PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT
|
|
- Ratna Lesmana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DICOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara emal: Nadroh Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara emal : s-ad@elkom.e Ika Ocava Marzuk Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara ABTRAK Perusahaa kebayaka, pada keyaaaya ddapa memesa secara smula pada sau suppler dar pada memesa per em. alah sau dar perusahaa ersebu adalah PT. ar Wara Asl IV Karagayar. Pemesaa yag erdr dar beberapa em sekalgus dkeal dega jo repleshme order. Pada dasarya ssem mempuya prsp bahwa baya margal dar meambah suau pesaa em kedalam pesaa em-em la yag sudah ada lebh murah darpada megrm dalam lo yag lebh kecl beberapa kal. Dalam kasus persedaa d perusahaa suppler memberka dscou berdasar pada jumlah aau la em yag dbel. Model dasar EOQ dak membahas adaya permaa mul-em da adaya pooga harga yag dberka oleh suppler. Jad pada peela aka dkembagka model persedaa dega mempermbagka permaa mul-em dega u dscou. ehgga ddapaka oal baya persedaa yag mmal. Uuk medapaka model maemas EOQ mul-em dega all u dscou ddapa dega cara meuruka ogkos oal erhadap perode aar pemesaa () da meyamakaya dega ol uuk medapaka jarak pemesaa opmal (*)da ukura pemesaa opmal yag meyebabka ogkos oal mejad mmum. Pada peerapa model d PT. ar Wara Asl IV, dperoleh hasl bahwa perode pesa dlakuka seap 0,046 (4 har) dega kuaas pesa opmal Q*(Coo 00%) = yard/pesa, Q2*(Polyeser 00%) = yard/pesa da Q3*(Tero)= yard/pesa. Maka aka dperoleh baya oal persedaa yag mmum sebesar Rp Kaa Kuc : EOQ, Mul-em, All U Dscou, Jarak pemesaa Pedahulua eap perusahaa dusr dsegaja maupu dak, aka selalu memlk persedaa baha baku. Ada beberapa perusahaa yag persedaa baha bakuya dak dpersapka sama sekal. Keadaa semacam aara la dsebabka oleh: baha baku yag dperguaka uuk proses produks dak dapa dbel secara sau 86
2 persau sebesar jumlah yag dperluka sera pada saa baha ersebu dguaka. ela u jes baha baku yag dbuuhka dak haya sau em, hal yag membua jadwal pemesaa baha baku dak eraur. Meskpu supler memberka dsko pada kuaas pembela ereu, jka pejadwala pembela dak eraur aka meyebabka membegkakya baya persedaa. Maka dperluka adaya suau perecaaa pembela maeral, agar dapa dkeahu pegaruhya erhadap pegedala persedaa. ehgga perusahaa dapa meeuka kuaas baha baku yag aka dbel sesua jadwal produks agar dak erjad peumpuka persedaa. Da gua memeuh pesaa dalam jumlah yag epa da waku yag epa sehgga baya oal persedaa dapa dkurag dega adaya perode pesa da kuaas pemesaa yag opmal. Model maemas uuk medapaka jarak pemesaa da kuaas yag opmal uuk mul em dega all u dscou aka megambl cooh kasus d PT. ar Wara Asl IV Karagayar. Dasar Teor Model EOQ Mul em Dalam dua yaa saga sedk perusahaa yag memlk haya sau macam em saja dalam persedaaya. Model sas EOQ mul-em merupaka model EOQ uuk pembela bersama (jo purchase) beberapa jes em, dega asums:. Tgka permaa uuk seap em bersfa kosa da dkeahu dega pas, lead me juga dkeahu dega pas. 2. Lead meya sama uuk semua em, 3. Holdg cos, harga per-u (u cos) da orderg cos uuk seap em dkeahu. Tdak ada perubaha dalam baya per-u (seper quay dscou), orderg cos da holdg cos. Model EOQ mul-em merupaka pegembag lajua dar model model EOQ sgle-em. Asums yag dperguaka dak berbeda bahka dambah lag dega dua buah asums, yau:. Baya pesa uuk masg-masg jes persedaa adalah sama. 2. Baya peympaa yag dyaaka dalam % dar la raa-raa persedaa adalah sama. Model maemas : D = permaa barag ke C = harga barag ke per-u Q = jumlah barag ke (opmal) H = baya peympaa dalam % dar la raa-raa persedaa = baya seap kal pesa Baya oal persedaa adalah : TIC = baya oal pesa + baya peympaa, dmaa : Baya oal pesa = D D =.... () Q Q = = 87 Baya peympaa = Q. C Q. C H = H.... (2) 2 = = 2 Jural Ilmah Tekk Idusr, Vol. 4, No. 2, Des 2005, hal
