homogeneity of variances

diperoleh nilai signifikan sebesar 0,4 yang menunjukkn lebih

besar dari 0,05 . maka dapat disimpulkan bahwa data yang

diolah bersifat homogen. Maka dapat dilanjutkan untuk uji

anova

2. Pada tabel Anova

- Jika nilai signifikan > 0,05 maka tidak terdapat perbedaan

signifikan antara jumlah produk cacat yang dihasilkan

dengan beberapa perlakuan pencahayaan

66

- Jika nilai signifikan < 0,05 maka terdapat perbedaan

signifikan antara jumlah produk cacat yang dihasilkan

dengan beberapa perlakuan pencahayaan

Dari hasil pengujian di atas didapatkan bahwa nilai

signifikan 0,94 yang berarti lebih dari 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa pencahayaan tidak berpengaruh terhadap

produk cacat yang dihasilkan.

3. Pada tabel Post Hoc Test

Tabel 2.28 Analisis Post Hoc Test

Pencahayaan A Pencahayaan B Pencahayaan C Pencahayaan D Pencahayaan E

Hari - 1 Diterima Diterima Diterima Diterima





Dari hasil di atas dapat dianalisis bahwa faktor

pencahayaan tidak mempengaruhi jumlah kecacatan yang

diperoleh, hal ini dibuktikan dengan tidak adanya perbedaan

antara pencahayaan A sampai dengan pencahayaan E.

Karena nilai signifikan lebih dari 0,05 atau dapat dilihat dari

nilai lower bound dan upper bound (apabila nilai tersebut +

+ atau - - menunjukkan adanya pengaruh yang berbeda,

namun apabila nilai tersebut bernilai + - atau - + berarti nilai

tersebut menunjukkan bahwa ada pengaruh yang sama ).

67

BAB III

PENUTUP

A. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil dari praktikum statistika industri dari modul 1

sampai dengan modul 5, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :

1. Penarikan sampel adalah suatu langkah awal dalam pengujian

statistika, yang mana dalam melakukan penarikan sampel ini dapat

menggunakan beberapa metode, diantaranya adalah simple random

sampling, systematic random sampling, dan multistage random

sampling, dll.

2. Distribusi peluang adalah suatu table atau grafik yang memberikan

nilai dari suatu variable acak.

3. Estimasi parameter merupakan suatu pendugaan nilai-nilai parameter

populasi berdasarkan sampel yang ada.

4. Pengujian hipotesis adalah suatu anggapan atau pernyataan yang bisa

benar ataupun salah mengenai keadaan suatu populasi.

5. SPSS adalah suatu software yang dapat digunakan untuk menganalisis

deskriptif, menganalisis regresi linear, dan menganlisis variansi.

B. SARAN

Setelah mengikuti praktikum statistika industri dari modul 1

sampai dengan modul 5, ada beberapa saran yang bisa disampaikan

sebagai perbaikan pada praktikum statistika kedepannya, yaitu :

1. Lebih menekankan kedisiplinan agar semuanya berjalan dengan

lancar.

2. Profesional dalam team work.

3. Sarana prasaran lebih ditingkatkan.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari.1997. Statistik Induktif. Yogyakarta: UPP AMP YKPN

Cochran, William. 1991. Teknik Penarikan Sampel. Jakarta: UI-Press

Dajan, Anto. 1986. Pengantar Metode Statistik Jilid II. Jakarta: Erlangga

Mangkuatmojo, sogyarto. 2004. Statistik Lanjutan. Jakarta: PT Rineka Cipta

Ronald, Walpole . 1995. Pengantar Statistik Edisi Ke-3. Jakarta: PT.Gramedia

Saleh, Samsubar. Statistik Induktif edisi Revisi. UPP AMP YKPN

Santosa, Singgih. 2000. Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik. Jakarta: PT.Elex

Media Komputindo

Supranto,J.1986.Pengantar Probabilitas dan Statistik Induktif. Jakarta: Erlangga

LAMPIRAN

LEMBAR KEGIATAN ASISTENSI MODUL 1

LEMBAR KEGIATAN ASISTENSI PENJILIDAN

KUISIONER KOSONG

Kinerja Dosen Teknik Mesin Dalam Kegiatan Perkuliahan

Tercapainya tujuan proses belajar mengajar dalam suatu

perguruan tinggi tidak terlepas dari peranan dosen dan mahasiswa..

Kualitas dosen memegang peranan penting disuatu perguruan tinggi

yang ingin mencapai tujuan proses belajar mengajar yaitu

menghasilkan lulusan(output) yang berkualitas. Penelitian yang akan

dilakukan ini diharapkan mampu memberikan kontribusi bagi

mahasiswa Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta

dengan menggunakan kuiesioner sebagai berikut:

Nama Mahasiswa :

Nim :

Angkatan :

Jenis Kelamin :

*) beri tanda centang ( ) pada penilaian yang sesuai

No Kriteria Penilaian

1 2 3 4

1. Bagaimana kepuasan anda mengenai intonasi suara

dosen saat mengajar didalam kelas?

2

Bagaimana kepuasan anda mengenai metode yang

diguanakan dosen saat menyampaikan materi

didalam kelas?

3 Bagaimana kepuasana anda mengenai bahasa yang

disampaikan oleh dosen saat kegiatan PBM?

4 Bagaimana kepuasan anda tentang sikap dosen

dikelas ketika menjelaskan materi kuliah?

5 Bagaimana kepuasan anda tentang kerapian pakaian

dosen ketika mengajar dikelas?

6 Bagaimana menurut anda mengenai keaktifan dosen

ketika mengajar dikelas?

7 Bagaimana menurut anda mengenai materi yang

telah disampaikan oleh dosen kepada mahasiswa?

8

Bagaimana kepuasan anda mengenai dosen ketika

mengulangi materi saat ada mahasiswa yang belum

faham?

9 Bagaiman kepuasan anda tentang tugas yang telah

disampaikan oleh dosen?

10 Bagaimana kepuasan anda dengan nilai yang telah

diberikan oleh dosen selama mengikuti kuliah?

