Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
|
|
- Doddy Hadiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I PENDAHULUAN A. Laar Blakag Masalah Pramala (forcasig) mrupaka bagia vial bagi siap orgaisasi bisis da uuk siap pgambila kpuusa maajm yag saga sigifika. Pramala mjadi dasar bagi prcaaa jagka pajag prusahaa. Dalam ara fugsioal kuaga, pramala mmbrika dasar dalam muka aggara da pgdalia biaya. Pada bagia pmasara, pramala pjuala dibuuhka uuk mrcaaka produk baru, kompsasi aga pjual, da bbrapa kpuusa pig laiya. Slajuya, pada bagia produksi da oprasi mgguaka daa-daa pramala uuk prcaaa kapasias, fasilias, produksi, pjadwala, da pgdalia prsdia (ivory corol). Uuk mapka kbijaka koomi spri igka prumbuha koomi, igka pgaggura, igka iflasi, da lai sbagaiya dapa pula dilakuka dga kik mod pramala da pgukura ksalaha pramala. B. Prumusa Masalah Dari uraia yag lah dibrika dalam laar blakag masalah, dapa dirumuska prmasalaha dalam mmilih kik pramala da pgukura ksalaha pramala uuk daa ru. C. Tujua Pulisa Prmasalaha yag aka dibahas dalam pulisa ii brdasarka pada pmiliha kik pramala da pgukura ksalaha pramala. D. Mafaa Pulisa Uuk mgahui kik-kik da pgukura ksalaha pramala apa saja yag dapa dilakuka uuk mlakuka pramala pada suau daa.
2 BAB II PEMBAHASAN A. Tkik-kik Pramala Fakor uama yag mmpgaruhi pmiliha kik pramala adalah idifikasi da mgahui pola dari daa. Bbrapa kik pramala yag dapa diguaka:. Tkik pramala uuk daa sasior Daa sasior dapa didfiisika dga cpa spri ssuau yag ilai raa-raaya idak dapa diubah swaku-waku. Spri siuasi yag brkmbag kika ada pigkaa pola daa yag mmpgaruhiya maka kik ii aka rlaif sabil. Tkik pramala sasior diguaka jika Daa sabil, ligkuga yg brpgaruh rlaif ap Misalya agka krusaka prmiggu pada pmasaga bagia-bagia prakia msi mmiliki raa- raa produksi yag sama, kumpula pjuala produk aau layaa dalam pkmbaga pross khidupa da jumlah hasil pjuala dari igka usaha yag kosa. Buuh modl yag saga sdrhaa kara krbaasa daa, aau mmudahka dalam pjlasa da plaksaaa Cooh: kika bisis aau orgaisasi iu baru da haya sdiki daa hisoris yag rsdia Adaya asumsi ru shigga daa mjadi lbih sabil Cooh: mggai pdapaa k pdapaa prkapia aau mggai pjuala dolar k jumlah dolar kosa. Adaya rasformasi daa shigga mjadi sabil Cooh: mrasformasi ragkaia dga mgguaka logarima, akar kuadra aau pmbdaa. Daa adalah himpua ror dari kik pramala yag diaggap cukup baik (mmadai) Tkik yag bisa diguaka Naïv 2
3 Simpl avragig Movig avrag Auorgrssiv movig avrag (ARMA) 2. Tkik pramala uuk daa Trd Ragkaia Trd dibrika lbih awal sbagai ruu waku yag mgadug kompo buk pajag yag mggambarka prumbuha aau kmrosoa dalam ragkaia diaas priod prpajaga waku. Dga kaa lai ruu waku dikaaka mmpuyai Trd jika ilai raa-raaya mggaika waku ambaha, jadi Trd diguaka uuk migkaka aau muruka slama priod yag maa pramala diigika. Tkik pramala uuk daa rd diguaka jika Daya produksi yag migka aau kmajua kologi yag mdorog prubaha gaya hidup (misal:prmiaa barag lkroik) Cooh: prmiaa kompo lkroik, yag migka dga adaya kompur da pmakaia jala kra api yag muru kara adaya psawa rbag Prambaha jumlah pduduk yag mdorog pada prmiaa barag da jasa Cooh: pajak pjuala barag-barag kosumsi, prmiaa kosumsi rgi, da pgguaa baha mah. Daya bli dolar yag mmpgaruhi prkoomia iflasi Cooh: gaji,biaya produksi da harga Sambua pasar migka. Cooh: priod prumbuha dalam puara produk baru. Tkik yag bisa diguaka: Movig avrag Hol liar xpoial smoohig Simpl rgrssio Growh curv Expoial 3
