Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2008; Bali, November 15, 2008

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2008; Bali, November 15, 2008"

Transkripsi

1 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 APLIKASI MATEMATIKA UMERIK METODE EWTO RAPHSO DALAM BIDAG MAAJEME KEUAGA: SUATU TIJAUA KHUSUS MEETUKA ILAI ITERAL RATE OF RETUR DA YIELD TO MATURITY OBLIGASI Yudha Herlambang Unversas Trunajaya Madura(UTM,Bangkalan ABSTRACT Ths research dscusses an alernave mehod o solve he value problem of Inernal Rae Reurn or he mehod o calculae he value of Inernal Rae Reurn (IRR and he desred reurned rae by Bonds nvesor. There were several mehods o solve he calculaon of IRR, such as Inerpolaon Mehod, Usng he Fnancal Table, Tral and Error Mehod, and Usng IRR Funcon n Excel Sofware. In hs paper, he auhor wll presen he Applcaon of umercal Mahemac. There are a number of mehods n umercal Mahemac, bu he mos popular one s ewon Raphson Mehod. In hs mehod, he case needs o be ransferred no he PV Equaon or Bonds Equaon eher n he Case of Premum or Dscono Bonds. Then a Polnomal equaon n erm of f(x s creaed. Ieraon s conduced unl he error s mnmum. In erms of he resuls, hs mehod gves he same oucome as he mehods menoned above. There s only an appromaon of dgs n decmals n he resul. Usng hs mehod, here s sll dfference n he oucome, bu s no sgnfcan. Keywords: Inernal Rae Reurn, Inerpolaon Mehod umercal Mahemac, ewon Raphson Mehod, PV Equaon, Polnomal Equaon, Ineraon, Bonds, Appromaon. Pendahuluan Sebagamana elah ka keahu bersama bahwa duna nvesas dan porofolo ak lepas dar adanya resko yang harus dhadap nvesor. Dan phak yang akan bernvesas pas akan berupaya unuk lebh memnmalsr resko ersebu dengan berbaga analsa. Termasuk dalam analsa n msalkan ruang lngkup kelayakan proyek. Dalam analsa kelayakan proyek n perlu dpermbangkan unsur-unsur Tme Value of Money sehngga berhubungan dengan Dscoun Facor. Dalam lngkup analsa aau evaluas proyek, nvesor berupaya agar erhndar dar resko yang dakbakan oleh kesalahan dalam pengamblan kepuusan bernvesas. Salah sau meode yang dgunakan alah analsa e Presen Value (PV. Dalam hal PV bernla posf aau ngka e Cash Flow dar ahun ke ahun selama umur proyek dengan mempermbangkan fakor konsep nla waku uang aau Tme Value of Money besarnya melebh Invesas Awal Proyek, maka proyek ersebu layak dpermbangkan unuk derma. amun serngkal djumpa bahwa perhungan mencar nla IRR ak selalu mudah, dalam beberapa kasus harus menggunakan cara coba-coba aau ral and error. Aau dapa pula dgunakan meode Inerpolas Lner. Dan ka mengenal pula pemakaan dengan menggunakan abel Keuangan. Pada ulsan n penuls memperkenalkan pemakaan Maemaka umerk eruama Meode ewon Raphson unuk mencar nla eksak IRR dengan ngka kepresssan erenu sesua kehendak pengguna. Hal n juga berlaku pada kasus mencar nla Yeld To Maury pada Persamaan Oblgas, bak pada benuk dskono maupun premum. Penelan n berujuan unuk mengenalkan meode perhungan eras ewon Raphson dalam ranah lmu Maemaka umerk dalam aplkasnya unuk melakukan perhungan dalam mencar nla Inernal Rae Reurn (IRR sebaga cara alernaf d sampng Mehode Inerpolas aau menggunakan fungs IRR dalam pake program Excell. Sedangkan manfaa meode n anara lan sebaga cara alernaf anpa menggunakan abel keuangan dan apabla dak erdapa sofware. Sedangkan pencaran nla IRR sendr adalah unuk membanu kalangan pengguna aau nvesor pada saa ngka neres berapa pada konds d mana jumlah yang dnvesaskan akan sama dengan e Cash Flow yang dperkrakan akan derma selama usa proyek ersebu berjalan. Adapun baasan masalah dar penelan n adalah:. Pada penelan n banyaknya perhungan eraf aau perhungan berulang unuk mencar pendekaan nla Inernal Rae Reurn (IRR akan dbaas penuls hngga eraf ke aau bla error (penympangan nla f(x yang dperoleh erhadap f(x0 adalah berksar maksmum 0,.. Sebaga pembandng erhadap ngka kepressan aau keakuraan hasl yang dperoleh penuls, maka dpergunakan sofware Excell dengan fungs IRR, sofware Malab (Marx Laboraory 7.00 dengan fungs roos. Juga dpergunakan Meode Inerpolas pada usa proyek ahun.. Unuk usa proyek ahun dak perlu dpergunakan pendekaan umerk ewon Raphson, namun cukup formulas abc dalam maemaka aljabar basa dan dak perlu dbahas dalam paper.. Pada ulsan n, pemakaan aau perhungan mencar nla IRR dengan menggunakan meode Maemaka umerk- ewon Raphson dbaas penuls hanya unuk umur projec hngga ahun. Unuk umur projec d aas 6 ahun 76

