BAB 2 LANDASAN TEORI. kekayaan. Uang adalah segala sesuatu yang secara umum diterima sebagai pembayaran

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI. kekayaan. Uang adalah segala sesuatu yang secara umum diterima sebagai pembayaran"

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Uang Pengertian Uang Untuk ekonom, kata uang memiliki arti yang berbeda dari pendapatan atau kekayaan. Uang adalah segala sesuatu yang secara umum diterima sebagai pembayaran atas barang atau jasa atau dalam pembayaran utang. (Mishkin, 2004, p56) Fungsi dari Uang Uang memiliki tiga fungsi utama : 1. Sebagai alat tukar Uang sebagai alat tukar menghindari masalah kebetulan ganda dari keinginan yang muncul dalam perekonomian barter dengan menurunkan biaya transaksi dan mendorong spesialisasi dan pembagian kerja. 2. Sebagai satuan hitung Uang sebagai satuan hitung mengurangi jumlah harga yang dibutuhkan dalam perekonomian, yang juga mengurangi biaya transaksi. 3. Sebagai penyimpanan nilai. Uang juga berfungsi sebagai penyimpanan nilai, tetapi menjalankan peran ini buruk jika cepat kehilangan nilai karena inflasi.

2 7 2.2 Evolusi Sistem Finansial Internasional Standar emas Sebelum perang dunia I, ekonomi dunia yang dioperasikan di bawah standar emas, yang berarti bahwa mata uang sebagian besar negara itu dapat dikonversi secara langsung menjadi emas. Keterikatan mata uang dengan emas menghasilkan sistem keuangan internasional dengan nilai tukar tetap diantara mata uang. Nilai tukar tetap di bawah standar emas memiliki keuntungan dalam mendorong perdagangan dunia dengan menghilangkan ketidakpastian yang terjadi ketika nilai tukar berfluktuasi. Selama negara-negara mematuhi aturan-aturan di bawah standar emas dan terus didukung oleh mata uang mereka dan dikonversi menjadi emas, nilai tukar akan tetap. Namun, kepatuhan terhadap standar emas berarti bahwa suatu negara tidak memiliki kontrol atas kebijakan moneter, karena persediaan uang ditentukan oleh aliran emas diantara negara-negara. Selain itu, kebijakan moneter di seluruh dunia sangat dipengaruhi oleh produksi emas dan penemuan emas. Ketika produksi emas rendah di tahun 1870-an dan 1880-an, jumlah uang beredar di seluruh dunia tumbuh perlahanlahan dan tidak mengikuti pertumbuhan ekonomi dunia. Hasilnya adalah deflasi (penurunan tingkat harga). Penemuan emas di Alaska dan Afrika Selatan pada tahun 1890 kemudian membuat produksi emas menjadi sangat berkembang, menyebabkan uang yang beredar meningkat dengan cepat dan tingkat harga naik (inflasi) hingga perang dunia I. Sistem bretton woods Perang dunia I menyebabkan gangguan besar dalam perdagangan. Negara tidak bisa lagi mengubah mata uang mereka menjadi emas, dan standar emas runtuh.

3 8 Meskipun ada upaya untuk menghidupkan kembali dalam periode antar-perang, depresi di seluruh dunia yang dimulai pada tahun 1929, menyebabkan keruntuhan tetapnya. Sebagai kemenangan sekutu di perang dunia II pada tahun 1944 yang menjadi pasti, sekutu bertemu di Bretton Woods, New Hampshire, untuk mengembangkan suatu sistem moneter internasional baru untuk mempromosikan perdagangan dunia dan kemakmuran setelah perang. Dalam perjanjian yang berhasil diantara Sekutu, bank sentral membeli dan menjual mata uang mereka sendiri untuk menjaga nilai tukar tetap pada tingkat tertentu (yang disebut era nilai tukar tetap). Perjanjian berlangsung dan dikenal sebagai sistem Bretton Woods. Perjanjian Bretton Woods membentuk dana moneter internasional (IMF), yang berkantor pusat di Washington, DC. IMF diberi tugas untuk mempromosikan pertumbuhan perdagangan dunia dengan menetapkan aturan dalam hal pemeliharaan nilai tukar tetap dan memberikan pinjaman untuk negara-negara yang mengalami kesulitan neraca pembayaran. Sebagai bagian dari perannya dalam pemantauan kepatuhan negara anggota dengan aturan, IMF juga melakukan pengumpulan dan standarisasi data ekonomi internasional. Dalam perjanjian Bretton Woods juga disepakati pembentukan bank internasional untuk rekonstruksi dan pembangunan, biasanya disebut sebagai bank dunia juga bermarkas di Washington, DC, yang menyediakan pinjaman jangka panjang untuk membantu negara-negara berkembang membangun bendungan, jalan, dan modal fisik lainnya yang akan berkontribusi terhadap pembangunan ekonomi mereka. Dana pinjaman ini diperoleh oleh Bank Dunia dengan menerbitkan obligasi, yang dijual di pasar modal negara-negara maju.

4 9 Mengambang yang diatur Meskipun nilai tukar saat ini diperbolehkan berubah setiap hari dalam merespon kekuatan pasar, bank sentral belum bersedia menyerah pada pilihan mereka dalam campur tangan dalam pasar valuta asing. Mencegah perubahan besar dalam nilai tukar memudahkan perusahaan dan individu membeli atau menjual barang luar negeri untuk merencanakan ke depan. Selain itu, negara-negara dengan surplus neraca pembayaran sering tidak mau melihat mata uang mereka mengalami apresiasi, karena itu membuat barang-barang mereka lebih mahal di luar negeri dan barang luar negeri lebih murah di negara mereka. Karena sebuah apresiasi bisa mencederai bisnis penjualan domestik dan meningkatkan pengangguran, negara-negara surplus sering menjual mata uang di pasar valuta asing dan memperoleh cadangan internasional. Negara-negara dengan neraca pembayaran defisit tidak ingin melihat kehilangan nilai mata uang mereka, karena menyebabkan barang-barang asing lebih mahal bagi konsumen domestik dan dapat menstimulasi inflasi. Untuk menjaga nilai mata uang domestik tinggi, negara-negara defisit sering membeli mata uang mereka sendiri di pasar valuta asing dan menyerah cadangan internasional. Sistem Moneter Eropa (EMS) Pada bulan Maret 1979, delapan anggota komunitas ekonomi Eropa (Jerman, Perancis, Italia, Belanda, Belgia, Luxemburg, denmark, dan Irlandia) mendirikan sistem moneter Eropa (EMS), dimana mereka sepakat untuk memperbaiki nilai tukar mereka satu sama lain dan mengambangkan secara bersama-sama terhadap US Dollar. Spanyol bergabung dengan EMS pada bulan Juni 1989, kerajaan Inggris pada bulan Oktober 1990, dan Portugal pada April EMS menciptakan sebuah unit moneter baru, unit mata uang Eropa (ECU), yang nilainya diikat kepada sekeranjang dari jumlah yang

5 10 ditentukan dari mata uang Eropa. Setiap anggota EMS diharuskan untuk menyumbang 20% dari kepemilikan emas dan dollar kepada European Monetary Cooperation Fund dan sebagai imbalannya akan diterima ECU dengan jumlah yang setara. Kelemahan serius sistem nilai tukar tetap seperti sistem Bretton Woods atau Sistem Moneter Eropa adalah bahwa mereka dapat mengakibatkan krisis valuta asing yang melibatkan sebuah "serangan spekulatif" pada mata uang. (Mishkin, 2004, p468 - p475). 2.3 Proses Stokastik Sebuah urutan dari variabel-variabel acak yang diindeks berdasarkan waktu disebut sebagai proses stokastik atau sebuah proses deret waktu. Ketika sejumlah data deret waktu dikumpulkan, didapat satu hasil yang mungkin, atau realisasi, dari proses stokastik. Hanya bisa dilihat sebuah realisasi tunggal, karena tidak mungkin untuk kembali ke masa lampau dan memulai proses lagi. Namun, jika kondisi tertentu dalam masa lampau itu berbeda, umumnya akan diperoleh realisasi yang berbeda dari proses stokastik, dan inilah sebabnya banyak yang berpikir bahwa data deret waktu sebagai hasil dari variabel-variabel acak. (Wooldridge, 2002, p312) Proses Stokastik Stasioner Sebuah proses stokastik dikatakan stasioner jika rata-rata dan variansnya konstan terhadap waktu dan nilai dari kovarians antara dua periode waktu bergantung hanya pada jarak antara dua periode waktu dan bukan kepada waktu aktual dimana kovarians tersebut dihitung. Dalam literatur deret waktu, proses stokastik seperti ini dikenal sebagai proses stokastik stasioner lemah.