4 Auorgrssiv igrad movig avrag 3. Tkik pramala uuk daa Musima Ragkaia musima sbagai ruu waku dga pola prgaia yag mgulag ahu sblumya. Sau cara uuk mmbagu pramala musima yag mlibaka pmiliha salah sau dari mod dkomposisi prkalia aau pmbagia da kmudia mgsimasi idks musima dari sjarah / hisori ragkaia. Idks ii kmudia diguaka uuk mmasukka pramala scara musima aau mghilagka fk dari ilai yag diobsrvasi. Pross rakhir diarahka sbagai pgaura daa musima. Tkik pramala uuk daa musima diguaka jika Musim mmpgaruhi variabl mia Cooh: kosumsi yag brhubuga dga lisrik, kgiaa musim paas da musim digi (spri olaharaga: ski), pakaia, musim aam. Kaldr ahua (hari libur, hari bsar) mmpgaruhi variabl mia Cooh: pjuala ik masuk obyk wisaa dipgaruhi musim libur, 3 hari libura, da kaldr skolah. Tkik yag bisa diguaka: Clasical dcomposiio Csus X-2 Wir s xpoial smoohig Mulipl rgrssio Auorgrssiv igrad movig avrag 4. Tkik pramala uuk daa Siklis Efk siklis dibrika lbih awal sbagai flukuasi spri glombag diskiar Trd. Pola siklis suli uuk modl kara pola mrka scara ipikal idak sabil / ap. Flukuasi spri glombag k aas k bawah diskiar Trd jarag rulag di irval waku yag ap da bsarya flukuasi juga rjaga uuk brubah-ubah. Mod dkomposisi dapa diprluas uuk mgaalisis daa siklis. Aka api, kara puara klakua yag idak raur, aalisa kompo siklis dari ragkaia srig mmrluka pmua kjadia yag kbula aau kpmimpia idikaor koomi. 4
5 Tkik pramala uuk daa siklis diguaka jika Puara bisis mmpgaruhi variabl mia Cooh : koomi, pasar da fakor prsaiga. Adaya prgaia slra,mod, dll Trjadiya prubaha dalam pduduk. Cooh : prag, klapara, wabah pyaki da bcaa alam Tkik yag bisa diguaka Clasical dcompoiio Ecoomic idicaor Ecoomrics modl Mulipl rgrssio ARIMA Fakor lai yag prlu diprimbagka Jagka waku mmpgaruhi pmiliha kik pramala Prhaika abl briku!!! Tabl pmiliha kik pramala M od Pola Jagka Tip Mi daa yag 5
6 daa wk modl diguaka omusim musim Naïv ST,T,S S TS Simpl avrags ST S TS 30 Movig avrags ST S TS 4-20 Eksposial smoohig ST S TS 2 Liar ksp smoohig T S TS 3 Quadraic ksp smoohig T S TS 4 Sasoal ksp smoohig S S TS 2 X S Csus X-2 S S TS 6 X S Simpl rgrssio T I C 0 Mulipl rgrssio C,S I C 0 X V Classical dcompoiio S S TS 5 X S Ekspoial rd modl T I,L TS 0 Box jkis ST,T,S,C S TS 24 3 X S Ecoomric modl C S C 30 Tim sris mulipl rgrss T,S I,L C 6 X S Kraga: Pola daa: STSasior; TTrd; SMusima; CSiklis. Jagka waku: Ssigka(kurag dari 3 bula); Imgah; Lpajag. B. PENGUKURAN TEKNIK PERAMALAN 6
7 Sbuah oasi mamaika dikmbagka uuk mujukka priod waku yag lbih spsifik kara mod kuaiaif pramala srig kali mmprlihaka daa ruu waku. Huruf aka diguaka uuk moasika sbuah variabl ruu waku mskipu ada lbih dari sau variabl yag diujukka. Priod waku brgabug dga obsrvasi yag diujukka sbagai ada. Olh kara iu, priod waku. mujukka ilai dari ruu waku pada Noasi mamaika juga harus dikmbagka uuk mmbdaka aara sbuah ilai yaa dari ruu waku da ilai ramala.... aka dilakka di aas sbuah ilai uuk mgidikasi bahwa hal rsbu sdag diramal. Nilai ramala uuk adalah Kpaa dari kik pramala srig kali diilai dga mmbadigka dr asli, 2, K. dga dr ilai ramala, 2, K NOTASI DASAR PERAMALAN Noasi pramala dapa dirigkas sbagau briku: ilai daa im sris pada priod ilai ramala dari sisa aau ksalaha ramala. Bbrapa mod lbih diuka uuk mrigkas ksalaha (rror) yag dihasilka olh faka (kraga) pada kik pramala. Sbagia bsar dari pgukura ii mlibaka raa-raa bbrapa fugsi dari prbdaa aara ilai akual da ilai pramalaya. Prbdaa aara ilai obsrvasi da ilai ramala ii srig dimaksud sbagai rsidual. Prsamaa di bawah ii diguaka uuk mghiug rror aau sisa uuk iap priod pramala. 7
