BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
|
|
- Sudomo Sanjaya
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Logika Fuzzy adalah suatu cara yag tepat utuk memetaka suatu ruag iput ke dalam suatu ruag output tapa megabaika faktor-faktor yag ada. Metode ii merupaka keragka matematis yag diguaka utuk mempresetasika ketidakpastia, ketidakjelasa, ketidaktepata, kekuraga iformasi da kebeara parsial. Pada awal tahu 1965, Lotfi Zadeh, seorag profesor di Uiversitas Califoria di Barkley memberika sumbaga yag berharga utuk teori pembagua sistem yaitu teori himpua samar (fuzzy). Teori ii dapat diaplikasika dalam berbagai bidag, atara lai : algoritma kotrol, diagosa medis, sistem pedukug keputusa, ekoomi, tekik, psikologi, ligkuga, keamaa da ilmu pegetahua (Setiadji, 2009). Ada beberapa alasa megguaka Logika Fuzzy atara lai adalah : kosep Logika Fuzzy mudah dimegerti, sagat fleksibel, memiliki tolerasi terhadap data-data yag tidak tepat, mampu memodelka fugsi-fugsi oliier yag sagat kompleks, dapat membagu da megaplikasika pegalamapegalama para pakar secara lagsug tapa harus melalui pelatiha, dapat bekerjasama dega tekik-tekik kedali secara kovesioal serta didasarka pada bahasa alami (Kusumadewi, 2004). Salah satu metode dari teori himpua samar adalah Fuzzy Mamdai. Beberapa peeliti saat ii telah bayak yag megaplikasika teori Fuzzy Mamdai dalam
2 peelitia mereka di berbagai bidag. Kartia Diah da Zulfa Noviardi (2010) melakuka peelitia utuk kedali suhu ruaga pada pedigi ruaga dega peerapa iferesi Fuzzy sehigga diperoleh suhu yag optimal dalam suatu ruaga. Ika Kuriati, Fajar Saptoo da Taufiq Hidayat (2007) megguaka pealara Fuzzy Mamdai utuk sistem pedukug keputusa peagaa kesehata balita sehigga meghasilka data yag akurat aka ilai gizi balita gua memaksimalka Kartu Meuju Sehat (KMS) sebagai alat mematau pertumbuha balita. Pada era globalisasi ii, setiap perusahaa ditutut utuk selalu berupaya memiliki kompetesi dalam bersaig dega perusahaa lai, termasuk PT. Idofood Sukses Makmur Tbk, yag dalam beberapa dekade ii telah bertrasformasi mejadi sebuah perusahaa Total Food Solutios dega kegiata operasioal yag mecakup seluruh tahapa proses produksi makaa, mulai dari produksi da pegolaha baha baku higga mejadi produk akhir. Da salah satu produkya yag terkeal da dimiati oleh masyarakat adalah mie ista dega brad Idomie. Da salah satu aspek kompetesi bersaig adalah memeuhi permitaa pasar dega tepat da jumlah yag sesuai. Demikia juga dega PT. Idofood Sukses Makmur Tbk harus dapat memeuhi permitaa pasar aka mie ista dega brad Idomie dari waktu ke waktu. Dega pejuala yag maksimal, diharapka mampu meghasilka keutuga yag maksimal pula. Oleh karea itu, dibutuhka perecaaa jumlah produksi dalam waktu tertetu utuk memeuhi permitaa pasar dega tepat da jumlah yag sesuai. Berdasarka uraia di atas, maka peulis memberi tulisa ii dega judul PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI MIE INSTAN DENGAN PENEGASAN (DEFUZZIFIKASI) CENTROID FUZZY MAMDANI (Studi Kasus : Jumlah Produksi Idomie di PT. Idofood CBP Sukses Makmur Tbk, Tajug Morawa)