2 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 dpergunakan sofware yang elah drancang penuls dalam bahasa pemrograman Forran (Ssem Operas DOS dan Delph (Ssem Operas Wndows. Terdapa banyak meode pencaran akar dalam Maemaka umerk, msalkan Meode Inerval, Bsecon Mehod, Meode Inerpelas, dan lannya, namun dalam ulsan n yang akan dbahas erbaas pada Meode ewon Raphson. Dalam ulsan n akan dbahas meode numerk dengan pendekaan ewon Raphson unuk menyelesakan masalah yau bagamana mencar nla Yeld o Maury pada persamaan Dskono dan Premum Oblgas dan mencar nla Inernal Rae Reurn pada kasus Sud Kelayakan Proyek dalam benuk persamaan e Presen Value, yau dalam benuk persamaan maemas polnomal aau dengan kaa lan mencar akar dalam benuk persamaan polnomal yang derapkan dalam manajemen keuangan. Dalam penelan n, juga dpergunakan hpoesa sederhana anpa menggunakan ala uj sask, karena pengujannya dengan menggunakan perhungan maemas, yau: Dduga Aplkas Maemaka umerk Meode ewon Raphson dapa dpergunakan unuk menyelesakan perhungan mencar nla Inernal Rae Reurn (IRR dan menghung besarnya ngka pengembalan yang dharapkan nvesor Oblgas (k sesua hngga araf keelan yang dperlukan pada eras erenu.. Landasan Teor Dscounng Model secara ekspls memperhungkan Tme Value of Money pada suau korporas dan memasukkan unsur-unsur konsep dscounng kas masuk dan kas keluar. Terdapa dua model pendekaan model dscounng yang serng djumpa yau: e Presen Value (PV dan IRR ( Inernal Rae Reurn. Teknk nla sekarang bersh aau yang erkenal dengan sebuan eknk PV mengandalkan pada eknk arus kas yang ddskonokan/dcar presen value-nya. Proses mengmplemenaskan eknk PV sebaga berku:. Menenukan nla sekarang dar seap arus kas, ermasuk arus kas masuk dan arus kas keluar, kemudan dhung e Cash Flownya (Selsh Cash In dan Cash Ou yang ddskonokan pada baya modal proyek.. Menjumlahkan semua arus kas yang ddskonokan n. Hasl penjumlahan n ddefnskan sebaga PV (e Presen Value. Bla PV Posf, proyek dapa derma unuk dlaksanakan. Bla PV negaf, proyek dpermbangkan unuk dolak. e Presen Value merupakan pendekaan yang dlakukan dalam penganggaran modal (capal budgeng d mana nla kas masuk saa n (Presen Value of Cash Inflows dkurang dengan nla kas keluar saa n (presen value of cash ouflows. Dalam menla kelayakan suau proyek, bla perhungan PV yang ddapa posf, berar proyek ersebu layak dpermbangkan dan apabla PR bernla negave, proyek dmaksud semesnya dolak. Sehngga secara defnf IRR merupakan ngka bunga yang membua nla bersh seluruh arus kas saa n (e Presen Value aau PV sebesar nol. IRR ddefnskan sebaga nla (ngka neres yang membua nla Presen Value Projec Cash Inflows bernla sama dengan Presen Value dar Baya Proyek (Projec Coss. la unuk mengese nla IRR agar PV bernla nol n adalah dengan cara coba-coba / ral-error. IRR ak lan merupakan ngka neres pada saa PV Projecs bernla nol. Jad IRR merupakan ala unuk mengukur ngka pengembalan hasl nern. Adapun formulas maemas perhungan PV sebaga berku: e. Cash. Flow PV ( I 0 Seper elah ka keahu sebelumnya bahwa Tngka Pengembalan Inernal aau IRR merupakan suau eknk dalam membua perngka usulan nvesas dengan menggunakan ngka pengembalan aas nvensas yang dhung dengan mencar ngka dskono yang menyamakan nla sekarang arus kas masuk dengan nvesas awal dan formula IRR yau n e. Cash. Flow Invesas. Awal ( 77 IRR%. Penlaan Oblgas Oblgas secara sederhana merupakan sura janj kesanggupan unuk membayar (Promssory noes jangka panjang, yang dkeluarkan oleh s pemnjam dengan janj kepada s pemegangnya dengan pembayaran suau nla bunga seap ahun yang elah denukan sebelumnya. Sehubungan dengan u, maka nla ase dpengaruh oleh ga elemen sebaga berku:. Besar sera waku penermaan aas arus kas asse yang dharapkan. Resko dar arus kas ersebu.. Tngka pengembalan mnmum nvesor (k unuk memlh suau oblgas. Adapun ngka pengembalan yang dharapkan nvesor yau k, adalah denukan oleh besar keclnya ngka suku bunga bebas resko dan premum resko yang drasakan nvesor perlu unuk mengkompensaskan resko dalam kepemlkan ase. Dengan demkan, maka penlaan dasar sebuah sekuras dapa ddefnskan secara maemas pada persamaan d bawah: 0 C C C Cn Vb... dmana :