3 88 ehgga TIC = + H. Q Q. C.... (3) = D = 2 Dar formulas TIC ka dapa meurukaya uuk memperoleh u (opmal) yag dpesa, yau: 2. D. Q ( u ) =... (4) C. H N aau frekues pesaa uuk u ke adalah : D D... (5) N = = Q 2. D. C. H D. C. H N =... (6) 2 Reorder po da reorder cycle dar masg-masg barag ergaug pada lead me da frekues pesaaya, dalam hal model memberka empa uuk meampug perbedaa dalam hal lead me, sedagka frekues pesaa (N) dega sedrya pas berbeda karea Q da D juga dak sama. Model EOQ Dega Dscou Dalam meghug oal baya ahua model EOQ, belum dmasukka usur baya aau harga dar em u sedr, karea elah dasumska bahwa harga kosa (dak releva uuk dmasukka). Dalam keyaaaya asums harga kosa dak selalu bear. Kuaas dsko maupu harga dsko merupaka prakek yag basa dalam dua bss saa da dguaka sebaga sef bag perusahaa yag membel dalam jumlah yag lebh besar. Model-model sebelumya dak memperhaka kemugka bahwa pooga kuaas (quay dscou) aau harga per u lebh redah mugk dberka bla perusahaa membel dalam kuaaskuaas persedaa yag lebh besar. Masalah yag dhadap dalam kasus pembela dega pooga harga adalah meeuka Q opmal sesua dega u yag erka dega harga pembela sedemka rupa sehgga aka memberka Toal Iveory Cos mmum. Dalam kods adaya pooga harga, perhuga EOQ megalam sedk modfkas. Jumlah pemesaa ekooms aka dhug berdasarka baya oal persedaa uuk seap harga yag mugk da jumlah mmum dmaa harga ersebu berlaku. Formulas Model Noas-oas yag dguaka dalam pembuaa model: D = Permaa barag em- uuk suau horso perecaaa (u/ahu) C j = Harga barag/u uuk em- pada erval prce break j harga (Rp/u) H = Ogkos smpa barag em-/u/perode, karea pegaruh dsko maka H = h j.c j (Rp/u/ahu) h.c j = Prosease ogkos smpa barag/perode erhadap harga barag em- pada erval prce break j harga (%/ahu) = Ogkos pesa uuk seap kal pemesaa (Rp/pesa) Q = Ukura lo pemesaa ekooms uuk barag em- (u) = Perode aar pemesaa (ahu) Djuad, dkk. Pegaruh Perecaaa Pembela Baha Baku Dega Model
4 m r N = Jumlah em barag (u) = Jumlah veor raa-raa uuk em- (u) = Jumlah prce break j harga (u) = Frekues pesa (pesa/ahu). Da asums-asums yag harus dpeuh uuk medapaka baya oal persedaa (oal veory cos) yag mmum:. emua produk dasumska sempura. 2. Pembela yag dlakuka uuk mul-em. 3. Iem dak memlk waku kadaluarsa. 4. Permaa berlaju kosa da dkeahu dega pas, lead me juga dkeahu dega pas, dak ada sockou maupu baya sockou. 5. Perode pemesaa uuk seap em sama. 6. emua em yag dpesa aka daag pada sau k waku yag sama uuk seap sklus. Uuk mecar model persedaa aau uuk meeuka kuaas (Q*) da waku (*) opmum yag mempermbagka pembela mul em da fakor all u dscou, maka lagkah awal adalah meeuka baya oal persedaa yag merupaka pejumlaha dar baya pembela, baya pemesaa, da baya smpa. Baya persedaa pada model yag aka dkembagka melpu beberapa eleme baya, yau:. Baya pembela Cp = C D, j (, 2, 3, 4,..., r) = j... (7) dmaa, C j = harga per u uuk em ke-i pada erval harga prce break j. D = jumlah permaa uuk em ke-. 2. Baya pemesaa Co = N,... (8) dmaa; N = frekues pemesaa = baya per pesa. Jka perode pesa () = uuk semua em sama, maka = 2 = 3 = 4 =. N ehgga baya pemesaa mejad Co = Jural Ilmah Tekk Idusr, Vol. 4, No. 2, Des 2005, hal (9) 3. Baya smpa D Q Jka N = da =, = Q N D, maka Q = D (0), sehgga baya smpa mejad: 89