6 11 Untuk mempermudah dalam penjelasan, akan dimisalkan Y t sebagai deret waktu stokastik yang mempunyai sifat-sifat sebagai berikut : Rata-rata : E(Yt) = µ (2.1) Varians : var(y t ) = E(Y t - µ) 2 = (2.2) Kovarians : γ k = E[Y t - µ)(y t+k - µ)] (2.3) Kemudian yang akan dilakukan adalah menggeser Y dari Y t ke Y t+m. Sekarang jika Y t adalah stasioner, maka rata-rata, varians, dan kovarians dari Y t+m harusnya sama dengan rata-rata, varians, dan kovarians dari Y t. Singkatnya, jika deret waktu dikatakan stasioner, rata-rata, varians, dan otokovariansnya (dalam berbagai periode) akan tetap sama, tidak peduli di titik manapun dihitung; karena itu, mereka dikatakan tidak berubah-ubah terhadap waktu. Jika deret waktu tidak stasioner dalam arti yang didefinisikan di atas, maka deret waktu tersebut dikatakan nonstasioner. Dengan kata lain, sebuah deret waktu nonstasioner akan menghasilkan rata-rata yang berubah-ubah terhadap waktu atau varians yang berubah-ubah terhadap waktu atau keduanya. Dan ini berarti, deret stasioner tidak dapat manarik kesimpulan untuk periode waktu yang lainnya. (Gujarati, 2004, p797) Proses Stokastik Nonstasioner Walaupun perhatian tertuju kepada deret waktu stasioner, sesekali sering ditemui deret waktu yang nonstasioner, contoh klasiknya adalah keberadaan model berjalan acak. Sering dikatakan bahwa harga saham atau nilai tukar, mengikuti suatu berjalan acak; karena itu, mereka adalah nonstasioner. Menurut Gujarati (2004, p798) berjalan

7 12 acak dapat dibedakan menjadi dua tipe yaitu : (1) berjalan acak tanpa penyimpangan, (2) berjalan acak dengen penyimpangan. Berjalan acak tanpa penyimpangan Misalkan µ t adalah white noise error dengan rata-rata nol dan varians 2. Maka deret Y t dikatakan berjalan acak jika Y t = Y t-1 + µ t.... (2.4) Di dalam model berjalan acak, seperti pada persamaan (2.4) memperlihatkan bahwa nilai dari Y pada waktu ke t adalah sama dengan nilainya pada waktu ke (t-1) ditambah dengan sebuah random shock; karena itu, ini adalah sebuah model AR(1). Persamaan (2.4) dapat dianggap sebagai suatu regresi dari Y pada waktu ke t dengan nilainya tertinggal satu periode. Sekarang dari persamaan (2.4) dapat ditulis Y 1 = Y 0 + µ 1 Y 2 = Y 0 + µ 2 = Y 0 + µ 1 + µ 2 Y 3 = Y 0 + µ 3 = Y 0 + µ 1 + µ 2 + µ 3 Secara umum, jika proses dimulai pada waktu tertentu nol dengan suatu nilai dari Y 0, maka Y t = Y (2.5) Sehingga, E(Y t ) = E(Y 0 + ) = Y 0... (2.6) Dengan cara serupa, dapat diperlihatkan bahwa var(y t ) = t (2.7)

8 13 Seperti yang telah diperlihatkan pada ekspresi (2.6), rata-rata dari Y adalah sama dengan nilai awal atau nilai mulai, yang mana konstan, tetapi selama t bertambah, variansnya juga bertambah tidak terbatas, dengan demikian melanggar kondisi dari kestasioneran. Singkatnya, model berjalan acak tanpa penyimpangan adalah proses stokastik nonstasioner. Dalam prakteknya Y 0 sering ditetapkan nol, dalam kasus dimana E(Y t ) = 0. Fitur yang menarik dari model berjalan acak adalah persistent random shocks (contohnya random errors), dimana sudah jelas dari persamaan (2.5) : Y t adalah jumlah dari Y 0 ditambah jumlah dari random shocks. Sebagai hasilnya, pengaruh dari shock tertentu tidak akan menghilang secara terus-menerus. Karena itulah berjalan acak dikatakan mempunyai ingatan tidak terbatas. Kerry Patterson mengemukakan, bahwa berjalan acak mengingat shock selamanya; karena itu, berjalan acak memiliki ingatan tak terbatas. Menariknya, jika menulis persamaan (2.4) seperti (Y t Y t-1 ) = Y t = µ t... (2.8) Dimana adalah operator perbedaan pertama. Mudah untuk memperlihatkan bahwa, ketika Y t adalah nonstasioner, perbedaan pertamanya adalah stasioner. Dengan kata lain, perbedaan pertama dari deret waktu berjalan acak adalah stasioner. Berjalan acak dengan penyimpangan Misalkan persamaan (2.4) diubah sebagai berikut : Y t = δ + Y t-1 + µ t... (2.9) Dimana δ dikenal sebagai parameter penyimpangan. Nama penyimpangan datang dari kenyataan bahwa jika persamaan sebelumnya ditulis sebagai

9 14 (Y t Y t-1 ) = Y t = δ + µ t... (2.10) Ini memperlihatkan bahwa Y t menyimpang ke atas atau ke bawah, tergantung pada nilai δ yang menjadi positif atau negatif. Perhatikan bahwa persamaan (2.9) adalah juga sebuah model AR(1). Mengikuti prosedur yang dibicarakan untuk berjalan acak tanpa penyimpangan, dapat diperlihatkan bahwa untuk model berjalan acak dengan penyimpangan (2.9), E(Y t ) = Y 0 + t. δ... (2.11) var(y t ) = t 2... (2.12) Seperti yang bisa dilihat, untuk berjalan acak dengan penyimpangan, baik ratarata maupun variansnya bertambah terhadap waktu, sekali lagi melanggar kondisi dari kestasioneran. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa model berjalan acak, dengan atau tanpa penyimpangan, adalah proses stokastik nonstasioner. Model berjalan acak adalah suatu contoh dari apa yang dikenal di dalam literatur sebagai sebuah proses akar unit. (Gujarati, 2004, p798 p800). 2.4 Pengujian Akar Unit Pendekatan yang paling sederhana untuk menguji akar unit dimulai dengan sebuah model AR(1) : y t = α + ρy t-1 + e t... (2.13) dimana y 0 adalah nilai awal yang diamati. Sepanjang bagian ini, dimisalkan e t menunjukkan sebuah proses yang memiliki rata-rata nol, yang telah ditentukan masa lampau y yang diamati :

10 E(e t y t-1, y t-2,, y 0 ) = 0... (2.14) 15 [di bawah (2.14), e t dikatakan sebagai martingale difference sequence sehubungan dengan {y t-1, y t-2,...}. Jika e t diasumsikan i.i.d. dengan rata-rata nol dan tidak bergantung pada y 0, maka e t juga memenuhi (2.14).] Jika y t mengikuti (2.13), y t memiliki sebuah akar unit jika dan hanya jika ρ = 1. Jika α = 0 dan ρ = 1, y t mengikuti sebuah berjalan acak tanpa penyimpangan [dengan perubahan e t memenuhi (2.14)]. Jika α 0 dan ρ = 1, y t adalah sebuah acak berjalan dengan penyimpangan. Sebuah proses akar unit dengan penyimpangan berperilaku sangat berbeda dengan yang tanpa penyimpangan. Meskipun demikian, merupakan hal yang wajar untuk membiarkan α tidak ditentukan di bawah hipotesis nol, dan ini adalah pendekatan yang diambil. Oleh sebab itu, hipotesis nol adalah bahwa y t memiliki sebuah akar unit : H 0 : ρ = 1... (2.15) Dalam hampir semua kasus, ada ketertarikkan pada alternatif searah H 1 : ρ < 1... (2.16) Sebuah persamaan yang mudah dicapai untuk melaksanakan pengujian akar unit adalah dengan mengurangkan kedua sisi dengan y t-1 (2.13) dan mendefinisikan θ = ρ 1 : y t = α + θy t-1 + e t... (2.17) Dalam hal ini statistik t tidak dapat digunakan. Distribusi yang mendekati statistik t di bawah H 0 telah hadir yang kemudian dikenal dengan distribusi Dickey- Fuller.

11 16 Meskipun tidak dapat menggunakan nilai-nilai kritis yang biasa, dapat digunakan statistik t biasa untuk dalam (2.17), setidaknya sekali nilai-nilai kritis yang sesuai telah ditabulasi. Uji yang dihasilkan dikenal sebagai uji Dickey-Fuller (DF) untuk sebuah akar unit. Pengujian untuk akar unit dalam model dengan dinamika yang lebih rumit juga dibutuhkan. Jika y t mengikuti (2.13) dengan ρ = 1, maka y t adalah serially uncorrelated. Dapat dengan mudah memperbolehkan y t mengikuti sebuah model AR yang dimodelkan dengan menambahkan persamaan (2.17) dengan tambahan periode. Contohnya, y t = α + θy t-1 + γ 1 y t-1 + e t... (2.18) dimana γ 1 < 1. Ini memastikan bahwa, di bawah H 0 : θ = 0, y t mengikuti sebuah model AR yang stabil. Lebih luas, dapat menambahkan periode p terhadap y t ke persamaan untuk menghitung dinamika di dalam proses. Cara menguji hipotesis nol dari sebuah akar unit sangat mirip, yaitu dengan melakukan regresi dari y t terhadap y t-1, y t-1,..., y t-p... (2.19) dan menampilkan uji t pada, koefisien dari y t-1, seperti sebelumnya. Ini adalah perluasan dari uji Dickey-Fuller yang biasanya disebut augmented Dickey-Fuller karena regresinya telah ditambahkan dengan perubahan dari masa lampau. Nilai kritis yang digunakan sama seperti sebelumnya. Dimasukkannya nilai masa lampau dalam (2.19) dimaksudkan untuk menghilangkan setiap korelasi serial dalam y t. Semakin banyak periode yang dimasukkan dalam (2.19), semakin banyak observasi awal yang hilang.

