Nilai Ekonomi Air Resapan Hutan Lindung Gunung Sinabung Dan Twa Deleng Lancuk Untuk Kebutuhan Sektor Rumah Tangga
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari
Nama
Waktu
1
2
Takaran Gayung
3 4 5 6 7
8
Pagi
Siang
Sore
Malam
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 1. Lanjutan
Kegiatan RT
Waktu
(mandi,mesak,cuci)
Takaran Ember
1
2
3
4
5
6
7
8
Pagi
Siang
Sore
Malam
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Kuisioner Penelitian
KUISIONER INSTRUMEN PENELITIAN
NILAI EKONOMI AIR RESAPAN HUTAN LINDUNG GUNUNG SINABUNG DAN
TAMAN WISATA ALAM (TWA) DELENG LACUK UNTUK KEBUTUHAN SEKTOR
RUMAH TANGGA
(Studi kasus di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang, Kecamatan
Naman Teran, Kabupaten Karo)
Nama Reponden
:
Desa
:
Hari/tanggal
:
PENELITI
NAMA
: DEDEK WAHYUNI
PROGRAM STUDI
: MANAJEMEN HUTAN
PROGRAM STUDI KEHUTANAN
FAKULTAS PERTANIAN
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
2011
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Lanjutan
Tujuan dari pengisian kuisioner (angket) ini adalah untuk mendapatkan
data yang dibutuhkan selama penelitian. Oleh karena itu diharapkan kesediaan
Bapak/Ibu/Saudara/I untuk memberikan informasi yang sebenarnya demi
keakuratan dari penelitian ini.
DAFTAR KUISIONER RUMAH TANGGA
1. Nama Kepala Keluarga
:
2. Desa
:
3. Berapa jumlah keseluruhan anggota keluarga yang tinggal menetap?
(…….. Orang)
No Nama
Jenis Kelamin
Pendidikan Pekerjaan Pendapatan Per Bulan
1
2
3
4
5
6
7
8
4. Dari anggota rumah tangga adakah yang memiliki pekerjaan tambahan?
(tidak ada/ada)
No
Nama
Pekerjaan
Pendapatan Per
Tambahan
Bulan
1
2
3
5. Dari manakah sumber air saudara?
(Air resapan, Sumur, lain-lain)*
*coret yang tidak perlu
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Lanjutan
6. Jika berasal dari air resapan, berapa panjang dan lebar bak penampung air
Anda?
(……X…..Meter)
Berapa kali pengisian bak tersebut dalam sehari hingga penuh?
(…..kali)
Berapa jarak rumah Anda ke sumebr air resapan tersebut?
(…..meter)
7.Bila Anda mengambil air dari mata air dan tempat pemandian umum. Berapakah
waktu yang dibutuhkan untuk mencapai air tersebut?
(……..menit/jam*)
8.Bila Anda memperoleh air dari tempat pemandian umum, berapa lama waktu
yang digunakan?
(……..menit/jam*)
9.a)Jika Anda memperoleh air dari air resapan. Berapa besar biaya yang
dikeluarkan untuk penggunaan alat mengkonsumsi air dalam pengambilan air
tersebut?
(Rp……….)
b).Adakah biaya lain yang dikeluarkan untuk mendapatkan air tersebut dalam
setahun?
(Jika ada, Rp……..)
10. Apabila Anda tidak diperbolehkan melakukan MCK selama satu hari, baik di
rumah maupun tempat lain Anda ,memperoleh air. Berapakah Saudara Mau
Membayar untuk dapat melakuakan hal itu?
a. Rp 5000;-per hari
b. Rp 3000;-per hari
b. Rp 1000;-per hari
b. Rp 500;-per hari
11. Berapakah Saudara bersedia membayar untuk mendapatkan segelas air untuk
minum apabila anda dilarang minum?
b. Rp 2000;-per hari
b. Rp 1000;-per hari
b. Rp 500;-per hari
b. Rp 250;-per hari
Keterangan:
Pertanyaan 9 a dan b : Biaya pengadaan
Pertanyaan 10-11
: Metode kontingensi
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 4. Hasil Pengolahan Persamaan Regresi Minitab
1. Persamaan Linier
a. Persamaan Regresi Pertama
The regression equation is
Y = 57,9 - 0,0112 X1 + 0,000001 X2 + 19,8 X3 - 10,9 X4 - 1,60 X5 + 0,0025
X6
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
X5
X6
Coef
57,87
-0,011244
0,00000148
19,783
-10,936
-1,5959
0,00253
S = 26,2328
SE Coef
17,72
0,004478
0,00000074
1,559
6,532
0,9337
0,01115
R-Sq = 69,8%
T
3,27
-2,51
2,01
12,69
-1,67
-1,71
0,23
P
0,001
0,013
0,047
0,000
0,096
0,090
0,820
R-Sq(adj) = 68,5%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
X5
X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
225845
97719
323563
MS
37641
688
F
54,70
P
0,000
Seq SS
56612
55192
110553
1378
2075
36
Unusual Observations
Obs
16
26
40
48
85
94
111
120
122
123
127
128
133
139
X1
388
420
244
452
117
560
116
159
1313
3569
1073
925
370
162
Y
219,00
233,60
131,40
210,00
255,50
40,15
233,60
113,15
87,60
25,50
87,60
29,20
73,00
80,30
Fit
160,65
105,33
124,78
144,64
242,05
70,20
177,03
176,62
139,54
10,13
141,97
67,35
125,51
142,82
SE Fit
5,87
4,67
10,40
6,67
10,28
10,18
5,20
7,37
5,80
12,38
5,15
14,39
2,92
4,93
Residual
58,35
128,27
6,62
65,36
13,45
-30,05
56,57
-63,47
-51,94
15,37
-54,37
-38,15
-52,51
-62,52
St Resid
2,28R
4,97R
0,28 X
2,58R
0,56 X
-1,24 X
2,20R
-2,52R
-2,03R
0,66 X
-2,11R
-1,74 X
-2,01R
-2,43R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 4. Lanjutan
b. Persamaan Regresi Kedua
The regression equation is
Y = 58,2 - 0,0113 X1 + 0,000001 X2 + 19,8 X3 - 10,8 X4 - 1,61 X5
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
X5
Coef
58,17
-0,011273
0,00000149
19,754
-10,764
-1,6147
S = 26,1457
SE Coef
17,61
0,004461
0,00000073
1,549
6,466
0,9269
R-Sq = 69,8%
DF
1
1
1
1
1
P
0,001
0,013
0,043
0,000
0,098
0,084
R-Sq(adj) = 68,7%
Analysis of Variance
Source
DF
SS
Regression
5 225809
Residual Error 143
97754
Total
148 323563
Source
X1
X2
X3
X4
X5
T
3,30
-2,53
2,04
12,75
-1,66
-1,74
MS
45162
684
F
66,07
P
0,000
Seq SS
56612
55192
110553
1378
2075
Unusual Observations
Obs
16
26
44
48
85
111
120
122
123
127
128
133
139
X1
388
420
291
452
117
116
159
1313
3569
1073
925
370
162
Y
219,00
233,60
240,90
210,00
255,50
233,60
113,15
87,60
25,50
87,60
29,20
73,00
80,30
Fit
160,16
105,71
232,37
144,45
241,68
177,35
176,60
139,18
10,05
142,33
67,62
125,66
142,91
SE Fit
5,44
4,34
9,11
6,60
10,11
4,98
7,34
5,55
12,33
4,88
14,30
2,84
4,90
Residual
58,84
127,89
8,53
65,55
13,82
56,25
-63,45
-51,58
15,45
-54,73
-38,42
-52,66
-62,61
St Resid
2,30R
4,96R
0,35 X
2,59R
0,57 X
2,19R
-2,53R
-2,02R
0,67 X
-2,13R
-1,76 X
-2,03R
-2,44R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
c. Persamaan Regresi Ketiga
The regression equation is
Y = 40,1 - 0,0114 X1 + 0,000002 X2 + 19,8 X3 - 9,08 X4
Predictor
Constant
Coef
40,06
SE Coef
14,32
T
2,80
P
0,006
Universitas Sumatera Utara
X1
X2
X3
X4
-0,011371
0,00000156
19,816
-9,076
S = 26,3298
0,004492
0,00000074
1,560
6,438
R-Sq = 69,1%
-2,53
2,11
12,71
-1,41
0,012
0,036
0,000
0,161
R-Sq(adj) = 68,3%
Lampiran 4. Lanjutan
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
DF
1
1
1
1
DF
4
144
148
SS
223735
99829
323563
MS
55934
693
F
80,68
P
0,000
Seq SS
56612
55192
110553
1378
Unusual Observations
Obs
16
26
44
48
74
85
111
120
123
128
132
133
134
139
140
X1
388
420
291
452
996
117
116
159
3569
925
1644
370
1370
162
365
Y
219,00
233,60
240,90
210,00
80,30
255,50
233,60
113,15
25,50
29,20
54,75
73,00
80,30
80,30
65,70
Fit
156,27
101,07
227,03
143,59
102,45
248,14
173,31
180,49
4,88
63,89
109,88
126,12
132,23
148,30
121,50
SE Fit
5,00
3,45
8,63
6,62
8,99
9,47
4,44
7,05
12,05
14,24
5,29
2,84
5,46
3,83
3,91
Residual
62,73
132,53
13,87
66,41
-22,15
7,36
60,29
-67,34
20,62
-34,69
-55,13
-53,12
-51,93
-68,00
-55,80
St Resid
2,43R
5,08R
0,56 X
2,61R
-0,89 X
0,30 X
2,32R
-2,65R
0,88 X
-1,57 X
-2,14R
-2,03R
-2,02R
-2,61R
-2,14R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Regresi Keempat
The regression equation is
Y = 23,5 - 0,0119 X1 + 0,000002 X2 + 19,6 X3
Predictor
Constant
X1
X2
X3
Coef
23,466
-0,011924
0,00000172
19,584
S = 26,4192
SE Coef
8,188
0,004490
0,00000073
1,556
R-Sq = 68,7%
T
2,87
-2,66
2,37
12,59
P
0,005
0,009
0,019
0,000
R-Sq(adj) = 68,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
DF
3
145
SS
222357
101207
MS
74119
698
F
106,19
P
0,000
Universitas Sumatera Utara
Total
148
Source
X1
X2
X3
DF
1
1
1
323563
Seq SS
56612
55192
110553
Lampiran 4. Lanjutan
Unusual Observations
Obs
16
26
48
74
85
111
120
123
128
132
133
134
139
140
X1
388
420
452
996
117
116
159
3569
925
1644
370
1370
162
365
Y
219,00
233,60
210,00
80,30
255,50
233,60
113,15
25,50
29,20
54,75
73,00
80,30
80,30
65,70
Fit
158,38
101,98
136,69
96,21
250,51
174,70
172,63
4,64
68,24
110,20
127,33
132,40
149,39
122,21
SE Fit
4,79
3,40
4,48
7,85
9,35
4,34
4,32
12,09
13,95
5,31
2,72
5,48
3,76
3,89
Residual
60,62
131,62
73,31
-15,91
4,99
58,90
-59,48
20,86
-39,04
-55,45
-54,33
-52,10
-69,09
-56,51
St Resid
2,33R
5,02R
2,82R
-0,63 X
0,20 X
2,26R
-2,28R
0,89 X
-1,74 X
-2,14R
-2,07R
-2,02R
-2,64R
-2,16R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Regresi Kelima
The regression equation is
Y = 27,3 - 0,0122 X1 + 21,2 X3
Predictor
Constant
X1
X3
Coef
27,288
-0,012159
21,222
S = 26,8319
SE Coef
8,152
0,004559
1,415
R-Sq = 67,5%
T
3,35
-2,67
14,99
P
0,001
0,009
0,000
R-Sq(adj) = 67,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X3
DF
1
1
DF
2
146
148
SS
218450
105113
323563
MS
109225
720
F
151,71
P
0,000
Seq SS
56612
161838
Unusual Observations
Obs
16
26
X1
388
420
Y
219,00
233,60
Fit
149,90
107,07
SE Fit
3,22
2,68
Residual
69,10
126,53
St Resid
2,59R
4,74R
Universitas Sumatera Utara
44
48
70
85
110
111
120
123
126
127
291
452
385
117
2107
116
159
3569
2237
1073
240,90
210,00
233,60
255,50
47,45
233,60
113,15
25,50
43,80
87,60
214,75
127,90
213,60
238,08
22,88
174,44
173,91
5,12
42,53
141,57
6,63
2,54
6,68
7,86
6,68
4,41
4,36
12,28
6,84
4,07
26,15
82,10
20,00
17,42
24,57
59,16
-60,76
20,38
1,27
-53,97
1,01 X
3,07R
0,77 X
0,68 X
0,95 X
2,24R
-2,29R
0,85 X
0,05 X
-2,03R
5,21
2,68
5,02
3,56
2,69
-58,66
-55,90
-57,66
-72,35
-63,26
-2,23R
-2,09R
-2,19R
-2,72R
-2,37R
Lampiran 4. Lanjutan
132
133
134
139
140
1644
370
1370
162
365
54,75
73,00
80,30
80,30
65,70
113,41
128,90
137,96
152,65
128,96
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
2.Persamaan Linier-Logaritma
a. Persamaan Pertama
The regression equation is
Y = - 148 - 15,6 Ln X1 + 37,2 Ln X2 + 162 Ln X3 - 27,9 Ln X4 - 46,7 Ln X5
+ 2,04 Ln X6
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
Coef
-147,88
-15,619
37,23
161,87
-27,90
-46,69
2,037
S = 27,7826
SE Coef
82,69
6,916
11,75
13,92
22,98
19,50
4,646
R-Sq = 66,1%
T
-1,79
-2,26
3,17
11,63
-1,21
-2,39
0,44
P
0,076
0,025
0,002
0,000
0,227
0,018
0,662
R-Sq(adj) = 64,7%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
213958
109606
323563
MS
35660
772
F
46,20
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
511
4591
148
Unusual Observations
Obs
16
26
48
85
Ln X1
2,59
2,62
2,66
2,07
Y
219,00
233,60
210,00
255,50
Fit
162,76
107,85
147,46
198,81
SE Fit
6,04
5,48
7,17
8,45