Ket :

3. Sangat Tidak Puas 3. Puas

4. Tidak Puas 4. Sangat Puas

Pertanyaan tambahan:

Apa keluhan anda terhadap kinerja dosen selama kegiatan PBM?

h. Materi yang disampaikan

i. Metode penyampain

j. Ketepatan waktu

k. Suasana pengajaran

l. Jumlah kehadiran

m. Kejelasan penyampaian materi

n. Tidak ada keluhan

Nb : boleh pilih lebih dari satu jawaban

Kritik / Saran

………………………………………………………………………

………………………………………………………………………

REKAP KUISIONER

No Nama NIM Angkatan Tingkat Kepuasan

1 2 3 4

1 Yudha Perdana D200120025 2012 1 9

2 Yudi Hermawan D200120045 2012 2 8

3 Yunika Cahyo D200120087 2012 1 4 5

4 Fauzan Said D200120042 2012 2 8

5 Budi Setyo Winarno D200120134 2012 3 7

6 Rio D200120050 2012 5 3 2

7 Satria Surya - 2012 10

8 Sulaiman Rasyid D200120021 2012 1 9

9 Ha'mim Syafi'i D200120048 2012 1 9

10 Nizar Bayu

Pprabowo D200120001 2012 6 4

11 Hamba Allah D200120115 2012 5 5

12 Hamba Allah D200120111 2012 3 2 5

13 Hamba Allah D200120089 2012 10

14 Hamba Allah D200120082 2012 3 3 1

15 Wahyu H D200130022 2013 7 3

16 Yudi Hartanto D200130035 2013 1 5 4

17 Fahrijal Muhlisin D200130094 2013 5 5

18 Irvan Ali D200130086 2013 1 9

19 Dafid D200130142 2013 1 9

20 G. Jodi D200130156 2013 6 4

21 Maulana D200130008 2013 5 5

22 Wibi D200130049 2013 2 8

23 Tutuko Keliru D200130152 2013 7 3

24 Andri Arianata D200130109 2013 3 7

25 Dani D200130102 2013 7 3

26 Wahid Zainuri D200130115 2013 10

27 Nanag P D200130017 2013 7 3

28 Fredya D200130024 2013 4 5 1

29 Aziz D200130164 2013 6 2 2

30 Dimas D200130096 2013 3 7

31 Hamba Allah D200130083 2013 1 5 4

32 Hamba Allah D200130192 2013 4 6

33 Hamba Allah D200130112 2013 3 7

34 Hamba Allah D200130045 2013 7 3

35 Hamba Allah D200130100 2013 10

36 Jery Angga S D200140077 2014 4 6

37 M. Syarif D2001400168 2014 6 4

38 Andi. P D200140275 2014 5 5

39 Taufiq .H D200140211 2014 5 3 2

40 Dafid D200140187 2014 3 7

41 Ari M D200140266 2014 3 3 2 2

42 Konde D200140218 2014 3 3 3 1

43 Yoga D200140253 2014 4 6

44 Faris Ap D200140124 2014 9 1

45 Ari Putra D200140250 2014 4 6

46 Wahyu Adi D200140119 2014 4 6

47 Saad D200140128 2014 2 5 3

48 Arifin D200140144 2014 4 6

49 Muchlisin D200140242 2014 5 5

50 Yulian P.M D200140037 2014 1 8 1

51 Muh. Ibnu D200140214 2014 4 5 1

52 Doni Erikiawan D200140235 2014 1 9

53 Alif Rian H D200140288 2014 5 5

54 Adi Pratama D200140194 2014 7 2 1

55 Mustain D200140209 2014 3 7

56 Vega D200140188 2014 2 8

57 Redik D200140114 2014 1 9

58 Faizal D200140254 2014 5 5

59 Faisal An D200140255 2014 3 5 2

60 Ahmad D200140186 2014 4 6

DATA AWAL MODUL 2 ( 8 JAM )