12 17 Untuk deret yang sudah jelas tren waktunya, perlu untuk dilakukan perubahan dalam pengujian untuk akar unitnya. Sebuah proses tren stasioner dapat menimbulkan kesalahan pada proses akar unit jika tren waktu tidak dikontrol dalam regresi Dickey- Fullernya. menjadi Untuk memperbolehkan deret dengan tren waktu, persamaan dasar diubah y t = α + δt + θy t-1 + γ 1 y t-1 + ε t... (2.20) Dimana hipotesis nolnya adalah H 0 : θ = 0 dan alternatifnya H 1 : θ = 0. (Wooldridge, 2002, p578 - p582) 2.5 Uji Kausalitas Granger Diasumsikan bahwa sebuah deret waktu merupakan stasioner lemah. Misalkan I t menunjukkan total dari kumpulan informasi yang ada pada waktu ke t. Sekumpulan informasi ini meliputi, terutama, kedua deret waktu x dan y. Misalkan t menunjukkan kumpulan dari semua nilai masa sekarang dan masa lampau dari x, contohnya := {x t, x t-1,..., x t-k,...} dan begitu juga dengan y. Misalkan 2 menunjukkan varians dari kesalahan peramalan. Untuk situasi seperti ini, C.W.J. Granger (1969) mengusulkan definisi dari kausalitas antara x dan y sebagai berikut : 1. Kausalitas Granger x (dengan sederhana) kausal Granger terhadap y jika dan hanya jika penerapan dari fungsi ramalan optimal linier membawa kepada 2 (y t+1 I t ) < 2 (y t+1 I t - x t ),

13 18 contohnya jika nilai masa depan dari y dapat diramalkan lebih baik, misalnya dengan varians kesalahan ramalan yang lebih kecil, jika nilai masa sekarang dan masa lampau dari x digunakan. 2. Kausalitas Granger seketika x kausal Granger dengan seketika terhadap y jika dan hanya jika penerapan dari fungsi ramalan optimal linier membawa kepada 2 (y t+1 {I t, x t+1 }) < 2 (y t+1 I t ), contohnya jika nilai masa depan dari y, y t+1, dapat diramalkan lebih baik, misalnya dengan varians kesalahan ramalan yang lebih kecil, jika nilai masa depan dari x, x t+1, digunakan selain daripada nilai masa sekarang dan masa lampau dari x. 3. Umpan balik Ada umpan balik antara x dan y jika dan hanya jika x kausal terhadap y dan y kausal terhadap x. Umpan balik hanya didefinisikan untuk kasus dari hubungan kausal sederhana. Alasannya adalah bahwa arah dari hubungan kausal dengan seketika tidak bisa diidentifikasi tanpa tambahan informasi atau asumsi-asumsi. Sesuai dengan definisi ini ada delapan perbedaan, kemungkinan eksklusif dari hubungan kausal antara dua deret waktu : 1. x dan y adalah bebas (x, y) 2. Hanya ada kausal dengan seketika (x-y) 3. x kausal terhadap y, tanpa kausal dengan seketika (x y) 4. y kausal terhadap x, tanpa kausal dengan seketika (x y) 5. x kausal terhadap y, dengan kausal dengan seketika (x=>y)

14 19 6. y kausal terhadap x, dengan kausal dengan seketika (x<=y) 7. Ada umpan balik tanpa kausal dengan seketika (x y) 8. Ada umpan balik dengan kausal dengan seketika (x<=>y) Dalam definisi yang diberikan di atas, I t mencakup semua informasi yang ada pada waktu ke t. Biasanya, bagaimanapun, hanya nilai sekarang dan nilai masa lampau dari kedua deret waktu x dan y yang diperhitungkan : I t := {x t, x t-1,, x t-k,, y t, y t-1,, y t-k, } Walaupun namanya kausalitas, kausalitas Granger tidak berarti kausalitas yang sebenarnya. Jika keduanya, x dan y, didorong oleh sebuah proses ketiga bersama dengan periode yang berbeda, ukuran mereka terhadap kausalitas Granger masih dapat signifikan secara statistik. Namun, manipulasi dari suatu proses tidak akan mengubah yang lain. Memang, uji Granger dirancang untuk menangani pasangan variabel, dan dapat menghasilkan hasil yang menyesatkan ketika hubungan yang sebenarnya melibatkan tiga variabel atau lebih. Tes serupa yang melibatkan variabel yang lebih banyak dapat diterapkan dengan Vector Autoregressive. (Gebhard, 2007, p95 p96). Uji kausalitas Granger dapat digunakan dalam tiga situasi yang berbeda : 1. Dalam sebuah uji kausalitas Granger sederhana, dimana ada dua variabel dan periode mereka. 2. Dalam sebuah uji kausalitas Granger multivariat lebih dari dua variabel dimasukan, karena diduga bahwa lebih dari satu variabel yang dapat mempengaruhi hasilnya.. 3. Kausalitas Granger dapat juga diuji dalam sebuah kerangka kerja VAR (Vector Autoregressive); Di dalam kasus ini, model multivariate

15 dikembangkan dalam rangka untuk menguji keseragaman dari semua variabel yang dimasukan. Uji kausalitas Granger bisa diterapkan hanya pada deret waktu yang secara statistik stasioner. Jika deret waktunya nonstasioner, maka model deret waktunya sebaiknya diterapkan pada perbedaan pertama daripada data aslinya. Perhatikan model Vector Autoregressive untuk dua persamaan berikut : = + ( ) ( ) ( ) ( ) (2.20) Dimana, 20 A i0 A ij (L) ε it = parameter yang mewakili intersep = polinomial dalam periode operator L = gangguan white noise Dalam model dua persamaan dengan p periode, y 1t bukan merupakan penyebab Granger y 2t jika dan hanya jika seluruh koefisien A 21 (L) sama dengan nol. Sekali lagi, jika semua variabel dalam VAR adalah stasioner, kausalitas Granger dapat diuji dengan menggunakan uji F standar dengan batasan : a 21 (1) = a 21 (2) = a 21 (3) = = a 21 (p) = 0 Dimana, a 21 (1), a 21 (2), adalah koefisien individual dari A 21 (L). (Saadia Usman, Frederick Asafo-Adjei Sarpong; 2008, p6). 2.6 Vector Autoregressive Cara yang mudah untuk memodelkan hubungan dinamis diantara beberapa variabel deret waktu tanpa membuat banyak asumsi adalah dengan menggunakan apa

16 21 yang disebut Vector Autoregressive, atau VAR. (Russell Davidson dan James G. MacKinnon, 1999, p585). Menurut Sims, jika ada kesimultanan yang benar diantara sepasang variabel, mereka semua seharusnya mendapatkan perlakuan yang sama; seharusnya tidak ada pembedaan sebelumnya antara variabel-variabel endogen dan eksogen. Dengan semangat inilah, Sims mengembangkan model VAR-nya. (Gujarati, 2004, p848) Untuk sejumlah n variabel deret waktu y t = (y 1t, y 2t,..., y nt )', sebuah VAR dengan orde p (VAR (p)), dapat dituliskan sebagai berikut (Saadia Usman, Frederick Asafo- Adjei Sarpong; 2008, p9) : y t = A 0 + A 1 y t-1 + A 1 y t A p y t-p + ε t... (2.21) Dimana, p n y t = periode yang diperhatikan dalam sistem. = banyaknya variabel yang diperhatikan dalam sistem. = sebuah vektor (n.1) yang berisi masing-masing n variabel yang dimasukan ke dalam VAR. A 0 A i ε t = sebuah vektor intersep (n.1). = sebuah koefisien matriks (n.n). = sebuah vektor kesalahan (n.1) Penentuan Panjang Periode Untuk Model VAR Elemen yang penting dalam spesifikasi model VAR adalah penentuan panjang periode. Berbagai macam cara pemilihan kriteria panjang periode telah didefinisikan oleh berbagai penulis seperti, Akaike s (1969) final prediction error (FPE), Akaike

17 22 Information Criterion (AIC) yang disarankan oleh Akaike (1974), Schwarz Criterion (SC) (1978) dan Hannan-Quinn Information Criterion (HQ) (1979). Kriteria-kriteria ini sesungguhnya mengindikasikan kebaikan suai dari (model) alternatif, jadi mereka akan digunakan sebagai pelengkap untuk uji Likelihood Ratio (LR). Uji LR akan digunakan sebagai faktor penentu utama dalam menentukan panjang periode. Uji Likelihood Ratio LR = (T - m)(ln Σ r - ln Σ u ) ~ χ 2 (q)... (2.22) Dimana, T M = jumlah observasi yang digunakan. = banyaknya parameter yang diestimasi di masing-masing persamaan dari sistem tidak terbatas, termasuk yang konstan. ln Σ r = logaritma natural dari determinan matriks varians covarians residual dari sistem yang dibatasi. ln Σ u = logaritma natural dari determinan matriks varians covarians residual dari sistem yang tidak dibatasi. Jika statistik LR lebih kecil daripada nilai kritis, maka tolak hipotesis nol. Dan begitu juga sebaliknya. Information Criteria AIC = T ln Σ + 2 N... (2.23) SC = T ln Σ + N ln T... (2.24) HQIC = T ln Σ + 2 N ln ln T... (2.25)