3 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 C arus kas yang akan derma pada waku V nla nrnsk aau nla kn dar sebuah asse yang menghaslkann arus kas d masa mendaang, C pada ahun ke- hngga ahun ke-n. k ngka pengembalan yang dngnkan nvesor. n jumlah ahun dengan arus kas akan derma.. Meode ewon Raphson Dalam duna maemaka numerk, meode n palng banyak dgunakan dalam mencar akar dar suau persamaan khususnya benuk persamaan polnomal. Bla perkraan awal dar akar adalah x, suau gars snggung dapa dbua dar k ( x, f ( x.tk d mana gars snggung ersebu memoong sumbu x basanya memberkan perkraan yang lebh deka dar nla akar. Seper yang dunjukkan pada Gambar pada lampran, urunan perama pada k x adalah ekuvalen dengan ngka kemrngan. Meode yang lebh bak dalam memlh g'(x adalah dengan membua gars snggung dar f(x unuk nla x yang dplh, dan dengan menggunakan besaran x dar perpoongan gars snggung erhadap abss sehngga dperoleh nla x baru. Gambar pada lampran merupakan penjelasan grafs prosedur meode ewon Raphson. Meode ewon Raphson n merupakan salah sau cara yang palng dkenal dalam meode penyelesaan fungs f(x 0. Pengembalan cara n adalah sfa konvergens kuadrak dalam proses eras, karena erjadnya koreks dg ganda d seap proses. Secara maemas penurunan formulas pada meode ewon Raphson dapa drunu sebaga berku: f ( x 0 f ' ( x x x aau f '( Berku adalah prosedur algorma pada Meode ewon Raphson:. Tenukan Xo, olerans,dan jumlah eras maksmum.. Hung Xbaru x-f(xo/f(xo.. Jka nla mulak (Xbaru-Xo < olerans, dperoleh ulsan xbaru sebaga hasl perhungan;. Jka dak, lanjukan ke langkah berkunya.. Jka jumlah eras > eras maksmum, akhr program. 6. X Xbaru, dan kembal ke langkah (b. Keebaasan meode ewon Raphson n anara lan: - Harus mencar f(x, dan nlanya mungkn 0. - Tdaklah sederhana melacak proses unuk konvergen. - Dalam perhungan ada kemungknan besar proses memberkan hasl dvergen, kecual nla perkraan awal x cukup epa.. Meodolog Pada penelan n penuls mengambl conoh kasus suau conoh persoalan dalam mencar nla IRR (Inernal Rae Reurn unuk berbaga umur projec yang akan dnjau. Mula dar umur proyek ahun hngga umur proyek ahun. Unuk umur proyek ahun, penuls dak merasa perlu mencar nla IRR dengan pendekaan umerk Meode ewon Raphson dan dak perlu dbahas dalam paper n, karena cukup dengan formulas abc saja sudah dapa dselesakan, karena sanga sederhana. Kemudan unuk conoh persoalan mencar nla IRR yang melbakan usa projec anara hngga ahun dlakukan pencaran dugaan nla IRR dengan pendekaan meode ewon Raphson yang dbandngkan haslnya dengan sofware Excell memaka fungs IRR sera sofware Malab memaka fungs Roos. Dalam pendekaan meode ewon Raphson dpaka slah dugaan nla IRR, karena nla IRR yang dcar pada awal perhungan belum memenuh hasl press yang dharapkan, sehngga erus dlakukan pencaran nla eksak unuk akar yang sesungguhnya aau hampr mendeka sesungguhnya. Langkah-langkah penelan d aas juga berlaku bag kasus Oblgas Premum dan Dskono, yau mencar nla Yeld o Maury, seelah dbenuk persamaan Oblgas dalam benuk Persamaan Maemak Polnomal dmaksud.. Pembahasan Kasus Dalam Perhungan Maemas. Kasus Umur Projec Tahun (e Cash Flow dengan Jumlah yang Sama Msalkan ka dawarkan sebuah proposal proyek nvesas d mana ka harus mengnvesaskan dana sebesar Rp 0 jua. Sebaga mbalan dar proyek yang berjangka waku ahun n, d mana ka akan menerma pembayaran Rp jua pada seap akhr ahun selama ahun dan Rp jua pada akhr ahun kega. Apabla ka menggunakan formulas IRR dalam benuk rumus dere geomers sebaga berku: PV 0, 0 ( r %, f(x 0x 8x x 6 0 aau x x x 0. Dengan memandang f(x 0x 8x x 6, maka f (x dervaf perama 0x 6x, unuk nla awal des x0 dan x, dperoleh : f(0-6 dan 78