Residual
56,24
125,75
62,54
56,69
St Resid
2,07R
4,62R
2,33R
2,14R
Universitas Sumatera Utara
110
111
128
132
133
139
3,32
2,06
2,97
3,22
2,57
2,21
47,45
233,60
29,20
54,75
73,00
80,30
-8,77
174,31
38,34
109,30
128,61
141,10
8,11
6,25
13,02
5,50
2,93
5,39
56,22
59,29
-9,14
-54,55
-55,61
-60,80
2,12R
2,19R
-0,37 X
-2,00R
-2,01R
-2,23R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Lampiran 4. Lanjutan
b. Persamaan Regresi Kedua
The regression equation is
Y = - 147 - 15,7 Ln X1 + 37,8 Ln X2 + 161 Ln X3 - 26,5 Ln X4 - 47,4 Ln X5
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Coef
-147,18
-15,669
37,80
161,48
-26,50
-47,40
S = 27,7040
SE Coef
82,44
6,896
11,64
13,86
22,70
19,38
R-Sq = 66,1%
T
-1,79
-2,27
3,25
11,65
-1,17
-2,45
P
0,076
0,025
0,001
0,000
0,245
0,016
R-Sq(adj) = 64,9%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
DF
1
1
1
1
1
DF
5
143
148
SS
213809
109754
323563
MS
42762
768
F
55,71
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
511
4591
Unusual Observations
Obs
16
26
48
85
110
111
127
128
133
139
Ln X1
2,59
2,62
2,66
2,07
3,32
2,06
3,03
2,97
2,57
2,21
Y
219,00
233,60
210,00
255,50
47,45
233,60
87,60
29,20
73,00
80,30
Fit
161,68
108,93
146,45
197,80
-7,62
174,98
142,35
38,28
128,47
140,95
SE Fit
5,49
4,88
6,77
8,11
7,65
6,04
5,33
12,99
2,91
5,36
Residual
57,32
124,67
63,55
57,70
55,07
58,62
-54,75
-9,08
-55,47
-60,65
St Resid
2,11R
4,57R
2,37R
2,18R
2,07R
2,17R
-2,01R
-0,37 X
-2,01R
-2,23R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Universitas Sumatera Utara
c. Persamaan Regresi Ketiga
The regression equation is
Y = - 200 - 16,6 Ln X1 + 39,3 Ln X2 + 160 Ln X3 - 18,3 Ln X4
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Coef
-199,82
-16,639
39,26
159,92
-18,32
S = 28,1792
SE Coef
80,95
7,003
11,83
14,08
22,83
R-Sq = 64,7%
T
-2,47
-2,38
3,32
11,36
-0,80
P
0,015
0,019
0,001
0,000
0,424
R-Sq(adj) = 63,7%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
DF
1
1
1
1
DF
4
144
148
SS
209218
114345
323563
MS
52305
794
F
65,87
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
511
Unusual Observations
Obs
16
26
48
111
120
128
132
133
139
Ln X1
2,59
2,62
2,66
2,06
2,20
2,97
3,22
2,57
2,21
Y
219,00
233,60
210,00
233,60
113,15
29,20
54,75
73,00
80,30
Fit
155,04
101,61
145,72
168,53
169,93
32,79
115,52
129,84
148,47
SE Fit
4,85
3,93
6,88
5,53
7,35
13,01
4,82
2,90
4,47
Residual
63,96
131,99
64,28
65,07
-56,78
-3,59
-60,77
-56,84
-68,17
St Resid
2,30R
4,73R
2,35R
2,36R
-2,09R
-0,14 X
-2,19R
-2,03R
-2,45R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Regresi Keempat
The regression equation is
Y = - 214 - 16,9 Ln X1 + 40,8 Ln X2 + 159 Ln X3
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Coef
-213,90
-16,896
40,81
159,23
S = 28,1445
SE Coef
78,92
6,987
11,66
14,03
R-Sq = 64,5%
T
-2,71
-2,42
3,50
11,35
P
0,008
0,017
0,001
0,000
R-Sq(adj) = 63,8%
Analysis of Variance
Universitas Sumatera Utara
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
DF
1
1
1
DF
3
145
148
SS
208707
114856
323563
MS
69569
792
F
87,83
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
Unusual Observations
Obs
16
26
Ln X1
2,59
2,62
Y
219,00
233,60
Fit
156,26
101,98
SE Fit
4,60
3,90
Residual
62,74
131,62
141,42
169,60
9,29
-13,55
34,80
115,99
130,62
149,29
4,32
5,36
8,09
8,22
12,75
4,78
2,73
4,35
68,58
64,00
41,81
39,05
-5,60
-61,24
-57,62
-68,99
St Resid
2,26R
4,72R
Lampiran 4. Lanjutan
48
111
114
123
128
132
133
139
2,66
2,06
2,86
3,55
2,97
3,22
2,57
2,21
210,00
233,60
51,10
25,50
29,20
54,75
73,00
80,30
2,47R
2,32R
1,55 X
1,45 X
-0,22 X
-2,21R
-2,06R
-2,48R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Regresi Kelima
The regression equation is
Y = 50,6 - 17,4 Ln X1 + 179 Ln X3
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X3
Coef
50,56
-17,413
179,01
S = 29,2096
SE Coef
23,75
7,249
13,33
R-Sq = 61,5%
T
2,13
-2,40
13,43
P
0,035
0,018
0,000
R-Sq(adj) = 61,0%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X3
DF
1
1
DF
2
146
148
SS
198996
124567
323563
MS
99498
853
F
116,62
P
0,000
Seq SS
45197
153799
Unusual Observations
Obs
16
26
44
Ln X1
2,59
2,62
2,46
Y
219,00
233,60
240,90
Fit
144,78
112,67
178,49
SE Fit
3,35
2,51
5,15
Residual
74,22
120,93
62,41
St Resid
2,56R
4,16R
2,17R
Universitas Sumatera Utara
48
85
106
110
111
114
123
128
132
139
140
2,66
2,07
2,84
3,32
2,06
2,86
3,55
2,97
3,22
2,21
2,56
210,00
255,50
29,20
47,45
233,60
51,10
25,50
29,20
54,75
80,30
65,70
129,45
193,53
1,19
-7,31
165,92
0,77
-11,29
-1,08
119,69
151,39
131,06
2,74
6,40
8,04
8,00
5,45
8,01
8,50
7,88
4,84
4,47
2,84
80,55
61,97
28,01
54,76
67,68
50,33
36,79
30,28
-64,94
-71,09
-65,36
2,77R
2,17R
1,00 X
1,95 X
2,36R
1,79 X
1,32 X
1,08 X
-2,25R
-2,46R
-2,25R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Lampiran 4. Lanjutan
3. Persamaan Logaritma-Linier
a. Persamaan Pertama
The regression equation is
Ln Y = 1,79 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0863 X3 - 0,0548 X4 0,00149 X5
- 0,000017 X6
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
X5
X6
Coef
1,79283
-0,00006039
-0,00000000
0,086251
-0,05484
-0,001492
-0,00001659
S = 0,110462
SE Coef
0,07463
0,00001885
0,00000000
0,006566
0,02750
0,003931
0,00004694
R-Sq = 68,7%
T
24,02
-3,20
-0,10
13,14
-1,99
-0,38
-0,35
P
0,000
0,002
0,918
0,000
0,048
0,705
0,724
R-Sq(adj) = 67,4%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
X5
X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
3,80373
1,73265
5,53638
MS
0,63396
0,01220
F
51,96
P
0,000
Seq SS
1,10976
0,55360
2,08762
0,04974
0,00149
0,00152
Unusual Observations
Obs
26
40
X1
420
244
Ln Y
2,36847
2,11860
Fit
1,99249
2,06871
SE Fit
0,01966
0,04377
Residual
0,37598
0,04988
St Resid
3,46R
0,49 X
Universitas Sumatera Utara
85
94
106
120
123
128
132
139
140
141
117
560
685
159
3569
925
1644
162
365
342
2,40739
1,60369
1,46538
2,05365
1,40654
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
2,50964
1,79453
1,70801
2,31048
1,54085
1,69457
1,99401
2,16956
2,07282
1,98976
0,04327
0,04286
0,02502
0,03103
0,05212
0,06061
0,02543
0,02077
0,02090
0,01536
-0,10225
-0,19085
-0,24263
-0,25683
-0,13431
-0,22919
-0,25563
-0,26485
-0,25525
-0,22335
-1,01 X
-1,87 X
-2,26R
-2,42R
-1,38 X
-2,48RX
-2,38R
-2,44R
-2,35R
-2,04R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
b. Persamaan Regresi Kedua
The regression equation is
Ln Y = 1,79 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0864 X3 - 0,0560 X4 0,00137 X5
Predictor
Constant
X1
X2
Coef
1,79086
-0,00006019
-0,00000000
SE Coef
0,07419
0,00001879
0,00000000
T
24,14
-3,20
-0,13
P
0,000
0,002
0,894
0,006524
0,02724
0,003904
13,25
-2,05
-0,35
0,000
0,042
0,727
Lampiran 4. Lanjutan
X3
X4
X5
0,086441
-0,05596
-0,001368
S = 0,110123
R-Sq = 68,7%
R-Sq(adj) = 67,6%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
X5
DF
1
1
1
1
1
DF
5
143
148
SS
3,80221
1,73417
5,53638
MS
0,76044
0,01213
F
62,71
P
0,000
Seq SS
1,10976
0,55360
2,08762
0,04974
0,00149
Unusual Observations
Obs
26
44
85
106
120
123
128
132
139
140
141
X1
420
291
117
685
159
3569
925
1644
162
365
342
Ln Y
2,36847
2,38184
2,40739
1,46538
2,05365
1,40654
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,99000
2,48160
2,51207
1,70649
2,31065
1,54136
1,69285
1,99376
2,16894
2,07149
1,99053
SE Fit
0,01829
0,03835
0,04259
0,02457
0,03093
0,05194
0,06023
0,02534
0,02064
0,02050
0,01516
Residual
0,37847
-0,09977
-0,10468
-0,24111
-0,25700
-0,13482
-0,22747
-0,25538
-0,26423
-0,25393
-0,22412
St Resid
3,49R
-0,97 X
-1,03 X
-2,25R
-2,43R
-1,39 X
-2,47RX
-2,38R
-2,44R
-2,35R
-2,05R
Universitas Sumatera Utara
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
c. Persamaan Ketiga
The regression equation is
Ln Y = 1,78 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0865 X3 - 0,0545 X4
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
Coef
1,77552
-0,00006028
-0,00000000
0,086493
-0,05453
S = 0,109787
SE Coef
0,05971
0,00001873
0,00000000
0,006503
0,02685
R-Sq = 68,6%
T
29,73
-3,22
-0,12
13,30
-2,03
P
0,000
0,002
0,907
0,000
0,044
R-Sq(adj) = 67,8%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
DF
4
144
148
SS
3,80072
1,73566
5,53638
MS
0,95018
0,01205
F
78,83
P
0,000
Lampiran 4. Lanjutan
Source
X1
X2
X3
X4
DF
1
1
1
1
Seq SS
1,10976
0,55360
2,08762
0,04974
Unusual Observations
Obs
26
44
74
85
106
120
123
128
132
139
140
141
X1
420
291
996
117
685
159
3569
925
1644
162
365
342
Ln Y
2,36847
2,38184
1,90472
2,40739
1,46538
2,05365
1,40654
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,98606
2,47708
1,91504
2,51754
1,71058
2,31395
1,53698
1,68969
1,99809
2,17350
2,07582
1,99071
SE Fit
0,01440
0,03600
0,03748
0,03950
0,02155
0,02938
0,05025
0,05937
0,02207
0,01597
0,01631
0,01510
Residual
0,38241
-0,09524
-0,01033
-0,11015
-0,24520
-0,26030
-0,13044
-0,22431
-0,25970
-0,26879
-0,25826
-0,22429
St Resid
3,51R
-0,92 X
-0,10 X
-1,08 X
-2,28R
-2,46R
-1,34 X
-2,43RX
-2,41R
-2,47R
-2,38R
-2,06R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Regresi Keempat
The regression equation is
Ln Y = 1,68 - 0,000064 X1 + 0,000000 X2 + 0,0851 X3
Predictor
Constant
X1
X2
Coef
1,67583
-0,00006360
0,00000000
SE Coef
0,03439
0,00001886
0,00000000
T
48,73
-3,37
0,21
P
0,000
0,001
0,831
Universitas Sumatera Utara
X3
0,085105
S = 0,110965
0,006536
R-Sq = 67,8%
13,02
0,000
R-Sq(adj) = 67,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
DF
1
1
1
DF
3
145
148
SS
3,7510
1,7854
5,5364
MS
1,2503
0,0123
F
101,54
P
0,000
Fit
1,99153
2,08042
1,87758
2,53175
1,71934
1,53555
1,71584
SE Fit
0,01429
0,01881
0,03297
0,03929
0,02135
0,05079
0,05858
Residual
0,37694
0,24180
0,02714
-0,12436
-0,25395
-0,12901
-0,25046
2,00000
2,18008
2,08008
1,99643
0,02229
0,01580
0,01635
0,01500
-0,26161
-0,27537
-0,26252
-0,23002
Seq SS
1,1098
0,5536
2,0876
Unusual Observations
Obs
26
48
74
85
106
123
128
X1
420
452
996
117
685
3569
925
Ln Y
2,36847
2,32222
1,90472
2,40739
1,46538
1,40654
1,46538
St Resid
3,43R
2,21R
0,26 X
-1,20 X
-2,33R
-1,31 X
-2,66RX
Lampiran 4. Lanjutan
132
139
140
141
1644
162
365
342
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
-2,41R
-2,51R
-2,39R
-2,09R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Regresi Kelima
The regression equation is
Ln Y = 1,68 - 0,000064 X1 + 0,0857 X3
Predictor
Constant
X1
X3
Coef
1,67728
-0,00006369
