mencari kebutuhan penumpang di tahun rencana pada suatu pelabuhan

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Kondisi Fisik Kabupaten Bangka Selatan

1.1.1 Letak geografis

Kabupaten Bangka Selatan merupakan salah satu

kabupaten yang berada di Provinsi Bangka Belitung

yang mempunyai luas wilayah 3.607,08 km2 serta

terletak pada2° 26' 27" - 3°5' 56" Lintang

Selatan dan 107° 14' 31" - 105° 53' 09" Bujur

Timur dengan batas administratif wilayah sebagai

berikut :

Sebelah Utara : Kabupaten Bangka Tengah

Sebelah Barat : Selat Bangka

Sebelah Selatan : Laut Jawa

Sebelah Timur : Selat Gaspar

1.1.2 Keadaan Alam

a. Keadaan Iklim

Kabupaten Bangka Selatan beriklim Tropis Tipe A

dengan variasi curah hujan antara 4,0 hingga

466,2 mm tiap bulan untuk tahun 2012 dengan

curah hujan terendah terjadi pada bulan

Agustus. Suhu rata-rata daerah Kabupaten Bangka

Selatan berdasarkan data dari Badan Meteorologi

dan Geofisika Stasiun Klimatologi Pangkalpinang

menunjukkan variasi antara 26,10 Celcius hingga

ANALISIS PROYEKSI DEMAND PELABUHAN SADAI RAKYATKABUPATEN BANGKA SELATAN

2

28,00 Celcius. Sedangkan kelembaban udara

bervariasi antara 74 hingga 88 persen pada

tahun 2012. Sementara, intensitas penyinaran

matahari pada tahun 2012 rata-rata bervariasi

antara 27,6 hingga 82,3 persen dan tekanan

udara antara 1009,3 hingga 1011,5 mb.

b. Keadaan Tanah

Keadaan tanah di daerah Kabupaten Bangka

Selatan mempunyai pH rata-rata di bawah 5,

didalamnya mengandung mineral biji timah dan

bahan galian lainnya seperti: Pasir Kwarsa,

Kaolin, Batu Gunung dan lain-lain.

Bentuk dan keadaan tanahnya adalah sebagai

berikut:

- 4% berbukit seperti Bukit Paku, Permis dan

lain-lain. Jenis tanah perbukitan tersebut

adalah Komplek Podsolik Coklat Kekuning-

kuningan dan Litosol berasal dari Batu

Plutonik Masam.

- 51% berombak dan bergelombang, tanahnya

berjenis Asosiasi Podsolik Coklat Kekuning-

kuningan dengan bahan induk Komplek Batu

pasir Kwarsit dan Batuan Plutonik Masam.

- 20% lembah/datar sampai berombak, jenis

tanahnya asosiasi Podsolik berasal dari

Komplek Batu Pasir dan Kwarsit.


3

- 25% rawa dan bencah/datar dengan jenis

tanahnya Asosiasi Alluvial Hedromotif dan

Glei Humus serta Regosol Kelabu Muda berasal

dari endapan pasir dan tanah liat.

c. Hidrologi

Pada umumnya sungai di daerah Kabupaten Bangka

Selatan berhulu di daerah perbukitan dan

pegunungan serta bermuara di pantai laut.

Sungai yang terdapat di daerah Kabupaten Bangka

Selatan dapat dikelompokkan menjadi 3 (tiga)

yaitu sungai utama, sungai sekunder dan sungai

tersier. Sungai utama yang bermetode sebagai

sarana transportasi antara lain Sungai Bantel,

Sungai Kepuh dan lain-lain.