8 dimaa rror ramala pada priod waku. ilai akual pada priod waku. ilai ramala uuk priod waku Sau mod uuk mgvaluasi mod pramala mgguaka jumlah dari ksalaha-ksalaha yag absolu. Th Ma Absolu Dviaio (MAD) mgukur kpaa ramala dga mraa-raa ksalaha dugaa (ilai absolu masig-masig ksalaha). MAD palig brgua kika orag yag mgaalisa igi mgukur ksalaha ramala dalam ui yag sama sbagai dr asli. MAD i Th Ma Squard Error (MSE) adalah mod lai uuk mgvaluasi mod pramala. Masig-masig ksalaha aau sisa dikuadraka. Kmudia dijumlahka da diambahka dga jumlah obsrvasi. Edkaa ii mgaur ksalaha pramala yag bsar kara ksalaha-ksalaha iu dikuadraka. Mod iu mghasilka ksalahaksalaha sdag yag kmugkia lbih baik uuk ksalaha kcil, api kadag mghasilka prbdaa yag bsar. Tujua opimalisasi saisik srig skali uuk mmilih suau modl agar MSE miimum, api ukura ii puya dua klmaha Prama, ukura ii mujukka pcocoka suau modl rhadap daa hisoris. Pcocoka dga mgguaka poliomi brord iggi aau suau rasformasi Fourir yag pa. Suau modl yag rlalu cocok dga dr daa yag brari sama dga mmasukka usur radom sbagai bagia pross bagkia. Hal ii sama burukya dga idak brhasilya mgali pola o radom, dalam daa. Prbadiga ilai MSE yag rjadi 8
9 salama flas pcocoka pramala mugki mmbrika sdiki idikasi kpaa modl dalam pramala. Kkuraga kdua pada MSE sbagai ukura kpaa modl adalah brhubuga dga kyaaa bahwa mod yag brbda aka mgguaka prosdur yag brbda pula dalam fas pcocoka sbagai cooh, mod dkomposisi mmasukka usur rd siklis dalam ahap pcocokaya saka-aka usur dikahui. Mod rgrsi mmiimumka MSE dga mmbrika bobo yag sama pada smua ilai pgamaa da mod Box-Jki mmiimumka MSE dari suau prosdur opimasi o liar. Jadi, pmbadiga mod aas suau kriria umggal, yaiu MSE yamg mmpuyaiilai rbaas. Dalam fas pramala, pgguaa MSE sbagai suau ukura kpaa juga dapa mimbulka masalh. Ukura ii idak dapa mmudahka prbadigaaar dr brkala yag brbda da uuk slag wsku yag brlaia kara MSE mrupaka absolu. Slai iu, irprasiya idak brsifa iuiif bahka uuk para spsialis skalipu, kara ukura ii myagku pgkuadraa sdra ilai. Briku ii rumus uuk mghiug MSE. MSE i 2 Ada kalaya prsamaa ii saga brgua uuk mghiug ksalaha-ksalaha pramala dalam buk prsas. Th Ma Absolu Prcag Error (MAPE) dihiug dga mgguaka ksalaha absolu pada iap priod dibagi dga ilai obsrvasi yag yaa uuk priod iu. Kmudia, mraa-raa ksalaha prsas absolu rsbu. Pdkaa ii brgua kika ukura aau bsar variabl ramala iu pig dalam mgvaluasi kpaa ramala. MAPE mgidikasi sbrapa bsar ksalaha dalam mramal yag dibadigka dga ilai yaa pada dr. Mod MAPE diguaka jika ilai. MAPE juga dapa diguaka uuk mmbadigka kpaa dari mod yag sama aau brbda dalam dua dr yag brbda skali da mgukur kpaa ilai dugaa modl yag diyaaka dalam buk raa-raa prsas absolu ksalaha. MAPE dapa dihiug dga rumus sbagai briku: 9