18 23 Dimana, Σ N = determinan dari matriks varians kovarians residual. = jumlah total parameter yang diestimasi di seluruh persamaan. T = jumlah observasi yang digunakan Estimasi Model VAR Karena setiap persamaan dalam VAR memiliki jumlah variabel yang sama di sisi kanannya, maka koefisien dari sistem secara keseluruhan dengan mudah dapat diestimasi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa (OLS) untuk setiap persamaan secara terpisah. OLS adalah sebuah metode untuk mengestimasi parameter dari model regresi linier berganda. Estimasi OLS diperoleh dengan meminimalkan jumlah kuadrat residual. (Wooldridge, 2002, p799). Untuk mempermudah penjelasan, akan ditulis sebuah persamaan regresi dari sampel dengan k variabel sebagai berikut : = (2.26) Dimana dapat ditulis dalam notasi matriks sebagai y=xβ +u... (2.27) Dan dalam bentuk matriks sebagai 1 1 = +... (2.28) 1

19 dimana β adalah k elemen vektor kolom dari estimator OLS dari koefisien regresi dan adalah vektor kolom n 1 dari n residual. Dalam kasus k variabel, estimator OLS didapat dengan meminimalkan = (... )... (2.29) dimana adalah jumlah kuadrat residual. Dalam notasi matriks, jumlah ini untuk meminimalkan sejak selama 24 = = Sekarang dari persamaan (2.27) dari didapat u =y Xβ Maka = u u =y y 2β X y+β X Xβ... (2.30) Persamaan (2.30) adalah representasi matriks dari (2.29). Dalam notasi skalar, metode OLS mengestimasi β 1, β 2,..., Β k yang sekecil mungkin. Hal ini dilakukan dengan menurunkan (2.29) sebagian terhadap β 1, β 2,..., Β k dan hasilnya dibuat sama dengan nol. Proses ini menghasilkan k persamaan simultan dengan k tidak diketahui, persamaan normal dari teori kuadrat terkecil. Persamaannya adalah sebagai berikut :

20 = = = = Dalam bentuk matriks, persamaan di atas dapat direpresentasikan seperti n n n n i=1 X 2i i=1 X 3i i=1 X ki n i=1 X 2i X 2 n n n i=1 2i i=1 X 2i X 3i i=1 X 2i X ki n n n X i=1 3i i=1 X 3i X 2i i=1 X 2 n 3i i=1 X 3i X ki n n n n i=1 X ki i=1 X ki X 2i i=1 X ki X 3i i=1 X 2 ki = Atau (2.31) (X X)β = X y... (2.32) Pada (2.32) jumlah yang diketahui adalah (X X) dan (X y) dan yang tidak diketahui adalah β. Sekarang menggunakan aljabar matriks, jika invers dari (X X) ada, katakanlah, (X X) -1, maka kedua sisi premultiplying (2.32) dengan invers ini, akan diperoleh didapat atau (X X) -1 (X X)β = (X X) -1 X y Tetapi selama (X X) -1 (X X) = 1, sebuah matriks identitas dengan ordo k k, 1β = (X X) -1 X y β = (X X) -1 X y... (2.33) (Gujarati, 2004, p931 - p933)

21 Rekayasa Perangkat Lunak Pengertian Rekayasa Perangkat Lunak Kerangka kerja yang meliputi sebuah proses, seperangkat metode, dan sebuah array dari alat itu yang disebut rekayasa perangkat lunak. Saat ini, perangkat lunak mengambil peran ganda. Sebagai produk dan sebagai kendaraan dalam menyampaikan sebuah produk. Sebagai produk, perangkat lunak memberikan potensi komputasi yang diwujudkan oleh perangkat keras komputer atau, lebih luas, dengan jaringan komputer yang dapat diakses oleh perangkat keras lokal. Sebagai kendaraan untuk mengantarkan produk, perangkat lunak bertindak sebagai dasar untuk kontrol komputer (sistem operasi), komunikasi informasi (jaringan), dan penciptaan dan pengendalian programprogram lain (perangkat lunak dan lingkungan). (Roger S. Pressman, 2005, p34) Model Proses Perangkat Lunak Model-model lain untuk SDLC mungkin berisi lebih banyak atau lebih sedikit dari delapan tahap kami di sini. Namun, sebagian besar masih sama, terlepas dari beberapa tahap. Di masa lalu, pengembang menggunakan pendekatan waterfall ke SDLC, di mana tugas-tugas dalam satu tahap telah selesai sebelum melanjutkan pekerjaan ke tahap berikutnya (Potter, 2003). 1. Systems Investigation Pengembangan sistem profesional setuju bahwa semakin banyak waktu yang diinvestasikan dalam usaha memahami program yang harus dipecahkan, dalam memahami pilihan teknis untuk sistem dan pemahaman masalah yang mungkin terjadi selama perkembangan, semakin besar kesempatan untuk

22 27 benar-benar berhasil memecahkan (benar) masalah. Untuk alasan ini, system investigation dimulai dengan masalah bisnis. 2. Systems Analysis Systems analysis adalah pemeriksaan bisnis organisasi terencana untuk memecahkan masalah dengan sistem informasi. Tahap ini mendefinisikan masalah bisnis, mengidentifikasi penyebabnya, menentukan solusi dan mengidentifikasi persyaratan informasi bahwa solusi harus terpenuhi. Gambar 2.1 Model waterfall 3. Systems Design Systems analysis menggambarkan apa yang harus dilakukan untuk memecahkan masalah bisnis, dan systems design yang menggambarkan bagaimana sistem akan menyelesaikan tugas ini.

23 28 4. Programming Programming melibatkan terjemahan spesifikasi desain ke dalam kode komputer. Proses ini dapat menjadi panjang dan memakan waktu. 5. Testing Testing akan memeriksa untuk melihat apakah kode komputer akan menghasilkan hasil yang diharapkan dan mengalami kondisi tertentu. Testing membutuhkan sejumlah besar waktu, tenaga dan biaya untuk melakukan dengan benar. 6. Implementation Implementation adalah proses konversi dari sistem lama ke sistem baru. 7. Operation and Maintenance Setelah konversi, sistem baru akan beroperasi selama jangka waktu tertentu, sampai (seperti yang lama digantikan oleh sistem baru) itu tidak lagi memenuhi tujuannya. Sistem memerlukan beberapa jenis maintenance. Tipe pertama adalah debugging, sebuah proses yang berlanjut sepanjang hidup dari sistem. Tipe kedua adalah memperbarui sistem untuk mengakomodasi perubahan dalam kondisi bisnis. 2.8 Unified modeling language (UML) Pengertian UML Selama satu dekade terakhir, Grady Booch, James Rumbaugh, dan Ivar Jacobson telah bekerja sama untuk menggabungkan fitur terbaik dari masing-masing metode analisis berorientasi objek dan desain ke metode terpadu. Hasilnya, yang disebut Unified Modeling Language (UML), yang telah digunakan secara luas di seluruh industri.

24 29 UML memungkinkan engineer perangkat lunak untuk mengekspresikan model analisis menggunakan notasi pemodelan yang diatur oleh seperangkat aturan sintaksis, semantik, dan pragmatis. Eriksson dan Penker menjelaskan aturan-aturan ini dengan cara sebagai berikut : Sintaks memberitahu bagaimana simbol-simbol akan terlihat dan bagaimana simbol-simbol dikombinasikan. Sintaks ini dibandingkan dengan kata-kata dalam bahasa natural, penting untuk mengetahui bagaimana mengejanya dengan benar dan bagaimana memasukkan kata-kata yang berbeda secara bersamaan untuk membentuk sebuah kalimat. Aturan semantik memberitahukan apa arti dari masing-masing simbol dan bagaimana harus diartikan dengan sendirinya dan dalam konteks simbol lain; mereka dibandingkan dengan makna kata-kata dalam bahasa natural. Aturan yang pragmatis menentukan maksud dari simbol-simbol melalui yang mana tujuan dari model dicapai dan menjadi dimengerti bagi orang lain. Hal ini terkait dalam bahasa natural dengan aturan-aturan untuk membuat kalimat-kalimat yang jelas dan dapat dimengerti Dalam UML, sistem direpresentasikan dengan menggunakan lima "pandangan" berbeda yang menggambarkan sistem dari perspektif yang sangat berbeda. Setiap pandangan didefinisikan oleh sejumlah diagram. Tinjauan berikut [ALH98] yang hadir dalam UML : 1. User model view. Pandangan ini mewakili sistem (produk) dari perspektif pengguna (disebut aktor dalam UML). Use-case adalah pendekatan model yang dipilih untuk user model view. Representasi analisis yang penting ini menggambarkan penggunaan skenario dari pengguna akhir perspektif dari pengguna akhir.

BAB 2 GAMBARAN UMUM OBJEK. diambil dari mata uang India Rupee. Sebelumnya di daerah yang sekarang disebut

BAB 2 GAMBARAN UMUM OBJEK. diambil dari mata uang India Rupee. Sebelumnya di daerah yang sekarang disebut BAB 2 GAMBARAN UMUM OBJEK 2.1 Rupiah Rupiah (Rp) adalah mata uang Indonesia (kodenya adalah IDR). Nama ini diambil dari mata uang India Rupee. Sebelumnya di daerah yang sekarang disebut Indonesia menggunakan

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA 1. Pendahuluan Istilah "regresi" pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki

Lebih terperinci

! " #!!! $ "!! % &! '!! (!! % " " #! "! $ " % ) " #$! " % * " +!% "!, " -!! #. $.! ). *. + - /.!