0,085724
S = 0,110601
SE Coef
0,03360
0,00001879
0,005835
R-Sq = 67,7%
T
49,91
-3,39
14,69
P
0,000
0,001
0,000
R-Sq(adj) = 67,3%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X3
DF
1
1
DF
2
146
148
SS
3,7504
1,7860
5,5364
MS
1,8752
0,0122
F
153,30
P
0,000
Seq SS
1,1098
2,6407
Universitas Sumatera Utara
Unusual Observations
Obs
26
44
48
70
85
106
110
123
126
128
132
139
140
141
X1
420
291
452
385
117
685
2107
3569
2237
925
1644
162
365
342
Ln Y
2,36847
2,38184
2,32222
2,36847
2,40739
1,46538
1,67624
1,40654
1,64147
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,99346
2,43029
2,07709
2,42426
2,52704
1,71938
1,62879
1,53573
1,70623
1,70412
2,00121
2,18131
2,08264
1,99837
SE Fit
0,01103
0,02732
0,01045
0,02752
0,03240
0,02127
0,02755
0,05061
0,02818
0,02010
0,02147
0,01465
0,01108
0,01189
Residual
0,37501
-0,04846
0,24513
-0,05579
-0,11965
-0,25400
0,04745
-0,12919
-0,06476
-0,23873
-0,26283
-0,27660
-0,26507
-0,23195
St Resid
3,41R
-0,45 X
2,23R
-0,52 X
-1,13 X
-2,34R
0,44 X
-1,31 X
-0,61 X
-2,20R
-2,42R
-2,52R
-2,41R
-2,11R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
4. Persamaan Logaritma-Logaritma
a. Persamaan Pertama
The regression equation is
Ln Y = 1,34 - 0,0462 Ln X1 + 0,0660 Ln X2 + 0,791 Ln X3 - 0,149 Ln X4
- 0,0924 Ln X5 - 0,0036 Ln X6
Lampiran 4. Lanjutan
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
Coef
1,3423
-0,04619
0,06602
0,79108
-0,14926
-0,09243
-0,00364
S = 0,102256
SE Coef
0,3043
0,02546
0,04325
0,05124
0,08460
0,07178
0,01710
R-Sq = 73,2%
T
4,41
-1,81
1,53
15,44
-1,76
-1,29
-0,21
P
0,000
0,072
0,129
0,000
0,080
0,200
0,832
R-Sq(adj) = 72,0%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
4,05158
1,48480
5,53638
MS
0,67526
0,01046
F
64,58
P
0,000
Seq SS
0,72598
0,81050
2,46948
0,02818
0,01698
0,00047
Unusual Observations
Universitas Sumatera Utara
Obs
26
110
120
127
128
132
133
139
140
141
Ln X1
2,62
3,32
2,20
3,03
2,97
3,22
2,57
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
1,67624
2,05365
1,94250
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
2,00310
1,47817
2,25877
2,14379
1,56347
2,03628
2,08370
2,15153
2,05398
1,98761
SE Fit
0,02016
0,02985
0,02788
0,02274
0,04794
0,02024
0,01080
0,01983
0,01981
0,01671
Residual
0,36537
0,19807
-0,20512
-0,20129
-0,09809
-0,29789
-0,22038
-0,24682
-0,23641
-0,22120
St Resid
3,64R
2,03R
-2,08R
-2,02R
-1,09 X
-2,97R
-2,17R
-2,46R
-2,36R
-2,19R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
b. Persamaan Kedua
The regression equation is
Ln Y = 1,34 - 0,0461 Ln X1 + 0,0650 Ln X2 + 0,792 Ln X3 - 0,152 Ln X4
- 0,0912 Ln X5
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Coef
1,3411
-0,04610
0,06499
0,79177
-0,15175
-0,09116
S = 0,101914
SE Coef
0,3033
0,02537
0,04283
0,05097
0,08350
0,07130
R-Sq = 73,2%
T
4,42
-1,82
1,52
15,53
-1,82
-1,28
P
0,000
0,071
0,131
0,000
0,071
0,203
R-Sq(adj) = 72,2%
Lampiran 4. Lanjutan
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
DF
1
1
1
1
1
DF
5
143
148
SS
4,05111
1,48527
5,53638
MS
0,81022
0,01039
F
78,01
P
0,000
Fit
2,00118
1,47612
2,25930
1,56359
2,03683
2,08395
2,15179
2,05324
1,98919
SE Fit
0,01797
0,02816
0,02767
0,04777
0,02001
0,01070
0,01973
0,01944
0,01492
Residual
0,36729
0,20012
-0,20565
-0,09820
-0,29845
-0,22062
-0,24708
-0,23568
-0,22278
Seq SS
0,72598
0,81050
2,46948
0,02818
0,01698
Unusual Observations
Obs
26
110
120
128
132
133
139
140
141
Ln X1
2,62
3,32
2,20
2,97
3,22
2,57
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
1,67624
2,05365
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,81757
1,76641
St Resid
3,66R
2,04R
-2,10R
-1,09 X
-2,99R
-2,18R
-2,47R
-2,36R
-2,21R
Universitas Sumatera Utara
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
c. Persamaan Ketiga
The regression equation is
Ln Y = 1,24 - 0,0480 Ln X1 + 0,0678 Ln X2 + 0,789 Ln X3 - 0,136 Ln X4
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Coef
1,2398
-0,04797
0,06780
0,78878
-0,13602
S = 0,102139
SE Coef
0,2934
0,02538
0,04287
0,05103
0,08277
R-Sq = 72,9%
T
4,23
-1,89
1,58
15,46
-1,64
P
0,000
0,061
0,116
0,000
0,102
R-Sq(adj) = 72,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
DF
1
1
1
1
DF
4
144
148
SS
4,0341
1,5023
5,5364
MS
1,0085
0,0104
F
96,67
P
0,000
Seq SS
0,7260
0,8105
2,4695
0,0282
Lampiran 4. Lanjutan
Unusual Observations
Obs
26
110
114
120
128
132
133
134
139
140
141
Ln X1
2,62
3,32
2,86
2,20
2,97
3,22
2,57
3,14
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
1,67624
1,70842
2,05365
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,98710
1,47859
1,51278
2,26920
1,55304
2,04939
2,08658
2,11329
2,16625
2,06643
1,99133
SE Fit
0,01423
0,02815
0,02970
0,02663
0,04716
0,01747
0,01052
0,01901
0,01620
0,01651
0,01485
Residual
0,38137
0,19765
0,19564
-0,21554
-0,08766
-0,31101
-0,22326
-0,20857
-0,26153
-0,24886
-0,22492
St Resid
3,77R
2,01R
2,00R
-2,19R
-0,97 X
-3,09R
-2,20R
-2,08R
-2,59R
-2,47R
-2,23R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Keempat
The regression equation is
Ln Y = 1,14 - 0,0499 Ln X1 + 0,0793 Ln X2 + 0,784 Ln X3
Universitas Sumatera Utara
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Coef
1,1353
-0,04988
0,07929
0,78361
S = 0,102736
SE Coef
0,2881
0,02550
0,04255
0,05123
R-Sq = 72,4%
T
3,94
-1,96
1,86
15,30
P
0,000
0,052
0,064
0,000
R-Sq(adj) = 71,8%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
DF
1
1
1
DF
3
145
148
SS
4,0060
1,5304
5,5364
MS
1,3353
0,0106
F
126,51
P
0,000
Seq SS
0,7260
0,8105
2,4695
Unusual Observations
Obs
26
48
114
123
128
132
133
134
139
140
141
Ln X1
2,62
2,66
2,86
3,55
2,97
3,22
2,57
3,14
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
2,32222
1,70842
1,40654
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,98982
2,11186
1,52018
1,46398
1,56793
2,05289
2,09235
2,11613
2,17230
2,06875
1,99421
SE Fit
0,01422
0,01578
0,02953
0,02999
0,04655
0,01744
0,00998
0,01904
0,01587
0,01655
0,01484
Residual
0,37866
0,21036
0,18824
-0,05744
-0,10255
-0,31451
-0,22903
-0,21142
-0,26758
-0,25119
-0,22780
St Resid
3,72R
2,07R
1,91 X
-0,58 X
-1,12 X
-3,11R
-2,24R
-2,09R
-2,64R
-2,48R
-2,24R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Kelima (Model Terpilih)
The regression equation is
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X3
Coef
1,64913
-0,05088
0,82204
S = 0,103603
SE Coef
0,08425
0,02571
0,04729
R-Sq = 71,7%
T
19,57
-1,98
17,38
P
0,000
0,050
0,000
R-Sq(adj) = 71,3%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
DF
2
146
148
SS
3,9693
1,5671
5,5364
MS
1,9846
0,0107
F
184,90
P
0,000
Universitas Sumatera Utara
Source
Ln X1
Ln X3
DF
1
1
Seq SS
0,7260
3,2433
Unusual Observations
Obs
26
48
106
110
114
123
128
131
132
133
134
139
140
141
Ln X1
2,62
2,66
2,84
3,32
2,86
3,55
2,97
2,17
3,22
2,57
3,14
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
2,32222
1,46538
1,67624
1,70842
1,40654
1,46538
1,90472
1,73838
1,86332
1,90472
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
2,01060
2,08859
1,50484
1,48001
1,50362
1,46837
1,49821
2,11307
2,06008
2,09304
2,12920
2,17639
2,09332
2,01508
SE Fit
0,00890
0,00973
0,02853
0,02837
0,02839
0,03015
0,02794
0,01596
0,01715
0,01005
0,01785
0,01585
0,01009
0,00982
Residual
0,35788
0,23363
-0,03946
0,19623
0,20481
-0,06183
-0,03283
-0,20835
-0,32170
-0,22972
-0,22449
-0,27168
-0,27575
-0,24867
St Resid
3,47R
2,27R
-0,40 X
1,97 X
2,06RX
-0,62 X
-0,33 X
-2,04R
-3,15R
-2,23R
-2,20R
-2,65R
-2,67R
-2,41R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 5. Uji Kenormalan dan Heterokedasitas Model pada Minitab
1. Persamaan Linier
Residual Plots for Y
Normal Probability Plot
Versus Fit s
99,9
150
100
90
Residual
Percent
99
50
10
1
50
0
-50
0,1
-100
-50
0
50
Residual
100
0
60
Hist ogram
120
Fitted Value
180
240
Versus Order
150
100
Residual
Frequency
24
18
12
50
0
6
-50
0
-60
-30
0
30
60
Residual
90
120
1 1 0 2 0 3 0 40
90 10 0 11 0 1 2 0 1 30 1 40
Observation Order
50 6 0 7 0 80
2. Persamaan Linier Logaritma
Residual Plots for Y
Normal Probability Plot
Versus Fits
99,9
150
100
90
Residual
Percent
99
50
10
1
50
0
-50
0,1
-100
-50
0
50
Residual
100
0
Histogram
100
Fitted Value
150
200
Versus Order
150
24
100
18
Residual
Frequency
50
12
50
0
6
-50
0
-60
-30
0
30
60
Residual
90
120
1 1 0 2 0 3 0 40 50 6 0 7 0 80 90 0 0 1 0 2 0 30 40
1 1 1 1 1
Observation Order
Universitas Sumatera Utara
3. Persamaan Logaritma-Linier
Residual Plots for Ln Y
Normal Probability Plot
Versus Fits
99,9
0,4
90
Residual
Percent
99
50
10
0,2
0,0
-0,2
1
0,1
-0,4
-0,2
0,0
Residual
0,2
0,4
1,50
1,75
Histogram
2,00
2,25
Fitted Value
2,50
Versus Order
0,4
Residual
Frequency
30
20
10
0,2
0,0
-0,2
0
-0,2
-0,1
0,0
0,1
Residual
0,2
0,3
0,4
1 10 20
30
40
50
60
70
80 90 100 110 120 130 140
Observation Order
4. Persamaan Logaritma-Logaritma
Universitas Sumatera Utara
Residual Plots for Ln Y
Normal Probability Plot
Versus Fits
99,9
0,4
90
Residual
Percent
99
50
10
0,2
0,0
-0,2
1
0,1
-0,4
-0,2
0,0
Residual
0,2
0,4
1,50
1,75
Histogram
2,00
Fitted Value
2,25
Versus Order
0,4
Residual
Frequency
30
20
10
0,2
0,0
-0,2
0
-0,3
-0,2
-0,1
0,0
0,1
Residual
0,2
0,3
1 10 20
30
40
50
60 70
80
90 100 110 120 130 140
Observation Order
Universitas Sumatera Utara
2,50
Lampiran 6. Model Terpilih Pendugaan Konsumsi Air Rumah Tangga
1. Persamaan konsumsi air rumah tangga (Persamaan Logaritma-logaritma no.5)
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln (4,26)
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 (1,449)
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 1,191
Ln Y = 2,841635- 0,0509 Ln X1
Y = (2,71828)2,841635- 0,0509 Ln X1
=
17,14 - 0,0509 Ln X1
Y = 17,14 X1-0,0509
2. Dengan kata lain nilai X1 berdasarkan model terpilih adalah:
0,0509 Ln X1 = 2,841635 - Ln Y
,
Ln X1 =
–
,
Ln Y
,
Ln X1 = 55,821 – 19,646 Ln Y
X1 = (2,71828)55,821 – 19,646 Ln Y
X1 =174,878 . 1022 . Y-19,646
3. Persamaan nilai manfaat air:
��
�
�
�
NMAi = [∫�
�
F (X1) = ∫�
,
=[
= [−
= {−
=
,
,
���
�
.
−
,
.
.
,
.
4
] + Hmaks + Ymin
,
. 1022 . Y-19,646
. �−
+
.
.
9,646+
−
���
�
���
]
,
�
−
. (Ymin)-18,646 −
�
,
]��
,
���
�
} - {−
.
,
.
.
. . (Ymaks)-18,646
�
−
,
}
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Nilai Manfaat Air dari Konsumen Air Rumah Tangga di Resapan Air
Hutan Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk.