10 MAPE i Ada kalaya prlu uuk muka mod pramala maa yag bias (pramala iggi aau rdah). Th Ma Prcag Error (MPE) diguaka dalam kasus ii. MPE dihiug dga mcari ksalaha pada iap priod dibagi dga ilai yaa uuk priod iu. Kmudia, mraa-raa ksalaha prsas i. Jika pramala mdkai ak bias, MPE aka mghasilka agka yag mdkai ol, Jika hasilya mmpuyai prsas gaif ysg bsar, mod pramalaya dapa dihiug. Jika hasilya mmpuyai prsas posiif yag bsar, mod pramalya idak dapa dihiug. Mp dapa dihiug dga rumus sbagai briku: MPE i Mod khusus yag diguaka dalam pramala mlipui prbadiga mod maa yag aka mghasilka ksalaha-ksalaha ramala yag cukup ksil. Mod ii baik uuk mmprdiksi mod pramala shigga mghasilka ksalaha ramala yag rlaif kcil dalam dasar kosis. Fugsi kmpa ukura kpaa pramala adalah sbagai briku: a) Mmbadigka kpaa dari dua arah aau lbih mod yag brbda. b) Sbagai ala ukur apakah kik yag diambildapa diprcaya aau idak. c) Mmbau mcari sbuah mod yag opimal Briku ii cooh yag mggambarka bagaimaa cara mghiug ukura ksalaha. Tabl di bawah ii mujukka daa jumlah plagga haria yag msyaraka prbaika krja,, da sbuah ramala daa rsbu,, uuk Cary s Chvro saio. Mod pramala yag diguaka pada sjumlah plagga yag dilayai pada priod sblumya 0
11 sbagai pramala uuk priod ru. Mod sdrhaa ii aka dibahas pada bab 4. Bbrapa prhiuga uuk mgvaluasi modl ii dga mgguaka MAD, MSE, MAPE, da MPE. Compuaios for Forcasig Evaluaio Mhods Waku Plagga Ramala Ksalaha ,074-0, ,00 0, ,09-0, ,3 0, ,000 0, ,046 0, ,032-0, ,00 0,00 oal ,556 0,62
12 2 0, ,62 0, ,556 23, , i i i i MPE MAPE MSE MAD MAD mujukka bahwa siap pramala diuruka olh raa-raa dari 4,3 plagga. MSE 23,5 da MAPE 6,9% dibadigka dga MSE da MAPE mod lai yag diguaka uuk mramal daa iu. Akhirya MPE yag kcil 2,03 % mujukka bahwa modl iu ak bias kara ilaiya mdkai ol.
13 BAB III PENUTUP Ksimpula :. Bbrapa kik yag dapa diguaka : Tkik yag dapa diguaka uuk daa sasior adalah Naïv, Simpl avragig, Movig avrag, Auorgrssiv movig avrag (ARMA). Tkik yag dapa diguaka uuk daa Trd adalah Movig avrag, Hol liar xpoial smoohig, Simpl rgrssio, Growh curv, Expoial, Auorgrssiv igrad movig avrag. Tkik yag dapa diguaka uuk daa Musima adalah Clasical dcomposiio, Csus X-2, Wir s xpoial smoohig, Mulipl rgrssio, Auorgrssiv igrad movig avrag. Tkik yag dapa diguaka uuk daa Siklis adalah Clasical dcompoiio, Ecoomic idicaor, Ecoomrics modl, Mulipl rgrssio, ARIMA. 2. Ada mpa ukura pramala sbagai briku a) Ma Absolu Dviaio (MAD) MAD diguaka uuk mgukur kpaa ilai dugaa modl yag diyaaka dalam buk raa-raa absolu ksalaha. b) Ma Squard Error (MSE) MSE diguaka uuk mgukur kpaa ilai dugaa modl yag diyaaka dalam raaraa kuadra dari ksalaha c) Ma Absolu Prcag Error (MAPE) MAPE diguaka uuk mgukur kpaa ilai dugaa modl yag diyaaka dalam buk raa-raa prsas absolu ksalaha d. Ma Prcag Error 3
14 MPE diguaka uuk muka mod pramala maa yag bias (pramala iggi aau rdah). Jika pramala mdkai ak bias, MPE aka mghasilka agka yag mdkai ol. 3. Smaki kcil ilai-ilai MAPE, MAD, MSE, MPE maka smaki kcil ilai ksalahaya. Olh kara iu, dalam mapka modl yag aka diguaka dalam pramala, pilihlah modl dga ilai MAPE, MAD, MSE, MPE yag palig kcil. 4. Fugsi MAD, MAPE, MSE, MAPE, MPE adlah sbagai briku: Mmbadigka kpaa dari dua aau lbih mod yag brbda. Sbagai ala ukur apakah kik yag diambil dapa diprcaya aau idak. Mmbau mcari sbuah modl oopimal. DAFTAR PUSTAKA 4
15 Hak, Joh E.992. Busiss Forcasig.Edisi k-8. Nw Jrsy: Parso Educaio Iraioal. Adriyao, Uug. Sus, da Basih, Abdul. Mod da Pramala Aplikasi, Edisi Kdua, Jakara : Erlagga. hp://juaidichaiago.wordprss.com. 4 Agusus
TEORI ANTRIAN A. Proses Antrian 1. Pola Kedatangan 2. Pola Kepergian 3. Kapasitas Sistem
TEORI ANTRIAN A. ross Aria ross aria mrupaka pross yag brhubuga dga kdaaga plagga pada suau fasilias playaa, muggu dalam baris aria jika blum mdapa playaa, da akhirya miggalka fasilias rsbu slah playaa