4 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 f( Berhubung nla f(0 dan f(6 berbeda anda, maka dambl dugaan bahwa akar persamaan, yau x* d anara x dan x0. Sehubungan dengan n ka lakukan langkah eras ( perhungan yang perama sebaga berku: f ( % f ' ( f ' (0. Ka lakukan es unuk f(/ n yau: f(/ 0( 8( ( 6, 9 6. Dan dengan menjalankan hngga neras ke, dperoleh hasl akar yang opmal aau konvergen, yau: f (0,0 0,08 0,08 x 0,0 0,0 0,00 0, f ' (0,0 (0,0 8(0,0 8,8 Akhrnya ka lakukan es f(0,f(0% (0, (0, (0, 0. Dengan demkan dapa dkaakan bahwa x0% merupakan akar persamaan polnomal dan Inernal Rae Reurn adalah pada ngka r 0 %. Dengan menggunakan Sofware Excell yau faslas fungs IRR (Range cell, guess akan dperoleh nla IRR 0%. Begu pula apabla dhung dengan menggunakan pake program Malab bernla sama, yau 0%. Hasl dengan meode ewon Raphson n IRR 0 % sama perss seper hasl yang dperoleh pada sofware aplkas Excell.. Kasus Umur Projec Tahun (e Cash Flow yang Tdak Sama Pada conoh kasus n ak jauh berbeda dengan conoh kasus no.a d aas, hanya saja erdapa nla e Cash Flow yang berbeda dar ahun ke ahun. Jad msalkan ka dawarkan sebuah proposal proyek nvesas d mana ka harus mengnvesaskan dana sebesar Rp 0 jua. Sebaga mbalan dar proyek yang berjangka waku ahun n, d mana ka akan menerma pembayaran Rp 0 jua pada seap ahun perama, ahun kedua memperoleh e Cash Flow Rp 0 jua dan Rp 6 jua pada akhr ahun kega. Apabla ka menggunakan formulas IRR dalam benuk rumus dere geomers sebaga berku: PV 0, dengan memsalkan r % x, ( x ( x ( x, ( x ( x ( x F(x x 6x 8x 9 0. Sedangkan f (x 66x x 8. Maka dengan demkan ka lakukan es awal sebaga unuk x0 dan x sebaga berku: f(0-9 dan f( Dengan demkan dugaan akar x* agar f(x*0 adalah erleak d anara x0 dan x. Maka dadakan proses perhungan neras: x f (0 ( 9 9 x f ' ( x f ' (0 66(0 ( ,68 Dengan demkan dperoleh dugaan akar semenara x*0,68. la f(0,68 n perlu ka es unuk menganalsa seberapa jauhkah error erhadap f(x*0. f(x*f(0,68 (0,68 6(0,68 8(0,68 9,. Sedemkan hngga apabla dlanjukan sampa eras ke, sehngga dperoleh hasl akar yang konvergen, yau : x f (0,86 0,0006 0,86 0,86 f ' (0,86,8 0,6 8 0,890. Dugaan akar yang erakhr n yau x0,890 akan ka lakukan es sampa seberapa jauhkah error erhadap f(x0. Berku perhungannya : f(0,890 (0,890 6(0,890 8(0, ,0000 Ka perhakan bahwa nla f(0,8900,0000 sudah sanga mendeka f(x0 aau sebesar,.0, menunjukkan errornya sudah mencapa sanga kecl dalam orde seperserausan rbu. Dengan demkan nla x0,890 aau IRR8,9 % merupakan nla yang dcar. Adapun dar hasl Malab ddapakan 0,868,6 % adalah merupakan approksmas aau dg d belakang koma.apabla dgunakan Sofware Excell yau faslas fungs IRR (Range cell, guess akan dperoleh nla IRR 8%. Sedangkan bla menggunakan sofware Malab 7.00 sebaga pengujan valdas dan sofware pembandng, maka dperoleh nla x 0,86 8,6%. Hasl perhungan dengan meode ewon Raphson d aas ad merupakan pendekaan dar IRR 8 % seper hasl yang dperoleh pada sofware aplkas Excell maupun sofware Malab.. Conoh Kasus Usa Proyek Tahun. Dengan Invesas Awal Rp ,-, dan e Cash Flow yang dperoleh unuk ahun beruru-uru adalah sebaga berku: ahun perama Rp 0 jua, ahun kedua Rp 60 jua, ahun kega Rp 0 jua, ahun erakhr Rp jua. Apabla dhung dengan menggunakan sofware Excell, akan dperoleh hasl IRR 8%. Sedangkan dengan menggunakan program Malab akan dperoleh hasl IRR0,8 aau IRR 8,%. Adapun conoh kasus ersebu apabla dhung dengan menggunakan Meode ewon Raphson dalam Maemaka umerk akan dperoleh hasl IRR 0,88 aau 8,8 %. Adapun Langkah perhungannya dsajkan d bawah n. Perama ama ka susun menuru persamaan maemas formulas PV sebaga berku n: ( % r ( r %. Persamaan-persamaan d aas dgabungkan dan dsederhanakan maka dperoleh: 79

5 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 7x 60x 70x 0x 00 yang merupakan suau benuk polnomal berderaja yang akan dcar akar-akarnya unuk menenukan IRR. Ka es dengan k awal msalkan x0, dperoleh f(0-0 dan x dperoleh f(. Maka dugaan akar yang dcar (x* pas d anara x0 dan x. Dengan demkan proses eras perhungan ka mula, namun demkan perlu denukan urunan fungs perama aau f (x 00x 780x 0x 0. f (0 ( 0 0 Ieras I : 0 0 0, 666 f '( f '(0 00(0 780(0 0( Dengan demkan dperoleh dugaan akar semenara x*,666. la f(,666 n perlu ka es unuk menganalsa seberapa jauhkah error erhadap f(x*0. f(x*f(,666 7(,666 60(,666 70(,660 0(, > f ( Terlha bahwa haslnya ak menjad lebh bak aau dvergen aau bsa dkaakan semakn jauh dar f(x yang seharusnya mendeka nol. Maka dar u perlu dcar alernaf neras lan, yau dhung mundur dar x dan f(, sehngga perhungan eras maemasnya sebaga berku: f ( ( 0,8 0,68 f '( f '( 00( 780( 0( 0 60 Sehngga pendugaan x* yang baru pada eras d aas alah pada x* 0,68 Akhrnya ka es seberapa jauh pendugaan x* baru ersebu erhadap f(x0, yau: F(0,68 7(0,68 60(0,68 70(0,68 0(0,68 0, 88 Aau f(0,68,88 < f(, dar hasl n dperoleh konds yang convergen, sehngga dugaan akar (x* berkunya erjad d anara x 0 dan x 0,68. Dengan demkan eras perhungan maemas ka eruskan hngga hasl yang press dan semakn konvergen hngga pada saa eras yang ke, dperoleh hasl opmal sebaga berku: f(0,88 7(0,88 60(0,88 70(0,88 0(0, , nla n sudah cukup mendeka f(x0, apabla dbandngkan dengan nla f(x dar kandda-kandda akar sebelumnya, sehngga dapa dambl kepuusan bahwa x 0,88 merupakan dugaan akar yang sudah cukup press aau Inernal Rae Reurn (IRR 8,8 % aau dapa dkaakan hampr sesua dengan hasl pengolahan dar Excell aau sofware Malab sebaga pembandngnya. Apabla dlakukan proses perhungan berulang aau ners lebh lanju, akan dperoleh hasl pendekaan akar yang ak jauh berbeda, yau berksar anara x 0,8...aau IRR 8,...%, yang merupakan selsh keelan beberapa dg d belakang koma yang erlalu sgnfkan.. Conoh Kasus unuk Umur Projec Tahun Dengan Invesas awal (I sebesar Rp , e Cash Flow beruru-uru adalah sebaga berku: Tahun perama sebesar Rp ,-. Tahun kedua sebesar Rp ,-. Tahun kega sebesar Rp ,-. Tahun keempa sebesar Rp ,-. Dan ahun kelma sebesar Rp Akan denukan nla Inernal Rae of Reurn (IRR yang sesua. Kn penuls akan melakukan perhungan IRR dengan menggunakan pendekaan Maemaka umerk- Meode ewon Raphson, seper basanya dsusun erlebh dahulu persamaan maemak unuk PV sebaga berku : ( r % F(x 00x 6x 8x 6x 0x 07. Sebaga k awal dplh x0 yang akan menghaslkan f(0-07 dan x( yang akan menghaslkan f( Sehngga dapa dkaakan pendugaan d anara x0 dan x. amun ka perlukan enukan urunan perama yau f (x 00x 860x 66x 70x 0, karenanya f (0 00(0 860(0 66(0 70( Dengan demkan dlakukan eras perama unuk memperoleh x* (kandda aau dugaan akar, yau perhungan sebaga berku: x f (0 ( f '( x f '(0 0 0,89. Kemudan dlakukan pengujan unuk mengeahu seberapa jauhnya erhadap f(x0 f(0,89,8 9, , dan hasl n semakn mendeka menuju f(x0, bla dbandngkan dengan f(.0. Dengan demkan dugaan akar d anara x0 dan x0,89. Perhungan dengan prosedur d aas dlakukan berulang hngga eras ke, sedemkan hngga dperoleh hasl akar yang konvergen sebaga berku: f (0,8 (,667 0,8 0,8 0,8 0, ,87 f ' ( x f ' (0,8,69,6 98, Ka peroleh x* (dugaan akar yang baru 0,87, dan ka lakukan pengujan seberapa deka erhadap f(x0. Berku perhungannya: F(0,87 00(0,87 6(0,87 8(0,87 6(0,87 0(0,87 07, 6 Ternyaa f(0,87 bernla negaf, sehngga dengan demkan dugaan akar d anara x0,87 yang f(xnya bernla -,6 dan x0,80 yang f(xnya bernla,66. Apabla demkan, solusnya adalah ka menghung k engah anara dua nla x n : 0,87 0,80 0,88 X engah. Akhrnya ka lakukan es erhadap f(0,88 yau: f(0,88 00(0,88 6(0,88 8(0,88 6(0,88 0(0, , 9. 80