4

1.2 Kondisi Sosial Kabupaten Bangka Selatan

Penduduk sebagai salah satu komponen pembangunan

memiliki dua sisi yang sangat penting, di satu sisi

sebagai subyek pembangunan dan disisi lain sebagai

obyek pembangunan. Begitu juga dengan jumlah penduduk

yang besar merupakan sumber dari ketersediaan tenaga

kerja. Jumlah penduduk Kabupaten Bangka Selatan setiap

tahun selalu mengalami peningkatan, hal tersebut dapat

dilihat melalui tabel berikut:

Tahun Laki-Laki

Perempuan

JumlahPenduduk

2007 80944 75283 1562272008 82042 76889 1589312009 84536 76551 1610872010 89510 73690 1632002011 90224 82304 172528

Dengan potensi daerah sebagai berikut:

Sektor pertanian dan perkebunan mencapai 42,65 % dari

seluruh kegiatan ekonomi daerah, sektor kelautan dan

perikanan berkisar 7,35 %, sektor Pariwisata merupakan

salah satu sektor yang diharapkan terus berkembang

dengan baik seiring dengan pembenahan dan pemanfaatan

lokasi dan objek pariwisata di Kabupaten Bangka

Selatan. Sektor Industri Pengolahan mencapai nilai

2,44 %, sektor pertambangan sebesar 24,37 %. Dengan

rincian sebagai berikut:

No Lapangan Usaha 2007 2008 2009 2010 20111 Pertanian 16676 17847 19656 20368 21474


5

34 46 07 99 02

2 Pertambangan & Penggalian 528147

553113

598864

585986

655737

3 Industri Pengolahan 43208 49118 56303 61928 656874 Listrik, Gas & Air Bersih 4885 5746 5782 6499 8263

5 Bangunan 96103 112377

138656

156867

198294

6 Perdagangan, Hotel & Restoran

224203

250002

299618

323482

354747

7 Pengangkutan & Kom 17619 21588 26193 28126 30352

8 Keuangan, Real Estate & JasaPerusahaan 48085 53681 58900 63118 69046

9 Jasa-Jasa 79156 95010 122853

140843

160860

2709040

2925381

3272776

3403748

3690388

1.3 Kondisi Transportasi

1.3.1 Sarana

Dermaga rakyat Sadai merupakan suatu penghubung

daerah-daerah yang termasuk dalam wilayah

Kabupaten Bangka Selatan terdapat 2 jenis moda

angkutan penyeberangan dan perairan daratan

yaitu speed boat dan kapal motor laut. Sarana

yang beroperasi terdiri dari dua jenis yakni:

1. Speed Boat

2. Kapal JukungDua jenis transportasi sangat berperan penting

bagi jasa penyeberangan di Pelabuhan Sadai, karena

merupakan aktifitas penyeberangan satu-satunya hal


6

tersebut terbukti dari jumlah penumpang tiap

tahunnya yang tertera pada data berikut ini:

No Tahun Penumpang TotalMuat Bongkar1 2007 51455 38677 901322 2008 50214 45001 952153 2009 58563 39455 98018

4 2010 60896 4022310111

9

5 2011 62285 4101110329

6

Jumlah 283413 20436748778

0

1.3.2 Prasarana

Sebagai penunjang dari operasional sarana di

Pelabuhan Dermaga Rakyat Sadai terdapat dermaga

yang digunakan untuk proses bongkar dan muat

barang. Dermaga rakyat ini memiliki karakteristik

yang terbuat dari kayu dengan tipe dermaga tetap

dan tidak memiliki alat bongkar muat. Dermaga ini

digunakan untuk penyeberangan lokal yang ada di

sekitar Pelabuhan Sadai yakni Pulau Tinggi, Pulau

Penutuk, Pulau Lepar Pongok, serta digunakan

untuk mengangkut penumpang, barang (muatan

campuran berupa karungan, batangan, drum,

jerigen, ataupun peti pendingin ikan), dan

kendaraan (sepeda motor).

BAB II

ANALISIS DATA


7

2.1 Analisis Persamaan Proyeksi Demand

Metode persamaan demand yakni suatu metode yang

digunakan untuk menentukan atau mencari nilai suatu

proyeksi jumlah penumpang di tahun mendatang. Berbagai

persamaan yang digunakan antara lain :

1. Metode Compound Interest

2. Metode Trend

3. Metode Regresi

Metode persamaan tersebut diatas intinya adalah sama

yakni mencari suatu nilai proyeksi tahun mendatang

dengan mempertimbangkan beberapa faktor sehingga di

dapat suatu hasil yang dapat dikatakan mendekati atau

memproyeksikan jumlah di tahun mendatang, yang akan

dijelaskan lebih lanjut sebagai berikut :