!  #!!! $ !! % &! '!! (!! %   #! ! $  % )  #$!  % *  +!% !,  -!! #. $.! ). *. + - /.! BAB XII DAYA GUNA 12.1 Pendahuluan Daya guna adalah tingkat produk dapat digunakan yang ditetapkan oleh user untuk mencapai tujuan secara efektif dan tingkat kepuasan dalam menggukanya. (ISO 1998). Atribut

Lebih terperinci

ANALISA PROSES BISNIS SISTEM PENGGAJIAN DAN PINJAMAN PEGAWAI STUDI KASUS PERUSAHAAN INDUSTRI KERTAS PT UNIPA DAYA

ANALISA PROSES BISNIS SISTEM PENGGAJIAN DAN PINJAMAN PEGAWAI STUDI KASUS PERUSAHAAN INDUSTRI KERTAS PT UNIPA DAYA ANALISA PROSES BISNIS SISTEM PENGGAJIAN DAN PINJAMAN PEGAWAI STUDI KASUS PERUSAHAAN INDUSTRI KERTAS PT UNIPA DAYA Ririn Ikana Desanti, Suryasari, Grecia Puspita Gunawan Jurusan Informasi Universitas Pelita

Lebih terperinci

Pertemuan 3 dan 4 : MODEL DATA RELASIONAL

Pertemuan 3 dan 4 : MODEL DATA RELASIONAL Pertemuan 3 dan 4 : MODEL DATA RELASIONAL Tujuan Instruksional Khusus : Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian model data relasional, istilah-istilah dalam model data relasional, jenis-jenis kunci relasional,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI SUMBER DAYA MANUSIA DI PT INFOMEDIA SOLUSI HUMANIKA BANDUNG

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI SUMBER DAYA MANUSIA DI PT INFOMEDIA SOLUSI HUMANIKA BANDUNG PERANCANGAN SISTEM INFORMASI SUMBER DAYA MANUSIA DI PT INFOMEDIA SOLUSI HUMANIKA BANDUNG Dedy Kasraji 1, Soni Fajar Surya G, S.T., MCAS. 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi STMIK LPKIA Jln. Soekarno Hatta

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. di bidang bisnis yang terjadi pada jaman sekarang. Pengertian e-commerce

BAB 1 PENDAHULUAN. di bidang bisnis yang terjadi pada jaman sekarang. Pengertian e-commerce BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang E-commerce merupakan salah satu contoh pemakaian teknologi informasi di bidang bisnis yang terjadi pada jaman sekarang. Pengertian e-commerce sendiri adalah sebuah

Lebih terperinci

REKAYASA ULANG (REENGINEERING)

REKAYASA ULANG (REENGINEERING) REKAYASA ULANG (REENGINEERING) Saat manager memodifikasi aturan-aturan bisnis untuk mencapai keefektifan dan komposisi yang lebih besar, perangkat lunak harus tetap berjalan maju. Artinya penciptaan sistem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Komponen Utama 211 Pengantar Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari tulisan Karl Pearson pada tahun 1901 untuk peubah non-stokastik Analisis

Lebih terperinci

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment)

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Metoda Kuadrat Terkecil adalah salah satu metoda yang paling populer dalam menyelesaikan masalah hitung perataan. Aplikasi pertama perataan kuadrat

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI WAJIB LAPOR KETENAGAKERJAAN DI PERUSAHAAN (WLKP) PADA DINAS SOSIAL, TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI KABUPATEN KUDUS

SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI WAJIB LAPOR KETENAGAKERJAAN DI PERUSAHAAN (WLKP) PADA DINAS SOSIAL, TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI KABUPATEN KUDUS LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI WAJIB LAPOR KETENAGAKERJAAN DI PERUSAHAAN (WLKP) PADA DINAS SOSIAL, TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI KABUPATEN KUDUS Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu

Lebih terperinci

Model Matematika dari Sistem Dinamis

Model Matematika dari Sistem Dinamis Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 () Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 1 / 60 Pendahuluan Untuk analisis dan desain sistem kontrol, sistem sis harus dibuat model sisnya.

Lebih terperinci

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 26 34 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA NADIA UTIKA PUTRI, MAIYASTRI, HAZMIRA

Lebih terperinci

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi

Lebih terperinci

APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN JERUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA DAN MOVING AVERAGE

APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN JERUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA DAN MOVING AVERAGE APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN JERUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA DAN MOVING AVERAGE (Studi Kasus UD. Buah Alam, Giwangan, Yogyakarta) ABSTRAK UD. Buah Alam merupakan sebuah usaha dalam

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Informasi Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi sistem informasi, namun harus diketahui terlebih dahulu konsep sistem dan informasi. Dari definisi sistem

Lebih terperinci

BAB IV PERANCANGAN SISTEM

BAB IV PERANCANGAN SISTEM BAB IV PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai perancangan sistem yang akan dibuat, perancangan ini dibangun bertujuan untuk menggambarkan secara terperinci dari pembangunan aplikasi menggunakan

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 34 43 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. bulan, sejak bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan April 2008. Tabel 1 Jadwal Penelitian Tahapan

METODE PENELITIAN. bulan, sejak bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan April 2008. Tabel 1 Jadwal Penelitian Tahapan 14 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Tempat pelaksanaan penelitian ini adalah di SMK Negeri 1 Ngawen Kabupaten Gunungkidul.. Waktu Penelitian Aktivitas penelitian

Lebih terperinci

BAB III METODE TRIMMING PADA ANALISIS JALUR

BAB III METODE TRIMMING PADA ANALISIS JALUR 36 BAB III METODE TRIMMING PADA ANALISIS JALUR 3.1 Analisis Jalur Analisis jalur yang dikenal sebagai path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Riduwan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jalur Nugraha Ekakurir (JNE) merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang pengiriman dokumen dan barang-barang yang berguna untuk melayani kebutuhan segenap masyarakat

Lebih terperinci

Sistem Aplikasi Penentuan Harga Pokok Produksi Tas Pada Konveksi IMA Collection Kudus

Sistem Aplikasi Penentuan Harga Pokok Produksi Tas Pada Konveksi IMA Collection Kudus LAPORAN SKRIPSI Sistem Aplikasi Penentuan Harga Pokok Produksi Tas Pada Konveksi IMA Collection Kudus Disusun Oleh : Nama : Pujiyanto Wibowo NIM : 2007-53-123 Jurusan : Sistem Informasi Fakultas : Teknik

Lebih terperinci

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI Disusun Oleh: NANDANG FAHMI JALALUDIN MALIK NIM. J2E 009

Lebih terperinci

Pengenalan Database. Dian Suci Ariyanti. Abstrak. Pendahuluan. Pembahasan. Dianariyanti31@gmail.com

Pengenalan Database. Dian Suci Ariyanti. Abstrak. Pendahuluan. Pembahasan. Dianariyanti31@gmail.com Pengenalan Database Dian Suci Ariyanti Dianariyanti31@gmail.com Abstrak Dalam ilmu komputer terdapat sistem untuk mengatur pendataan dalam komputer. Database adalah sistem yang digunakan untuk mengatur

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL YANG BERPENGARUH TERHADAP FLUKTUASI KURS DOLLAR AS TERHADAP RUPIAH PERIODE 2005.07-2013.

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL YANG BERPENGARUH TERHADAP FLUKTUASI KURS DOLLAR AS TERHADAP RUPIAH PERIODE 2005.07-2013. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR INTERNAL DAN EKSTERNAL YANG BERPENGARUH TERHADAP FLUKTUASI KURS DOLLAR AS TERHADAP RUPIAH PERIODE 2005.07-2013.11 Sugiartiningsih Fakultas Ekonomi Universitas Widyatama Bandung email

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Halaman. KATA PENGANTAR... i. DAFTAR ISI...iii. DAFTAR TABEL...viii. DAFTAR GAMBAR... vi. ABSTRAK... xiv PENDAHULUAN...

DAFTAR ISI. Halaman. KATA PENGANTAR... i. DAFTAR ISI...iii. DAFTAR TABEL...viii. DAFTAR GAMBAR... vi. ABSTRAK... xiv PENDAHULUAN... DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR... i DAFTAR ISI...iii DAFTAR TABEL...viii DAFTAR GAMBAR... vi ABSTRAK... xiv BAB I PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang Masalah...1 1.2 Identifikasi Masalah...2 1.3 Maksud

Lebih terperinci

Hierarki organisasi data tersebut terdiri dari enam tingkatan, yaitu : bit, byte/karakter, field/elemen data, rekord, file dan data base.