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
� � �
(Rp/m3)
886,4
149,4
260,9
164,4
837,1
411,0
1369,9
274,0
274,0
912,9
151,4
721,0
839,0
177,3
1260,3
388,1
1165,3
182,6
770,5
926,7
302,3
684,9
274,0
1575,3
835,0
419,5
188,4
182,6
716,1
1031,4
984,6
958,9
1032,7
405,9
228,3
733,9
967,0
765,5
456,6
� ����
(Rp/m3)
4411,8
6818,2
19047,6
6666,7
11111,1
12500,0
11111,1
9090,9
11111,1
15680,4
10526,3
7894,7
4687,5
17647,1
24000,0
2500,0
5799,8
5555,6
6250,0
11764,7
3448,3
4166,7
7142,9
10000,0
4761,9
3125,0
6250,0
14285,7
4545,5
2058,8
3125,0
7500,0
7692,3
7407,4
5000,0
7142,9
11764,7
5882,4
16634,1
(m3/thn)
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
12,1
13,3
12,9
13,2
12,2
12,6
11,9
12,9
12,9
12,1
13,3
12,3
12,2
13,2
11,9
12,7
12,0
13,1
12,2
12,1
12,8
12,3
12,9
11,8
12,2
12,6
13,1
13,1
12,3
12,0
12,1
12,1
12,0
12,6
13,0
12,3
12,1
12,2
12,5
11,2
10,9
10,4
10,9
10,7
10,6
10,7
10,8
10,7
10,5
10,7
10,9
11,1
10,4
10,3
11,5
11,0
11,1
11,0
10,6
11,3
11,2
10,9
10,7
11,1
11,4
11,0
10,5
11,2
11,6
11,4
10,9
10,9
10,9
11,1
10,9
10,6
11,0
10,5
51395,6
78453,0
208105,2
76785,1
124334,1
139372,0
124009,1
103034,2
124690,5
172578,9
118525,3
89813,8
54502,9
193597,1
258566,5
30051,4
66631,3
64553,5
71828,2
131240,5
40926,6
48776,3
81916,6
112002,0
55334,4
37181,8
72200,0
158389,9
52994,7
24547,8
36828,7
85376,6
87422,8
84714,7
58368,0
81624,2
131215,8
67786,9
182845,2
����
� �
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
10754,7
1985,2
3369,2
2173,1
10186,8
5185,2
16256,7
3528,9
3528,9
11059,8
2009,9
8840,3
10208,8
2334,6
15019,7
4911,4
13942,8
2401,7
9416,1
11218,1
3874,5
8420,2
3528,9
18562,6
10161,7
5287,7
2472,8
2401,7
8783,1
12418,4
11882,5
11588,1
12432,5
5124,4
2968,2
8990,0
11680,5
9357,7
5730,5
40640,9
76467,9
204736,0
74612,0
114147,3
134186,8
107752,4
99505,3
121161,6
161519,1
116515,4
80973,5
44294,1
191262,6
243546,7
25139,9
52688,5
62151,8
62412,1
120022,4
37052,1
40356,1
78387,7
93439,4
45172,7
31894,1
69727,1
155988,3
44211,7
12129,4
24946,2
73788,4
74990,3
79590,2
55399,8
72634,2
119535,2
58429,2
177114,7
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Lanjutan
No
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
� � �
(Rp/m3)
243,5
753,4
929,5
782,8
290,6
513,7
721,0
1245,3
452,4
805,8
391,4
668,2
1434,3
684,9
913,2
587,1
856,2
978,5
813,4
652,3
1217,7
1141,6
1095,9
929,5
1010,1
282,8
941,8
1531,0
1174,2
564,1
385,3
782,8
79,5
929,5
996,3
368,8
895,7
958,9
156,7
186,8
� ����
(Rp/m3)
2777,8
10000,0
21428,6
2381,0
2272,7
3125,0
10526,3
27272,7
2607,1
17647,1
10714,3
9756,1
4411,8
3125,0
4166,7
14285,7
2187,5
14285,7
3125,0
14285,7
33333,3
4166,7
3333,3
2500,0
21067,8
12903,2
12500,0
5882,4
21428,6
5882,4
3125,0
14285,7
5278,4
5357,1
9090,9
9615,4
11538,5
7692,3
9530,0
15909,1
(m3/thn)
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
13,0
12,2
12,1
12,2
12,8
12,5
12,3
11,9
12,6
12,2
12,6
12,3
11,8
12,3
12,1
12,4
12,2
12,1
12,2
12,3
11,9
12,0
12,0
12,1
12,1
12,9
12,1
11,8
12,0
12,4
12,7
12,2
13,7
12,1
12,1
12,7
12,1
12,1
13,3
13,1
11,4
10,7
10,3
11,5
11,6
11,4
10,7
10,2
11,5
10,4
10,7
10,7
11,2
11,4
11,2
10,5
11,6
10,5
11,4
10,5
10,1
11,2
11,3
11,5
10,3
10,6
10,6
11,0
10,3
11,0
11,4
10,5
11,1
11,1
10,8
10,7
10,6
10,9
10,8
10,5
33333,5
112502,4
232318,3
28430,8
27492,7
37121,8
118159,6
292032,7
31241,9
193196,1
120377,6
109938,2
51062,2
37014,1
48634,7
158129,0
26148,7
157886,0
36934,2
158088,1
353485,2
48495,0
39127,3
29711,9
228545,6
143727,0
139039,7
67320,6
232168,7
67912,9
37203,8
158006,8
61556,9
61885,1
102579,7
108616,5
128852,1
87468,0
107838,4
175436,2
����
� �
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
3155,7
9217,4
11251,2
9557,9
3731,6
6408,3
8840,3
14850,6
5680,0
9824,5
4950,6
8225,2
16981,9
8420,2
11063,8
7274,2
10406,4
11812,5
9911,9
8039,2
14537,2
13673,5
13153,9
11251,2
12174,6
3636,8
11391,6
18066,6
14044,0
7003,2
4877,1
9557,9
1091,0
11251,2
12016,2
4679,1
10861,7
11588,1
2076,1
2453,4
30177,8
103285,0
221067,1
18872,9
23761,1
30713,5
109319,3
277182,0
25561,9
183371,5
115427,0
101713,0
34080,3
28593,9
37571,0
150854,9
15742,3
146073,6
27022,3
150048,9
338947,9
34821,5
25973,4
18460,7
216371,0
140090,2
127648,1
49253,9
218124,7
60909,8
32326,7
148448,8
60465,8
50633,9
90563,5
103937,4
117990,4
75879,9
105762,4
172982,7
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Lanjutan
No
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
� � �
(Rp/m3)
468,6
301,4
68,5
770,5
770,5
117,4
1058,5
723,0
958,9
839,0
1027,4
234,8
238,2
740,5
560,4
417,5
160,0
986,3
790,3
813,4
1326,6
996,3
1043,7
1575,3
346,1
611,2
684,9
250,1
252,9
572,9
2107,5
115,6
252,9
365,3
724,1
219,2
2168,9
1205,5
568,8
376,7
� ����
(Rp/m3)
13157,9
12000,0
11458,3
12500,0
20312,5
7142,9
31818,2
5555,6
50000,0
6250,0
8333,3
3571,4
8695,7
14864,9
18181,8
19047,6
62571,4
8000,0
13461,5
9375,0
7894,7
6818,2
14285,7
30000,0
15789,5
38461,5
18750,0
15217,4
15384,6
4545,5
11538,5
4687,5
15384,6
16666,7
21428,6
10000,0
16666,7
10000,0
8416,6
8333,3
(m3/thn)
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
12,5
12,8
13,8
12,2
12,2
13,4
12,0
12,3
12,1
12,2
12,0
13,0
13,0
12,2
12,4
12,6
13,2
12,1
12,2
12,2
11,9
12,1
12,0
11,8
12,7
12,4
12,3
12,9
12,9
12,4
11,6
13,5
12,9
12,7
12,3
13,0
11,6
11,9
12,4
12,7
10,6
10,6
10,7
10,6
10,3
10,9
10,1
11,1
9,9
11,0
10,8
11,3
10,8
10,5
10,4
10,4
9,8
10,8
10,6
10,8
10,9
10,9
10,5
10,1
10,5
10,0
10,4
10,5
10,5
11,2
10,6
11,1
10,5
10,5
10,3
10,7
10,5
10,7
10,8
10,8
146301,9
134135,7
128529,7
139145,5
220887,2
82021,0
338280,8
64207,5
519920,0
71785,7
94378,7
42363,8
98793,3
164126,2
198916,8
208003,8
643911,3
90792,0
149309,3
105751,5
89442,8
77915,9
157846,1
319557,8
174078,6
405394,4
204744,7
168141,2
169894,4
53084,5
128123,6
54966,2
169894,4
183244,6
232445,4
112843,0
182146,5
112224,9
95564,3
94785,6
����
� �
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
5873,6
3863,0
946,7
9416,1
9416,1
1579,0
12727,9
8863,6
11588,1
10208,8
12372,3
3048,6
3090,5
9066,9
6960,0
5263,3
2118,1
11902,1
9645,1
9911,9
15769,0
12016,2
12558,7
18562,6
4404,9
7557,1
8420,2
3237,0
3270,7
7106,7
24467,8
1555,6
3270,7
4636,8
8876,2
2855,4
25144,6
14399,2
7058,9
4774,2
140428,3
130272,7
127583,0
129729,4
211471,1
80442,0
325552,9
55343,9
508331,9
61577,0
82006,4
39315,2
95702,8
155059,3
191956,8
202740,5
641793,2
78889,9
139664,2
95839,6
73673,8
65899,7
145287,4
300995,2
169673,7
397837,3
196324,5
164904,2
166623,7
45977,8
103655,8
53410,6
166623,7
178607,8
223569,2
109987,7
157001,9
97825,7
88505,4
90011,4
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Lanjutan
159,1
241,7
1312,8
3568,6
1611,6
1494,4
2237,4
1073,1
924,7
137,0
193,4
149,4
1643,8
369,9
1369,9
396,0
129,0
357,1
405,5
161,9
365,3
342,5
254,9
736,3
145,0
169,9
61,6
231,2
1579,4
1716,9
� ����
(Rp/m3)
(m3/thn)
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
� � �
(Rp/m3)
6451,6
11764,7
8333,3
21470,6
17647,1
6818,2
16666,7
8333,3
25000,0
5555,6
5882,4
6818,2
13333,3
10000,0
9090,9
32123,2
32258,1
17857,1
8000,0
9090,9
11111,1
25000,0
9302,3
15625,0
11764,7
2000,0
2500,0
3125,0
5882,4
26666,7
Total
106560,4
Ratarata
715,2
No
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
13,2
13,0
11,9
11,3
11,8
11,8
11,6
12,0
12,1
13,3
13,1
13,3
11,8
12,7
11,9
12,6
13,4
12,7
12,6
13,2
12,7
12,7
12,9
12,2
13,3
13,2
13,9
13,0
11,8
11,7
11,0
10,6
10,8
10,3
10,4
10,9
10,5
10,8
10,2
11,1
11,0
10,9
10,6
10,7
10,8
10,1
10,1
10,4
10,8
10,8
10,7
10,2
10,8
10,5
10,6
11,6
11,5
11,4
11,0
10,2
74432,3
131673,4
94205,2
231194,4
192706,5
77613,9
182106,2
94350,8
269017,6
64584,2
68152,2
78453,0
147436,2
112744,7
102352,7
341777,7
343315,9
195667,3
91155,2
103108,4
124631,2
269383,5
105323,7
172107,7
131737,9
24408,5
30268,5
37304,2
67291,6
285569,8
2106,5
3133,6
15613,1
40335,7
18967,9
17656,2
25897,7
12893,6
11195,0
1827,8
2535,5
1985,2
19327,8
4691,8
16256,7
5006,4
1726,9
4538,5
5119,6
2141,8
4636,8
4361,3
3294,8
9018,5
1929,7
2241,8
856,6
3003,4
18607,7
20142,2
72325,8
128539,8
78592,1
190858,7
173738,6
59957,8
156208,6
81457,2
257822,6
62756,4
65616,6
76467,9
128108,5
108052,9
86096,0
336771,3
341589,0
191128,8
86035,6
100966,6
119994,4
265022,2
102028,9
163089,2
129808,2
22166,7
29411,8
34300,8
48683,9
265427,6
1742949,5
1855,8
1606,4
19243516,4
1291840,8
17951675,6
11697,6
12,5
10,8
129151,1
8670,1
120481,0
����
� �
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 8. Dokumentasi Penelitian di Kawasan Resapan Air Hutan
Lindung Gunung Sinabung dan Taman Wisata Alam (TWA)
Deleng Lancuk
(a)
(b)
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 6. Lanjutan
Gambar 1. Keadaan Umum Lokasi Penelitian: (a) Hutan lindung Gunung
Sinabung, (b) Taman Wisata Alam Deleng Lancuk tampak atas, (c)
Wawancara dengan masyarakat.
(a)
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 6. Lanjutan
(b)
Gambar 2. Konsumsi Air Rumah Tangga di Sarana Pemandian Umum: (a) Air
untuk kebutuhan minum, (b) Air untuk kebutuhan cuci.
(a)
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 6. Lanjutan
(b)
Gambar 3. Peralatan untuk Mengkonsumsi Air: (a) Ember 19 liter, (b) Ember 40
liter.