3 1.2 Perumusa Masalah Adaya kelebiha persediaa/stok barag di gudag yag cederug besar da dalam waktu yag lama dapat megakibatka kerusaka baik isi maupu kemasaya serta dapat megakibatka kadaluarsa. Hal yag demikia dapat merugika PT. Idofood CBP Sukses Makmur Tbk, Tajug Morawa. Di sisi lai, perusahaa harus mampu memperoleh keutuga yag maksimal dega memeuhi permitaa pasar. Oleh karea itu, dibutuhka perecaaa jumlah produksi barag pada waktu tertetu agar dapat memeuhi permitaa pasar dega tepat da jumlah yag sesuai serta meghidari kerugia akibat kelebiha persediaa/stok barag di gudag yag cederug besar dalam waktu yag lama. 1.3 Batasa Masalah Agar peyelesaia masalah tidak meyimpag dari pembahasa, maka dibuatlah batasa masalah yaitu : 1. Faktor-faktor yag mempegaruhi dalam meetuka jumlah produk adalah jumlah permitaa da jumlah persediaa, sehigga faktor-faktor yag lai tidak diteliti da diaggap stabil. 2. Data jumlah permitaa, jumlah persediaa da jumlah produksi Idomie dari PT. Idofood CBP Sukses Makmur Tbk, Tajug Morawa selama 20 miggu (bula Jauari 2013 sampai dega Mei 2013). 3. Metode peegasa (defuzzifikasi) yag dipakai adalah Metode Cetroid. 1.4 Tujua Peelitia Tujua dari peelitia ii adalah : 1. Utuk meetuka perecaaa jumlah mie ista Idomie yag aka diproduksi dega megguaka Metode Fuzzy Mamdai.
4 2. Utuk membadigka hasil jumlah produksi dari perusahaa, jumlah produksi dari Fuzzy Mamdai da jumlah produksi dari Forecastig perusahaa. 1.5 Kotribusi Peelitia Tulisa ii diharapka dapat diguaka sebagai baha referesi kepada orgaisasi atau perusahaa di maa dalam pegambila keputusa utuk perecaaa jumlah produksi suatu produk tertetu pada waktu tertetu dapat megguaka metode Fuzzy Mamdai. 1.6 Tijaua Pustaka Logika Fuzzy adalah suatu cara yag tepat utuk memetaka suatu ruag iput ke dalam suatu ruag output. Salah satu aplikasiya adalah dega Metode Mamdai yag dikeal sebagai Metode Max-Mi (Maximum Miimum). Pada metode Fuzzy Mamdai, baik variabel iput maupu variabel output dibagi mejadi satu atau lebih himpua Fuzzy. Jika X adalah koleksi dari obyek-obyek yag diotasika secara geerik oleh x, maka suatu himpua Fuzzy A = x, µ A (x) x X dega µ A (x) adalah derajat keaggotaa x yag memetaka X ke ruag keaggotaa M yag terletak pada retag (0,1) (Kusumadewi, 2006). Fugsi Keaggotaa (membership fuctio) adalah suatu kurva yag meujukka pemetaa titik-titik iput data ke dalam ilai keaggotaaya (serig juga disebut dega derajat kebebasa) yag memiliki iterval atara 0 da 1. Salah satuya adalah represetasi segitiga da trapesium. Fugsi keaggotaa segitiga diguaka secara luas, khususya dalam implemetasi waktu yata (Yulyatari, 2011).