Jumlah

Kedatangan

Waktu

Kedatangan

1 00:00:04

2 00:00:01

3 00:00:02

4 00:00:01

5 00:00:01

6 00:00:01

7 00:00:02

8 00:00:01

9 00:00:01

10 00:00:02

11 00:00:11

12 00:00:06

13 00:00:01

14 00:00:03

15 00:00:02

16 00:00:01

17 00:00:02

18 00:00:02

19 00:00:10

20 00:00:30

21 00:00:15

22 00:00:03

23 00:00:26

24 00:00:00

25 00:01:08

26 00:00:09

27 00:00:06

28 00:01:19

29 00:00:13

30 00:00:24

31 00:00:00

32 00:00:00

33 00:00:42

34 00:00:09

35 00:00:38

36 00:00:09

37 00:00:02

38 00:00:16

39 00:00:03

40 00:01:03

41 00:00:02

42 00:00:16

43 00:00:43

44 00:00:07

45 00:00:08

46 00:00:47

47 00:00:23

48 00:00:21

49 00:01:08

50 00:01:14

51 00:00:45

52 00:00:26

53 00:00:20

54 00:00:03

55 00:00:03

56 00:00:04

57 00:00:06

58 00:00:04

59 00:00:09

60 00:00:09

61 00:01:02

62 00:00:13

63 00:00:06

64 00:00:42

65 00:00:02

66 00:00:07

67 00:00:32

68 00:00:56

69 00:00:40

70 00:00:34

71 00:00:17

72 00:00:06

73 00:00:18

74 00:00:00

75 00:00:20

76 00:00:26

77 00:00:16

78 00:00:18

79 00:00:02

80 00:00:45

81 00:00:17

82 00:00:06

83 00:00:19

84 00:00:26

85 00:00:08

86 00:00:49

87 00:01:49

88 00:00:31

89 00:00:45

90 00:00:04

91 00:00:04

92 00:01:06

93 00:00:14

94 00:00:17

95 00:00:19

96 00:00:24

97 00:00:08

98 00:00:25

99 00:00:15

100 00:01:48

101 00:00:24

102 00:00:38

103 00:00:30

104 00:00:13

105 00:00:07

106 00:00:03

107 00:00:39

108 00:00:04

109 00:00:10

110 00:00:03

111 00:00:05

112 00:00:02

113 00:00:18

114 00:00:27

115 00:00:31

116 00:00:44

117 00:00:15

118 00:00:29

119 00:00:04

120 00:00:33

121 00:00:06

122 00:00:03

123 00:00:22

124 00:01:02

125 00:00:06

126 00:00:42

127 00:00:06

128 00:00:38

129 00:00:33

130 00:00:18

131 00:00:02

132 00:00:34

133 00:00:05

134 00:00:24

135 00:00:04

136 00:01:05

137 00:00:21

138 00:00:57

139 00:00:23

140 00:00:01

141 00:00:03

142 00:00:01

143 00:00:03

144 00:00:00

145 00:01:07

146 00:00:03

147 00:00:02

148 00:00:03

149 00:00:20

150 00:00:49

151 00:00:41

152 00:00:11

153 00:00:05

154 00:00:19

155 00:01:01

156 00:00:13

157 00:00:21

158 00:00:20

159 00:00:08

160 00:00:03

161 00:00:41

162 00:00:02

163 00:00:02

164 00:00:23

165 00:00:05

166 00:00:26

167 00:00:02

168 00:00:15

169 00:00:11

170 00:00:11

171 00:00:22

172 00:00:02

173 00:00:04

174 00:00:27

175 00:00:09

176 00:01:12

177 00:00:18

178 00:00:39

179 00:00:43

180 00:00:08

181 00:00:14

182 00:00:11

183 00:00:03

184 00:00:20

185 00:00:02

186 00:00:00

187 00:00:35

188 00:00:07

189 00:00:04

190 00:00:03

191 00:00:05

192 00:00:10

193 00:00:28

194 00:00:08

195 00:00:11

196 00:00:03

197 00:00:41

198 00:00:03

199 00:00:21

200 00:00:18

201 00:00:03

202 00:00:12

203 00:01:03

204 00:00:02

205 00:01:15

206 00:00:18

207 00:00:03

208 00:00:01

209 00:01:13

210 00:00:04

211 00:00:07

212 00:00:20

213 00:00:14

214 00:00:19

215 00:00:18

216 00:00:08

217 00:00:22

218 00:00:03

219 00:00:15

220 00:00:03

221 00:00:23

222 00:00:18

223 00:00:05

224 00:00:19

225 00:00:51

226 00:00:09

227 00:00:17

228 00:00:06

229 00:00:06

230 00:00:05

231 00:00:03

232 00:00:07

233 00:00:31

234 00:00:03

235 00:00:18

236 00:00:09

237 00:00:09

238 00:00:03

239 00:00:03

240 00:00:26

241 00:00:11

242 00:00:09

243 00:00:05

244 00:00:23

245 00:00:14

246 00:00:30

247 00:00:15

248 00:00:03

249 00:00:03

250 00:00:03

251 00:00:04

252 00:00:42

253 00:00:17

254 00:00:13

255 00:00:09

256 00:00:06

257 00:00:18

258 00:00:11

259 00:00:03

260 00:00:26

261 00:00:17

262 00:00:51

263 00:00:13

264 00:00:03

265 00:00:34

266 00:00:52

267 00:00:29

268 00:01:11

269 00:00:27

270 00:00:31

271 00:00:05

272 00:00:08

273 00:00:50

274 00:00:05

275 00:00:08

276 00:00:37

277 00:00:07

278 00:00:05

279 00:00:08

280 00:00:18

281 00:00:03

282 00:00:03

283 00:01:01

284 00:00:16

285 00:00:00

286 00:00:03

287 00:00:16

288 00:00:26

289 00:00:03

290 00:00:00

291 00:00:19

292 00:00:35

293 00:00:37

294 00:00:15

295 00:01:15

296 00:00:03

297 00:00:14

298 00:00:07

299 00:00:44

300 00:00:10

301 00:00:03

302 00:00:12

303 00:00:25

304 00:00:12

305 00:00:40

306 00:00:32

307 00:00:14

308 00:00:19

309 00:00:03

310 00:00:16

311 00:00:31

312 00:00:16

313 00:00:10

314 00:00:03

315 00:00:03

316 00:00:03

317 00:00:12