(a)
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 6. Lanjutan
(b)
(c)
Gambar 3. Sumber Air Kebutuhan Rumah Tangga Masyarakat: (a) Aliran air Lau
Kawar, (b) Air resapan, (c) Pemandian air resapan.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Nama
Waktu
1
2
Takaran Gayung
3 4 5 6 7
8
Pagi
Siang
Sore
Malam
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 1. Lanjutan
Kegiatan RT
Waktu
(mandi,mesak,cuci)
Takaran Ember
1
2
3
4
5
6
7
8
Pagi
Siang
Sore
Malam
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Kuisioner Penelitian
KUISIONER INSTRUMEN PENELITIAN
NILAI EKONOMI AIR RESAPAN HUTAN LINDUNG GUNUNG SINABUNG DAN
TAMAN WISATA ALAM (TWA) DELENG LACUK UNTUK KEBUTUHAN SEKTOR
RUMAH TANGGA
(Studi kasus di Desa Kuta Gugung dan Desa Sigarang Garang, Kecamatan
Naman Teran, Kabupaten Karo)
Nama Reponden
:
Desa
:
Hari/tanggal
:
PENELITI
NAMA
: DEDEK WAHYUNI
PROGRAM STUDI
: MANAJEMEN HUTAN
PROGRAM STUDI KEHUTANAN
FAKULTAS PERTANIAN
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
2011
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Lanjutan
Tujuan dari pengisian kuisioner (angket) ini adalah untuk mendapatkan
data yang dibutuhkan selama penelitian. Oleh karena itu diharapkan kesediaan
Bapak/Ibu/Saudara/I untuk memberikan informasi yang sebenarnya demi
keakuratan dari penelitian ini.
DAFTAR KUISIONER RUMAH TANGGA
1. Nama Kepala Keluarga
:
2. Desa
:
3. Berapa jumlah keseluruhan anggota keluarga yang tinggal menetap?
(…….. Orang)
No Nama
Jenis Kelamin
Pendidikan Pekerjaan Pendapatan Per Bulan
1
2
3
4
5
6
7
8
4. Dari anggota rumah tangga adakah yang memiliki pekerjaan tambahan?
(tidak ada/ada)
No
Nama
Pekerjaan
Pendapatan Per
Tambahan
Bulan
1
2
3
5. Dari manakah sumber air saudara?
(Air resapan, Sumur, lain-lain)*
*coret yang tidak perlu
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2. Lanjutan
6. Jika berasal dari air resapan, berapa panjang dan lebar bak penampung air
Anda?
(……X…..Meter)
Berapa kali pengisian bak tersebut dalam sehari hingga penuh?
(…..kali)
Berapa jarak rumah Anda ke sumebr air resapan tersebut?
(…..meter)
7.Bila Anda mengambil air dari mata air dan tempat pemandian umum. Berapakah
waktu yang dibutuhkan untuk mencapai air tersebut?
(……..menit/jam*)
8.Bila Anda memperoleh air dari tempat pemandian umum, berapa lama waktu
yang digunakan?
(……..menit/jam*)
9.a)Jika Anda memperoleh air dari air resapan. Berapa besar biaya yang
dikeluarkan untuk penggunaan alat mengkonsumsi air dalam pengambilan air
tersebut?
(Rp……….)
b).Adakah biaya lain yang dikeluarkan untuk mendapatkan air tersebut dalam
setahun?
(Jika ada, Rp……..)
10. Apabila Anda tidak diperbolehkan melakukan MCK selama satu hari, baik di
rumah maupun tempat lain Anda ,memperoleh air. Berapakah Saudara Mau
Membayar untuk dapat melakuakan hal itu?
a. Rp 5000;-per hari
b. Rp 3000;-per hari
b. Rp 1000;-per hari
b. Rp 500;-per hari
11. Berapakah Saudara bersedia membayar untuk mendapatkan segelas air untuk
minum apabila anda dilarang minum?
b. Rp 2000;-per hari
b. Rp 1000;-per hari
b. Rp 500;-per hari
b. Rp 250;-per hari
Keterangan:
Pertanyaan 9 a dan b : Biaya pengadaan
Pertanyaan 10-11
: Metode kontingensi
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 4. Hasil Pengolahan Persamaan Regresi Minitab
1. Persamaan Linier
a. Persamaan Regresi Pertama
The regression equation is
Y = 57,9 - 0,0112 X1 + 0,000001 X2 + 19,8 X3 - 10,9 X4 - 1,60 X5 + 0,0025
X6
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
X5
X6
Coef
57,87
-0,011244
0,00000148
19,783
-10,936
-1,5959
0,00253
S = 26,2328
SE Coef
17,72
0,004478
0,00000074
1,559
6,532
0,9337
0,01115
R-Sq = 69,8%
T
3,27
-2,51
2,01
12,69
-1,67
-1,71
0,23
P
0,001
0,013
0,047
0,000
0,096
0,090
0,820
R-Sq(adj) = 68,5%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
X5
X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
225845
97719
323563
MS
37641
688
F
54,70
P
0,000
Seq SS
56612
55192
110553
1378
2075
36
Unusual Observations
Obs
16
26
40
48
85
94
111
120
122
123
127
128
133
139
X1
388
420
244
452
117
560
116
159
1313
3569
1073
925
370
162
Y
219,00
233,60
131,40
210,00
255,50
40,15
233,60
113,15
87,60
25,50
87,60
29,20
73,00
80,30
Fit
160,65
105,33
124,78
144,64
242,05
70,20
177,03
176,62
139,54
10,13
141,97
67,35
125,51
142,82
SE Fit
5,87
4,67
10,40
6,67
10,28
10,18
5,20
7,37
5,80
12,38
5,15
14,39
2,92
4,93
Residual
58,35
128,27
6,62
65,36
13,45
-30,05
56,57
-63,47
-51,94
15,37
-54,37
-38,15
-52,51
-62,52
St Resid
2,28R
4,97R
0,28 X
2,58R
0,56 X
-1,24 X
2,20R
-2,52R
-2,03R
0,66 X
-2,11R
-1,74 X
-2,01R
-2,43R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 4. Lanjutan
b. Persamaan Regresi Kedua
The regression equation is
Y = 58,2 - 0,0113 X1 + 0,000001 X2 + 19,8 X3 - 10,8 X4 - 1,61 X5
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
X5
Coef
58,17
-0,011273
0,00000149
19,754
-10,764
-1,6147
S = 26,1457
SE Coef
17,61
0,004461
0,00000073
1,549
6,466
0,9269
R-Sq = 69,8%
DF
1
1
1
1
1
P
0,001
0,013
0,043
0,000
0,098
0,084
R-Sq(adj) = 68,7%
Analysis of Variance
Source
DF
SS
Regression
5 225809
Residual Error 143
97754
Total
148 323563
Source
X1
X2
X3
X4
X5
T
3,30
-2,53
2,04
12,75
-1,66
-1,74
MS
45162
684
F
66,07
P
0,000
Seq SS
56612
55192
110553
1378
2075
Unusual Observations
Obs
16
26
44
48
85
111
120
122
123
127
128
133
139
X1
388
420
291
452
117
116
159
1313
3569
1073
925
370
162
Y
219,00
233,60
240,90
210,00
255,50
233,60
113,15
87,60
25,50
87,60
29,20
73,00
80,30
Fit
160,16
105,71
232,37
144,45
241,68
177,35
176,60
139,18
10,05
142,33
67,62
125,66
142,91
SE Fit
5,44
4,34
9,11
6,60
10,11
4,98
7,34
5,55
12,33
4,88
14,30
2,84
4,90
Residual
58,84
127,89
8,53
65,55
13,82
56,25
-63,45
-51,58
15,45
-54,73
-38,42
-52,66
-62,61
St Resid
2,30R
4,96R
0,35 X
2,59R
0,57 X
2,19R
-2,53R
-2,02R
0,67 X
-2,13R
-1,76 X
-2,03R
-2,44R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
c. Persamaan Regresi Ketiga
The regression equation is
Y = 40,1 - 0,0114 X1 + 0,000002 X2 + 19,8 X3 - 9,08 X4
Predictor
Constant
Coef
40,06
SE Coef
14,32
T
2,80
P
0,006
Universitas Sumatera Utara
X1
X2
X3
X4
-0,011371
0,00000156
19,816
-9,076
S = 26,3298
0,004492
0,00000074
1,560
6,438
R-Sq = 69,1%
-2,53
2,11
12,71
-1,41
0,012
0,036
0,000
0,161
R-Sq(adj) = 68,3%
Lampiran 4. Lanjutan
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
DF
1
1
1
1
DF
4
144
148
SS
223735
99829
323563
MS
55934
693
F
80,68
P
0,000
Seq SS
56612
55192
110553
1378
Unusual Observations
Obs
16
26
44
48
74
85
111
120
123
128
132
133
134
139
140
X1
388
420
291
452
996
117
116
159
3569
925
1644
370
1370
162
365
Y
219,00
233,60
240,90
210,00
80,30
255,50
233,60
113,15
25,50
29,20
54,75
73,00
80,30
80,30
65,70
Fit
156,27
101,07
227,03
143,59
102,45
248,14
173,31
180,49
4,88
63,89
109,88
126,12
132,23
148,30
121,50
SE Fit
5,00
3,45
8,63
6,62
8,99
9,47
4,44
7,05
12,05
14,24
5,29
2,84
5,46
3,83
3,91
Residual
62,73
132,53
13,87
66,41
-22,15
7,36
60,29
-67,34
20,62
-34,69
-55,13
-53,12
-51,93
-68,00
-55,80
St Resid
2,43R
5,08R
0,56 X
2,61R
-0,89 X
0,30 X
2,32R
-2,65R
0,88 X
-1,57 X
-2,14R
-2,03R
-2,02R
-2,61R
-2,14R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Regresi Keempat
The regression equation is
Y = 23,5 - 0,0119 X1 + 0,000002 X2 + 19,6 X3
Predictor
Constant
X1
X2
X3
Coef
23,466
-0,011924
0,00000172
19,584
S = 26,4192
SE Coef
8,188
0,004490
0,00000073
1,556
R-Sq = 68,7%
T
2,87
-2,66
2,37
12,59
P
0,005
0,009
0,019
0,000
R-Sq(adj) = 68,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
DF
3
145
SS
222357
101207
MS
74119
698
F
106,19
P
0,000
Universitas Sumatera Utara
Total
148
Source
X1
X2
X3
DF
1
1
1
323563
Seq SS
56612
55192
110553
Lampiran 4. Lanjutan
Unusual Observations
Obs
16
26
48
74
85
111
120
123
128
132
133
134
139
140
X1
388
420
452
996
117
116
159
3569
925
1644
370
1370
162
365
Y
219,00
233,60
210,00
80,30
255,50
233,60
113,15
25,50
29,20
54,75
73,00
80,30
80,30
65,70
Fit
158,38
101,98
136,69
96,21
250,51
174,70
172,63
4,64
68,24
110,20
127,33
132,40
149,39
122,21
SE Fit
4,79
3,40
4,48
7,85
9,35
4,34
4,32
12,09
13,95
5,31
2,72
5,48
3,76
3,89
Residual
60,62
131,62
73,31
-15,91
4,99
58,90
-59,48
20,86
-39,04
-55,45
-54,33
-52,10
-69,09
-56,51
St Resid
2,33R
5,02R
2,82R
-0,63 X
0,20 X
2,26R
-2,28R
0,89 X
-1,74 X
-2,14R
-2,07R
-2,02R
-2,64R
-2,16R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Regresi Kelima
The regression equation is
Y = 27,3 - 0,0122 X1 + 21,2 X3
Predictor
Constant
X1
X3
Coef
27,288
-0,012159
21,222
S = 26,8319
SE Coef
8,152
0,004559
1,415
R-Sq = 67,5%
T
3,35
-2,67
14,99
P
0,001
0,009
0,000
R-Sq(adj) = 67,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X3
DF
1
1
DF
2
146
148
SS
218450
105113
323563
MS
109225
720
F
151,71
P
0,000
Seq SS
56612
161838
Unusual Observations
Obs
16
26
X1
388
420
Y
219,00
233,60
Fit
149,90
107,07
SE Fit
3,22
2,68
Residual
69,10
126,53
St Resid
2,59R
4,74R
Universitas Sumatera Utara
44
48
70
85
110
111
120
123
126
127
291
452
385
117
2107
116
159
3569
2237
1073
240,90
210,00
233,60
255,50
47,45
233,60
113,15
25,50
43,80
87,60
214,75
127,90
213,60
238,08
22,88
174,44
173,91
5,12
42,53
141,57
6,63
2,54
6,68
7,86
6,68
4,41
4,36
12,28
6,84
4,07
26,15
82,10
20,00
17,42
24,57
59,16
-60,76
20,38
1,27
-53,97
1,01 X
3,07R
0,77 X
0,68 X
0,95 X
2,24R
-2,29R
0,85 X
0,05 X
-2,03R
5,21
2,68
5,02
3,56
2,69
-58,66
-55,90
-57,66
-72,35
-63,26
-2,23R
-2,09R
-2,19R
-2,72R
-2,37R
Lampiran 4. Lanjutan
132
133
134
139
140
1644
370
1370
162
365
54,75
73,00
80,30
80,30
65,70
113,41
128,90
137,96
152,65
128,96
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
2.Persamaan Linier-Logaritma
a. Persamaan Pertama
The regression equation is
Y = - 148 - 15,6 Ln X1 + 37,2 Ln X2 + 162 Ln X3 - 27,9 Ln X4 - 46,7 Ln X5
+ 2,04 Ln X6
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
Coef
-147,88
-15,619
37,23
161,87
-27,90
-46,69
2,037
S = 27,7826
SE Coef
82,69
6,916
11,75
13,92
22,98
19,50
4,646
R-Sq = 66,1%
T
-1,79
-2,26
3,17
11,63
-1,21
-2,39
0,44
P
0,076
0,025
0,002
0,000
0,227
0,018
0,662
R-Sq(adj) = 64,7%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
213958
109606
323563
MS
35660
772
F
46,20
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
511
4591
148
Unusual Observations
Obs
16
26
48
85
Ln X1
2,59
2,62
2,66
2,07
Y
219,00
233,60
210,00
255,50
Fit
162,76