5 Defuzzifikasi adalah cara utuk memperoleh ilai tegas (crisp) dari himpua Fuzzy (Thomas Sri Widoodo, 2005). Logika Fuzzy memberika solusi praktis da ekoomis utuk megedalika sistem yag kompleks. Walaupu amaya agak kotradiktif, Logika Fuzzy memberika ragka kerja yag kuat dalam memecahka bayak masalah pegotrola. Atura dasar Logika Fuzzy tidak membutuhka model matematis yag kompleks utuk megoperasikaya. Yag dibutuhka adalah pemahama praktis da teoritis dari perilaku sistem keseluruha, bayak produk komersial memakai Logika Fuzzy yag megguaka kurag dari 20 atura (Setiadji, 2009). Dalam bayak situasi peramala, ketepata dipadag sebagai kriteria peolaka utuk memilih suatu metode peramala. Galat persetase dapat diguaka utuk meghitug kesalaha persetase suatu peramala (Makridakis, 1999). Galat Persetase (Percetage Error) PE t = X t F t X t 100 Nilai Tegah Galat Persetase (Mea Percetage Error) MPE = PE t i=1 Nilai Tegah Galat Persetase Absolut (Mea Absolute Percetage Error) MAPE = PE t i=1
6 1.7 Metode Peelitia Lagkah-lagkah melakuka peelitia adalah : 1. Pegumpula Data Data yag dikumpulka meliputi data jumlah permitaa, jumlah persediaa da jumlah produksi barag selama 20 miggu. 2. Idetifikasi masalah Idetifikasi data dilakuka utuk meetuka variabel fuzzy da semesta pembicaraa dalam melakuka aalisis da perhituga data. 3. Pegolaha data a. Pembetuka Fuzzy Pada metode Fuzzy Mamdai, baik variabel iput maupu variabel output dibagi mejadi satu atau lebih Fuzzy. b. Aplikasi fugsi implikasi Pada Metode Mamdai, fugsi implikasi yag diguaka adalah Mi. c. Komposisi Atura d. Perhituga peegasa (defuzzifikasi) dega megguaka Metode Cetroid. Dalam proses pegerjaaya megguaka batua software MATLAB. 4. Perhituga galat 5. Pearika kesimpula
BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciLAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING
LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING I. Pedahulua A. Latar Belakag (Mi. 4 Paragraf) B. Rumusa Masalah C. Tujua Praktikum (Mi. 3) D. Mafaat Praktikum (Mi. 3) E. Batasa Masalah II. Tijaua Pustaka
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER
ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran
24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-7187 Aalisis Peramala Pejuala dega Megguaka Metode Sigle Movig Average, Weighted Movig Average da Expoetial Smoothig Sebagai Dasar Perecaaa Produksi Polo Shirt Pria (Studi Kasus
Lebih terperinciBAB V METODOLOGI PENELITIAN
BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciSaintia Matematika ISSN: Vol. 2, No. 2 (2014), pp
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 2, No. 2 (2014), pp. 115 126. PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI MIE INSTAN DENGAN PENEGASAN (DEFUZZIFIKASI)CENTROID FUZZY MAMDANI (Studi Kasus: Jumlah Produksi Indomie
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah tahun pelajaran 2011/2012, dengan jumlah
BAB III METODOLOGI PEELITIA A. Subjek Peelitia Subjek yag diteliti adalah siswa kelas VII B SMP egeri 2 Mrebet Kabupate Purbaligga, Jawa Tegah tahu pelajara 2011/2012, dega jumlah 31 aak. B. Settig Peelitia
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperincimempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
Lebih terperinciTEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran
Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. SURAT PERNYATAAN KEASLIAN TA... ii. HALAMAN PENGESAHAN... iii. HALAMAN PERSEMBAHAN... v. MOTTO...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i SURAT PERNYATAAN KEASLIAN TA... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... v MOTTO... vi KATA PENGANTAR... vii ABSTRAK... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR... xiv
Lebih terperinciPEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada PT Gapura Angkasa khususnya sistem
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilakuka pada PT Gapura Agkasa khususya sistem peagaa bagasi di Termial 2 Gate D da E Badara Iterasioal Soekaro-Hatta, Cegkareg, Jakarta