2.1.1 Metode Compound Interest

Yakni suatu metode proyeksi jumlah penumpang di

tahun mendatang dengan mempertimbangkan

faktortingkat pertumbuhan, baik tingkat

pertumbuhan jumlah penduduk, PDRB, maupun jumlah

penumpang itu sendiri. Persamaan yang digunakan :

Dimana :

Yn = data tahun rencana

Yo = data tahun lalu


Yn=Yo(1+r)n

8

r = tingkat pertumbuhan

n = tahun rencana

Dimana :

Y1 = data tahun sekarang

Yo = data tahun lalu

Dari persamaan tersebut diatas kemudian

dimasukkan kedalam masing-masing indikator yakni

jumlah penumpang, jumlah penduduk, PDRB. Sehingga

masing-masing indikator tersebut mempunyai nilai

proyeksi yang berbeda-beda.

Sedangkan untuk mencari nilai R2 digunakan

persamaan sebagai berikut:

Dimana :

Y = Jumlah Penumpang tahun sekarang

Yr = Jumlah penumpang rata-rata

Dimana :

Y⏞ = nilai Y yang di prediksi

Yo = data jumlah penumpang tahun

sekarang

r = tingkat pertumbuhan


Y=Y(1+r)n

r=Y1−YoYo

(Y – Yr)2

9

n = tahun rencana

Dimana :

Y = jumlah penumpang tahun sekarang


Dimana :

Y = Jumlah Penumpang tahun sekarang


Yr = Jumlah penumpang rata-rata


¿

R2=1−¿¿

10

2.1.2 Metode Trend

Merupakan suatu trend gerakan yang menunjukkan

arah perkembangan secara umum, yang mana arah

perkembangan tersebut mempunyai kecenderungan

naik maupun turun. Metode trend sendiri

didapatkan dari data jumlah penumpang beberapa

tahun lalu yang kemudian dijadikan grafik serta

trend yang dipilih, tidak hanya persamaan tetapi

dengan metode ini juga di dapatkan R2.Dalam

metode trend ini terdapat beberapa model dengan

berbagai persamaannya sebagai berikut :

a. Trend Linear

Dimana : x merupakan suatu trend di tahun

rencana

b. Trend Exponential


rencana, dan e diatas merupakan

persamaan untuk exp

c. Trend Logarithmic


Y=3223.20x+87886.40

Y = 88186.15e0.03x

Y = 8,085.751ln(x) +89,813.907

11


rencana

d. Trend Polynomial


rencana

e. Trend Power


rencana


Y = -393.857x2 + 5586.343x +85129.400

Y = 89,923.939x0.084

12

2.1.3 Metode Regresi

Merupakan metode yang di asumsikan bahwa jumlah

penumpang dianggap merupakan fungsi dari faktor

penyebab. Pada metode regresi sederhana untuk

mengetahui faktor penyebab dibutuhkan suatu

korelasi untuk mengetahui persamaan yang

digunakan antara dua faktor dengan korelasi

mendekati 1,00. Untuk regresi berganda faktor-

faktor penyebab diketahui tanpa mecari korelasi.

Persamaan Regresi :

Dimana :

a = konstanta

b = koefisien

x = faktor yang mempengaruhi

atau untuk persamaan regresi berganda :

Persamaan Korelasi :

Atau pada excel sebagai berikut :


Y = a + bx

¿correl(x:x)

r=n∑Xi Y - (∑ Xi )(∑ Yi)

√ {n∑ Xi2−(∑Xi )

2}{n∑Yi2−(∑ Yi )

2 }

Y = a + b x1 +c x2

13

Untuk proyeksi data PDRB menggunakan persamaan

dari trend polynomial karena R2 mendekati 1,00

sebagai berikut:


Y = -5,416.071x2 + 276,602.729x + 2,430,035.200

14

2.2 Analisis Prediksi Demand

2.2.1 Metode Compound Interest

Di dapatkan hasil

sebagai

berikut :