107,85
147,46
198,81
SE Fit
6,04
5,48
7,17
8,45
Residual
56,24
125,75
62,54
56,69
St Resid
2,07R
4,62R
2,33R
2,14R
Universitas Sumatera Utara
110
111
128
132
133
139
3,32
2,06
2,97
3,22
2,57
2,21
47,45
233,60
29,20
54,75
73,00
80,30
-8,77
174,31
38,34
109,30
128,61
141,10
8,11
6,25
13,02
5,50
2,93
5,39
56,22
59,29
-9,14
-54,55
-55,61
-60,80
2,12R
2,19R
-0,37 X
-2,00R
-2,01R
-2,23R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Lampiran 4. Lanjutan
b. Persamaan Regresi Kedua
The regression equation is
Y = - 147 - 15,7 Ln X1 + 37,8 Ln X2 + 161 Ln X3 - 26,5 Ln X4 - 47,4 Ln X5
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Coef
-147,18
-15,669
37,80
161,48
-26,50
-47,40
S = 27,7040
SE Coef
82,44
6,896
11,64
13,86
22,70
19,38
R-Sq = 66,1%
T
-1,79
-2,27
3,25
11,65
-1,17
-2,45
P
0,076
0,025
0,001
0,000
0,245
0,016
R-Sq(adj) = 64,9%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
DF
1
1
1
1
1
DF
5
143
148
SS
213809
109754
323563
MS
42762
768
F
55,71
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
511
4591
Unusual Observations
Obs
16
26
48
85
110
111
127
128
133
139
Ln X1
2,59
2,62
2,66
2,07
3,32
2,06
3,03
2,97
2,57
2,21
Y
219,00
233,60
210,00
255,50
47,45
233,60
87,60
29,20
73,00
80,30
Fit
161,68
108,93
146,45
197,80
-7,62
174,98
142,35
38,28
128,47
140,95
SE Fit
5,49
4,88
6,77
8,11
7,65
6,04
5,33
12,99
2,91
5,36
Residual
57,32
124,67
63,55
57,70
55,07
58,62
-54,75
-9,08
-55,47
-60,65
St Resid
2,11R
4,57R
2,37R
2,18R
2,07R
2,17R
-2,01R
-0,37 X
-2,01R
-2,23R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Universitas Sumatera Utara
c. Persamaan Regresi Ketiga
The regression equation is
Y = - 200 - 16,6 Ln X1 + 39,3 Ln X2 + 160 Ln X3 - 18,3 Ln X4
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Coef
-199,82
-16,639
39,26
159,92
-18,32
S = 28,1792
SE Coef
80,95
7,003
11,83
14,08
22,83
R-Sq = 64,7%
T
-2,47
-2,38
3,32
11,36
-0,80
P
0,015
0,019
0,001
0,000
0,424
R-Sq(adj) = 63,7%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
DF
1
1
1
1
DF
4
144
148
SS
209218
114345
323563
MS
52305
794
F
65,87
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
511
Unusual Observations
Obs
16
26
48
111
120
128
132
133
139
Ln X1
2,59
2,62
2,66
2,06
2,20
2,97
3,22
2,57
2,21
Y
219,00
233,60
210,00
233,60
113,15
29,20
54,75
73,00
80,30
Fit
155,04
101,61
145,72
168,53
169,93
32,79
115,52
129,84
148,47
SE Fit
4,85
3,93
6,88
5,53
7,35
13,01
4,82
2,90
4,47
Residual
63,96
131,99
64,28
65,07
-56,78
-3,59
-60,77
-56,84
-68,17
St Resid
2,30R
4,73R
2,35R
2,36R
-2,09R
-0,14 X
-2,19R
-2,03R
-2,45R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Regresi Keempat
The regression equation is
Y = - 214 - 16,9 Ln X1 + 40,8 Ln X2 + 159 Ln X3
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Coef
-213,90
-16,896
40,81
159,23
S = 28,1445
SE Coef
78,92
6,987
11,66
14,03
R-Sq = 64,5%
T
-2,71
-2,42
3,50
11,35
P
0,008
0,017
0,001
0,000
R-Sq(adj) = 63,8%
Analysis of Variance
Universitas Sumatera Utara
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
DF
1
1
1
DF
3
145
148
SS
208707
114856
323563
MS
69569
792
F
87,83
P
0,000
Seq SS
45197
61546
101964
Unusual Observations
Obs
16
26
Ln X1
2,59
2,62
Y
219,00
233,60
Fit
156,26
101,98
SE Fit
4,60
3,90
Residual
62,74
131,62
141,42
169,60
9,29
-13,55
34,80
115,99
130,62
149,29
4,32
5,36
8,09
8,22
12,75
4,78
2,73
4,35
68,58
64,00
41,81
39,05
-5,60
-61,24
-57,62
-68,99
St Resid
2,26R
4,72R
Lampiran 4. Lanjutan
48
111
114
123
128
132
133
139
2,66
2,06
2,86
3,55
2,97
3,22
2,57
2,21
210,00
233,60
51,10
25,50
29,20
54,75
73,00
80,30
2,47R
2,32R
1,55 X
1,45 X
-0,22 X
-2,21R
-2,06R
-2,48R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Regresi Kelima
The regression equation is
Y = 50,6 - 17,4 Ln X1 + 179 Ln X3
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X3
Coef
50,56
-17,413
179,01
S = 29,2096
SE Coef
23,75
7,249
13,33
R-Sq = 61,5%
T
2,13
-2,40
13,43
P
0,035
0,018
0,000
R-Sq(adj) = 61,0%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X3
DF
1
1
DF
2
146
148
SS
198996
124567
323563
MS
99498
853
F
116,62
P
0,000
Seq SS
45197
153799
Unusual Observations
Obs
16
26
44
Ln X1
2,59
2,62
2,46
Y
219,00
233,60
240,90
Fit
144,78
112,67
178,49
SE Fit
3,35
2,51
5,15
Residual
74,22
120,93
62,41
St Resid
2,56R
4,16R
2,17R
Universitas Sumatera Utara
48
85
106
110
111
114
123
128
132
139
140
2,66
2,07
2,84
3,32
2,06
2,86
3,55
2,97
3,22
2,21
2,56
210,00
255,50
29,20
47,45
233,60
51,10
25,50
29,20
54,75
80,30
65,70
129,45
193,53
1,19
-7,31
165,92
0,77
-11,29
-1,08
119,69
151,39
131,06
2,74
6,40
8,04
8,00
5,45
8,01
8,50
7,88
4,84
4,47
2,84
80,55
61,97
28,01
54,76
67,68
50,33
36,79
30,28
-64,94
-71,09
-65,36
2,77R
2,17R
1,00 X
1,95 X
2,36R
1,79 X
1,32 X
1,08 X
-2,25R
-2,46R
-2,25R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Lampiran 4. Lanjutan
3. Persamaan Logaritma-Linier
a. Persamaan Pertama
The regression equation is
Ln Y = 1,79 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0863 X3 - 0,0548 X4 0,00149 X5
- 0,000017 X6
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
X5
X6
Coef
1,79283
-0,00006039
-0,00000000
0,086251
-0,05484
-0,001492
-0,00001659
S = 0,110462
SE Coef
0,07463
0,00001885
0,00000000
0,006566
0,02750
0,003931
0,00004694
R-Sq = 68,7%
T
24,02
-3,20
-0,10
13,14
-1,99
-0,38
-0,35
P
0,000
0,002
0,918
0,000
0,048
0,705
0,724
R-Sq(adj) = 67,4%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
X5
X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
3,80373
1,73265
5,53638
MS
0,63396
0,01220
F
51,96
P
0,000
Seq SS
1,10976
0,55360
2,08762
0,04974
0,00149
0,00152
Unusual Observations
Obs
26
40
X1
420
244
Ln Y
2,36847
2,11860
Fit
1,99249
2,06871
SE Fit
0,01966
0,04377
Residual
0,37598
0,04988
St Resid
3,46R
0,49 X
Universitas Sumatera Utara
85
94
106
120
123
128
132
139
140
141
117
560
685
159
3569
925
1644
162
365
342
2,40739
1,60369
1,46538
2,05365
1,40654
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
2,50964
1,79453
1,70801
2,31048
1,54085
1,69457
1,99401
2,16956
2,07282
1,98976
0,04327
0,04286
0,02502
0,03103
0,05212
0,06061
0,02543
0,02077
0,02090
0,01536
-0,10225
-0,19085
-0,24263
-0,25683
-0,13431
-0,22919
-0,25563
-0,26485
-0,25525
-0,22335
-1,01 X
-1,87 X
-2,26R
-2,42R
-1,38 X
-2,48RX
-2,38R
-2,44R
-2,35R
-2,04R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
b. Persamaan Regresi Kedua
The regression equation is
Ln Y = 1,79 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0864 X3 - 0,0560 X4 0,00137 X5
Predictor
Constant
X1
X2
Coef
1,79086
-0,00006019
-0,00000000
SE Coef
0,07419
0,00001879
0,00000000
T
24,14
-3,20
-0,13
P
0,000
0,002
0,894
0,006524
0,02724
0,003904
13,25
-2,05
-0,35
0,000
0,042
0,727
Lampiran 4. Lanjutan
X3
X4
X5
0,086441
-0,05596
-0,001368
S = 0,110123
R-Sq = 68,7%
R-Sq(adj) = 67,6%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
X4
X5
DF
1
1
1
1
1
DF
5
143
148
SS
3,80221
1,73417
5,53638
MS
0,76044
0,01213
F
62,71
P
0,000
Seq SS
1,10976
0,55360
2,08762
0,04974
0,00149
Unusual Observations
Obs
26
44
85
106
120
123
128
132
139
140
141
X1
420
291
117
685
159
3569
925
1644
162
365
342
Ln Y
2,36847
2,38184
2,40739
1,46538
2,05365
1,40654
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,99000
2,48160
2,51207
1,70649
2,31065
1,54136
1,69285
1,99376
2,16894
2,07149
1,99053
SE Fit
0,01829
0,03835
0,04259
0,02457
0,03093
0,05194
0,06023
0,02534
0,02064
0,02050
0,01516
Residual
0,37847
-0,09977
-0,10468
-0,24111
-0,25700
-0,13482
-0,22747
-0,25538
-0,26423
-0,25393
-0,22412
St Resid
3,49R
-0,97 X
-1,03 X
-2,25R
-2,43R
-1,39 X
-2,47RX
-2,38R
-2,44R
-2,35R
-2,05R
Universitas Sumatera Utara
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
c. Persamaan Ketiga
The regression equation is
Ln Y = 1,78 - 0,000060 X1 - 0,000000 X2 + 0,0865 X3 - 0,0545 X4
Predictor
Constant
X1
X2
X3
X4
Coef
1,77552
-0,00006028
-0,00000000
0,086493
-0,05453
S = 0,109787
SE Coef
0,05971
0,00001873
0,00000000
0,006503
0,02685
R-Sq = 68,6%
T
29,73
-3,22
-0,12
13,30
-2,03
P
0,000
0,002
0,907
0,000
0,044
R-Sq(adj) = 67,8%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
DF
4
144
148
SS
3,80072
1,73566
5,53638
MS
0,95018
0,01205
F
78,83
P
0,000
Lampiran 4. Lanjutan
Source
X1
X2
X3
X4
DF
1
1
1
1
Seq SS
1,10976
0,55360
2,08762
0,04974
Unusual Observations
Obs
26
44
74
85
106
120
123
128
132
139
140
141
X1
420
291
996
117
685
159
3569
925
1644
162
365
342
Ln Y
2,36847
2,38184
1,90472
2,40739
1,46538
2,05365
1,40654
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,98606
2,47708
1,91504
2,51754
1,71058
2,31395
1,53698
1,68969
1,99809
2,17350
2,07582
1,99071
SE Fit
0,01440
0,03600
0,03748
0,03950
0,02155
0,02938
0,05025
0,05937
0,02207
0,01597
0,01631
0,01510
Residual
0,38241
-0,09524
-0,01033
-0,11015
-0,24520
-0,26030
-0,13044
-0,22431
-0,25970
-0,26879
-0,25826
-0,22429
St Resid
3,51R
-0,92 X
-0,10 X
-1,08 X
-2,28R
-2,46R
-1,34 X
-2,43RX
-2,41R
-2,47R
-2,38R
-2,06R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Regresi Keempat
The regression equation is
Ln Y = 1,68 - 0,000064 X1 + 0,000000 X2 + 0,0851 X3
Predictor
Constant
X1
X2
Coef
1,67583
-0,00006360
0,00000000
SE Coef
0,03439
0,00001886
0,00000000
T
48,73
-3,37
0,21
P
0,000
0,001
0,831
Universitas Sumatera Utara
X3
0,085105
S = 0,110965
0,006536
R-Sq = 67,8%
13,02
0,000
R-Sq(adj) = 67,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X2
X3
DF
1
1
1
DF
3
145
148
SS
3,7510
1,7854
5,5364
MS
1,2503
0,0123
F
101,54
P
0,000
Fit
1,99153
2,08042
1,87758
2,53175
1,71934
1,53555
1,71584
SE Fit
0,01429
0,01881
0,03297
0,03929
0,02135
0,05079
0,05858
Residual
0,37694
0,24180
0,02714
-0,12436
-0,25395
-0,12901
-0,25046
2,00000
2,18008
2,08008
1,99643
0,02229
0,01580
0,01635
0,01500
-0,26161
-0,27537
-0,26252
-0,23002
Seq SS
1,1098
0,5536
2,0876
Unusual Observations
Obs
26
48
74
85
106
123
128
X1
420
452
996
117
685
3569
925
Ln Y
2,36847
2,32222
1,90472
2,40739
1,46538
1,40654
1,46538
St Resid
3,43R
2,21R
0,26 X
-1,20 X
-2,33R
-1,31 X
-2,66RX
Lampiran 4. Lanjutan
132
139
140
141
1644
162
365
342
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
-2,41R
-2,51R
-2,39R
-2,09R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Regresi Kelima
The regression equation is
Ln Y = 1,68 - 0,000064 X1 + 0,0857 X3
Predictor
Constant
X1
X3
Coef
1,67728
-0,00006369
0,085724
S = 0,110601