5 90 Ch = 2. D. h. C, j (,2,3,..., r) () = j dmaa, D = raa-raa persedaa em ke-. h = prosease baya smpa barag per perode erhadap harga barag uuk em ke-. Dega demka baya oal persedaa adalah sebaga berku: TIC = Cj.D D.h. Cj, = = j є (,2,3,,r) yara agar TIC mmal adalah: TIC = 0 0 = + D.h. C 2 2 = 2 2 = D.h. C j = = = D 2...(3).h j.c j, j j (,2,3,..., r) (2) Lagkah Peyelesaa (Algorma) Algorma uuk peyelesaa masalah d aas adalah sebaga berku:. Hug jarak pesa opmal ( * ) uuk masg-masg em- pada erval prce break harga j ( * j). 2. elajuya hug kuaas pesa opmal uuk em- (Q * ) uuk permaa em- (D ). 3. Teuka apakah Q * yag elah dhug berada pada prce break harga j aau d luar prce break harga j. Q * dkaaka vald (Q ** ), apabla Q * berada d dalam erval prce break harga j. 4. Kemuda hug baya oal persedaa (TIC) uuk kuaas pesa opmal uuk em- yag berada d dalam erval prce break harga j (Q ** ) uuk masgmasg waku pemesaa opmal em- pada gka erval prce break harga j ( j ** ). Djuad, dkk. Pegaruh Perecaaa Pembela Baha Baku Dega Model
6 5. Plh waku pemesaa opmal pada em- pada gka erval prce break harga j ( j ** ) yag memlk baya oal erkecl da memlk ukura pemesaa opmal uuk em- yag berada ddalam erval prce break harga j. Cooh Kasus. Daa kebuuha baha baku Daa kebuuha baha baku uuk selama sau ahu uuk perode 2005 seper pada abel. Da baya oal persedaa yag dkeluarka sebesar Rp Tabel. Daa Kebuuha Baha Baku PT. ar Wara Asl IV Bula Coo 00% (x 000 yard) Polyeser 00% (x 000 yard) Tero (x 000 yard) Jauar Februar Mare Aprl Me Ju Jul Agusus epember Okober Nopember Desember Jumlah Daa Baya pemesaa Baya pemesaa merupaka baya yag dkeluarka perusahaa uuk medaagka pesaa dar luar. Pemesaa dlakuka dega megguaka elepo da faksml. ela u, baya pegrma juga ermasuk dalam baya pemesaa. 3. Daa baya smpa Baya smpa adalah baya yag mbul akba meympa barag dalam gudag. Baya yag dperhugka aara la: a. Baya peympaa d gudag/yard ka grey yau Rp. 25,-/bula b. Baya asuras gudag sebesar,2% dar baya smpa d gudag/yard ka grey. Berdasarka daa-daa yag ada maka deuka peeapa prce break seper pada able 2. Uuk medapaka * da Q *, maka lagkah perama adalah mecar la * dega megguaka persamaa (9). Berdasarka abel daas, maka permaa berada pada prce break harga kedua, sehgga aka dcar * da Q * pada harga kedua. Baya pesa/ahu Rp Uuk harga C 2 = Rp , C 22 = Rp da C 32 = Rp..557, dperoleh: * = 0,046 ahu/pesa Jural Ilmah Tekk Idusr, Vol. 4, No. 2, Des 2005, hal
7 92 Tabel 2 Daa Persedaa PT. ar Wara Asl IV No Baha Baku Kebuuha (x000 yard/ahu) Harga barag kea dsko (Rp/yard). Coo 00% 2664 Q o < 5000, Rp ,- Q o 5000, Rp ,- 2. Polyser 00% Q o < 0000, Rp ,- Tero Q o 0000, Rp , Q o < 2700, Rp..626,- Q o 2700, Rp..577,- Holdg cos 29,20% 40,57% 53,62% Kuaas pemesaa opmal uuk em- Q * * = D a) Uuk D = yard/ahu Q * * = D Q * = 0,046.( ) Q * = , berada d dalam prce break harga Q yard. b) Uuk D 2 = yard/ahu Q * * 2 = D 2 Q * 2 = 0,046.( ) Q * 2 = , berada d dalam prce break harga Q yard. c) Uuk D 3 = yard/ahu Q * * 3 = D 3 Q * 3 = 0,046.( ) Q * 3 = , berada d dalam prce break harga Q yard. Pada pada jarak pemesaa * 22232, Q, Q 2 da Q 3 berada d dalam prce * break harga. Maka baya oal persedaa uuk jarak pemesaa adalah: TIC = = Cj.D =.D.h. C TIC = ((C2.D) + (C22.D 2) + (C32.D3 )) + (DhC2) + (D2h 2C22 ) (D3h 3C32 TIC = Rp j Djuad, dkk. Pegaruh Perecaaa Pembela Baha Baku Dega Model