Proye

ksi

n Tahun

JumlahPenumpa

ng1 2012 1068862 2013 1106003 2014 1144434 2015 1184205 2016 122535

Proye

ksi

N TahunJumlahPendud

uk1 2012 1059082 2013 1085863 2014 1113324 2015 1141475 2016 117034

Proye

ksi

n Tahun PDRB1 2012 1116332 2013 1206433 2014 1303804 2015 1409035 2016 152276

15

Dari hasil tersebut kemudian di dapatkan

perbandingan grafik sebagai berikut :

Dari ketiga data tersebut diketahui bahwa

proyeksi data tertinggi yakni tingkat pertumbuhan

menggunakanfaktor PDRB dimana dengan r rata-rata

sebesar 8%, menyusul faktor jumlah penumpang dan

jumlah penduduk dengan r rata-rata masing-masing

sebesar 3%. Oleh karena itu r rata-rata

mempengaruhi untuk pertumbuhan jumlah penumpang

di tahun mendatang.

Nilai R2 dari metode ini adalah 0,905 yang

didapatkan dari hasil sebagai berikut:

Tahun Jumlah rPenumpang2007 901322008 95215 6%2009 98018 3%2010 101119 3%


2012 2013 2014 2015 2016

106886110600

114443118420 122535

105908 108586 111332 114147117034

111633

120643130380

140903

152276

Jumlah PenumpangJumlah PendudukPDRB

Data Proyeksi

16

2011 103296 2%R Rata2 3%

2.2.

2 Metode Trend

a. Trend Linear

Data eksisting jumlah penumpang masa lalu

kemudian dibuat suatu grafik trend linear

sehingga di dapat hasil proyeksi dengan R2yang

didapat sebesar 0,98 dan data jumlah penumpang

sebagai berikut:

T Tahun

JumlahPenumpa

ng1 2012 1072922 2013 1105263 2014 1137604 2015 1169945 2016 120228

Dengan grafik sebagai berikut:


n TahunJumlah (Y-

Yr)^2 Y^ (Y-Y^)^2Penumpan

g

1 2007 901325511577

6 92411 5194584

2 2008 95215 5480281 1000912377807

0

3 2009 98018 213444 1056435814579

7

4 2010 1011191269496

9 1117411128373

96

5 2011 1032963294760

0 1170341887222

34

Y rata-rata 975561064520

703886780

81

17

2007 2008 2009 2010 201190132

9521598018

101119

103296f(x) = 3223.2 x + 87886.4R² = 0.975933886489948

Trend Linear

Trend LinearLinear (Trend Linear)

b. Trend Exponential


kemudian dibuat suatu grafik trend exponential



sebagai berikut:

T TahunJumlahPenumpan

g1 2012 1055782 2013 1087933 2014 1121074 2015 1155215 2016 119039

Dengan grafik sebagi berikut:


18

2007 2008 2009 2010 201190132

9521598018

101119103296f(x) = 88186.1497051009 exp( 0.0332807330129473 x )

R² = 0.969358713331348

Trend Exponential

Trend ExponentialExponential (Trend Exponential)

c. Trend Logarithmic


kemudian dibuat suatu grafik trend logarithmic



sebagai berikut:

T TahunJumlah

Penumpang

1 2012 1043022 2013 1055483 2014 1066284 2015 1075805 2016 108432



19

2007 2008 2009 2010 201190132

9521598018

101119103296

f(x) = 8085.75103841306 ln(x) + 89813.9067338812R² = 0.99218034909342

Trend Logarithmic

Trend LogarithmicLogarithmic (Trend Logarithmic)

d. Trend Polynomial


kemudian dibuat suatu grafik trend polynomial


didapat sebesar 0,996 dan data jumlah

penumpang sebagai berikut:

T TahunJumlah

Penumpang

1 2012 1044682 2013 1049353 2014 1046134 2015 1035045 2016 101607



20

2007 2008 2009 2010 201190132

9521598018

101119103296

f(x) = − 393.857142857144 x² + 5586.34285714287 x + 85129.4R² = 0.99633488278541

Trend Polynomial

Trend PolynomialPolynomial (Trend Polynomial)

e. Trend Power


kemudian dibuat suatu grafik trend power


didapat sebesar 0,995 dan data jumlah

penumpang sebagai berikut:

T TahunJumlah

Penumpang

1 2012 1045302 2013 1058923 2014 1070874 2015 1081515 2016 109113



21

2007 2008 2009 2010 201190132

95215

98018

101119103296

f(x) = 89923.9394836552 x^0.083893534490526R² = 0.995083987231233

Trend Power

Trend Power Power (Trend Power)

2.2.3 Metode Regresi

Di dalam metode ini terdiri dari dua bagian yakni

regresi sederhana dan regresi berganda. Regresi

sederhana yakni analisis yang dipergunakan untuk

mengetahui pengaruh antara satu buah variabel

bebas terhadap satu buah variabel terikat untuk

regresi sederhana cukup memakai satu faktor

penyebab dengan cara mengkorelasikan semua faktor

penyebab kemudian mencari nilai korelasi yang

mendekati 1,00. Sehingga di dapat hasil korelasi

sebagai berikut:

PDRB0.9807

04

Jumlah Penduduk0.8898

09


22

Kemudian nilai regresi dapat dicari melalui data

analysis maupun cara manual, sehingga di dapat

hasil regresi sebagai berikut:

Intercept 55881.17X Variable 1 0.013022

Dari data regresi di dapat R2 sebesar 0,961781

sedangkan untuk proyeksi data PDRB digunakan

persamaan trend polynomial, Sehingga didapat

hasil akhir dari regresi sederhana sebagai

berikut:

T TahunJumlah

PDRBPenumpang

1 2007 9013227090

40

2 2008 9521529253

81

3 2009 9801832727

76

4 2010 10111934037

48

5 2011 10329636903

88

6 2012 10659938946

73

7 2013 10928441008

67

8 2014 11182842962

28

9 2015 11423144807

58

10 2016 11649346544

55


23

Untuk mencari nilai PDRB menggunakan rumus dari

trend polynomial sebagai berikut:

2007 2008 2009 2010 2011

2709040

2925381

32727763403748

3690388f(x) = − 5416.0714285715 x² + 276602.728571429 x + 2430035.2R² = 0.987648111433957

Trend Polynomial PDRB

Regresi linear berganda sebenarnya sama dengan

analisis regresi linear sederhana, hanya saja

variabel bebasnya lebih dari satu buah, untuk

regresi berganda seluruh faktor penyebab dihitung

sehingga akan didapat regresi sebagai berikut :

Intercept 73298.47X Variable 1 0.015292X Variable 2 -0.15199

Dari data regresi di dapat R2 sebesar 0,966207

sedangkan untuk proyeksi data PDRB dan jumlah

penduduk digunakan persamaan trend polynomial,


24

Sehingga didapat hasil akhir dari regresi

sederhana sebagai berikut:

T TahunJumlah

PDRBJumlah

Penumpang

Penduduk

1 2007 9013227090

40 156227

2 2008 9521529253

81 158931

3 2009 9801832727

76 161087

4 2010 10111934037

48 163200

5 2011 10329636903

88 172528

6 2012 10549038946

73 180058

7 2013 10708041008

67 190348

8 2014 10821742962

28 202524

9 2015 10890144807

58 216586

10 2016 10913346544

55 232535Untuk mencari proyeksi PDRB menggunakan grafik

seperti diatas, untuk mencari proyeksi dari

jumlah penduduk menggunakan persamaan dari metode

berikut:


25

2007 2008 2009 2010 2011

156227

158931161087

163200

172528f(x) = 943.214285714282 x² − 1972.18571428569 x + 157935.8R² = 0.956939100647256