318 00:00:15

319 00:00:03

320 00:00:15

321 00:00:06

322 00:00:03

323 00:00:03

324 00:00:26

325 00:00:37

326 00:00:03

327 00:00:03

328 00:00:24

329 00:00:10

330 00:00:03

331 00:00:13

332 00:00:33

333 00:00:03

334 00:00:00

335 00:00:01

336 00:00:03

337 00:00:14

338 00:00:25

339 00:00:03

340 00:00:43

341 00:00:32

342 00:00:08

343 00:00:10

344 00:00:13

345 00:00:06

346 00:00:07

347 00:00:04

348 00:00:12

349 00:00:07

350 00:00:21

351 00:00:04

352 00:00:07

353 00:00:04

354 00:00:06

355 00:00:04

356 00:00:26

357 00:00:19

358 00:00:14

359 00:00:09

360 00:00:08

361 00:00:04

362 00:00:03

363 00:00:19

364 00:00:07

365 00:00:10

366 00:00:08

367 00:00:08

368 00:00:07

369 00:00:15

370 00:00:10

371 00:00:01

372 00:00:15

373 00:00:07

374 00:00:12

375 00:00:05

376 00:00:11

377 00:00:08

378 00:00:04

379 00:00:11

380 00:00:04

381 00:00:11

382 00:00:07

383 00:00:04

384 00:00:14

385 00:00:04

386 00:00:29

387 00:00:10

388 00:00:36

389 00:00:05

390 00:00:22

391 00:00:01

392 00:00:03

393 00:00:06

394 00:00:15

395 00:00:35

396 00:00:04

397 00:00:08

398 00:00:07

399 00:00:29

400 00:00:06

401 00:00:20

402 00:00:27

403 00:00:06

404 00:00:11

405 00:00:04

406 00:00:21

407 00:00:24

408 00:00:32

409 00:00:26

410 00:00:04

411 00:00:04

412 00:00:01

413 00:00:05

414 00:00:04

415 00:00:04

416 00:00:11

417 00:00:04

418 00:00:35

419 00:00:27

420 00:00:08

421 00:00:17

422 00:00:15

423 00:00:16

424 00:00:07

425 00:00:07

426 00:00:06

427 00:00:04

428 00:00:26

429 00:00:04

430 00:00:04

431 00:00:01

432 00:00:23

433 00:00:04

434 00:00:00

435 00:00:00

436 00:00:04

437 00:00:17

438 00:00:28

439 00:00:05

440 00:00:04

441 00:00:01

442 00:00:04

443 00:00:04

444 00:00:12

445 00:00:04

446 00:00:16

447 00:00:12

448 00:00:04

449 00:00:17

450 00:00:05

451 00:00:04

452 00:00:01

453 00:00:04

454 00:00:04

455 00:00:09

456 00:00:12

457 00:00:10

458 00:00:24

459 00:00:08

460 00:00:34

461 00:00:07

462 00:00:23

463 00:00:19

464 00:00:00

465 00:00:04

466 00:00:04

467 00:00:00

468 00:00:04

469 00:00:00

470 00:00:10

471 00:00:08

472 00:01:06

473 00:00:06

474 00:00:42

475 00:00:37

476 00:00:04

477 00:00:19

478 00:00:14

479 00:00:21

480 00:00:05

481 00:00:07

482 00:00:12

483 00:00:50

484 00:00:19

485 00:00:04

486 00:00:07

487 00:00:17

488 00:00:28

489 00:00:16

490 00:00:04

491 00:00:22

492 00:00:04

493 00:00:35

494 00:00:16

495 00:00:32

496 00:00:18

497 00:00:38

498 00:00:30

499 00:00:04

500 00:00:05

501 00:00:40

502 00:00:07

503 00:00:54

504 00:00:04

505 00:00:34

506 00:00:32

507 00:00:53

508 00:00:20

509 00:00:15

510 00:00:36

511 00:00:09

512 00:00:07

513 00:00:07

514 00:00:28

515 00:00:30

516 00:00:04

517 00:00:05

518 00:00:17

519 00:00:04

520 00:00:00

521 00:00:18

522 00:00:06

523 00:00:35

524 00:00:13

525 00:00:08

526 00:00:18

527 00:00:26

528 00:00:15

529 00:00:06

530 00:00:16

531 00:00:37

532 00:00:05

533 00:00:00

534 00:00:41

535 00:00:07

536 00:00:22

537 00:00:16

538 00:00:15

539 00:00:07

540 00:00:08

541 00:00:18

542 00:00:13

543 00:00:11

544 00:00:05

545 00:00:20

546 00:00:09

547 00:00:19

548 00:00:24

549 00:00:12

550 00:00:38

551 00:00:24

552 00:00:05

553 00:00:24

554 00:00:46

555 00:00:11

556 00:00:05

557 00:01:21

558 00:00:09

559 00:00:05

560 00:00:41

561 00:00:09

562 00:00:05

563 00:00:29

564 00:00:16

565 00:00:11

566 00:00:20

567 00:00:44

568 00:00:49

569 00:00:26

570 00:00:12

571 00:00:17

572 00:00:26

573 00:00:09

574 00:00:16

575 00:00:19

576 00:01:40

577 00:00:26

578 00:00:11

579 00:00:51

580 00:00:05

581 00:00:41

582 00:00:07

583 00:00:00

584 00:00:05

585 00:00:09

586 00:00:10

587 00:00:06

588 00:00:32

589 00:00:13

590 00:00:05

591 00:00:01

592 00:00:00

593 00:00:04

594 00:00:44

595 00:00:05

596 00:00:06

597 00:00:28

598 00:00:16

599 00:00:16

600 00:00:08

601 00:00:05

602 00:00:29

603 00:00:33

604 00:00:23

605 00:00:33

606 00:00:48

607 00:00:11

608 00:00:08

609 00:00:05

610 00:00:14

611 00:00:08

612 00:00:16

613 00:00:12

614 00:00:05

615 00:00:09

616 00:00:14

617 00:00:05

618 00:00:21

619 00:00:06

620 00:00:19

621 00:00:25

622 00:00:05

623 00:00:23

624 00:00:05

625 00:00:05

626 00:00:10

627 00:00:06

628 00:00:29