Hierarki organisasi data tersebut terdiri dari enam tingkatan, yaitu : bit, byte/karakter, field/elemen data, rekord, file dan data base. Pertemuan 11 Sistem Data Base Hierarki Data Data merupakan representasi dari fakta, yg dapat diperoleh darimana saja yang dapat dimengerti oleh komputer. Manajemen data dapat dilakukan dgn atau tanpa komputer

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN Untuk SMA/MA Kelas X Mata Pelajaran : Matematika (Wajib) Penerbit dan Percetakan Jl. Tengah No. 37, Bumi Asri Mekarrahayu Bandung-40218 Telp. (022) 5403533 e-mail:srikandiempat@yahoo.co.id

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM. mengatasi permasalahan yang diangkat pada penelitian ini. Tahap-tahap yang

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM. mengatasi permasalahan yang diangkat pada penelitian ini. Tahap-tahap yang BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM 4.1 Implementasi Sistem Implementasi bertujuan untuk menerapkan sistem yang dibangun untuk mengatasi permasalahan yang diangkat pada penelitian ini. Tahap-tahap

Lebih terperinci

PENCARIAN TITIK LOKASI DENGAN PEMANFAATAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL SEBAGAI PERHITUNGAN JARAK TERDEKAT DI INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

PENCARIAN TITIK LOKASI DENGAN PEMANFAATAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL SEBAGAI PERHITUNGAN JARAK TERDEKAT DI INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG JURNAL LPKIA, Vol. No., Januari 205 PENCARIAN TITIK LOKASI DENGAN PEMANFAATAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL SEBAGAI PERHITUNGAN JARAK TERDEKAT DI INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Ahmad Adityo Anggoro Program Studi

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS Zufrianto Wibowo (0911180) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl.

Lebih terperinci

LAPORAN SKRIPSI. Sistem Pakar Untuk Menganalisa Penyebab Kerusakan Komputer Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web

LAPORAN SKRIPSI. Sistem Pakar Untuk Menganalisa Penyebab Kerusakan Komputer Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web LAPORAN SKRIPSI Sistem Pakar Untuk Menganalisa Penyebab Kerusakan Komputer Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan

Lebih terperinci

LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI PENGARSIPAN DATA KARTU KENDALI SURAT MASUK DAN SURAT KELUAR BERBASIS SMS GATEWAY PADA KECAMATAN KOTA KUDUS

LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI PENGARSIPAN DATA KARTU KENDALI SURAT MASUK DAN SURAT KELUAR BERBASIS SMS GATEWAY PADA KECAMATAN KOTA KUDUS LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI PENGARSIPAN DATA KARTU KENDALI SURAT MASUK DAN SURAT KELUAR BERBASIS SMS GATEWAY PADA KECAMATAN KOTA KUDUS Disusun Oleh : Nama : Erwin Bagus Aribowo Wijanarko NIM : 2010-53-023

Lebih terperinci

Array. Pengantar. int a, b, c, d, e;

Array. Pengantar. int a, b, c, d, e; Array Pengantar Program yang cukup kompleks membutuhkan variabel dalam jumlah besar. Kita mungkin saja mendeklarasikan variabel-variabel tersebut satu per satu. Andaikan sebuah program membutuhkan 5 (lima)

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI SERTIFIKASI LAIK SEHAT PADA DEPOT AIR MINUM DI DINAS KESEHATAN KABUPATEN KUDUS BERBASIS WEB

SISTEM INFORMASI SERTIFIKASI LAIK SEHAT PADA DEPOT AIR MINUM DI DINAS KESEHATAN KABUPATEN KUDUS BERBASIS WEB LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI SERTIFIKASI LAIK SEHAT PADA DEPOT AIR MINUM DI DINAS KESEHATAN KABUPATEN KUDUS BERBASIS WEB Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan program

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1 Jumlah Rumah Sakit Di Indonesia Tahun 2014 Sumber : www.sirs.buk.depkes.go.id

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1 Jumlah Rumah Sakit Di Indonesia Tahun 2014 Sumber : www.sirs.buk.depkes.go.id BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pertumbuhan Rumah Sakit khususnya rumah sakit privat di Indonesia semakin meningkat jumlahnya. Menurut informasi yang didapatkan dari website Kementrian Kesehatan RI

Lebih terperinci

TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SILIWANGI

TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SILIWANGI NOMOR : USULAN PENELITIAN TUGAS AKHIR N a m a : Yunita Indrasari N P M : 107006248 Alamat Kontak Lokasi Penelitian Lama Penelitian : 085746214441/ yunita.indrasari@student.unsil.ac.id : CV. CITRA AYU :

Lebih terperinci

Analisis ARCH dan GARCH menggunakan EViews

Analisis ARCH dan GARCH menggunakan EViews Analisis ARCH dan GARCH menggunakan EViews Pada bagian ini akan dikemukakan penggunaan EViews untuk analisis ARCH dan GARCH. Penggunaan EViews kali ini lebih ditekankan dengan memanfaatkan menumenu yang

Lebih terperinci

KOMPONEN DAN ARSITEKTUR BASIS DATA. Pengolahan Basis Data D3-TI STMIK AMIKOM

KOMPONEN DAN ARSITEKTUR BASIS DATA. Pengolahan Basis Data D3-TI STMIK AMIKOM KOMPONEN DAN ARSITEKTUR BASIS DATA Pengolahan Basis Data D3-TI STMIK AMIKOM KOMPONEN LINGKUNGAN DATABASE KOMPONEN LINGKUNGAN DATABASE Computer-aided software engineering (CASE) Tools Peranti otomasi untuk

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENCARIAN ORANG HILANG BERBASIS WEB

SISTEM INFORMASI PENCARIAN ORANG HILANG BERBASIS WEB LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI PENCARIAN ORANG HILANG BERBASIS WEB Diajukan Oleh : Nama : Farida Dwi Yuliani NIM : 2008-53-169 Program Studi : Sistem Informasi Fakultas : Teknik UNIVERSITAS MURIA KUDUS

Lebih terperinci

VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT. Oleh : Amin Budiamin

VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT. Oleh : Amin Budiamin VARIABEL BEBAS DAN VARIABEL TERIKAT Oleh : Amin Budiamin Capter 12 Mendesain dan Mengevaluasi Variabel Bebas Cepter 13 Mendesain atau Memilih Variabel Terikat Mendesain dan Mengevaluasi Variabel Bebas

Lebih terperinci

BAB III DIAGRAM SEBAB AKKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM) Diagram sebab akibat dikembangkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa pada tahun

BAB III DIAGRAM SEBAB AKKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM) Diagram sebab akibat dikembangkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa pada tahun BAB III DIAGRAM SEBAB AKKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM) Diagram sebab akibat dikembangkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa pada tahun 1943 sehingga sering disebut diagram Ishikawa. Diagram sebab akibat menggambarkan garis

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 3 Hal. 59 67 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA ANNISA UL UKHRA Program Studi Matematika,

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan LAPAN Sub-bidang Kliping dan Jurnal Online Berbasis Web

Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan LAPAN Sub-bidang Kliping dan Jurnal Online Berbasis Web Ultimatics Vol.2 No.2, Desember 2010 Raharjo Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan LAPAN Sub-bidang Kliping dan Jurnal Online Berbasis Web RADEN BAGUS YOSEP RAHARJO SUMANTO 1, GUSON PRASAMUARSO

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 5. Kecocokan Model Regresi 6. Korelasi

Lebih terperinci

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni Pendahuluan Dalam seluruh langkah penelitian, seorang peneliti perlu menjaga sebaik-baiknya agar hubungan yang

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH, Universitas Negeri Malang E-mail: die_gazeboy24@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model

Lebih terperinci

A. Pendahuluan Sistem Informasi Geografis/GIS (Geographic Information System) merupakan bentuk cara penyajian informasi terkait dengan objek berupa

A. Pendahuluan Sistem Informasi Geografis/GIS (Geographic Information System) merupakan bentuk cara penyajian informasi terkait dengan objek berupa A. Pendahuluan Sistem Informasi Geografis/GIS (Geographic Information System) merupakan bentuk cara penyajian informasi terkait dengan objek berupa wilayah dalam bentuk informasi spatial (keruangan). GIS

Lebih terperinci

BAB III MISSING DATA DAN PROSES RUNTUN WAKTU JANGKA PANJANG

BAB III MISSING DATA DAN PROSES RUNTUN WAKTU JANGKA PANJANG BAB III MISSING DATA DAN PROSES RUNTUN WAKTU JANGKA PANJANG 3.1 Missing Data Missing data merupakan hilangnya informasi atau data dalam suatu subjek. Terdapat banyak hal yang menyebabkan terjadinya missing

Lebih terperinci

LAPORAN SKRIPSI. Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web pada SMA NU Al Ma ruf Kudus

LAPORAN SKRIPSI. Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web pada SMA NU Al Ma ruf Kudus LAPORAN SKRIPSI Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web pada SMA NU Al Ma ruf Kudus Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan Program studi Sistem Informasi S-1

Lebih terperinci

Sistem Informasi Manajemen Lembaga Pemasyarakatan Kabupaten Kudus Berbasis WEB

Sistem Informasi Manajemen Lembaga Pemasyarakatan Kabupaten Kudus Berbasis WEB LAPORAN SKRIPSI Sistem Informasi Manajemen Lembaga Pemasyarakatan Kabupaten Kudus Berbasis WEB Disusun Oleh : Nama : Muhamad Kholiq NIM : 2009-53-117 Progdi : Sistem Informasi Fakultas : Teknik FAKULTAS

Lebih terperinci

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANGINA PEKTORIS (ANGIN DUDUK) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYES

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANGINA PEKTORIS (ANGIN DUDUK) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYES SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANGINA PEKTORIS (ANGIN DUDUK) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYES Ayu Permata Lestari (0911267) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl.