Trend Polynomial Jumlah Penduduk


26

TABEL REGRESI SEDERHANASUMMARY OUTPUT

Regression StatisticsMultiple R

0.980704

R Square

0.961781

Adjusted R Square

0.949041

Standard Error

1164.543

Observations 5

ANOVA

df SS MS FSignifica

nce FRegression 1

1.02E+08

1.02E+08

75.49516

0.003208

Residual 3

4068483

1356161

Total 41.06E

+08


27

Coefficients

Standard

Error t StatP-

valueLower95%

Upper95%

Lower95.0%

Upper95.0%

Intercept

55881.17

4824.58

11.5826

0.001382

40527.2

71235.13

40527.2

71235.13

X Variable 1

0.013022

0.001499

8.688795

0.003208

0.008253

0.017792

0.008253

0.017792


28

TABEL REGRESI BERGANDASUMMARY OUTPUT

Regression StatisticsMultipleR

0.982958

R Square0.96620

7AdjustedR Square

0.932415

StandardError

1341.137

Observations 5

ANOVA

df SS MS FSignifican

ce FRegression 2

1.03E+08

51427387

28.59224

0.033793

Residual 2359729

6179864

8

Total 41.06E+

08


29

Coefficients

Standard Error t Stat P-value

Lower95%

Upper95%

Lower95.0%

Upper95.0%

Intercept

73298.47

34480.27

2.125809

0.167409

-75058.2

221655.1

-75058

.222165

5.1X Variable1

0.015292

0.004759

3.213189

0.084728

-0.00519

0.03577

-0.005

190.035

77X Variable2

-0.15199

0.296953

-0.5118

30.659

686-

1.429681.125698

-1.429

681.125

698


30

2.3 Analisis Penentuan Proyeksi Demand

Dari berbagai pembahas tersebut diatas dapat diketahui

R2 yang mendekati 1,00 yang tentunya memiliki nilai

proyeksi yang dapat dikatakan menggambarkan kondisi

peramalan tahun mendatang. Dengan perbandingan R2

sebagai berikut:

Compound

Trend Trend Trend Trend Tren

dRegres

iRegres

iInteres

tLinear

Exponential

Logarithm

Polynomial

Power

Sederhana

Berganda

R2 0,905 0,98 0,97 0,992 0,9960,995 0,961 0,966

Dari data tersebut diketahui bahwa R2 tertinggi yakni

trend polynomial sebesar 0,996. Sehingga untuk

proyeksi jumlah penumpang tahun mendatang menggunakan

trend polynomial karena nilai yang paling mendekati

1,00. Sehingga di dapat hasil sebagai berikut:

T TahunJumlah

Penumpang

1 2007 901322 2008 952153 2009 980184 2010 1011195 2011 1032966 2012 1045307 2013 1058928 2014 1070879 2015 108151


31

10 2016 109113


32


2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 201690132

95215

98018

101119103296 104468.48104934.64

104613.08

103503.8

101606.8

Hasil Proyeksi Demand

Trend Polynomial Jumlah Penumpang

Dari grafik tersebut dapat diketahui bahwa hasil dari

proyeksi demand tidak selamanya mengikuti trend naik

atau turun tetapi diketahui bahwa fluktuasi dari hasil

tersebut mengalami naik sampai tahun 2013 yang

kemudian mengalami penurunan pada tahun 2014.


33

BAB III

KESIMPULAN

3.1 Kesimpulan

Sesuai dengan kondisi yang ada pada Pelabuhan Sadai

Rakyat Kabupaten Bangka Selatan serta dari data tersebut

diatas dapat diketahui ditarik kesimpulan bahwa:

1. Banyak metode yang dapat digunakan untuk

memproyeksikan data penumpang ditahun mendatang,

namun tidak semua data dapat digunakan karena harus

mempunyai syarat yang berlaku antara lain nilai R2

harus mendekati 1,00.

2. Dari ke delapan metode yang digunakan hasil proyeksi

yang mendekati nilai 1,00 yakni trend linear dengan R2

0,996.

3. Dari data proyeksi tersebut diketahui bahwa tidak

selamanya data akan mengikuti trend naik ataupun

trend turun, namun pada hasil proyeksi ini trend yang

terjadi yakni naik hingga tahun 2013, pada tahun 2014

mengalami fluktuasi penurunan.

4. Data proyeksi jumlah penumpang di tahun rencana

digunakan untuk perbaikan serta penambahan fasilitas

sarana prasarana maupun operasi sehingga pelayanan

prima dapat selalu diberikan kepada masyarakat.