SE Coef
0,03360
0,00001879
0,005835
R-Sq = 67,7%
T
49,91
-3,39
14,69
P
0,000
0,001
0,000
R-Sq(adj) = 67,3%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
X1
X3
DF
1
1
DF
2
146
148
SS
3,7504
1,7860
5,5364
MS
1,8752
0,0122
F
153,30
P
0,000
Seq SS
1,1098
2,6407
Universitas Sumatera Utara
Unusual Observations
Obs
26
44
48
70
85
106
110
123
126
128
132
139
140
141
X1
420
291
452
385
117
685
2107
3569
2237
925
1644
162
365
342
Ln Y
2,36847
2,38184
2,32222
2,36847
2,40739
1,46538
1,67624
1,40654
1,64147
1,46538
1,73838
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,99346
2,43029
2,07709
2,42426
2,52704
1,71938
1,62879
1,53573
1,70623
1,70412
2,00121
2,18131
2,08264
1,99837
SE Fit
0,01103
0,02732
0,01045
0,02752
0,03240
0,02127
0,02755
0,05061
0,02818
0,02010
0,02147
0,01465
0,01108
0,01189
Residual
0,37501
-0,04846
0,24513
-0,05579
-0,11965
-0,25400
0,04745
-0,12919
-0,06476
-0,23873
-0,26283
-0,27660
-0,26507
-0,23195
St Resid
3,41R
-0,45 X
2,23R
-0,52 X
-1,13 X
-2,34R
0,44 X
-1,31 X
-0,61 X
-2,20R
-2,42R
-2,52R
-2,41R
-2,11R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
4. Persamaan Logaritma-Logaritma
a. Persamaan Pertama
The regression equation is
Ln Y = 1,34 - 0,0462 Ln X1 + 0,0660 Ln X2 + 0,791 Ln X3 - 0,149 Ln X4
- 0,0924 Ln X5 - 0,0036 Ln X6
Lampiran 4. Lanjutan
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
Coef
1,3423
-0,04619
0,06602
0,79108
-0,14926
-0,09243
-0,00364
S = 0,102256
SE Coef
0,3043
0,02546
0,04325
0,05124
0,08460
0,07178
0,01710
R-Sq = 73,2%
T
4,41
-1,81
1,53
15,44
-1,76
-1,29
-0,21
P
0,000
0,072
0,129
0,000
0,080
0,200
0,832
R-Sq(adj) = 72,0%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Ln X6
DF
1
1
1
1
1
1
DF
6
142
148
SS
4,05158
1,48480
5,53638
MS
0,67526
0,01046
F
64,58
P
0,000
Seq SS
0,72598
0,81050
2,46948
0,02818
0,01698
0,00047
Unusual Observations
Universitas Sumatera Utara
Obs
26
110
120
127
128
132
133
139
140
141
Ln X1
2,62
3,32
2,20
3,03
2,97
3,22
2,57
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
1,67624
2,05365
1,94250
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
2,00310
1,47817
2,25877
2,14379
1,56347
2,03628
2,08370
2,15153
2,05398
1,98761
SE Fit
0,02016
0,02985
0,02788
0,02274
0,04794
0,02024
0,01080
0,01983
0,01981
0,01671
Residual
0,36537
0,19807
-0,20512
-0,20129
-0,09809
-0,29789
-0,22038
-0,24682
-0,23641
-0,22120
St Resid
3,64R
2,03R
-2,08R
-2,02R
-1,09 X
-2,97R
-2,17R
-2,46R
-2,36R
-2,19R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
b. Persamaan Kedua
The regression equation is
Ln Y = 1,34 - 0,0461 Ln X1 + 0,0650 Ln X2 + 0,792 Ln X3 - 0,152 Ln X4
- 0,0912 Ln X5
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
Coef
1,3411
-0,04610
0,06499
0,79177
-0,15175
-0,09116
S = 0,101914
SE Coef
0,3033
0,02537
0,04283
0,05097
0,08350
0,07130
R-Sq = 73,2%
T
4,42
-1,82
1,52
15,53
-1,82
-1,28
P
0,000
0,071
0,131
0,000
0,071
0,203
R-Sq(adj) = 72,2%
Lampiran 4. Lanjutan
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Ln X5
DF
1
1
1
1
1
DF
5
143
148
SS
4,05111
1,48527
5,53638
MS
0,81022
0,01039
F
78,01
P
0,000
Fit
2,00118
1,47612
2,25930
1,56359
2,03683
2,08395
2,15179
2,05324
1,98919
SE Fit
0,01797
0,02816
0,02767
0,04777
0,02001
0,01070
0,01973
0,01944
0,01492
Residual
0,36729
0,20012
-0,20565
-0,09820
-0,29845
-0,22062
-0,24708
-0,23568
-0,22278
Seq SS
0,72598
0,81050
2,46948
0,02818
0,01698
Unusual Observations
Obs
26
110
120
128
132
133
139
140
141
Ln X1
2,62
3,32
2,20
2,97
3,22
2,57
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
1,67624
2,05365
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,81757
1,76641
St Resid
3,66R
2,04R
-2,10R
-1,09 X
-2,99R
-2,18R
-2,47R
-2,36R
-2,21R
Universitas Sumatera Utara
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
c. Persamaan Ketiga
The regression equation is
Ln Y = 1,24 - 0,0480 Ln X1 + 0,0678 Ln X2 + 0,789 Ln X3 - 0,136 Ln X4
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
Coef
1,2398
-0,04797
0,06780
0,78878
-0,13602
S = 0,102139
SE Coef
0,2934
0,02538
0,04287
0,05103
0,08277
R-Sq = 72,9%
T
4,23
-1,89
1,58
15,46
-1,64
P
0,000
0,061
0,116
0,000
0,102
R-Sq(adj) = 72,1%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Ln X4
DF
1
1
1
1
DF
4
144
148
SS
4,0341
1,5023
5,5364
MS
1,0085
0,0104
F
96,67
P
0,000
Seq SS
0,7260
0,8105
2,4695
0,0282
Lampiran 4. Lanjutan
Unusual Observations
Obs
26
110
114
120
128
132
133
134
139
140
141
Ln X1
2,62
3,32
2,86
2,20
2,97
3,22
2,57
3,14
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
1,67624
1,70842
2,05365
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,98710
1,47859
1,51278
2,26920
1,55304
2,04939
2,08658
2,11329
2,16625
2,06643
1,99133
SE Fit
0,01423
0,02815
0,02970
0,02663
0,04716
0,01747
0,01052
0,01901
0,01620
0,01651
0,01485
Residual
0,38137
0,19765
0,19564
-0,21554
-0,08766
-0,31101
-0,22326
-0,20857
-0,26153
-0,24886
-0,22492
St Resid
3,77R
2,01R
2,00R
-2,19R
-0,97 X
-3,09R
-2,20R
-2,08R
-2,59R
-2,47R
-2,23R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
d. Persamaan Keempat
The regression equation is
Ln Y = 1,14 - 0,0499 Ln X1 + 0,0793 Ln X2 + 0,784 Ln X3
Universitas Sumatera Utara
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X2
Ln X3
Coef
1,1353
-0,04988
0,07929
0,78361
S = 0,102736
SE Coef
0,2881
0,02550
0,04255
0,05123
R-Sq = 72,4%
T
3,94
-1,96
1,86
15,30
P
0,000
0,052
0,064
0,000
R-Sq(adj) = 71,8%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
Source
Ln X1
Ln X2
Ln X3
DF
1
1
1
DF
3
145
148
SS
4,0060
1,5304
5,5364
MS
1,3353
0,0106
F
126,51
P
0,000
Seq SS
0,7260
0,8105
2,4695
Unusual Observations
Obs
26
48
114
123
128
132
133
134
139
140
141
Ln X1
2,62
2,66
2,86
3,55
2,97
3,22
2,57
3,14
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
2,32222
1,70842
1,40654
1,46538
1,73838
1,86332
1,90472
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
1,98982
2,11186
1,52018
1,46398
1,56793
2,05289
2,09235
2,11613
2,17230
2,06875
1,99421
SE Fit
0,01422
0,01578
0,02953
0,02999
0,04655
0,01744
0,00998
0,01904
0,01587
0,01655
0,01484
Residual
0,37866
0,21036
0,18824
-0,05744
-0,10255
-0,31451
-0,22903
-0,21142
-0,26758
-0,25119
-0,22780
St Resid
3,72R
2,07R
1,91 X
-0,58 X
-1,12 X
-3,11R
-2,24R
-2,09R
-2,64R
-2,48R
-2,24R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
e. Persamaan Kelima (Model Terpilih)
The regression equation is
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3
Predictor
Constant
Ln X1
Ln X3
Coef
1,64913
-0,05088
0,82204
S = 0,103603
SE Coef
0,08425
0,02571
0,04729
R-Sq = 71,7%
T
19,57
-1,98
17,38
P
0,000
0,050
0,000
R-Sq(adj) = 71,3%
Analysis of Variance
Source
Regression
Residual Error
Total
DF
2
146
148
SS
3,9693
1,5671
5,5364
MS
1,9846
0,0107
F
184,90
P
0,000
Universitas Sumatera Utara
Source
Ln X1
Ln X3
DF
1
1
Seq SS
0,7260
3,2433
Unusual Observations
Obs
26
48
106
110
114
123
128
131
132
133
134
139
140
141
Ln X1
2,62
2,66
2,84
3,32
2,86
3,55
2,97
2,17
3,22
2,57
3,14
2,21
2,56
2,53
Ln Y
2,36847
2,32222
1,46538
1,67624
1,70842
1,40654
1,46538
1,90472
1,73838
1,86332
1,90472
1,90472
1,81757
1,76641
Fit
2,01060
2,08859
1,50484
1,48001
1,50362
1,46837
1,49821
2,11307
2,06008
2,09304
2,12920
2,17639
2,09332
2,01508
SE Fit
0,00890
0,00973
0,02853
0,02837
0,02839
0,03015
0,02794
0,01596
0,01715
0,01005
0,01785
0,01585
0,01009
0,00982
Residual
0,35788
0,23363
-0,03946
0,19623
0,20481
-0,06183
-0,03283
-0,20835
-0,32170
-0,22972
-0,22449
-0,27168
-0,27575
-0,24867
St Resid
3,47R
2,27R
-0,40 X
1,97 X
2,06RX
-0,62 X
-0,33 X
-2,04R
-3,15R
-2,23R
-2,20R
-2,65R
-2,67R
-2,41R
R denotes an observation with a large standardized residual.
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 5. Uji Kenormalan dan Heterokedasitas Model pada Minitab
1. Persamaan Linier
Residual Plots for Y
Normal Probability Plot
Versus Fit s
99,9
150
100
90
Residual
Percent
99
50
10
1
50
0
-50
0,1
-100
-50
0
50
Residual
100
0
60
Hist ogram
120
Fitted Value
180
240
Versus Order
150
100
Residual
Frequency
24
18
12
50
0
6
-50
0
-60
-30
0
30
60
Residual
90
120
1 1 0 2 0 3 0 40
90 10 0 11 0 1 2 0 1 30 1 40
Observation Order
50 6 0 7 0 80
2. Persamaan Linier Logaritma
Residual Plots for Y
Normal Probability Plot
Versus Fits
99,9
150
100
90
Residual
Percent
99
50
10
1
50
0
-50
0,1
-100
-50
0
50
Residual
100
0
Histogram
100
Fitted Value
150
200
Versus Order
150
24
100
18
Residual
Frequency
50
12
50
0
6
-50
0
-60
-30
0
30
60
Residual
90
120
1 1 0 2 0 3 0 40 50 6 0 7 0 80 90 0 0 1 0 2 0 30 40
1 1 1 1 1
Observation Order
Universitas Sumatera Utara
3. Persamaan Logaritma-Linier
Residual Plots for Ln Y
Normal Probability Plot
Versus Fits
99,9
0,4
90
Residual
Percent
99
50
10
0,2
0,0
-0,2
1
0,1
-0,4
-0,2
0,0
Residual
0,2
0,4
1,50
1,75
Histogram
2,00
2,25
Fitted Value
2,50
Versus Order
0,4
Residual
Frequency
30
20
10
0,2
0,0
-0,2
0
-0,2
-0,1
0,0
0,1
Residual
0,2
0,3
0,4
1 10 20
30
40
50
60
70
80 90 100 110 120 130 140
Observation Order
4. Persamaan Logaritma-Logaritma
Universitas Sumatera Utara
Residual Plots for Ln Y
Normal Probability Plot
Versus Fits
99,9
0,4
90
Residual
Percent
99
50
10
0,2
0,0
-0,2
1
0,1
-0,4
-0,2
0,0
Residual
0,2
0,4
1,50
1,75
Histogram
2,00
Fitted Value
2,25
Versus Order
0,4
Residual
Frequency
30
20
10
0,2
0,0
-0,2
0
-0,3
-0,2
-0,1
0,0
0,1
Residual
0,2
0,3
1 10 20
30
40
50
60 70
80
90 100 110 120 130 140
Observation Order
Universitas Sumatera Utara
2,50
Lampiran 6. Model Terpilih Pendugaan Konsumsi Air Rumah Tangga
1. Persamaan konsumsi air rumah tangga (Persamaan Logaritma-logaritma no.5)
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln X3
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 Ln (4,26)
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 0,822 (1,449)
Ln Y = 1,65 - 0,0509 Ln X1 + 1,191
Ln Y = 2,841635- 0,0509 Ln X1
Y = (2,71828)2,841635- 0,0509 Ln X1
=
17,14 - 0,0509 Ln X1
Y = 17,14 X1-0,0509
2. Dengan kata lain nilai X1 berdasarkan model terpilih adalah:
0,0509 Ln X1 = 2,841635 - Ln Y
,
Ln X1 =
–
,
Ln Y
,
Ln X1 = 55,821 – 19,646 Ln Y
X1 = (2,71828)55,821 – 19,646 Ln Y
X1 =174,878 . 1022 . Y-19,646
3. Persamaan nilai manfaat air:
��
�
�
�
NMAi = [∫�
�
F (X1) = ∫�
,
=[
= [−
= {−
=
,
,
���
�
.
−
,
.
.
,
.
4
] + Hmaks + Ymin
,
. 1022 . Y-19,646
. �−
+
.
.
9,646+
−
���
�
���
]
,
�
−
. (Ymin)-18,646 −
�
,
]��
,
���
�
} - {−
.