6 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 la f(0,88 n semakn mendeka f(x0, jad bsa danggap secara pendekaan bahwa x 0,88 merupakan dugaan akar karena sudah cukup mendeka f(x0. Dengan demkan dapa dkaakan nla IRR 8,8%. la IRR dar perhungan meode ewon Raphson n ak erlalu erpau jauh dengan nla IRR dar sofware pembandng bak Excell maupun Malab, yau selsh sekar 0,07 %, sehngga dapa dkaakan selsh sebesar 0,07% ersebu daklah erlalu sgnfkan.. Aplkas Meode umerk ewon Raphson Unuk Menghung Tngka Pengembalan Yang Dsyarakan Invesor Dalam Invesas Oblgas: Dalam proses penlaan oblgas, dperlukan varabel penng, yau: ( jumlah dan waku dar arus kas yang akan derma nvesor, ( anggal jauh empo oblgas, ( ngka pengembalan yang dngnkan nvesor. Bla perusahaan menggunakan oblgas sebaga sarana unuk memperoleh dana dar huang jangka panjang, maka baya huang adalah sama dengan K d aau Yeld o Maury (YTM yang dak lan merupakan ngka keunungan yang dharapkan oleh pemegang aau pembel oblgas (holder. Adapun varabel I unuk menggambarkan pembayaran bunga (berdasar kupon rae pada ahun, M adalah harga jual pada nla pasar, saa nla jauh empo oblgas, dan k aaupun K d merupakan ngka pengembalan mnmum pemegang oblgas, ka dapa menyaakan nla oblgas yang jauh empo pada ahun ke-n pada persamaan maemak d bawah n: n I M Vb ( k ( kd Harga Oblgas. Basanya unuk mengukur ngka pengembalan yang dharapkan oleh pemegang oblgas (k, ka akan mencar ngka dskon yang menyamakan nla sekarang dar arus kas masa daang (bunga dan nla jauh empo dengan harga pasar oblgas pada saa sekarang. Tngka pengembalan yang dharapkan dar sebuah oblgas juga merupakan ngka pengembalan yang akan dperoleh nvesor blamana oblgas dpegang hngga jauh empo aau ngka penghaslan saa jauh empo. Terdapa hubungan yang mengaakan bahwa nla oblgas berbandng erbalk dengan perubahan ngka pengembalan yang dngnkan nvesor (ngka suku bunga saa n. Aau dengan kaa lan, keka ngka suku bunga menngka (menurun, maka nla oblgas menurun (menngka. Sebaga bahan lusras, msalkan suau Oblgas memlk nla par 000$, dengan pembayaran bunga ahunan 0$ yang menunjukkan ngka suku bunga oblgas yang berlaku sekarang adalah kupon sebesar persen (% x 000$ 0$. Dengan berasums bahwa jangka waku jauh empo adalah lma ahun, dan nla oblgas u seharga 000$ aau sama dengan nla parnya, maka akan ka car ngka pengembalan yang dharapkan nvesor, dengan pendekaan umerk ewon Raphson. Mencar ngka pengembalan yang dngnkan (k%: Vb. 000 }, V { b V 000 b { }. Dar Excell dperoleh k%. Dan dar sofware Malab dperoleh nla k 0.00 aau % Adapun persamaan maemak dalam benuk polnomal sebaga berku: k k k 0k 9k 0. Dan f (k k 88k 70k 0k 9 Unuk pengujan yang menggunakan nla awal f(0, maka dperoleh nla -. Dan f( Dengan demkan nla dugaan k berada danara k0 dan k. Selanjunya, ka lakukan perhungan eras f (0 ( perama: 0 0 0, 789 f '( f '(0 9 9 Kemudan dlakukan pengujan unuk mengeahu seberapa jauhnya erhadap f(x0 f(0,789 0,00,0760,79,88,999-6,77 dan hasl n semakn mendeka menuju f(x0, bla dbandngkan dengan f(68. Dengan demkan dugaan akar d anara x0 dan x0,789. Demkan ka eruskan pada eras berkunya, sedemkan hngga eras ke, yang akhrnya dperoleh akar opmal dengan hasl yang f (0,789 (6,77 konvergen, yau: 0,789 0,789 0,089 0, 09 f '( f '(0,789 (70,77. Selanjunya dadakan pengujan pdf (0,09, yau: F(0,09 (0,09 (0,09 (0,09 0(0,09 9(0,09 F(0,090,0006 0,06 6,0608,,8-0,77. Dengan demkan ampak bahwa f(0,090,77 semakn mendeka f(x0, dbandngkan neras sebelumnya yau f(0,789 6,77. Dengan demkan nla k nlah, yau k 0,09 aau k,09%, yang dperoleh pada perhungan eras ke- n cukup mendeka f(x0 dan n sudah merupakan nla pendekaan unuk dugaan nla k yang dcar, dengan menggunakan meode ewon Raphson d aas. Kasus Dscoun Bond 8