34

3.2 Saran

Berdasarkan analisis data diatas adapun saran yang patut

untuk dipertimbangkan antara lain:

1. Dalam merumuskan proyeksi jumlah penumpang tahun

rencana harus memperhatikan faktor-faktor serta

berbagai variabel yang terkait karena tidak selamanya

faktor-faktor maupun variabel dapat dilihat dari

logika, tetapi harus melalui berbagai perhitungan.

2. Data yang dianggap baik bukanlah data hasil proyeksi

tetapi data dengan nilai R2 yang mendekati 1,00.

3. Dengan adanya proyeksi demand tahun rencana

diharapkan operator beserta regulator dapat

memberikan pelayanan yang lebih baik kedepannya,

karena pelayanan yang baik merupakan hak dari

konsumen.


mencari kebutuhan penumpang di tahun rencana pada suatu pelabuhan

Documents

Karakteristik Penumpang Travel Jakarta-Bandung ... - Neliti

Undang Nomor 17 tahun 2008 Pelabuhan adal

Pelabuhan pak haji

Peraturan Menteri Negara LH 308 tahun 2005 KERANGKA ACUAN ANALISIS DAMPAK LINGKUNGAN HIDUP KEGIATAN PENGEMBANGAN PELABUHAN KUALA LANGSA KABUPATEN ACEH TIMUR PROVINSI NANGGROE ACEH

analisis pengaruh keberadaan pelabuhan terhadap ... - OSF

Praktikum Mandiri Mencari Parameter Fisis Batuan

usaha mencari cara diagnosis yang tepat untuk pengg - OJS

Analisis Prediksi Okupansi Jumlah Penumpang Kereta Api

PENGUJIAN METODE RANDOM UNTUK MENCARI NILAI MINIMUM PADA FUNGSI SPHERE, GRIWANK , DAN ROSENBROCK DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB R2007b

pengaruh bauran pemasaran terhadap keputusan penumpang

Anak Alam Mencari Tuhan

Rencana Induk dan Sonasi Pelabuhan

analisis pasang surut air laut di pelabuhan caojing terhadap

Manajemen Pelabuhan Perikanan

Ustek pengawasan pembangunan pelabuhan

rencana pengembangan fasilitas sisi darat pelabuhan

penentuan prioritas pembangunan pelabuhan di kabupaten

mencari bentuk pertanggungjawaban korporasi dan pemimpin

Mencari Diponegoro with Illustrations -

608-2141-1-PB rumus mencari FRT

DAMPAK SOSIAL TERHADAP REKLAMASI DI PELABUHAN

KEHIDUPAN SOSIAL EKONOMI BURUH (STUDI KASUS BURUH DI PELABUHAN BOLOK - NTT)

KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM PENGADAAN TANAH UNTUK PEMBANGUNAN PELABUHAN PERIKANAN TERPADU KUALA MEMPAWAH DI KABUPATEN PONTIANAK TESIS PROGRAM MAGISTER ILMU HUKUM PROGRAM PASCA SARJANA

STUDI KASUS EKSPLORASI GEOFISIKA UNTUK MENCARI AREA PROSPEK MIGAS SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Haryo Adityo (0303020384) DEPARTEMEN

analisis dampak pengembagan pelabuhan di suatu wilayah

Bab 13 Mencari Informasi tambahan Manual GateCycle yang on-line

MODELLING OF LAND SUBSIDENCE ALONG TANAH MAS -PELABUHAN SECTION SEMARANG CITY USING FINITE ELEMENT METHOD

PERANCANGAN MONUMEN PELABUHAN SUNDA KELAPA

pengaruh ketidakpuasan konsumen, mencari variasi, harga

Identifikasi 24 pelabuhan pendukung tol laut

MENCARI FORMAT BARU PENDIDIKAN MULTIKULTURAL

Simetri Dinamik: Mencari Keindahan Seni Rupa Islam Sezaman di Malaysia dalam Gabungan Matematik dan Estetik

teknik pengembangan pelabuhan

i Mencari SosoIt Desentralisasi - Manajernen Pendidikan di

analisa capital budgeting investasi pembangunan pelabuhan