Lebih terperinci4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum
Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da
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 terperinciS - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist
Lebih terperinciBAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi
Lebih terperinci( α = 0, 05 ) rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah anggota sampel adalah:
BAB LANDASAN TEORI Pramala adalah giaa umu mmpriraa apa ag aa rjadi pada masa ag aa daag brdasara pgalama di masa lalu. Mod pramala ag srig diguaa dalam oomi da duia usaha adalah dr wau (im sris).. Bbrapa
Lebih terperinciTransformasi Fourier Sinyal Waktu Kontinyu. oleh: : Tri Budi Santoso DSP Group, EEPIS-ITS
Siyal da Sism Trasformasi Fourir Siyal Waku Koiyu olh: : Tri Budi Saoso DSP Group, EEPIS-ITS ITS Tujua: - Siswa mampu mylsaika buk rprsasi alraif pada siyal da sism waku koiyu. - Siswa mjlaska kmbali pyusua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciDISTRIBUSI POISSON DAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DALAM PROSES STOKASTIK. Abstract
Disribusi oisso Sugio DISRIBUSI OISSON DAN DISRIBUSI EKSONENSIAL DALAM ROSES SOKASIK Sugio, Moch Abdul Mukid Saf gajar rogram Sudi Saisika FMIA UNDI Absrac I h quuig sysm, h procsss usually com from a
Lebih terperinciBAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN
BAB SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN Dalam sais da rkayasa, kita srigkali harus mcari akar solusi dari prsamaa f 0. Jika f mrupaka fugsi poliomial liar atau kuadratis, solusi ksakya mudah utuk didapatka kara rumusya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEI Ladasa ori rdiri aas rapa ori pdukug ag aka diprguaka dalam mlsaika kovrgsi modiikasi mod kig mgguaka ugsi kuadraik.. rd Kovrgsi Kpaa suau mod kovrgsi mrupaka suau ukura kkia suau mod
Lebih terperinciTHE APPLICATION OF FOURIER TRANSFORMATION ON ANALOG SIGNAL PROCESSING
Prodig of Iraioal Cofr O Rsarh, Implmaio Ad Eduaio Of Mahmais Ad Sis 5, Yogyakara Sa Uivrsiy, 7-9 May 5 HE APPLICAION OF FOURIER RANSFORMAION ON ANALOG SIGNAL PROCESSING M 4 Nikasih Biaari, Emi Nugroho
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 terperinciMODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA
Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara MODEL SISTEM ANTRIAN ESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJITO YOGYAKARTA Afsah Novia Sari Uivrsias psar Tiggi Darul Ulum Afsah.oviasari@yahoo.com
Lebih terperinciESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF
ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa (adi_stia_3@yahoo.com) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}
Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria
Lebih terperinciUsulan Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Obat pada Gudang Farmasi Klinik XYZ dengan Menggunakan Metode EOQ
Prforma (204) Vol. 3, o.: 29-40 Usula Prcaaa da Pgdalia Prsdiaa Oba pada Gudag Farmasi Kliik XYZ dga Mgguaka Mod EOQ Riggo Ismoyo Buwoo ), Yusuf Priyadari 2), da Wakhid Ahmad Jauhari *2) ) Mahasiswa Jurusa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
A II LANDASAN TEORI. Distribusi Pluag Diisi. (Walpol da M rs 995) Jika X adalah suatu variabl radom kotiu maka ugsi dsitas pluaga adalah suatu ugsi ag mmuhi kodisi: i. ; utuk x (- ) ii. = iii. = (.) Diisi.