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA JAMKESMAS DI DESA KATERBAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA JAMKESMAS DI DESA KATERBAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT SKRIPSI Diajuka Utuk Memeuhi Sebagia Syarat Gua Memperoleh Gelar Sarjaa Komputer (S.Kom) Pada
Lebih terperinciPemilihan Ketua BEM Fakultas Teknik UN PGRI Kediri menggunakan Metode ELECTRE
Pemiliha Ketua BEM Fakultas Tekik UN PGRI Kediri megguaka Metode ELECTRE Nalsa Citya Resti Sistem Iformasi, Fakultas Tekik, Uiversitas Nusatara PGRI Kediri E-mail: alsacitya@upkediri.ac.id Abstrak salah
Lebih terperinciALAT BANTU SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO ORDE SATU
Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: 979-756-06-6 Yogyakarta, 8 Jui 005 ALAT BANTU SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO ORDE SATU Lizda Iswari da Fathul Wahid Jurusa Tekik Iformatika,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING Moch Arifi 1, Rizal Cahya Pratama 1 Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika Da Tekik Komputer Surabaya Jl.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy 2.1.1 Pegertia Logika Fuzzy Suatu kata/istilah dikataka fuzzy (kabur) apabila kata/istilah tersebut tidak dapat didefeisika secara tegas, dalam arti tidak dapat ditetuka
Lebih terperinciP r o s i d i n g 149
P r o s i d i g 149 PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK KOPI TRADISIONAL DALAM RANGKA MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN Heptari Elita Dewi (1), Aisa Aprilia (2), Heru Satoso Hadi Subagyo (3) Fakultas Pertaia, Uiversitas
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciEFEKTIVITAS MEDIA KOMIK PADA MATERI SIFAT-SIFAT BANGUN RUANG UNTUK SISWA KELAS V SD NEGERI 6I KOTA BENGKULU
EFEKTIVITAS MEDIA KOMIK PADA MATERI SIFAT-SIFAT BANGUN RUANG UNTUK SISWA KELAS V SD NEGERI 6I KOTA BENGKULU 1 Desi Kuriati, 2 Dewi Rahimah, 3 Rusdi 1,2,3 Prodi Pedidika Matematika JPMIPA FKIP Uiversitas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN
28 III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Giat, Botai Square, Bogor, Jawa Barat. Peelitia dilaksaaka pada bula Februari higga bula Maret tahu 2010. 3.2 Pegumpula Data
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Peelitia Metodologi peelitia ii merupaka cara yag diguaka utuk memecahka masalah dega lagkah-lagkah yag aka ditempuh harus releva dega masalah yag telah dirumuska.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN
49 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Tempat da Waktu Peelitia Ruag ligkup peelitia mecakup perekoomia Provisi NTT utuk megkaji peraa sektor pertaia dalam perekoomia. Kajia ii diaggap perlu utuk dilakuka dega
Lebih terperinciIII. METODOLOGI KAJIAN
39 III. METODOLOGI KAJIAN A. Lokasi da Waktu Kajia Kajia telah dilakuka di PD. Augerah Hero, suatu idustri kecil sepatu yag beralamat di Kampug Sawah Ilir RT.02 RW.03 Mekarjaya, Kecamata Ciomas, Kabupate
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) PROGRAM STUDI AKUNTANSI
STIE Bisma Lepisi Jl. Ks. Tubu No. 11 Tagerag 15112 Telp.:(021) 558 9161-62. Fax.:(021) 558 9163 SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) PROGRAM STUDI AKUNTANSI Kode Mata Kuliah Nama Mata Kuliah Kelompok Mata Kuliah
Lebih terperinciUKURAN TENDENSI SENTRAL
BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis
Lebih terperinciPERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.
PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta
Lebih terperinciMateri 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya
Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Iformasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya izar.radliya@yahoo.com Nama Mahasiswa NIM Kelas Kompetesi Dasar Memahami tekik data miig klasifikasi da mampu meerapka
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciPOLA KETENAGAAN PERENCANAAN PENGHITUNGAN KEBUTUHAN TENAGA PENUNJANG MEDIS
POLA KETENAGAAN PERENCANAAN PENGHITUNGAN KEBUTUHAN TENAGA PENUNJANG MEDIS A. PENDAHULUAN Rumah Sakit merupaka uit kesehata masyarakat yag petig da dibutuhka dalam upaya pemeuha tututa masyarakat aka kesehata.
Lebih terperinci