Lebih terperinci

PENYUSUNAN STANDARD OPERATING PROSEDURE (SOP)

PENYUSUNAN STANDARD OPERATING PROSEDURE (SOP) 1 PENYUSUNAN STANDARD OPERATING PROSEDURE (SOP) dr. AGUS DWI PITONO,M.KES Disampaiakn pada Pertemuan Penyusunan SOP Dinas Kesehatan Kota Bima 02 Maret 2015 2 ORGANISASI PEMERINTAH DASAR HUKUM: Peraturan

Lebih terperinci

Sistem manajemen mutu Persyaratan

Sistem manajemen mutu Persyaratan SNI ISO 9001-2008 Standar Nasional Indonesia Sistem manajemen mutu Persyaratan ICS 03.120.10 Badan Standardisasi Nasional SNI ISO 9001-2008 Daftar isi Daftar isi... i Prakata... iv Pendahuluan... vi 0.1

Lebih terperinci

Metodologi pengembangan sistem METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DIAN PALUPI RINI, M.KOM 1

Metodologi pengembangan sistem METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DIAN PALUPI RINI, M.KOM 1 Metodologi pengembangan sistem METODOLOGI PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI adalah metode-metode, prosedur-prosedur, konsep-konsep pekerjaan, aturan-aturan yang akan digunakan sebagai pedoman bagaimana dan

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENYEWAAN RUMAH SUSUN SEWA JATI RAWA SARI PADA DINAS PERUMAHAN DAN GEDUNG PEMERINTAH DAERAH PROVINSI DKI JAKARTA.

SISTEM INFORMASI PENYEWAAN RUMAH SUSUN SEWA JATI RAWA SARI PADA DINAS PERUMAHAN DAN GEDUNG PEMERINTAH DAERAH PROVINSI DKI JAKARTA. SISTEM INFORMASI PENYEWAAN RUMAH SUSUN SEWA JATI RAWA SARI PADA DINAS PERUMAHAN DAN GEDUNG PEMERINTAH DAERAH PROVINSI DKI JAKARTA Oleh : WINDA RACHMAWATI 41808010079 PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS

Lebih terperinci

2.6. Struktur dasar sistem operasi

2.6. Struktur dasar sistem operasi c. System Call Layanan langsung sisem operasi ke pemogram adalah system call atau API (Application Programming Interface). System call adalah tata cara pemanggilan di program aplikasi untuk memperoleh

Lebih terperinci

Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Jenis Tanaman Berdasarkan Komposisi Tanah dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Jenis Tanaman Berdasarkan Komposisi Tanah dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) LAPORAN SKRIPSI Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Jenis Tanaman Berdasarkan Komposisi Tanah dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Laporan Ini Disusun Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Untuk Menyelesaikan

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. 3.1 Pengertian Sistem Informasi Manajemen. informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan.

BAB III LANDASAN TEORI. 3.1 Pengertian Sistem Informasi Manajemen. informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan. BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Pengertian Sistem Informasi Manajemen 3.1.1 Sistem Informasi Untuk menghasilkan informasi yang berkualitas maka dibuatlah sistem informasi. Sistem informasi didefinisikan oleh

Lebih terperinci

ANALISIS DAN DESAIN DENGAN MENGGUNAKAN UNIFIED MODELLING LANGUAGE UNTUK SISTEM KERJA PRAKTEK

ANALISIS DAN DESAIN DENGAN MENGGUNAKAN UNIFIED MODELLING LANGUAGE UNTUK SISTEM KERJA PRAKTEK ANALISIS DAN DESAIN DENGAN MENGGUNAKAN UNIFIED MODELLING LANGUAGE UNUK SISEM KERJA PRAKEK ulia, Silvia Rostianingsih Fakultas eknologi Industri - Jurusan eknik Informatika Universitas Kristen Petra Surabaya

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI LAYANAN PUBLIK PARIWISATA KOTA BOGOR BERBASIS WEB

SISTEM INFORMASI LAYANAN PUBLIK PARIWISATA KOTA BOGOR BERBASIS WEB SISTEM INFORMASI LAYANAN PUBLIK PARIWISATA KOTA BOGOR BERBASIS WEB Dinni Dwiyani. [10104507] Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma Desember 2008 Dosen Pembimbing : Drs.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. seluruh pelosok Jawa Timur khususnya untuk bagian hidrologi. Untuk dapat

BAB I PENDAHULUAN. seluruh pelosok Jawa Timur khususnya untuk bagian hidrologi. Untuk dapat BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Balai Besar Wilayah Sungai Brantas (BBWS) merupakan suatu lembaga pemerintahan yang bertugas untuk mengelola semua data banjir dan sungai di seluruh pelosok

Lebih terperinci

KECENDERUNGAN YANG AKAN DATANG

KECENDERUNGAN YANG AKAN DATANG KECENDERUNGAN YANG AKAN DATANG RekayasaPerangkatLunaktelah mengalamibany* kemajuan,namun banyak pula masalah yang ritasih ada. Dalam boo ini kita akan mempelajari tentang kecenderungan dalam Rekayasa Perangkat

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL...i. HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING...ii. HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI...iii. ABSTRAK...iv. KATA PENGANTAR...v. DAFTAR ISI...

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL...i. HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING...ii. HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI...iii. ABSTRAK...iv. KATA PENGANTAR...v. DAFTAR ISI... Abstrak Rumah atau tempat tinggal merupakan kebutuhan primer setiap orang. Banyak orang yang kesulitan untuk mencari tempat tinggal yang sesuai dengan keinginannya karna informasi yang bisa dia dapatkan,

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM UNTUK MENENTUKAN JENIS KACAMATA BAGI PENDERITA GANGGUAN LENSA MATA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI

PERANCANGAN SISTEM UNTUK MENENTUKAN JENIS KACAMATA BAGI PENDERITA GANGGUAN LENSA MATA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI PERANCANGAN SISTEM UNTUK MENENTUKAN JENIS KACAMATA BAGI PENDERITA GANGGUAN LENSA MATA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Bima Setiawan 11.11.4642 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dari perdagangan internasional yakni ekspor. Zakaria (2012) menyatakan bahwa

BAB I PENDAHULUAN. dari perdagangan internasional yakni ekspor. Zakaria (2012) menyatakan bahwa BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Indonesia merupakan salah satu negara berkembang, yang tidak terlepas dari perdagangan internasional yakni ekspor. Zakaria (2012) menyatakan bahwa keterbukaan perdagangan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumber daya

BAB I PENDAHULUAN. Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumber daya BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumber daya lainnya yang dilakukan pada saat ini, dengan tujuan memperoleh sejumlah keuntungan di masa datang. 1 Dalam

Lebih terperinci

Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM

Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM Pendahuluan 0 Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting

Lebih terperinci

BAB II URAIAN TEORI. Anggraeni (2003) melakukan penelitian dengan judul The Foreign

BAB II URAIAN TEORI. Anggraeni (2003) melakukan penelitian dengan judul The Foreign BAB II URAIAN TEORI A. Penelitian Terdahulu Anggraeni (2003) melakukan penelitian dengan judul The Foreign Exchange Exposure pada Bank-Bank yang Go Public di Bursa Efek Jakarta menunjukkan adanya foreign

Lebih terperinci

TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry

TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry REGRESI SEDERHANA Model regresi sederhana dilakukan jika bermaksud meramalkan bagaimana keadaan

Lebih terperinci

Pendahuluan: Decision Support system STMIK BANDUNG

Pendahuluan: Decision Support system STMIK BANDUNG Pendahuluan: Decision Support system Yus Jayusman Yus Jayusman STMIK BANDUNG Sistem-sistem yang ada dalam Management Support System (MSS). Pengambilan keputusan, penjelasan sistem, pemodelan, dan masalah

Lebih terperinci

Eksplorasi Gradien Menggunakan Geogebra. Muh. Tamimuddin H

Eksplorasi Gradien Menggunakan Geogebra. Muh. Tamimuddin H Eksplorasi Gradien Menggunakan Geogebra Muh. Tamimuddin H Geogebra dapat digunakan untuk membuat sebuah lembar kerja dinamis. Pada tulisan ini, GeoGebra akan kita gunakan untuk menggambarkan sebuah garis

Lebih terperinci

PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU

PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU DIKTAT KULIAH PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU Dr.rer.nat. Dedi Rosadi, M.Sc.Eng.Math. Email: dedirosadi@ugm.ac.id http://dedirosadi.staff.ugm.ac.id Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. sistem informasi terdiri dari input, proses dan output seperti yang terlihat pada

BAB II LANDASAN TEORI. sistem informasi terdiri dari input, proses dan output seperti yang terlihat pada BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi Sebelum merancang sistem perlu dikaji konsep dan definisi dari sistem. Pengertian sistem tergantung pada latar belakang cara pandang orang yang mencoba mendefinisikannya.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1. Definisi Operasional dan Pengukuran variabel. variabel atau konstrak dengan cara memberikan arti atau menspesifikasi

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1. Definisi Operasional dan Pengukuran variabel. variabel atau konstrak dengan cara memberikan arti atau menspesifikasi BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Definisi Operasional dan Pengukuran variabel Definisi operasional adalah definisi yang diberikan kepada suatu variabel atau konstrak dengan cara memberikan arti atau menspesifikasi

Lebih terperinci

PENGATURAN PROSES. Proses adalah program yang sedangdieksekusi atau sofware yang sedang dilaksanakan.