Lebih terperinciPERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK
PERLUASAN METDE NEWTN DENGAN PENDEKATAN PARABLIK Abdul Rahma, Supriadi Putra, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matmatika Dos JurusaMatmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau Kampus
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diuraikan konsep-konsep dasar yang digunakan sebagai
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diuraika kosp-kosp dasar yag diguaka sbagai ladasa pmbahasa pada bab slauya yaiu sism diamik, ilai ig, solusi sism liar, liarisasi, ksabila iik ksimbaga, kriria Rouh
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria
BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dibahas tori tori pdukug yag aka diguaka pada bab slajutya, atara lai modl matmatika, modl pidmik SIR klasik, ilai ig, prsamaaa difrsial, sistm prsamaa difrsial, titik
Lebih terperinciPENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER
PENL ND L MUSIK MENGGUNKN LIHRGM OURIER Olh : di Kuria (L57) Jurusa kik Elktro akultas kik Uivrsitas Dipogoro Jl. Pro. H Sudarto S. H., mbalag, Smarag -mail : Katrosid@Yahoo.com bstrak - Mlalui pristiwa
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciBAB IV DATA DAN ANALISA
BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari
Lebih terperinciMetode Iterasi Tiga Langkah dengan Orde Konvergensi Enam untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear
Jural Sais Matmatika da Statistika Vol No Juli 6 ISSN 6-5 Mtod Itrasi Tiga Lagkah dga rd Kovrgsi Eam utuk Mlsaika Prsamaa Noliar M Ari da M M Niam Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari
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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa
Lebih terperinciPEMILIHAN TEKNIK PERAMALAN DAN PENENTUAN KESALAHAN PERAMALAN
PEMILIHAN TEKNIK PERAMALAN DAN PENENTUAN KESALAHAN PERAMALAN A. Tekik-tekik Peramala Faktor utama yag mempegaruhi pemiliha tekik peramala adalah idetifikasi da megetahui pola dari data. Beberapa tekik
Lebih terperinciModifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal
Smiar Nasioal Tkologi Iformasi, Komuikasi da Idustri (SNTIKI 9 ISSN (Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Syarif Kasim Riau ISSN (Oli : 79-406 Pkabaru, -9 Mi 07 Modifikasi Mtod Bahgat tapa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
Lebih terperinciPENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA
PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of
Lebih terperinciJURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel
Lebih terperinciMETODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra
METODE SENT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESIKN PERSMN NONLINER Supriadi Putra sputra@uri.ac.id Laboratorium Komputasi Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua lam Uivrsitas Riau Kampus Biawidya
Lebih terperinciIbnu Maja, S.Si.,M.M Staf UP.MPK, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang Abstraks
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR BIASA TINGKAT- DENGAN METODE TEKNIK OPERATOR Ibu Maja S.Si.M.M Saf UP.MPK Plikik Ngri Sriwijaa Palbag ibuaja76@a.c.id Absraks Sis rsaaa liar biasa igka dga dua
Lebih terperinciSISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 6 Transformasi Fourier Diskret
TKE 43 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT Kuliah 6 Tafomai Foui Dik Idah Suilawai, S.T., M.Eg. Pogam Sudi Tkik Elko Fakula Tkik da Ilmu Komu Uivia Mcu Buaa Yogyakaa 9 KULIAH 6 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT TRASFORMASI
Lebih terperinciCatatan Teknik (Technical Notes) Pengerjaan Metoda Inversi Integral pada Perumusan Persamaan Muka Air Gelombang Air Nonlinier
Huahaa ISSN 085-98 Jural Toris da Trapa Bidag Rayasa Sipil Caaa Ti Tchical Nos Pgrjaa Moda Ivrsi Igral pada Prumusa Prsamaa Mua Air Glombag Air Noliir Syawaluddi Huahaa Klompo Kahlia Ti Klaua, Faulas Ti
Lebih terperinciTransformasi Fourier Waktu Diskrit
Praktikum Isyarat da Sistm Topik 5 Trasformasi ourir Waktu Diskrit Tuua Mahasiswa dapat mtuka da mgguaka trasformasi ourir waktu diskrit dalam aalisa suatu sistm LTI Mahasiswa dapat mgguaka MATLAB sbagai
Lebih terperinciINTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga)
INTEGRA FOURIER DISUSUN OEH : Klompok III (Tiga). Maruah (7 6). Yusi Oktavia (7 45 ) 3. Widya Elvi AS (7 45) 4. Azar Saarudi (7 454) 5. Irmaati (7 455) Mata Kuliah Dos Pgasuh Klas : Matmatika ajuta : Fadli,
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 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 terperinciKONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA
Vol. 9. No. Jural Sais Tkologi da Idustri KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA Yuslita Muda Wartoo Novi Maulaa Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa Matmatika
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian
TEORI ANTRIAN Tori atria mrupaka studi matmatis mgai atria atau waitig lis yag di dalamya disdiaka bbrapa altratif modl matmatika yag dapat diguaka utuk mtuka bbrapa karaktristik da optimasi dalam pgambila
Lebih terperinciTURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada.