629 00:00:20

630 00:00:09

631 00:00:05

632 00:00:05

633 00:00:05

634 00:00:07

635 00:00:15

636 00:00:11

637 00:00:35

638 00:01:09

639 00:00:05

640 00:00:00

641 00:00:34

642 00:00:05

643 00:00:52

644 00:00:51

645 00:00:00

646 00:00:05

647 00:00:12

648 00:01:12

649 00:00:10

650 00:00:18

651 00:00:21

652 00:00:11

653 00:00:17

654 00:00:05

655 00:00:22

656 00:00:05

657 00:00:05

658 00:00:18

659 00:00:24

660 00:00:01

661 00:00:13

662 00:00:05

663 00:00:31

664 00:00:19

665 00:00:06

666 00:00:00

667 00:00:06

668 00:00:06

669 00:00:15

670 00:00:16

671 00:00:29

672 00:00:28

673 00:00:26

674 00:00:14

675 00:00:05

676 00:00:06

677 00:00:06

678 00:00:05

679 00:00:05

680 00:00:01

681 00:00:12

682 00:00:05

683 00:00:37

684 00:00:05

685 00:00:09

686 00:00:06

687 00:00:57

688 00:00:06

689 00:00:06

690 00:00:22

691 00:00:28

692 00:00:19

693 00:01:00

694 00:00:10

695 00:00:10

696 00:00:15

697 00:00:06

698 00:00:06

699 00:00:00

700 00:00:00

701 00:00:06

702 00:00:00

703 00:00:45

704 00:01:03

705 00:00:20

706 00:00:06

707 00:00:21

708 00:00:09

709 00:00:06

710 00:00:22

711 00:00:09

712 00:00:10

713 00:00:19

714 00:00:28

715 00:00:19

716 00:00:11

717 00:00:06

718 00:00:21

719 00:00:06

720 00:00:52

721 00:00:06

722 00:00:51

723 00:00:06

724 00:00:01

725 00:00:11

726 00:00:25

727 00:00:01

728 00:00:45

729 00:00:05

730 00:00:05

731 00:00:01

732 00:00:20

733 00:00:06

734 00:00:10

735 00:00:07

736 00:00:01

737 00:00:00

738 00:00:06

739 00:00:28

740 00:00:06

741 00:00:06

742 00:00:30

743 00:00:27

744 00:00:18

745 00:00:09

746 00:00:29

747 00:00:01

748 00:00:20

749 00:00:08

750 00:00:16

751 00:00:20

752 00:00:19

753 00:00:00

754 00:00:06

755 00:00:14

756 00:00:35

757 00:00:10

758 00:00:28

759 00:00:09

760 00:00:52

761 00:01:25

762 00:00:00

763 00:00:29

764 00:00:37

765 00:00:06

766 00:00:54

767 00:00:10

768 00:00:12

769 00:00:33

770 00:00:21

771 00:00:07

772 00:00:27

773 00:00:06

774 00:00:33

775 00:00:49

776 00:00:19

777 00:00:07

778 00:00:43

779 00:00:06

780 00:00:26

781 00:00:18

782 00:00:24

783 00:00:42

784 00:00:29

785 00:00:14

786 00:00:06

787 00:00:36

788 00:00:08

789 00:00:21

790 00:00:33

791 00:00:21

792 00:00:30

793 00:00:37

794 00:00:21

795 00:00:17

796 00:00:11

797 00:00:39

798 00:00:29

799 00:00:59

800 00:00:12

801 00:00:17

802 00:00:26

803 00:00:24

804 00:00:25

805 00:00:00

806 00:00:00

807 00:00:51

808 00:00:55

809 00:00:15

810 00:00:07

811 00:00:48

812 00:00:06

813 00:00:19

814 00:00:28

815 00:00:08

816 00:00:26

817 00:00:14

818 00:00:08

819 00:00:31

820 00:00:17

821 00:01:08

822 00:00:17

823 00:01:21

824 00:00:07

825 00:01:21

826 00:00:27

827 00:02:20

828 00:00:57

829 00:00:15

830 00:00:07

831 00:00:09

832 00:00:50

833 00:00:28

834 00:01:00

835 00:02:18

836 00:00:09

837 00:03:39

838 00:00:38

839 00:00:23

840 00:00:12

841 00:00:10

842 00:00:37

843 00:01:08

844 00:00:47

845 00:00:17

846 00:02:07

847 00:00:11

848 00:00:07

849 00:00:45

850 00:01:59

851 00:00:16

852 00:00:19

853 00:01:10

854 00:00:16

855 00:00:07

856 00:00:07

857 00:00:01

858 00:00:40

859 00:00:00

860 00:01:24

861 00:00:26

862 00:01:06

863 00:00:01

864 00:01:34

865 00:00:26

866 00:03:32

867 00:00:40

868 00:00:10

869 00:00:13

870 00:00:07

871 00:00:19

872 00:00:27

873 00:01:40

874 00:01:28

875 00:01:42

876 00:00:45

877 00:00:49

878 00:00:39

879 00:00:15

880 00:00:09

881 00:00:12

882 00:00:18

883 00:00:47

884 00:00:29

885 00:00:07

886 00:00:01

887 00:02:06

888 00:00:07

889 00:00:19

890 00:00:43

891 00:00:11

892 00:00:11

893 00:00:11

894 00:00:47

895 00:00:07

896 00:00:12

897 00:01:38

898 00:00:07

899 00:00:34

900 00:00:26

901 00:00:18

902 00:00:39

903 00:00:59

904 00:00:27

905 00:01:00

906 00:01:11

907 00:00:07

908 00:00:08

909 00:00:14

910 00:01:14

911 00:00:07

912 00:00:08

913 00:00:43

914 00:00:17

915 00:00:07

916 00:01:18

917 00:00:24

918 00:00:07

919 00:00:20

920 00:00:35

921 00:00:23

922 00:00:16

923 00:00:33

924 00:00:33

925 00:00:13

926 00:00:07

927 00:00:09

928 00:00:15

929 00:00:25

930 00:00:28

931 00:00:07

932 00:00:30

933 00:00:37

934 00:00:07

935 00:00:27

936 00:01:17

937 00:00:00

938 00:00:43

939 00:00:07

940 00:00:07