,
.
.
. . (Ymaks)-18,646
�
−
,
}
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Nilai Manfaat Air dari Konsumen Air Rumah Tangga di Resapan Air
Hutan Gunung Sinabung dan TWA Deleng Lancuk.
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
� � �
(Rp/m3)
886,4
149,4
260,9
164,4
837,1
411,0
1369,9
274,0
274,0
912,9
151,4
721,0
839,0
177,3
1260,3
388,1
1165,3
182,6
770,5
926,7
302,3
684,9
274,0
1575,3
835,0
419,5
188,4
182,6
716,1
1031,4
984,6
958,9
1032,7
405,9
228,3
733,9
967,0
765,5
456,6
� ����
(Rp/m3)
4411,8
6818,2
19047,6
6666,7
11111,1
12500,0
11111,1
9090,9
11111,1
15680,4
10526,3
7894,7
4687,5
17647,1
24000,0
2500,0
5799,8
5555,6
6250,0
11764,7
3448,3
4166,7
7142,9
10000,0
4761,9
3125,0
6250,0
14285,7
4545,5
2058,8
3125,0
7500,0
7692,3
7407,4
5000,0
7142,9
11764,7
5882,4
16634,1
(m3/thn)
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
12,1
13,3
12,9
13,2
12,2
12,6
11,9
12,9
12,9
12,1
13,3
12,3
12,2
13,2
11,9
12,7
12,0
13,1
12,2
12,1
12,8
12,3
12,9
11,8
12,2
12,6
13,1
13,1
12,3
12,0
12,1
12,1
12,0
12,6
13,0
12,3
12,1
12,2
12,5
11,2
10,9
10,4
10,9
10,7
10,6
10,7
10,8
10,7
10,5
10,7
10,9
11,1
10,4
10,3
11,5
11,0
11,1
11,0
10,6
11,3
11,2
10,9
10,7
11,1
11,4
11,0
10,5
11,2
11,6
11,4
10,9
10,9
10,9
11,1
10,9
10,6
11,0
10,5
51395,6
78453,0
208105,2
76785,1
124334,1
139372,0
124009,1
103034,2
124690,5
172578,9
118525,3
89813,8
54502,9
193597,1
258566,5
30051,4
66631,3
64553,5
71828,2
131240,5
40926,6
48776,3
81916,6
112002,0
55334,4
37181,8
72200,0
158389,9
52994,7
24547,8
36828,7
85376,6
87422,8
84714,7
58368,0
81624,2
131215,8
67786,9
182845,2
����
� �
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
10754,7
1985,2
3369,2
2173,1
10186,8
5185,2
16256,7
3528,9
3528,9
11059,8
2009,9
8840,3
10208,8
2334,6
15019,7
4911,4
13942,8
2401,7
9416,1
11218,1
3874,5
8420,2
3528,9
18562,6
10161,7
5287,7
2472,8
2401,7
8783,1
12418,4
11882,5
11588,1
12432,5
5124,4
2968,2
8990,0
11680,5
9357,7
5730,5
40640,9
76467,9
204736,0
74612,0
114147,3
134186,8
107752,4
99505,3
121161,6
161519,1
116515,4
80973,5
44294,1
191262,6
243546,7
25139,9
52688,5
62151,8
62412,1
120022,4
37052,1
40356,1
78387,7
93439,4
45172,7
31894,1
69727,1
155988,3
44211,7
12129,4
24946,2
73788,4
74990,3
79590,2
55399,8
72634,2
119535,2
58429,2
177114,7
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Lanjutan
No
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
� � �
(Rp/m3)
243,5
753,4
929,5
782,8
290,6
513,7
721,0
1245,3
452,4
805,8
391,4
668,2
1434,3
684,9
913,2
587,1
856,2
978,5
813,4
652,3
1217,7
1141,6
1095,9
929,5
1010,1
282,8
941,8
1531,0
1174,2
564,1
385,3
782,8
79,5
929,5
996,3
368,8
895,7
958,9
156,7
186,8
� ����
(Rp/m3)
2777,8
10000,0
21428,6
2381,0
2272,7
3125,0
10526,3
27272,7
2607,1
17647,1
10714,3
9756,1
4411,8
3125,0
4166,7
14285,7
2187,5
14285,7
3125,0
14285,7
33333,3
4166,7
3333,3
2500,0
21067,8
12903,2
12500,0
5882,4
21428,6
5882,4
3125,0
14285,7
5278,4
5357,1
9090,9
9615,4
11538,5
7692,3
9530,0
15909,1
(m3/thn)
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
13,0
12,2
12,1
12,2
12,8
12,5
12,3
11,9
12,6
12,2
12,6
12,3
11,8
12,3
12,1
12,4
12,2
12,1
12,2
12,3
11,9
12,0
12,0
12,1
12,1
12,9
12,1
11,8
12,0
12,4
12,7
12,2
13,7
12,1
12,1
12,7
12,1
12,1
13,3
13,1
11,4
10,7
10,3
11,5
11,6
11,4
10,7
10,2
11,5
10,4
10,7
10,7
11,2
11,4
11,2
10,5
11,6
10,5
11,4
10,5
10,1
11,2
11,3
11,5
10,3
10,6
10,6
11,0
10,3
11,0
11,4
10,5
11,1
11,1
10,8
10,7
10,6
10,9
10,8
10,5
33333,5
112502,4
232318,3
28430,8
27492,7
37121,8
118159,6
292032,7
31241,9
193196,1
120377,6
109938,2
51062,2
37014,1
48634,7
158129,0
26148,7
157886,0
36934,2
158088,1
353485,2
48495,0
39127,3
29711,9
228545,6
143727,0
139039,7
67320,6
232168,7
67912,9
37203,8
158006,8
61556,9
61885,1
102579,7
108616,5
128852,1
87468,0
107838,4
175436,2
����
� �
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
3155,7
9217,4
11251,2
9557,9
3731,6
6408,3
8840,3
14850,6
5680,0
9824,5
4950,6
8225,2
16981,9
8420,2
11063,8
7274,2
10406,4
11812,5
9911,9
8039,2
14537,2
13673,5
13153,9
11251,2
12174,6
3636,8
11391,6
18066,6
14044,0
7003,2
4877,1
9557,9
1091,0
11251,2
12016,2
4679,1
10861,7
11588,1
2076,1
2453,4
30177,8
103285,0
221067,1
18872,9
23761,1
30713,5
109319,3
277182,0
25561,9
183371,5
115427,0
101713,0
34080,3
28593,9
37571,0
150854,9
15742,3
146073,6
27022,3
150048,9
338947,9
34821,5
25973,4
18460,7
216371,0
140090,2
127648,1
49253,9
218124,7
60909,8
32326,7
148448,8
60465,8
50633,9
90563,5
103937,4
117990,4
75879,9
105762,4
172982,7
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Lanjutan
No
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
� � �
(Rp/m3)
468,6
301,4
68,5
770,5
770,5
117,4
1058,5
723,0
958,9
839,0
1027,4
234,8
238,2
740,5
560,4
417,5
160,0
986,3
790,3
813,4
1326,6
996,3
1043,7
1575,3
346,1
611,2
684,9
250,1
252,9
572,9
2107,5
115,6
252,9
365,3
724,1
219,2
2168,9
1205,5
568,8
376,7
� ����
(Rp/m3)
13157,9
12000,0
11458,3
12500,0
20312,5
7142,9
31818,2
5555,6
50000,0
6250,0
8333,3
3571,4
8695,7
14864,9
18181,8
19047,6
62571,4
8000,0
13461,5
9375,0
7894,7
6818,2
14285,7
30000,0
15789,5
38461,5
18750,0
15217,4
15384,6
4545,5
11538,5
4687,5
15384,6
16666,7
21428,6
10000,0
16666,7
10000,0
8416,6
8333,3
(m3/thn)
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
12,5
12,8
13,8
12,2
12,2
13,4
12,0
12,3
12,1
12,2
12,0
13,0
13,0
12,2
12,4
12,6
13,2
12,1
12,2
12,2
11,9
12,1
12,0
11,8
12,7
12,4
12,3
12,9
12,9
12,4
11,6
13,5
12,9
12,7
12,3
13,0
11,6
11,9
12,4
12,7
10,6
10,6
10,7
10,6
10,3
10,9
10,1
11,1
9,9
11,0
10,8
11,3
10,8
10,5
10,4
10,4
9,8
10,8
10,6
10,8
10,9
10,9
10,5
10,1
10,5
10,0
10,4
10,5
10,5
11,2
10,6
11,1
10,5
10,5
10,3
10,7
10,5
10,7
10,8
10,8
146301,9
134135,7
128529,7
139145,5
220887,2
82021,0
338280,8
64207,5
519920,0
71785,7
94378,7
42363,8
98793,3
164126,2
198916,8
208003,8
643911,3
90792,0
149309,3
105751,5
89442,8
77915,9
157846,1
319557,8
174078,6
405394,4
204744,7
168141,2
169894,4
53084,5
128123,6
54966,2
169894,4
183244,6
232445,4
112843,0
182146,5
112224,9
95564,3
94785,6
����
� �
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
5873,6
3863,0
946,7
9416,1
9416,1
1579,0
12727,9
8863,6
11588,1
10208,8
12372,3
3048,6
3090,5
9066,9
6960,0
5263,3
2118,1
11902,1
9645,1
9911,9
15769,0
12016,2
12558,7
18562,6
4404,9
7557,1
8420,2
3237,0
3270,7
7106,7
24467,8
1555,6
3270,7
4636,8
8876,2
2855,4
25144,6
14399,2
7058,9
4774,2
140428,3
130272,7
127583,0
129729,4
211471,1
80442,0
325552,9
55343,9
508331,9
61577,0
82006,4
39315,2
95702,8
155059,3
191956,8
202740,5
641793,2
78889,9
139664,2
95839,6
73673,8
65899,7
145287,4
300995,2
169673,7
397837,3
196324,5
164904,2
166623,7
45977,8
103655,8
53410,6
166623,7
178607,8
223569,2
109987,7
157001,9
97825,7
88505,4
90011,4
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 7. Lanjutan
159,1
241,7
1312,8
3568,6
1611,6
1494,4
2237,4
1073,1
924,7
137,0
193,4
149,4
1643,8
369,9
1369,9
396,0
129,0
357,1
405,5
161,9
365,3
342,5
254,9
736,3
145,0
169,9
61,6
231,2
1579,4
1716,9
� ����
(Rp/m3)
(m3/thn)
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
� � �
(Rp/m3)
6451,6
11764,7
8333,3
21470,6
17647,1
6818,2
16666,7
8333,3
25000,0
5555,6
5882,4
6818,2
13333,3
10000,0
9090,9
32123,2
32258,1
17857,1
8000,0
9090,9
11111,1
25000,0
9302,3
15625,0
11764,7
2000,0
2500,0
3125,0
5882,4
26666,7
Total
106560,4
Ratarata
715,2
No
(m3/thn)
NMAi
(Rp/m3)
BKAi
(Rp/m3)
SKAi
(Rp/m3)
13,2
13,0
11,9
11,3
11,8
11,8
11,6
12,0
12,1
13,3
13,1
13,3
11,8
12,7
11,9
12,6
13,4
12,7
12,6
13,2
12,7
12,7
12,9
12,2
13,3
13,2
13,9
13,0
11,8
11,7
11,0
10,6
10,8
10,3
10,4
10,9
10,5
10,8
10,2
11,1
11,0
10,9
10,6
10,7
10,8
10,1
10,1
10,4
10,8
10,8
10,7
10,2
10,8
10,5
10,6
11,6
11,5
11,4
11,0
10,2
74432,3
131673,4
94205,2
231194,4
192706,5
77613,9
182106,2
94350,8
269017,6
64584,2
68152,2
78453,0
147436,2
112744,7
102352,7
341777,7
343315,9
195667,3
91155,2
103108,4
124631,2
269383,5
105323,7
172107,7
131737,9
24408,5
30268,5
37304,2
67291,6
285569,8
2106,5
3133,6
15613,1
40335,7
18967,9
17656,2
25897,7
12893,6
11195,0
1827,8
2535,5
1985,2
19327,8
4691,8
16256,7
5006,4
1726,9
4538,5
5119,6
2141,8
4636,8
4361,3
3294,8
9018,5
1929,7
2241,8
856,6
3003,4
18607,7
20142,2
72325,8
128539,8
78592,1
190858,7
173738,6
59957,8
156208,6
81457,2
257822,6
62756,4
65616,6
76467,9
128108,5
108052,9
86096,0
336771,3
341589,0
191128,8
86035,6
100966,6
119994,4
265022,2
102028,9
163089,2
129808,2
22166,7
29411,8
34300,8
48683,9
265427,6
1742949,5
1855,8
1606,4
19243516,4
1291840,8
17951675,6
11697,6
12,5
10,8
129151,1
8670,1
120481,0
����
� �
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 8. Dokumentasi Penelitian di Kawasan Resapan Air Hutan
Lindung Gunung Sinabung dan Taman Wisata Alam (TWA)
Deleng Lancuk
(a)
(b)
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 6. Lanjutan
Gambar 1. Keadaan Umum Lokasi Penelitian: (a) Hutan lindung Gunung
Sinabung, (b) Taman Wisata Alam Deleng Lancuk tampak atas, (c)
Wawancara dengan masyarakat.
(a)
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Lampiran 6. Lanjutan
(b)
Gambar 2. Konsumsi Air Rumah Tangga di Sarana Pemandian Umum: (a) Air
untuk kebutuhan minum, (b) Air untuk kebutuhan cuci.
(a)
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Lampiran 6. Lanjutan
(b)
Gambar 3. Peralatan untuk Mengkonsumsi Air: (a) Ember 19 liter, (b) Ember 40
liter.
(a)
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Lampiran 6. Lanjutan
(b)
(c)
Gambar 3. Sumber Air Kebutuhan Rumah Tangga Masyarakat: (a) Aliran air Lau
Kawar, (b) Air resapan, (c) Pemandian air resapan.
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