8 93 Aalss Model persedaa EOQ uuk mul-em dega all u dscou dapa derapka d perusahaa yag memlk mul-em da adaya all u dscou yag dawarka oleh suppler pada waku pembela. Jarak pemesaa opmum ( * ) dperoleh jka baya oal persedaa (TIC) mmum, dmaa * ddapaka dega cara dervas (peurua) persamaa baya oal persedaa erhadap perode aar pemesaa dsamaka dega ol. Dega mesubuska * ke dalam Q = x D, maka aka meghaslka kuaas pemesaa opmal uuk mul-em dega mempermbagka all u dscou. Kesmpula Kesmpula yag ddapa adalah:. Dperoleh hasl pegembaga model uuk mul-em dega all u dscou agar baya oal persedaa yag mmum. - Model pegembaga uuk jarak pemesaa yag opmal ( * ): j = = 2 D.h.C j, j (,2,3,..., r) - Model pegembaga uuk kuaas pemesaa yag opmal (Q * ): Q = D = 2 D.h.C j, j (,2,3,...,r) - Baya oal persedaa yag mmum (TIC) TIC = Cj.D D.h.C = (,2,3,..., r) = j, j 2. Pada kasus d PT. ar Wara Asl IV dperoleh hasl * = 0,046 ahu (±4 har) seap kal pesa dega kuaas pemesaa opmal pada Q * (Coo 00%) = yard/pesa, Q * 2 (Polyeser 00%) = yard/pesa, Q * 3 (Tero)= yard/pesa. Da TIC mmum dperoleh Rp dega selssh baya sekar Rp aau ± 25,08% dar baya yag selama dkeluarka perusahaa uuk persedaa. 3. Kega jes produk yag dpesa medapaka dsko pada prce break harga kedua. Referes Elsayed, E Aalyss ad Corol of Produco ysems. ecod Edo, Prece Hall, Ic. : New Jersey. Nasuo, A.H Perecaaa da Pegedala Produks. Peerb Gua Wdya : Jakara. Hadoko, T. H Dasar-dasar Maajeme Produks Da Operas. Eds I, BPFE : Yogyakara. Jural Ilmah Tekk Idusr, Vol. 4, No. 2, Des 2005, hal
9 94 Nahmas, Produco ad Operao Aalyss, Ffh Edo, Mc Graw Hll : New York Prawroseoo, Maajeme Produks Da Ooperas. Bum Aksara : Jakara. Reksohadprodjo,.; da Gosudarmo, I Maajeme Produks. BPFE : Yogyakara. swao Ecoomc Order Quay (EOQ). Ad Offse : Yogyakara. Tampubolo, M.P Maajeme Operasoal. Ghala Idoesa : Jakara. Terse, R. J Prcples of Iveory ad Maerals Maageme. Fourh edo,, Prece Hall Ic. : New Jersey. Yam, Z Maajeme Persedaa. EKONOIA Fakulas Ekoom UII : Yogyakara. Djuad, dkk. Pegaruh Perecaaa Pembela Baha Baku Dega Model
PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EO UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT Q DISCOUNT
PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EO UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT Q DISCOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idustr Uverstas Muhammadyah Surakarta Jl. Ahmad Ya Trml Ps Pabela Surakarta
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperinciPENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY
PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY Ajeg Ye Seagrum 1, da Muhammad Kholl Jurusa Tekk Idusr, Fakulas Tekk Uversas Mercu Buaa
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciRangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN
Jural EKSPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 SSN 085789 Aalss Pegedala Persedaa Produk dega Meode Ecoomc Order Quay Mul em Megguaka Algorma Geeka uuk Megefseka Baya Persedaa Hasl Peramala Berbass Expoeal
Lebih terperinciMetode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN A.
