Model regresi gamma pada indikator pencemaran sungai di Kota Semarang

Luthfiana, Ulfa (2021) Model regresi gamma pada indikator pencemaran sungai di Kota Semarang. Undergraduate (S1) thesis, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang.

[thumbnail of Skripsi_1608046009_Ulfa Luthfiana] Text (Skripsi_1608046009_Ulfa Luthfiana)
Skripsi_1608046009_Ulfa Luthfiana.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (1MB)

Abstract

Distribusi gamma digunakan untuk permasalahan mengenai teori keandalan (reliability) dan kegagalan (failure). Suatu proses dikatakan handal apabila tidak terjadi kegagalan dalam proses kinerjanya. Kota Semarang banyak industri yang berdiri. Industri tersebut membuang air limbah ke sungai yang mengakibatkan sungai tercemar. Tingginya Chemical Oxygen Demand (COD) pada data sungai di Kota Semarang tahun 2019-2020 diperoleh dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Semarang memiliki data yang berdistribusi gamma. Penelitian ini menggunakan parameter COD (Chemical Oxygen Demand), DO (Disolved Oxygen), suhu, debit dan pH. Pada penelitian ini menggunakan estimasi parameter Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan iterasi Newton-Raphson dalam menentukan model regresi gamma yang terbentuk. Sehingga diperoleh indikator yang signifikan yaitu DO (Disolved Oxygen). Setiap oksigen yang terlarut dalam sungai akan melipatgandakan parameter θ sebesar 1,00158 mg/L dengan model yang terbentuk yaitu
θ=exp (0,0283-0,0035X_3)/2.2175.

Item Type: Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords: Regresi gamma; Maximum likelihood estimation (MLE); Chemical Oxygen Demand (COD)
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > 44201 - Matematika
Depositing User: Agus Wayan Yulianto
Date Deposited: 26 Jun 2022 05:04
Last Modified: 26 Jun 2022 05:04
URI: https://eprints.walisongo.ac.id/id/eprint/16253

Actions (login required)

View Item
View Item

Downloads

Downloads per month over past year

View more statistics