941 00:00:09

942 00:00:26

943 00:00:27

944 00:00:00

945 00:00:22

946 00:00:29

947 00:00:11

948 00:00:07

949 00:00:11

950 00:00:47

951 00:00:07

952 00:00:12

953 00:00:31

954 00:00:16

955 00:00:26

956 00:00:36

957 00:00:48

958 00:00:23

959 00:00:18

960 00:00:20

961 00:00:10

962 00:00:07

963 00:00:07

964 00:00:01

965 00:00:53

966 00:00:44

967 00:00:29

968 00:00:17

969 00:00:30

970 00:00:24

971 00:00:54

972 00:00:19

973 00:00:09

974 00:00:21

975 00:00:09

976 00:01:05

977 00:00:48

978 00:00:13

979 00:00:46

980 00:00:30

981 00:00:29

982 00:00:08

983 00:00:00

984 00:00:27

985 00:00:32

986 00:00:14

987 00:00:07

988 00:00:46

989 00:00:13

990 00:00:16

991 00:00:29

992 00:00:19

993 00:00:23

994 00:00:10

995 00:00:19

996 00:00:17

997 00:00:10

998 00:00:58

999 00:00:10

1000 00:00:33

1001 00:00:17

1002 00:00:31

1003 00:00:18

1004 00:00:11

1005 00:01:27

1006 00:01:30

1007 00:00:25

1008 00:00:08

1009 00:00:21

1010 00:00:31

1011 00:00:19

1012 00:00:09

1013 00:00:43

1014 00:00:16

1015 00:00:00

1016 00:00:08

1017 00:00:10

1018 00:00:12

1019 00:00:17

1020 00:00:08

1021 00:00:08

1022 00:00:28

1023 00:00:08

1024 00:00:16

1025 00:00:08

1026 00:00:00

1027 00:00:08

1028 00:00:00

1029 00:00:25

1030 00:00:44

1031 00:00:18

1032 00:00:41

1033 00:00:51

1034 00:00:31

1035 00:00:34

1036 00:00:20

1037 00:00:10

1038 00:00:15

1039 00:00:53

1040 00:00:08

1041 00:00:24

1042 00:00:14

1043 00:00:36

1044 00:00:31

1045 00:00:21

1046 00:01:07

1047 00:00:08

1048 00:00:08

1049 00:00:13

1050 00:00:43

1051 00:00:17

1052 00:00:41

1053 00:00:28

1054 00:00:08

1055 00:00:08

1056 00:00:37

1057 00:00:13

1058 00:00:08

1059 00:00:34

1060 00:00:01

1061 00:00:14

1062 00:00:18

1063 00:00:17

1064 00:00:10

1065 00:00:18

1066 00:00:08

1067 00:00:08

1068 00:00:15

1069 00:00:08

1070 00:00:00

1071 00:00:30

1072 00:00:39

1073 00:00:07

1074 00:00:12

1075 00:00:01

1076 00:00:25

1077 00:00:23

1078 00:00:34

1079 00:00:09

1080 00:00:08

1081 00:00:53

1082 00:00:08

1083 00:00:25

1084 00:00:26

1085 00:00:12

1086 00:00:19

1087 00:00:19

1088 00:00:21

1089 00:00:16

1090 00:00:09

1091 00:00:25

1092 00:00:38

1093 00:00:17

1094 00:00:41

1095 00:00:30

1096 00:00:52

1097 00:00:52

1098 00:00:58

1099 00:00:08

1100 00:00:31

1101 00:00:08

1102 00:00:00

1103 00:01:25

1104 00:00:23

1105 00:00:24

1106 00:00:14

1107 00:00:13

1108 00:00:25

1109 00:00:11

1110 00:00:22

1111 00:00:33

1112 00:00:40

1113 00:00:59

1114 00:00:36

1115 00:00:20

1116 00:00:21

1117 00:00:32

1118 00:00:33

1119 00:00:27

1120 00:00:37

1121 00:00:22

1122 00:00:40

1123 00:00:20

1124 00:00:28

1125 00:00:23

1126 00:00:11

1127 00:00:00

1128 00:00:12

1129 00:00:13

1130 00:00:12

1131 00:00:10

1132 00:00:13

1133 00:00:18

1134 00:00:24

1135 00:00:15

1136 00:00:16

1137 00:00:09

1138 00:00:40

1139 00:00:20

1140 00:00:36

1141 00:00:27

1142 00:00:52

1143 00:01:13

1144 00:00:31

1145 00:00:20

1146 00:00:30

1147 00:00:01

1148 00:00:52

1149 00:00:00

1150 00:00:29

1151 00:00:00

1152 00:01:20

1153 00:00:34

1154 00:00:36

1155 00:00:50

1156 00:00:34

1157 00:00:29

1158 00:00:39

1159 00:00:26

1160 00:00:24

1161 00:00:26

1162 00:00:14

1163 00:00:29

1164 00:00:13

1165 00:00:17

1166 00:00:22

1167 00:00:35

1168 00:02:12

1169 00:00:36

1170 00:02:19

1171 00:00:05

1172 00:00:09

1173 00:00:06

1174 00:00:07

1175 00:00:05

1176 00:01:00

1177 00:00:01

1178 00:00:19

1179 00:00:09

1180 00:00:11

1181 00:00:09

1182 00:00:36

1183 00:00:07

1184 00:00:06

1185 00:00:03

1186 00:00:05

1187 00:00:11

1188 00:00:12

1189 00:00:11

1190 00:00:06

1191 00:00:29

1192 00:00:38

1193 00:00:45

1194 00:00:23

1195 00:00:46

1196 00:00:32

1197 00:00:55

1198 00:00:35

1199 00:00:36

1200 00:00:42

1201 00:01:13

1202 00:00:52

1203 00:00:22

1204 00:00:06

1205 00:00:14

1206 00:00:08

1207 00:00:20

1208 00:00:14

1209 00:00:04

1210 00:00:11

1211 00:00:14

1212 00:00:14

1213 00:00:09

1214 00:00:01

1215 00:00:15

1216 00:00:03

1217 00:00:17

1218 00:00:07

1219 00:00:13

1220 00:00:08

1221 00:00:04

1222 00:00:43

1223 00:00:13

1224 00:00:21

1225 00:00:17

1226 00:00:11

1227 00:00:16

1228 00:00:14

1229 00:00:17

1230 00:00:06

1231 00:00:12

1232 00:00:02

1233 00:00:47

1234 00:00:11

1235 00:00:33

