Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Ery Sanbrualim Syawal
Universitas Muhammadiyah Makassar
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Energy Engineering Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI METODE REGRESI LINIER SEDERHANA PADA PENYAJIAN HASIL PREDIKSI PEMAKAIAN AIR BERSIH PADA PDAM KEC. PANAKKUKANG KOTA MAKASSAR Nurnawaty; Fausiah Latif; Ery Sanbrualim Syawal; A.M Radinal Mukhtar
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 4 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kjst.v1i4.152

Abstract

Air merupakan kebutuhan dasar bagi kehidupan, juga manusia selama hidupnya selalu memerlukan air. Dengan demikian semakin naik jumlah penduduk dan laju pertumbuhannya semakin naik pula laju pemanfaatan sumber-sumber. Kebutuhan air untuk makhluk hidup jumlahnya akan berbeda, yang dipengaruhi oleh kapasitas air itu sendiri. Kegunaan air yang bersifat universal atau menyeluruh dari setiap aspek kehidupan menjadi semakin berharganya air baik jika dilihat dari segi kuantitas maupun kualitasnya.metode yang digunakan metode pengambilan data adalah pengambilan data di kantor PDAM Kota Makassar kec. Panaikang. Metode analisis menggunakan metode regresi linear sederhana Regresi linier mempunyai persamaan yang disebut sebagai persamaan regresi. Persamaan regresi mengekspresikan hubungan linier antara variabel tergantung / variabel kriteria yang diberi simbol Y dan salah satu atau lebih variabel bebas / prediktor yang diberi simbol X jika hanya ada satu prediktor dan X1, X sampai dengan Xk, jika terdapat lebih dari satu predictor (Crammer & Howitt, 2006:139). Persamaan regresi akan terlihat seperti di bawah ini: Untuk persamaan regresi dimana Y merupakan nilai yang diprediksi, maka persamaannya ialah: Y = a+ ß1X
Co-Authors A.M Radinal Mukhtar Fausiah Latif Nurnawaty