3 TURUNAN FUNGSI 3. Pgrtia Turua Fugsi Diisi Turua ugsi adala ugsi yag ilaiya di c adala c c c asalka it ii ada. Coto Jika 3 4, maka turua di adala 3 4 3.. 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 Jika mmpuyai turua di
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS
Program Sudi MMT-ITS, Surabaya Agusus ESTIMASI PARAMETER UA LEVEL MOEL GSTARX- Andria Prima iago dan Suharono Program Sudi Magisr Saisika, Insiu Tknologi Spuluh Nopmbr Jl Arif Rahman Hakim, Surabaya,,
Lebih terperinciANALISIS KERAPATAN DATA EKSPLORASI DAN ESTIMASI SUMBERDAYA DENGAN PENDEKATAN GEOSTATISTIK PADA ENDAPAN NIKEL LATERIT DI DAERAH HALMAHERA TIMUR
JTM Vol. XVI No. 2/29 ANALISIS KERAPATAN DATA EKSPLORASI DAN ESTIMASI SUMBERDAYA DENGAN PENDEKATAN GEOSTATISTIK PADA ENDAPAN NIKEL LATERIT DI DAERAH HALMAHERA TIMUR Mohamad Nur Hriawa 1, Syafrizal 1, Lilik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :
BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag
Lebih terperinciJurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73
67, 1/ (16), 67-73 STUDI OPARASI IPLEENTASI URIULU PADA PEBELAJARAN ASELERASI DAN PEBELAJARAN REGULER (ajia pada las XI CI+BI IPA da las XI IPA di SAN 1 Padag) Yssi Rifmasari STIP Adzkia Padag Email :
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 terperinciANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o
ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika
Lebih terperinciBAB III TEORI MEDAN KUANTUM UNTUK FORWARD RATES DENGAN VOLATILITAS STOKASTIK Lagrangian Forward Rates dengan Volatilitas Deterministik
BAB III EORI MEAN KUANUM UNUK FORWAR RAES ENGAN VOLAILIAS SOKASIK 3 Lagragia Forward Ras dga Volailias rmiisik Prama aka dibaas scara sigka ag pigya ori mda orward ras dga volailias drmiisik Sbagai buk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
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 terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciMETODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR
Vol. 9. No., 0 Jural Sais, Tkologi da Idustri METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Supriadi Putra, Ria Kuriawati, Asmara Karma sputra@uri.ac.id Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN
BAB 8 RUANG EIGEN Masalah nilai dan vkor ign banyak skali dijumpai dalam bidang rkayasa, spri maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, komprsi pada pngolahan cira, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciSISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier
TKE 403 SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT Kuliah 5 Transformasi Fourir Bagian II Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Tknik Elkro Fakulas Tknik dan Ilmu Kompur Univrsias Mrcu Buana Yogyakara 009 KULIAH 5
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciPROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG
ROYESI ENDUDU ROVINSI MALUU DENGAN MENGGUNAAN MODEL ERTUMBUHAN LOGISTI ADA BEBERAA TAHUN MENDATANG [unuk mmnuhi ugas maa kuliah modlan] Disusun olh: 1. CAROLINA LAISINA 2. ELSA M. TAHALEA 3. FRISA NAHUWAY
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik
Aalii Ragkaia Lirik Jilid- Sudaryao Sudirham Darpublic Edii Nopmbr Aalii Ragkaia Lirik Jilid Aalii Trai, Traformai Laplac, Traformai Fourir, Modl Sim olh Sudaryao Sudirham i Hak cipa pada puli. SUDIRHAM,
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. 3-2 Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)
Sudarao Sudira ig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial 3- Sudarao S & Nig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial BAB 3 Prsaaa Globag Scrödigr Scrödigr aaka bawa prilaku lkro rasuk igkaigka rgi lkro ag diskri dala ao gikui suau
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro
ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN
PEDAHULUA Latar Blakag Dalam bidag didika, kgiata ilaia atau valuasi hasil blajar srta didik mruaka salah satu tugas tig yag harus dilakuka olh didik. Evaluasi hasil blajar srta didik dilakuka utuk mgtahui