1236 00:00:16

1237 00:00:14

1238 00:00:14

1239 00:00:08

1240 00:00:18

1241 00:00:11

1242 00:00:10

1243 00:00:07

1244 00:00:08

1245 00:00:02

1246 00:00:33

1247 00:01:23

1248 00:00:10

1249 00:00:06

1250 00:00:14

1251 00:00:11

1252 00:00:04

1253 00:00:38

1254 00:00:33

1255 00:01:06

1256 00:00:19

1257 00:01:21

1258 00:00:53

1259 00:00:10

1260 00:00:29

1261 00:01:01

1262 00:00:39

1263 00:00:54

1264 00:00:27

1265 00:00:21

1266 00:00:24

1267 00:00:44

1268 00:00:12

1269 00:00:21

1270 00:00:24

1271 00:00:15

1272 00:00:08

1273 00:00:36

1274 00:00:01

1275 00:00:31

1276 00:00:09

1277 00:00:09

1278 00:00:28

1279 00:00:24

1280 00:00:28

1281 00:00:24

1282 00:00:32

1283 00:00:31

1284 00:00:35

1285 00:00:25

1286 00:00:19

1287 00:00:29

1288 00:00:37

1289 00:00:42

1290 00:00:24

1291 00:00:24

1292 00:00:33

1293 00:00:33

1294 00:00:17

1295 00:00:37

1296 00:00:11

1297 00:00:18

1298 00:00:42

1299 00:00:44

1300 00:00:09

1301 00:00:00

1302 00:00:09

1303 00:00:37

1304 00:00:09

1305 00:00:27

1306 00:00:18

1307 00:00:13

1308 00:00:17

1309 00:00:43

1310 00:02:02

1311 00:00:46

1312 00:00:19

1313 00:00:00

1314 00:01:38

1315 00:00:41

1316 00:00:42

1317 00:01:22

1318 00:00:29

1319 00:00:20

1320 00:00:38

1321 00:01:01

1322 00:00:31

1323 00:00:51

1324 00:00:10

1325 00:01:05

1326 00:00:24

1327 00:00:16

1328 00:00:55

1329 00:00:25

1330 00:00:34

1331 00:00:24

1332 00:01:09

1333 00:00:34

1334 00:00:17

1335 00:00:28

1336 00:00:27

1337 00:00:31

1338 00:00:44

1339 00:00:30

1340 00:00:54

1341 00:00:34

1342 00:00:31

1343 00:00:53

1344 00:00:35

1345 00:01:12

1346 00:00:22

1347 00:00:17

1348 00:00:10

1349 00:00:01

DOKUMENTASI PWNGAMBILAN DATA 8 JAM

ARTIKEL

Kepuasan Teknik Mesin

Perkembangan pendidikan tinggi di Indonesia akhir-akhir ini berkembang

dengan pesatnya. Peningktan jumlah institusi tersebut tentunya juga diikuti

dengan bertambahnya sarana dan prasarana yang menunjang disetiap institusi

tersebut. Salah satu faktor yang harus dikembangkan dalam perguruan tinggi

adalah kualitas mutu pada anggota SDM, dan dalam hal ini dosen termasuk

sebagai salah satu anggota SDM yang ada. Kualitas dosen memegang peranan

penting disuatu perguruan tinggi yang ingin mencapai tujuan proses belajar

mengajar. Peran, tugas, dan tanggung jawab dosen sangat penting dalam

mewujudkan tujuan pendidikan nasional, yaitu mencerdaskan kehidupan bangsa,

meningkatkan kualitas mutu manusia Indonesia yang meliputi kualitas iman,

takwa, penguasaan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni serta mewujudkan

masyarakat yang adil, makmur, dan beradab, dan menghasilkan lulusan (output)

yang berkualitas. Dosen menjadi parameter penting dalam proses pengendalian

kelembagaan perguruan tinggi karena kedudukannya yang sangat sentral,

menempatkan dosen sebagai SDM utama pemegang kunci operasional tugas dan

tanggung jawab perguruan tinggi. Dengan kemampuan profesional dan memiliki

hubungan yang dekat dengan Mahasiswa, dosen sangat menentukan

perkembangan institusi, mempengaruhi lingkungan intelektual dan sosial

kehidupan kampus. Oleh sebab itu, segala upaya yang dilakukan dengan tujuan

untuk meningkatkan kinerja dosen sebagai tenaga pengajar di perguruan tinggi

secara komperhensif perlu dilakukan agar fungsi perannya dapat terlaksana secara

maksimal guna tercapainya tujuan pembelajaran. Dalam upayanya tersebut, dosen

sebagai tenaga pengajar dituntut untuk memiliki kemampuan dan kinerja yang

baik.

Keberhasilan dosen dalam kegiatan belajar mengajar ditentukan oleh

kinerja dosen yang baik, maka hasil proses belajar mengajar akan baik pula,

sehinngga berdampak signifikan terhadap mutu lulusan yanag dihasilkan dalam

institusi pendidikan. Dari pengolahan data yang telah diambil menggunakan 60

sampel Mahasiswa Teknik Mesin Universitas Muhammadiyah Surakarta

diperoleh data yang menunjukan rata-rata Mahasiswa tersebut, dari angkatan

2012, 2013, dan 2014 “PUAS” terhadap kinerja dosen selama mengukuti proses

belajar mengajar. Berikut ini diagram yang dihasilkan dalam pengolahan data

yang telah diambil:

Gambar Tingkat Kepuasan Mahasiswa Teknik Mesin

Penulis :

Nila Kusuma Dewi (D600140082)

Taufiq Mahyudin (D600140134)

DATA AWAL JUMLAH DENYUT JANTUNG SEBELUM DAN

SESUDAH PRAKTIKUM

NO NAMA NIM

DETAK JATUNG (pulse/minute)