PENGATURAN PROSES. Proses adalah program yang sedangdieksekusi atau sofware yang sedang dilaksanakan. PENGATURAN PROSES Proses adalah program yang sedangdieksekusi atau sofware yang sedang dilaksanakan. 1. Konsep Dasar : Multiprogramming system. Melakukan proses satu persatu secara bergantian dalam waktu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data 3.1.1. Jenis Penelitian Dalam penelitian ini penulis menggunakan penelitian kuantitatif, karena data yang diperoleh nantinya berupa angka. Dari angka

Lebih terperinci

Kata Kunci : AHP (Analytical Hierarchy Process), SPK, seleksi, bobot, calon karyawan.

Kata Kunci : AHP (Analytical Hierarchy Process), SPK, seleksi, bobot, calon karyawan. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROSCESS (STUDI KASUS: PT. INFOMEDIA SOLUSI HUMANIKA (INSANI) KALIMANTAN BARAT) Randi Ariefianto 1, M

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil uji itas dan Reliabilitas Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik, sehingga mengahasilkan

Lebih terperinci

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0 Disusun oleh: Andryan Setyadharma FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010 1. MENGAPA UJI ASUMSI KLASIK PENTING? Model regresi linier berganda (multiple regression)

Lebih terperinci

PEMBANGUNAN WEBSITE INFORMASI PELAYANAN RUMAH SAKIT CAKRA HUSADA KLATEN

PEMBANGUNAN WEBSITE INFORMASI PELAYANAN RUMAH SAKIT CAKRA HUSADA KLATEN PEMBANGUNAN WEBSITE INFORMASI PELAYANAN RUMAH SAKIT CAKRA HUSADA KLATEN Nur Rohman S.L, Beta Noranita, Nurdin Bahtiar Jurusan Ilmu Komputer / Informatika FSM UNDIP ABSTRAK : Rumah Sakit Cakra Husada Klaten

Lebih terperinci

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit. Ikan Nila

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit. Ikan Nila LAPORAN SKRIPSI Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Ikan Nila Disusun Oleh : Nama : Agus Fevianto NIM : 2007-53-250 Program Studi : Sistem Informasi Fakultas : Teknik UNIVERSITAS MURIA KUDUS KUDUS

Lebih terperinci

Kristina Nuraini Jurusan SI, Fakultas ILMU KOMPUTER Universitas Gunadarma, Depok ABSTRAKSI

Kristina Nuraini Jurusan SI, Fakultas ILMU KOMPUTER Universitas Gunadarma, Depok ABSTRAKSI PENGEMBANGAN BAHAN AJAR BERBASIS WEB MATA KULIAH PENGANTAR TEORI GRAF MENGGUNAKAN JOOMLA DAM MACROMEDIA FLASH 8 (STUDI KASUS POKOK BAHASAN TEORI DASAR GRAF DAN PEWARNAAN GRAF) Kristina Nuraini Jurusan

Lebih terperinci

Pengembangan Sistem Kehadiran Dosen STIKOM Bali

Pengembangan Sistem Kehadiran Dosen STIKOM Bali JUSI Vol. 1, No. 2 ISSN 2087-8737 September 2011 Pengembangan Sistem Kehadiran STIKOM Bali I Gusti Rai Agung Sugiarta 1, Ni Nyoman Harini Puspita 1 1 Program Studi Sistem Informasi, (STMIK) STIKOM Bali

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PERBAIKAN KOMPUTER (Studi Kasus: CV Computer Plus Palembang)

SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PERBAIKAN KOMPUTER (Studi Kasus: CV Computer Plus Palembang) SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PERBAIKAN KOMPUTER (Studi Kasus: CV Computer Plus Palembang) Oleh: Syaprina, Leon Andretti Abdillah, & Nyimas Sopiah Mahasiswa & Dosen Universitas Bina Darma, Palembang Abstracts:

Lebih terperinci

MATERI 5 PEMILIHAN PORTFOLIO. Prof. DR. DEDEN MULYANA, SE., M.Si.

MATERI 5 PEMILIHAN PORTFOLIO. Prof. DR. DEDEN MULYANA, SE., M.Si. MATERI 5 PEMILIHAN PORTFOLIO Prof. DR. DEDEN MULYANA, SE., M.Si. OVERVIEW 1/40 Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolio optimal. Perbedaan tentang aset berisiko dan aset bebas risiko. Perbedaan

Lebih terperinci

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI SURAKARTA ( S T I E S )

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI SURAKARTA ( S T I E S ) SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI SURAKARTA ( S T I E S ) Matakuliah ini dirancang untuk memungkinkan mahasiswa memahami comparative accounting. Dengan pemahaman ini mahasiswa diharapkan mendapatkan orientasi

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SEBARAN TEMPAT RISET TEKNOLOGI INFORMASI DI KOTA GARUT

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SEBARAN TEMPAT RISET TEKNOLOGI INFORMASI DI KOTA GARUT RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SEBARAN TEMPAT RISET TEKNOLOGI INFORMASI DI KOTA GARUT Yosep Bustomi 1, M. Ali Ramdhani 2, Rinda Cahyana 3 Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl.

Lebih terperinci

UNDANG-UNDANG REPUBUK INDONESIA NOMOR 9 TAHUN 2006 TENTANG SISTEM RESI GUDANG DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

UNDANG-UNDANG REPUBUK INDONESIA NOMOR 9 TAHUN 2006 TENTANG SISTEM RESI GUDANG DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, UNDANG-UNDANG REPUBUK INDONESIA NOMOR 9 TAHUN 2006 TENTANG SISTEM RESI GUDANG DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, Menimbang Mengingat : a. bahwa pembangunan bidang ekonomi khususnya

Lebih terperinci

CATATAN ATAS LAPORAN KEUANGAN

CATATAN ATAS LAPORAN KEUANGAN LAMPIRAN VI PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR TAHUN 00 TANGGAL JUNI 00 STANDAR AKUNTANSI PEMERINTAHAN PERNYATAAN NO. 0 CATATAN ATAS LAPORAN KEUANGAN DAFTAR ISI Paragraf PENDAHULUAN-------------------------------------------------------------------------

Lebih terperinci

PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL. Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI

PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL. Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI PATH ANALYSIS (Path Analysis) : merupakan suatu metode analisis untuk melihat hubungan antara

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN BANGUN RUANG PADA TINGKAT SD BERBASIS FLASH DENGAN METODE COMPUTER ASSISTED INSTRUCTION

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN BANGUN RUANG PADA TINGKAT SD BERBASIS FLASH DENGAN METODE COMPUTER ASSISTED INSTRUCTION PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN BANGUN RUANG PADA TINGKAT SD BERBASIS FLASH DENGAN METODE COMPUTER ASSISTED INSTRUCTION Mardi Iwan Gunawan Saragih (0911363) Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika STMIK

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Kegiatan ekonomi tidak akan pernah terlepas dari aktivitas investasi. Berbagai

BAB I PENDAHULUAN. Kegiatan ekonomi tidak akan pernah terlepas dari aktivitas investasi. Berbagai BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Kegiatan ekonomi tidak akan pernah terlepas dari aktivitas investasi. Berbagai kegiatan investasi di seluruh dunia yang dilaksanakan dalam skala internasional,

Lebih terperinci

Fungsi Library EX-word TextLoader

Fungsi Library EX-word TextLoader EW-ID2000 Kamus Elektronik EX-word Fungsi Library EX-word TextLoader Pedoman Pemakaian Pendahuluan Pedoman Pemakaian ini menjelaskan cara menggunakan software EX-word TextLoader dan fungsi Library Kamus

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO MEBEL TAMBAH REJEKI

SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO MEBEL TAMBAH REJEKI LAPORAN SKRIPSI SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO MEBEL TAMBAH REJEKI Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi Sistem Informasi S-1 pada Fakultas Teknik

Lebih terperinci

BAB I PENGANTAR MATEMATIKA EKONOMI

BAB I PENGANTAR MATEMATIKA EKONOMI BAB I PENGANTAR MATEMATIKA EKONOMI 1.1 Matematika Ekonomi Aktivitas ekonomi merupakan bagian dari kehidupan manusia ribuan tahun yang lalu. Kata economics berasal dari kata Yunani klasik yang artinya household

Lebih terperinci

Tutorial Penggunaan. Bagian I. www.indonesiawebdesign.com

Tutorial Penggunaan. Bagian I. www.indonesiawebdesign.com Daftar Isi 1. Tutorial Penggunaan Bagian I 1.1 Pengantar... 1.2 Persiapan... 1.3 Pengenalan Medan... 1.4 Navigasi... 1.5 Widget... 1.6 Statistik... 1.7 Setting Website... 2. Tutorial Penggunaan Bagian

Lebih terperinci

KOMPONEN DSS IRA PRASETYANINGRUM

KOMPONEN DSS IRA PRASETYANINGRUM KOMPONEN DSS IRA PRASETYANINGRUM 6 alasan mengapa perusahaanperusahaan utama memulai DSS dalam skala besar: Kebutuhan akan informasi yang akurat. DSS dipandang sebagai pemenang secara organisasi. Kebutuhan

Lebih terperinci

Aplikasi Koperasi Simpan Pinjam

Aplikasi Koperasi Simpan Pinjam Aplikasi Koperasi Simpan Pinjam PROYEK AKHIR 1 Oleh : Ahmad Dinil Haq/3311211013 Apre Wiantoro/3311211014 Anggi Syahrial/3311211017 Zaki A. Agha/3311211031 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK NEGERI

Lebih terperinci