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 terperinciPerencanaan Optimal Sistem Kontrol AVR (Automatic Voltage Regulator) Untuk Memperbaiki Kestabilan Tegangan Dengan Menggunakan Algoritma Genetik
Abstrak Prcaaa Optimal Sistm Kotrol A (Automatic oltag gulator) Utuk Mmprbaiki Kstabila Tgaga Dga Mgguaka Algoritma Gtik Makalah Tugas Akhir Disusu Olh : driyato NW LF30437 Jurusa Tkik lktro Fakultas Tkik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciModifikasi Metode Iterasi Dua Langkah dengan Satu Parameter
Smiar Nasioal Tkologi Iormasi, Komuikasi da Idustri SNTIKI 9 ISSN Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Sari Kasim Riau ISSN Oli : 79-406 Pkabaru, 8-9 Mi 07 Modiikasi Mtod Itrasi Dua Lagkah
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPenerapan Balanced Scorecard pada Pengukuran Kinerja Lembaga Pendidikan
Prapa Balacd Scorcard pada Pgukura Kirja Lmbaga Pdidika Nasir Widha Styato Program Studi Tkik Idustri Fakultas Tkik Uivrsitas Brawijaya Jala MT. Haryoo 167, Malag 65145, Idosia azzyr_li@ub.ac.id Arif Rahma
Lebih terperinciModifikasi Varian Metode Newton dengan Orde Konvergensi Tujuh
Jural Sais Matmatika da Statistika Vol. No. Juli 0 ISSN 0- Modiikasi Varia Mtod Nwto dga rd Kovrgsi Tujuh Wartoo Ria Rasla Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau Jl. HR. Sobratas
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciMetode Iterasi Orde Konvergensi Enam Untuk Penyelesaian Persamaan Nonlinear
Smiar asioal Tkologi Iormasi Komuikasi da Idustri STIKI 9 ISS Pritd : 9- Fakultas Sais da Tkologi UI Sulta Sari Kasim Riau ISS li : 9-6 Pkabaru 8-9 Mi Mtod Itrasi rd Kovrgsi Eam Utuk Plsaia Prsamaa oliar
Lebih terperinciPEMODELAN INVENTORY DENGAN DUA GUDANG PENYIMPANAN UNTUK BARANG YANG MENGALAMI PENYUSUTAN DENGAN BACKLOG SHORTAGE SEBAGIAN DAN LEAD TIME FUZZY
Pmola Ivory ga Dua Guag Pyimpaa... Dwi Eriigsih) PEMODELAN INVENTORY DENGAN DUA GUDANG PENYIMPANAN UNTUK BARANG YANG MENGALAMI PENYUSUTAN DENGAN BACKLOG SHORTAGE SEBAGIAN DAN LEAD TIME FUZZY Dwi Eriigsih,
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)
Sudaryato Sudirham ig Utari Mgal Sifat-Sifat Matrial () - Sudaryato S & Nig Utari, Mgal Sifat-Sifat Matrial () BAB Sifat-Sifat Thrmal Sjumlah rgi bisa ditambahka k dalam matrial mlalui pmaasa, mda listrik,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dijelaska eori-eori yag medukug meode peeliia pada peulisa skripsi ii yag disebu sebagai ladasa eori. Teori yag aka dijelaska aka mecakup meode dari subjek ekik idusri
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciModifikasi Metode Newton-Steffensen Bebas Turunan
Smiar Nasioal Tkologi Iormasi Komuikasi da Idustri SNTIKI 7 ISSN :08-990 Pkabaru Novmbr 0 Modiikasi Mtod Nto-Sts Bbas Turua M. Niam M.Y Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR
MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :
Lebih terperinciPENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI
5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Supply Chain Managemen Supply chain managemen merupakan pendekaan aau meode dalam memanajemen hubungan perusahaan dengan supplier dan konsumen yang erjadi pada pengendalian
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciCatatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan
Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :
Lebih terperinciPenerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit
Peerapa Meode Opimasi Expoeial moohig Uuk Peramala Debi Oleh: Budi aosa, uharyao 2, Djoko Legoo 3. DT, Program Pascasarjaa Udip, Jl. Hayam Wuruk No. 5-7 emarag, (Depareme Tekik ipil Uiversias Guadarma,
Lebih terperinciKONVERGENSI MODIFIKASI METODE POTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR
KNVERGENSI MDIFIKASI METDE PTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR Diajuka sbagai Salah Satu Sarat utuk Mmprolh Glar Sarjaa Sais pada Jurusa Matmatika lh: YUZI ANDRI SUHARYN 0800086
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tijaua Pusaka Bidag percaaa da pegawasa produksi da persediaa dalam orgaisasi-orgaisasi maufacurig da jasa berkaia dega peramala permiaa, perecaaa kapasias keseluruha orgaisasi, peeua
Lebih terperinci