SEBELUM

PRATIKUM

SESUDAH

PRAKTIKUM

1 DWI HESTI PRATIWI D600140027 94 92

2 NILA KUSUMA DEWI D600140082 111 82

3 MYRTA PUSPITA A.P D600140077 86 84

4 MARETA AJI ARYANDI D600140109 80 79

5 M. RADITYA I D600140060 87 67

6 DWIMADA J D600140094 91 80

7 HELMY AZZAM R D600140148 82 62

8 ERWIN SETIAWAN D600140067 94 86

9 ANDIKA KURNIA D600140103 80 72

10 KUKUH ADI W D600140129 84 74

11 RIKHA RACHMAWATI D600140117 82 95

12 MEGA JATI P D600140051 91 89

13 ADI REVALDI D600140043 108 74

14 HESTI AMALIA D600240073 88 85

15 LUTHFI RIZZAL K D600140105 91 98

16 DANU PRASETYO D600140086 86 94

17 AGUS SRI MURTOYO D600140142 67 71

18 AKTIB AGUNG N D600140029 86 79

19 TAUFIQ MAHYUDDIN D600140134 91 97

20 LUTHFI FAHLEVI D600140141 79 80

21 RIZKY INDAR D.P D600140010 74 69

22 AGUS MARYANTO D600140023 100 68

23 NUGROHO FITRI U D600140085 96 74

24 RIKY PRASETYO D600140009 87 77

25 DHANI IKHSAN R D600140120 82 79

26 SURANTO D600140021 75 86

27 KUKUH BAGUS Y D600140087 77 80

28 ANUGERAH ASARI D600140146 94 94

29 HENDRI SUSILO D600140131 89 84

30 BACHTIAR SETYO N D600140081 96 100

31 HERU WIDIANTO D600140149 92 91

32 RAFIDA NUKI A D600140069 90 94

33 KURNIA MAHARSI D600140074 110 95

34 M. ARIS MUNANDAR D600140061 112 108

35 A. ADIATMA ZAFRAN D600140138 95 80

36 ISNANI SEPTYANA D600140110 82 66

37 KHOIRUMAN YUSUF D600140008 74 97

38 M. ARSYAD RIFA'I D600140064 74 84

39 EDI MUSTOFA D600140037 68 80

40 DESI RAHMAWATI D600140145 98 96

41 FIKI CANDRA S D600140011 90 78

42 GLADYS WENDA S D600140089 99 103

43 OKCTAVIA A D600140054 104 95

44 GILANG WAHYU K D600140128 88 85

45 ANDAN HERI F D600140033 82 83

46 TOMMY DWI PUTRA D600140097 82 63

47 IKHSANI ANAM S D600140005 73 79

48 MIFTACHURROHMAN A D600140107 90 86

49 ALVONA V D600140006 91 78

50 ANTON W D600140083 77 71

51 FAJAR K D600140080 83 91

52 NOFFA A R F D600140032 70 85

53 ELIZA ARROFI M D600140056 86 69

54 ROYAN FAHRUR ROMLI D600140057 83 72

55 MAHARANI PUTRI D600140001 79 58

56 VAN HEGAR S D600140012 85 85

57 FEBRINA A D600140133 96 93

58 CHAIRUL DIAH U D600140139 91 83

59 ANDREW K D600140048 92 72

60 NADHIRA AULIYA D600140093 84 75

61 HENING ERINA D600140095 92 73

62 ARIF GUNAWAN D600140018 88 84

63 GILANG ANSHORI D600140125 96 62

64 ARI PURWOAJI D600140023 98 70

65 RISKY RIAN D600140042 86 70

66 ARIS MUNANDAR D600140119 111 92

67 M. NAJIB D600140041 82 73

68 DAFID MU'IZ D600140111 79 79

69 AHMAD BAHTIAR D600140053 89 70

70 MUNFI'AH D600140092 96 97

71 ZULAIKHAH FITRI D600140025 116 92

72 HANGGIT SARJONO D600140096 76 70

73 AGUNG YULIAWAN D600140040 76 83

74 GALIH AJI P D600140016 87 77

75 WARIH ANOM D600140076 88 82

76 VIRNA SEPTIANA D600140147 104 111

77 YUNI NUR HAYATI D600140126 105 80

78 NUNUNG SUSANTI D600140143 68 83

79 RUZIKA AZHAR D600140015 88 78

80 M. MISQOL D600140124 77 78

81 AGPRASARI C D600140073 105 73

82 HADAFI S D600140078 68 64

83 BRILIAN A D600140140 109 86

84 AFIFAH FAUZIYYAH D600140072 111 98

85 EKO HERI D600140135 82 86

86 ADAMAS AJI D600140017 87 65

87 AGENG MUKTI D600140046 80 64

88 MUKHLISINA HUDA D600140058 70 67

89 FITRIANA P D600140014 110 103

90 BAYU C. P D600140047 88 72

91 BIPA I. C D600140151 94 75

92 M. KURNIAWAN D600140050 100 69

93 DWI ADITHIA D600140039 86 87

94 ADETYA P D600140123 80 84

95 ADI K D600140115 74 75

96 ENGGAR P D600140104 93 83

97 M. NURKHOLIS M D600140150 72 40

98 ANDI S D600140102 83 100

99 ARI S D600140059 97 76

100 AWANG F D600140052 80 64

101 RISMA D D600140112 64 74

102 ISLAHUDDIN D600140022 72 97

103 M. ABDUL AZIZ D600140036 71 70

104 MARTA K D600140071 102 73

105 M. FIRDAUS. Y D600140035 85 73

106 NUR MUHAMMAD M D600140112 71 60

107 DOHAN RISKI J D600140018 93 90

108 GALANG A. D600140088 71 72

109 RIZKY S D600140116 89 83

110 EKO S D600140070 76 65

111 BAYU AJI P D600140098 63 48

112 WAFIQ D600140066 107 80

113 A. RIFAI D600140030 98 54

114 EKO P. S D600140013 74 64

115 NADYA Z. A D600140152 113 111

116 FARHAN S D600140063 100 78

117 RIVAL DENI D600140075 63 72

118 DANAG K. U D600140055 95 90

119 RAHMA S. D D600140144 108 88

120 EDHO D D600140114 89 104

121 RINA S D600140113 103 94

122 DUMAINA C D600140038 101 96

123 UNANG R D600140132 98 75

124 A. MUZAKKI D600140127 139 79

125 KHOIRUL IMAM D600140007 143 121

126 DIYAH P D600140044 91 97

127 BELLA B D600140062 101 102

128 APRILA DWI D600140108 118 125

129 EVELIN N D600140084 87 78

130 DYAH AJENG D600140002 98 83

131 RUDI S D600140065 90 65

132 M. NUR KHOLIS D600140079 119 100

133 WISNU K D600140031 93 83

134 YOGA Z D600140100 99 101

DATA BPS UJI HIPOTESIS

DATA BPS REGRESI DAN KORELASI

DOKUMENTASI FOTO DI BPS

DATA ANOVA DARI ASISTEN

Pencahayaan terhadap Jumlah Produk cacat

PENCAHAYAAN A PENCAHAYAAN B PENCAHAYAAN C PENCAHAYAAN D PENCAHAYAAN E

Hari -1 8 6 4 8 7

Hari -2 7 5 8 5 5

Hari -3 4 5 7 6 7

Hari -4 4 7 6 6 6

Hari -5 5 7 6 6 4

laporan statistika

Engineering