7 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 Seper pada lusras d aas, namun nla oblgas urun menjad 899,, maka ngka pengembalan yang dharapkan nvesor akan ka car dengan pendekaan umerk ewon Raphson sebaga berku yau mencar ngka pengembalan yang dngnkan (k%: Vb 899, { } V b V { } b Dar Excell dperoleh k %. Dan dengan menggunakan sofware Malab dperoleh k 0,0. Persamaan polnomal yau f(k 899k 7k 80k 7790k 9k Adapun f (k.9k 7.00k.0k.80k 9. Unuk pengujan yang menggunakan nla awal f(0, maka dperoleh nla -70. Dan f( Dengan demkan nla dugaan k berada danara k0 dan k, dengan demkan ka lakukan perhungan eras perama f (0 ( : 0 0 0,77. f '( f '(0 9 9 Kemudan dlakukan pengujan unuk mengeahu seberapa jauhnya erhadap f(x0 f(0,77,88 dan hasl n semakn mendeka menuju f(x0. Dengan demkan dugaan akar d anara x0 dan x0,77. Demkan ka eruskan pada eras berkunya hngga eras ke, sedemkan hngga dperoleh hasl dugaan akar yang konvergen dengan perhungan sebaga berku: f (0,07 0,0, x 0,07 0,07 f '( f '(0,07 (60 0,07 0, , x,06689 % Kemudan ka lakukan pengujan erhadap f(x* f(,06689% unuk menenukan seberapa jauhkah erhadap f(x0. Dar hasl perhungan unuk f(,06689% dperoleh nla sebesar 0, <<. la n sudah mendeka nol dan dengan demkan dapalah ka mengambl kesmpulan bahwa dugaan akar aau nla k yang dmaksud adalah k, %. Kasus Premum Bond Seper pada lusras d aas, namun nla oblgas mengalam kenakan menjad.6$ maka ngka pengembalan yang dharapkan nvesor akan ka car dengan pendekaan umerk ewon Raphson dengan mencar ngka pengembalan yang dngnkan (k%: Vb.6. V { } b V b.6 { }. Dar Excell dperoleh k 9,06 % aau 0,0906. Dar Malab dperoleh k 9,0% aau k 0,090. Dperoleh persamaan bersuku polnomal sebaga berku: f(k.6k.60k 0.680k 9.960k.80k 8 0. Adapun f (k.80k.80k.00k 9.90k Unuk pengujan yang menggunakan nla awal f(0, maka dperoleh nla -8. Dan f( Dengan demkan nla dugaan k berada danara k0 dan k, dengan demkan ka lakukan perhungan eras perama f (0 ( 8 8 : 0 0 0,0. f '( f '( Kemudan dlakukan pengujan unuk mengeahu seberapa jauhnya erhadap f(x0 f(0,0.6(0,0.60(0, (0, (0,0.80(0,0 8 6,86 dan hasl n semakn mendeka menuju f(x0 bla dbandngkan dengan f(. aau dengan kaa lan menunjukkan hasl yang konvergen. Dengan demkan dugaan akar d anara x0 dan x0,0. Demkan ka eruskan pada eras eras yang berkunya, sedemkan hngga dperoleh nla akar opmal yang konvergen, dengan perhungan sebaga berku: f (0,090 0,008 0,090 0,090 0,090 f '( f '(0,090 (6. Kemudan ka lakukan es erhadap f(0,090 seberapa jauh erhadap f(x0, maka dperoleh hasl f(0,090 0, Hasl n sudah cukup menunjukkan bahwa langkah perhungan eras sudah semakn mendeka nol. Maka dengan demkan dapa ka kaakan bahwa nla k yang danggap cukup press hngga akhr perhungan n. Apabla ka ngn lanjukan pada eras berkunya msalkan, maka hasl yang dperoleh erdapa perbedaan yang dak begu sgnfkan aau dak begu berpengaruh, berku n perhungan langkah eras: f (0,090 0, ,090 0,090 0, f '( f '(0,090 (6. Jad ka smpulkan bahwa menuru perhungan dengan menggunakan meode ewon Raphson n dapalah ka anggap bahwa nla k yang opmum mendeka f(k0, yau k aau k 9,0099 %. 8

8 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI Kesmpulan Akhr darpada ulsan n dapa ka smpulkan bahwa Aplkas Maemaka umerk, khususnya Meode ewon Raphson dapa derma sebaga salah sau cara alernaf unuk menyelesakan persoalan dalam hal pencaran nla Inernal Rae Reurn (IRR dan nla Yeld o Maury dalam kasus Oblgas Dskono dan Premum, secara epa (eksak maupun aksran aau dengan kaa lan. Hpoesa yang dajukan penuls dapa derma, seelah melalu proses pembukan dan perhungan maemas. Dengan demkan hasl-hasl yang dperoleh dar pencaran aksran nla IRR aau ngka pengembalan yang dsyarakan nvesor (k dengan menggunakan pendekaan Maemaka umerk - Meode ewon Raphson n ak jauh berbeda aau selshnya dak sgnfkan apabla dbandngkan dengan cara cara alernaf lan yang sudah dkenal sebelumnya, msalkan Pemakaan Fungs IRR(range cell, guess dalam Excell, Meode Inerpolas, sera Penggunaan oolbox (faslas roos dalam sofware Malab. Hal n dapa dlha pada Tabel. Meode ewon Raphson n memungknkan dpergunakan blamana ak erseda Tabel Keuangan Keerbaasan Penelan Adapun keerbaasan yang harus daku pada pendekaan Maemaka umerk-ewon Raphson n anara lan harus mengubah benuk persamaan dere e Presen Value (PV maupun persamaan Oblgas n dalam benuk Persamaan Polnomal bersuku banyak dan dlakukan perhungan eras beberapa kal erhadapnya agar menghaslkan dugaan nla x aau k yang konvegen aau error mnmum sehngga memungknkan dperoleh aksran nla IRR aau ngka pengembalan yang dsyarakan nvesor (k yang semakn press dengan selsh yang dak sgnfkan apabla dbandngkan dengan sofware sandar aau cara lan sebaga pembandngnya. Keerbaasan lannya yau dengan umur projec aau apabla umur jauh empo oblgas yang semakn ngg, msalkan d aas ahun, semakn panjang benuk suku polnomalnya, sehngga akan erbenuk persamaan polnomal berderaja aau pangka erngg sesua dengan umur projec aau umur jauh empo oblgas ersebu. Akbanya semakn banyak ka melakukan perhungan maemas (eras unuk memperoleh aksran nla IRR aau nla k yang press dan semakn rum persamaan maemas yang erlba d dalamnya. Unuk mengaas aau mempermudah hal ersebu, maka penuls elah menyusun algorma yau konsep berfkr meode ewon Raphson n dalam benuk lsng program dalam bahasa Delph unuk ssem Operas Wndows dan bahasa Forran dalam ssem operas DOS seper erlha pada bagan lampran DAFTAR PUSTAKA [] Dew Asu (00. Manajemen Keuangan Perusahaan. Ghala Indonesa Press, Jakara. [] Djakman Chaerul (999. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan, Salemba Empa, FE-UI, Jakara. [] Mowen,Hansen (00. Managemen Accounng. Souh Wesern-Thompson Learnng, Oho, USA [] Sarono (00. Manajemen Keuangan dan Porofolo. And Offse, Yogyakara. [] Trhamodjo Bambang (00. Meode umerk. Bea Offse Press, Yogyakara. [6] Hp:// raphson/hmlcgso, Las Access June h, 008 [7] Hp:// rae reurn/hmlcgso, Las Access June h, 008 Plh secara acak la Awal Hung dan Apakah kecl? S e l e s a x n x n Gambar. Prosedur Algorma Meode ewon Raphson 8

9 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 Gambar. Logka Pemkran Meode ewon-raphson Dgambarkan Secara Grafs Tabel. Tabulas Hasl Penelan Pencaran Dugaan la IRR Umur Projec Hasl Pake Program Hasl Sofware Meoda ewon Raphson ( ahun Excell Malab 00%,00 Tak dlakukan % 0,9 Tak dlakukan 0% 0, 0% 8 % 0,86 8,9% 8% 0,8 8,8% 8,7 % 0,8 8,8% Tabel. Tabulas Hasl Penelan Pencaran Dugaan la K ( Tngka Pengembalan Yang Dharapkan Invesor Oblgas Kasus Oblgas Hasl Pake Program Hasl Sofware Meoda ewon Raphson Excell Malab ormal % %,09 % Dskono Bond %,0 %,% Premum Bond 9,06 % 9,0 % 9,0099 %. Tabel. Lsng Program Meode ewon Raphson Dalam Bahasa Pemrograman Forran C PROGRAM METODE EWTO-RAPHSO F(X... FX(X TURUA X OPE (,FILE EWTO.HAS I0 X C XX 0 I I C FX(F(X-F(X/(X-X XTX-F(X/FX(X C II WRITE(,I,X,XT,F(X,F(XT XXT IF ABS(F(XT.LT GOTO GOTO 0. FORMAT(I,6F0.. FORMAT(F. STOP ED Tabel. (Conoh Kasus Tahun, Cash Flow Tap Tahun Sama Ieras ke la x*(dugaan akar aau IRR la f (x* 0,,9 0,0 0,08 0, 0 ( sop Tabel. (Conoh Kasus Tahun, Cash Flow Tap Tahun Tak Sama Ieras ke la x*(dugaan akar aau IRR la f (x* 0,68, 0,867 0,696 0,86 0, ,890 0,0000 ( Sop 8

10 Konferens asonal Ssem dan Informaka 008; Bal, ovember, 008 KSI08-0 Tabel 6. (Conoh Kasus Tahun Ieras ke la x*(dugaan akar aau IRR la f (x* 0,68,88 0,669,07 0,880,7 0,88 0,07 ( Sop Tabel 7. (Conoh Kasus Tahun Ieras ke la x*(dugaan akar aau IRR la f (x* 0,9 aau 0,6 9 0,0 08, 0,07,9 0,8,667 0,88-0,9 ( Sop Tabel 8. (Conoh Kasus Oblgas Ieras ke la x* (dugaan akar aau YTM la f (x* 0,789 6,77 0,09 0,77 ( Sop Tabel 9. (Conoh Kasus Oblgas Jens Dskono Ieras ke la x* (dugaan akar aau YTM la f (x* 0,77,88 0,799,88 0,88 0,077 0,07 0, , , ( Sop Tabel 0. (Conoh Kasus Oblgas Jens Premum Ieras ke la x* (dugaan akar aau YTM la f (x* 0,0 6,86 0,09098,66 0,090 0,008 0, ,

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 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 terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) 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 terperinci

APLIKASI MATEMATIKA NUMERIK UNTUK MENGHITUNG INTERNAL RATE OF RETURN DAN YIELD TO MATURITY OBLIGASI

APLIKASI MATEMATIKA NUMERIK UNTUK MENGHITUNG INTERNAL RATE OF RETURN DAN YIELD TO MATURITY OBLIGASI EKUITAS ISSN 4-0393 Akredtas No.55a/DIKTI/Kep/2006 APLIKASI MATEMATIKA NUMERIK UNTUK MENGHITUNG INTERNAL RATE OF RETURN DAN YIELD TO MATURITY OBLIGASI Yudha Herlambang Fakultas Teknk Unverstas Trunojoyo

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI oleh: RILA DWI RAHMAWATI NIM: 0350050 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant) PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi Bab II Dasar Teori Kelayakan Invesasi 2.1 Prinsip Analisis Biaya dan Manfaa (os and Benefi Analysis) Invesasi adalah penanaman modal yang digunakan dalam proses produksi unuk keunungan suau perusahaan.

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya

Lebih terperinci

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5 TAHUN 2008 TENTANG BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN DAERA KABUPATEN PACTAN NOMOR 25 TAHUN 2007 TENTANG ORGAN DAN KEPEGAWAAN PERUSAHAAN DAERAH AR MNUM j KABUPATEN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik 6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali Penggunaan Meode Modfed Un Decommmen (MUD) unuk Penjadwalan Un-Un Pembangk Pada Ssem Kelsrkan Jawa - Bal Ars Her Andrawan,2, Onoseno Penangsang ) Jurusan Teknk Elekro TS, Surabaya 60, ndonesa 2) Jurusan

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk

Lebih terperinci

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013 ! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Semnar Nasonal Teknolog Informas dan Mulmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyakara, 6-8 Februar 2015 PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Yeffransjah Salm STMIK Indonesa

Lebih terperinci

Pertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012

Pertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012 Pertemuan ke-4 Analsa Terapan: Metode Numerk 4 Oktober Persamaan Non Non--Lner: Metode NewtonNewton-Raphson Dr.Eng. Agus S. Muntohar Metode Newton Newton--Raphson f( f( f( + [, f(] + = α + + f( f ( Gambar

Lebih terperinci

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Masalah Knerja pembangunan ekonom Indonesa bsa dkaakan sanga membanggakan dengan ngka perumbuhan ekonom selama beberapa dekade erakhr n sangalah ngg, walaupun mengalam

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010 3 1 BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN \ NOMOR ;6TAHUN 2010 TENTANG PENYELENGGARAAN SSTEM PENGENDALAN NTERN PEMERNTA D LNGKUNGAN PEMERNTAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog X Program Sud MMT-TS, Surabaya 6 Pebruar 2010 PENGGUNAAN METODE MODFED UNT DECOMMTMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNT-UNT PEMBANGKT PADA SSTEM KELSTRKAN JAWA - BAL

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDAAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor maemaka keuangan dan saska yang mendukung dalam penurunan formula Lookback Opons pada Bab III dan pembuaan program pada Bab IV. Teor-eor yang

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

PENENTUAN 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

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,

Lebih terperinci

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n.

Lebih terperinci

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani. III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Usahaani belimbing karangsari adalah kegiaan menanam dan mengelola anaman belimbing karangsari unuk menghasilkan produksi, sebagai sumber

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT

ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALSIS OF TIME SERIES USING SECULAR TREND METHOD TO DETERMINE POPULATION GROWTH MODEL

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan mengena Analss Pengaruh Kupedes Terhadap Performance Busness Debtur dalam Sektor Perdagangan, Industr dan Pertanan dlaksanakan d Bank Rakyat

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Poensi sumberdaya perikanan, salah saunya dapa dimanfaakan melalui usaha budidaya ikan mas. Budidaya ikan mas yang erus berkembang di masyaraka, kegiaan budidaya

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas

BAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengertian dan petunjuk yang

III. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengertian dan petunjuk yang III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengerian dan peunjuk yang digunakan unuk menggambarkan kejadian, keadaan, kelompok, aau

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan . Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

MODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI

MODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI 3.. Tujuan Ö Prakikan dapa memahami perhiungan alokasi biaya. Ö Prakikan dapa memahami analisis kelayakan invesasi dalam pendirian usaha. Ö Prakikan dapa menyusun proyeksi/proforma

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Capial Expendiure (Belanja Modal) Capial Expendiure aau juga dikenal dengan nama belanja modal adalah pengeluaran yang dilakukan perusahaan unuk mendapakan aau memperbarui ase

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel PRAKTIKUM 6 Penyelesaan Persamaan Non Lner Metode Newton Raphson Dengan Modfkas Tabel Tujuan : Mempelajar metode Newton Raphson dengan modfkas tabel untuk penyelesaan persamaan non lner Dasar Teor : Permasalahan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP

Lebih terperinci