25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciPERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113
PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Peremua 3 Oule: Meode Peramala: Expoeal Smoohg (Sgle) Double Expoeal Smoohg Wer s Mehod for Seasoal Problems Error Forecas MAD, MSE, MAPE, MFE aau Bas Referes:
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciSistem Penjadwalan Mesin Produksi Menggunakan Algoritma Johnson dan Campbell
Soaa, Ssem Pejadwala Mes Produks Megguaka Algorma Johso da Campbell 73 Ssem Pejadwala Mes Produks Megguaka Algorma Johso da Campbell Ff Soaa Program Pascasarjaa Jurusa Tekk formaka Fakulas lmu Kompuer
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciREFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
Lebih terperinciRancangan Sistem Pengendalian Persediaan Bahan Baku Multi Item Single Supplier di PT. Pertamina (Persero)
Semar Nasoal Teko 20 ISBN 978-979-96964-8-9 acaga Sstem Pegedala Persedaa Baha Baku Mult Item Sgle Suppler d PT. Pertama (Persero) Ff Her Mustofa, ST., MT. ) Hedro Prassetyo, ST., MT. 2) Djauhary Syaref
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciPenggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciPengukuran Bunga. Modul 1
Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA
JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciIndustry Using The Fixed Order Quantity Method
Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) 170 179 STUDI KASUS PENGENDALIAN PERSEDIAAN KEDELAI SEBAGAI BAHAN BAKU UTAMA TAHU TAKWA TAKWA MENGGUNAKAN FIXED ORDER QUANTITY DISCOUNT A Study o Ivetory
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Persedaa... Tujua Pegedala Persedaa Memperoleh tgkat persedaa optmal dega mejaga kesembaga atara baya karea persedaa yag terlalu bayak dega baya karea persedaa yag terlalu sedkt....
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciPemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal
Jural Sas & Maemaka JSM) ISSN Kaa 854-675 Pusaka Volume 5, Nomor, Aprl 7 Arkel Peela 6-67 Pemodela Regres uuk Racaga Percobaa Fakor Tuggal Dw Ispra Saf Pegaar urusa Maemaka Fakulas MIPA UNDIP Semarag ABSTRAK---Meode
Lebih terperinciFORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive
BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru
Lebih terperinciOPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO
OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO HANS TUMALIANG ABSTRAK Opmalsas PLTMH, Aalsa dlakuka dega megguaka meode Hdrolog JMOCK da NRECA, uuk meeuka deb recaa /deb Adala da juga deb bajr
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU
ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU Iwa K. Hadhardaa Program Sud Tekk Spl, Fakulas Tekk Spl da Lgkuga, Isu Tekolog Badug; FTSP, Uversas Guadarma
Lebih terperinciPERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU
PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciDeclustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur
Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciAnalisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciFINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciPOLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA
MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciSTUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI. Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru,
STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI Arf Julswa ), Sswao ), Trmajo ) ) Mahasswa Jurusa Tekk Spl, ) Dose Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Rau, Pekabaru, 893 Emal : ajuladrod@gmal.com Oe
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciOptimasi Persediaan Bahan Bakar Minyak (BBM) di Yogyakarta Menggunakan Goal Programming
Optmas Persedaa Baha Bakar Myak (BBM) d Yogyakarta Megguaka Goal Programmg Oleh: Dw Lestar, M.Sc, Emugroho R, M.Sc, da Rosta K, M.Sc. Jurusa Peddka Matematka FMIPA UNY Emal: dwlestar@uy.ac.d emugroho@uy.ac.d,
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinci