USULAN PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DI PT. KMT
|
|
- Ratna Yuwono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Ilmiah Tekik Idustri (2013), Vol. 1 No. 2, USULAN PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DI PT. KMT Ivelie Ae Marie 1, Silvi Ariyati 2 da Moika Tagel 3 1 Program Studi Tekik Idustri Uiversitas Trisakti, Jakarta 2 Program Studi Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa, Jakarta 3 Program Studi Tekik Idustri Uiversitas Tarumaagara, Jakarta moikatagel@ymail.com ABSTRAK PT. KMT merupaka perusahaa yag bergerak di bidag maufaktur kabel. Berdasarka iformasi yag didapatka dari perusahaa, perusahaa ii belum mempuyai metode khusus dalam perecaaa persediaa. Jadi, selama ii perusahaa haya melihat data historis tahu sebelumya utuk melakuka perecaaa persediaa baha baku dimasa medatag. Kedala yag dihadapi perusahaa adalah kekuraga stok utuk baha baku galvaize steel. Cara utuk meigkatka efisiesi perusahaa khususya dalam masalah megatasi depede demad Galvaize steel adalah dega perecaaa agregat serta peerapa Material Requiremet Plaig (MRP). Dega diterapkaya sistem MRP, pembelia baha material mejadi lebih tepat, baik waktu maupu kuatitasya. Utuk meetuka ukura lot terbaik, melibatka perhituga dari total biaya, baik biaya simpa maupu biaya pesa, dimaa pegambila baha baku haya dari satu pemasok saja. Berdasarka hasil perhituga, dapat disimpulka bahwa metode terbaik bagi perusahaa dalam merecaaka persediaa adalah metode fixed order quatity dega biaya total utuk galvaize steel sebesar Rp. 452,000,00 da meghasilka persetase 72% dari total cost perusahaa saat ii. Kata kuci: Perecaaa Agregat, Sistem MRP, Metode Fixed Order Quatity. ABSTRACT PT. KMT is a cable maufacturig compay. Base o iformatio obtaied from the compay, PT. KMT does t have a special method for ivetory plaig. So far, this compay oly plaed from the historical data for future supplies. The problem faced by compay is shortages of galvaize steel material. The methods to improve efficiecy, especially for overcomig depedet demad for Galvaize steel are aggregate plaig ad Material Requiremet Plaig (MRP). With the implemetatio of MRP systems, there will be more precise both time ad quatity for purchasig material. To determie the best lot size, it ivolves the calculatio of total cost, where they are supplied from oe compay. Based o the implemetatio of MRP, it is cocluded that the best method for the compay is fixed order quatity with total cost Rp ,00 ad 72% from the total cost of compay right ow. Keywords: Aggregate Plaig, MRP System, Fixed Order Quatity Method. PENDAHULUAN PT. KMT merupaka perusahaa yag bergerak dibidag kelistrika khusus pembuata kabel yag selalu mejaga mutu da kualitas dari barag yag diproduksi. Perkembaga idustri kabel kii semaki maju. Hal tersebut dapat dilihat dari kebutuha aka faktor-faktor produksi yag semaki bayak. Utuk memeuhi kebutuha pasar, perusahaa perlu perecaaa produksi yag tepat, sehigga peigkata produksi yag diharapka dapat tercapai. Persediaa adalah barag yag disimpa utuk diguaka pada waktu medatag. Dalam masalah stock, yag biasa dihadapi adalah meetuka jumlah pemesaa yag tepat pada waktu yag tepat, sehigga permitaa dapat dipeuhi dega ogkos semiimum mugki. Jika persediaa terlalu besar dalam suatu perusahaa, maka perusahaa aka dihadapi dega tiggiya biaya peyimpaa. Sedagka jika persediaa terlalu sedikit, maka perusahaa aka megalami kerugia yag aka meghambat proses produksi. Perecaaa yag tidak tepat aka meimbukla iefisisi baik dalam proses produksi maupu biaya produksi perusahaa. Perusahaa selama ii melakuka pemesaa dalam jumlah besar utuk memeuhi kebutuha permitaa yag dapat meambah biaya peyimpaa. Oleh karea itu, diperluka sistem pemesaa yag baik dega meetuka jumlah pemesaa baha baku yag palig optimal. Material Requiremet Plaig adalah salah satu solusi yag aka peulis usulka utuk PT. KMT. 75
2 Usula perecaaa kebutuha baha baku di PT. KMT Ivelie Ae Marie, Silvi Ariyati da Moika Tagel Batasa masalah pada peelitia di PT. KMT adalah megarah pada persediaa baha baku material galvaize steel utuk kabel NYFGbY tipe 4 x 50, 4 x 70, da 4 x 95, dega megambil data permitaa ketiga kabel tersebut dari tahu Rumusa permasalaha yag terjadi adalah tidak tercapaiya biaya ivetori miimum, kuragya pegatura pembelia baha baku, sehigga utuk material galvaize steel ada terjadi keterlambata. Tujua dari peelitia ii adalah memberika hasil recaa order kebutuha utuk bula Jauari Maret 2012, megaalisa total biaya pemesaa da peyimpaa palig miimum, da medapatka metode pemesaa yag terbaik utuk diterapka pada perusahaa. TINJAUAN PUSTAKA Peramala [1] Peramala merupaka bagia awal dari suatu proses pegambila keputusa. Sebelum melakuka peramala harus diketahui terlebih dahulu apa sebearya persoala dalam pegambila keputusa. Model peramala merupaka alat yag cukup fleksibel utuk memecahka masalah yag sulit utuk dipecahka dega model matematis biasa. Model simulasi sagat efektif diguaka utuk sistem yag relatif kompleks utuk pemecaha aalitis dari model tersebut. Pegguaa peramala aka memberika wawasa yag lebih luas pada pihak maajeme dalam meyelesaika suatu masalah. Oleh karea itu mafaat yag didapatka dega megguaka metode peramala adalah sebagai alat bagi peracag sistem atau pembuat keputusa, dalam hal ii maajer meciptaka sistem dega kierja tertetu baik dalam tahap peracaga sistem maupu tahap operasioal. a. Metode Movig Average Metode rata-rata bergerak bayak diguaka utuk meetuka tred dari suatu deret waktu. Dega megguaka metode rata-rata bergerak ii, deret berkala dari data asli diubah mejadi deret rata-rata bergerak yag lebih mulus. Metode ii diguaka utuk data yag perubahaya tidak cepat, da tidak mempuyai karakteristik musima atau seasoal. Model rata-rata bergerak megestimasi permitaa periode berikutya sebagai rata-rata data permitaa aktual dari periode terakhir Yt + Yt 1 + Yt Yt + 1 SMA t = (1) Dimaa: SMA t : Simple Movig Average Y t : demad aktual dari periode t : jumlah periode yag aka diratarataka. b. Metode Expoetial Smoothig Metode expoetial smoothig mempertimbagka bobot data-data sebelumya dega estimasi utuk Y (t+1) dega periode (t+1) dihitug sebagai: FSDt + 1 = α ( Ft ) + (1 α) FSDt 1 (2) Dimaa : FSD t+1 : peramala double expoetial smoothig α : faktor pemulusa F t : peramala pada periode t FSD t-1 : peramala double expoetial smoothig sebelumya. c. Metode Regresi Liier Metode Regresi Liier adalah metode statistik yag diguaka utuk meetuka hubuga atar palig tidak dua variabel, satu atau lebih variabel bebas (idepedet) da satu yag lai variabel terikat (depedet). Berikut adalah rumus rumus regresi liier sederhaa : Y t = a + b t t ( t) 2 ty y b = 2 t a = y bt (3) Dimaa: Y t : peramala utuk periode t y : demad aktual a : kostata y b : ilai kemiriga : jumlah data t : ideks peujuk waktu (dimulai dari 1 da terus berlajut utuk periode yag diramalka) d. Metode Siklis Merupaka gerak aik atau turu secara periodik dalam jagka pajag. a = d ( t) 76
3 Jural Ilmiah Tekik Idustri 1(2), 2013; π 2 d( t) Cos t u = 2π 2 d( t) Si t v = ' 2π 2π d( t ) = a + u Cos t + v Si t (4) Dimaa: t : periode d (t) : data aktual d (t) : peramala permitaa Pemiliha Peramala [2] Utuk medapatka hasil peramala yag valid da terbaik, maka dilakuka perhituga: a. Rata-rata Kesalaha Kuadrat Mea Squre Error (MSE) adalah rata-rata kesalaha meramal yag dikuadratka. ' ( dt dt ) 2 i= 1 MSE = (5) Dimaa: d t : data aktual d t : peramala permitaa : jumlah data b. Rata-rata Persetase Kesalaha Absolut Mea Absolute Percetage Error (MAPE) merupaka ilai tegah kesalaha persetase absolute dari suatu peramala, e 100 i= xi MAPE = 1 Dimaa, : bayakya data x : ilai data e : persetasi error (6) Validasi Peramala [3] Validasi peramala dilakuka dega tujua utuk megetahui apakah suatu peramala cukup baik (valid) diguaka utuk aalisis simulasi. Validasi peramala yag dilakuka dalam peelitia ii megguaka trackig sigal da U theil s. Trackig sigal positif peujukka bahwa ilai actual permitaa lebih kecil daripada peramala. Suatu trackig sigal dikataka baik jika mempuyai error positif yag sama bayak dega error egative, dega batasa +4 da - 4. U theil s bertujua utuk megevaaluasi hasil forecast apaka dapat mewakili data yata. Nilai U theil s harus berada di atara 0 da 1, jika lebih dari 1, maka data diaggap tidak valid. Perecaaa Agregat [4] Perecaaa Agregat adalah suatu proses perecaaa yag berhubuga dega memaduka sejumlah permitaa terhadap output yag diharapka dari kapasitas produksi yag dapat direalisasika dalam jagka waktu tertetu. Dalam perecaaa agregat peramala permitaa aka berbagai produk digabugka mejadi uit-uit yag homoge. Agregat dapat dilaksaaka dega megkosolidasi itemitem yag sejeis ke dalam kelompok produk yag maa kemudia tiap kelompok tersebut digabugka ke dalam suatu kuatitas kebutuha medatag utuk suatu periode perecaaa melalui produk agregat. Dasar dari pembetuka uit agregat biasaya diambil dari aspek-aspek produksi seperti pegguaa jam mesi, jam orag, atau waktu baku. Perecaaa produksi ii bergua utuk medapatka satua produksi agregat yag mewakili semua produk akhir yag aka diproduksi. Dalam hal ii metode yag diguaka adalah metode trasportasi. Metode trasportasi diguaka utuk model program liier. Perecaaa Disagregat Perecaaa Agregat belum meujuka produk spesifik didalam proses maufaktur. Upaya utuk memecahka kedalam produk spesfik dikeal sebagai perecaaa disagregat. Pada peyusua tugas ii perecaaa disagregat dilakuka dega megkalika permitaa dega persetasi permitaa dari forecast, kemudia dibagi dega hasil koversi (dari waktu baku). Master Productio Schedule (MPS) [5] Master Productio Schedule (MPS) merupaka suatu peryataa megeai produk akhir. MPS buka merupaka hasil suatu peramala pejuala tetapi merupaka suatu 77
4 Usula perecaaa kebutuha baha baku di PT. KMT Ivelie Ae Marie, Silvi Ariyati da Moika Tagel recaa produksi yag memperhatika faktorfaktor kapasitas atau beba produksi da perubahaya, perubaha dalam persediaa produk jadi, fluktuasi permitaa, da efisiesi dari faktor-faktor produksi. RCCP (Rough Cut Capacity Plaig) RCCP merupaka perecaaa kapasitas yag berpera dalam megembagka MPS. RCCP melakuka validasi terhadap MPS utuk meetapka sumber-sumber spesifik tertetu, khususya yag diperkiraka aka mejadi hambata potesial adalah cukup utuk melaksaaka MPS. RCCP memberika iformasi tetag tigkat produksi dimasa medatag yag aka memeuhi permitaa total itu. Dalam RCCP kapasitas yag dibutuhka pada setiap bagia produksi (departeme atau mesi) yag dipilih dihitug dega yag dibutuhka oleh Jadual Iduk Produksi (MPS). Material Requiremet Plaig [6] Berikut ii adalah pejelasa sigkat megeai sistem MRP yag diterapka utuk perusahaa. a. Lot for Lot Dalam model ii perusahaa memesa tepat sebesar yag dibutuhka tapa persediaa pegama da tapa atisipasi atas pemesaa lebih lajut. Prosedur semacam ii kosiste dega ukura lot kecil, pesaa berkala, persediaa tepat waktu redah da permitaa terikat. b. Ecoomic Order Quatity Yaitu jumlah kuatitas baha yag dapat diperoleh dega biaya miimal atau serig dikataka sebagai jumlah pembelia yag optimal. Pembelia dalam jumlah yag optimal ii utuk mecari berapa jumlah yag tepat utuk dibeli dalam setiap kali pembelia utuk meutup kebutuha yag tepat ii, maka aka meghasilka total biaya persediaa yag palig miimal. 2AD Q = (7) h Dimaa, D : Jumlah kebutuha baha (uit/tahu) Q : Besar order pada setiap pemesaa dari vedor A : Biaya pegadaa/pemesaa h : Biaya peyimpaa c. Periodic Order Quatity (EOQ) Pedekata megguaka kosep jumlah pemesaa ekoomis agar dapat dipakai pada periode bersifat permitaa diskrit, tekik ii diladasi oleh metode EOQ. Dega megambil dasar perhituga pada metode pesaa ekoomis maka aka diperoleh besarya jumlah pesaa yag harus dilakuka da iterval periode pemesaaya adalah setahu. EOQ 2* S EOI = = (8) D D * H Dimaa, EOI : Ecoomic Order Iterval EOQ: Ecoomic Order Quatity D : rata-rata permitaa per periode S : Biaya Pesa H : Biaya simpa per uit d. Fixed Order Quatity Besarya ukura pemesaa berdasarka pegalama, periode tidak ditetuka da jumlah pemesaa harus tetap. METODE PENELITIAN Beberapa tahapa metodologi dalam peelitia utuk melakuka peelitia di PT. KMT dapat dilihat pada Gambar 1. HASIL DAN PEMBAHASAN Pegumpula data permitaa dilakuka utuk kabel tipe NYFGbY 4 x 50, 4 x 70, da 4 x 95 selama 3 tahu. Setelah pegumpula data, dilakuka forecastig dega metode Sigle Movig Average, Double Movig Average, Sigle Expoesial Smoothig, Double Expoesial Smoothig, Reglesi Liier, da Siklis. Gambar 2 merupaka hasil forecast yag terpilih. Utuk megimbagi fluktuasi permitaa dega kapasitas perusahaa disertai waktu lembur, maka dibutuhka kepastia jadwal produksi. Metode trasportasi diguaka utuk megetahui seberapa bayak jumlah produksi perusahaa pada bula tertetu utuk megimbagi jumlah permitaa yag 78
5 Jural Ilmiah Tekik Idustri 1(2), 2013; melebihi kapasitas di bula berikutya berdasarka hasil peramala. Total permitaa merupaka hasil kali dega faktor koversi berdasarka waktu proses terbesar. Mulai Observasi Lapaga Idetifikasi Masalah Perumusa Masalah Studi Literatur Gambar 2. Grafik Hasil Forecast SMA 16 NYFGbY 4x50 Tujua Peelitia Pegumpula Data: Data umum perusahaa Data permitaa tahu Data biaya peyimpaa, pemesaa, status ivetori, harga pokok pejuala, kebutuha baha baku, gaji karyawa, gaji lembur karyawa Jam maiteace, kecepata produksi, kapasitas produksi Studi Literatur Gambar 3. Hasil Forecast Siklis NYFGbY 4x70 Pegolaha Data: Forecastig (SMA, DMA, SES, DES, Regresi Liear, Siklik) utuk 12 bula medatag. Pemeriksaa peramala (MSE, MAPE) Proses verifikasi peramala Perecaaa agregat (trasportasi) Perecaaa disagregat RCCP (Bill of Labor Approach) MRP Bill of Material Aalisis Kesimpula da Sara Selesai Gambar 1. Diagram Alir Metodologi Peelitia Kapasitas produksi pada lii 2 per bula. Didapatka dari pejumlaha 3 kabel pada lii 2. Di maa perbadiga ke 3 kabel tersebut adalah 8/15 dari total kabel yag diproduksi di lii 2. Kapasitas regular adalah perkalia hari kerja dega jam kerja dibagi dega waktu proses per 1 km da dikalika dega efisiesi 95%. Gambar 4. Hasil Forecast Siklis NYFGbY 4x95 Tabel 1. Waktu Proses da Faktor Koversi Waktu per 1 km (jam) Faktor Koversi NYFGbY 4x NYFGbY 4x NYFGbY 4x Dari Tabel 2, dibuat tabel trasportasi utuk meyeimbagka permitaa dega kapasitas yag tersedia, sehigga didapatka hasil bahwa kapasitas produksi utuk bula Agustus da Desember tidak mecukupi jumlah permitaa, sehigga ada perubaha pada 79
6 Usula perecaaa kebutuha baha baku di PT. KMT Ivelie Ae Marie, Silvi Ariyati da Moika Tagel jadwal iduk produksi. Berikut ii adalah total permitaa 3 produk yag dapat memeuhi kapasitas produksi perusahaa. Tabel 2. Kapasitas Total da Permitaa Total Total Kapasitas 3 kabel Permitaa Reguler Setelah t Time Over Time Koversi Setelah didapatka jadwal iduk produksi selama 1 tahu utuk gabuga 3 kabel, dibutuhka perecaaa disagregat agar diketahui utuk kebutuha produksi masigmasig jeis kabel. Perecaaa disagregat dimulai dega mecari persetase kabel per item. Jumlah total salah 1 kabel NYFGbY utuk 1 tahu pada hasil forecast, dibagi dega jumlah total keseluruha 3 kabel. Berikut adalah ilai persetase ketiga kabel tersebut: Tabel 3. Tabel Jadwal Produksi Periode Permitaa Produksi Reguler Ja Feb Mar Apr Mei Ju Jul Ags Sep Okt Nov Des Dari jadwal iduk produksi per bula, dibuat jadwal iduk produksi per miggu, dikareaka lead time baha baku adalah 2 miggu. Jadi, pada miggu 1, permitaa dikalika dega 0,1, pada miggu 2, permitaa dikalika dega 0,15, pada miggu 3, permitaa dikalika dega 0,2, da miggu 4, karea utuk produk tersebut jadwal produksiya lebih dari 50% dilaksaaka pada miggu ke 4, maka permitaa dikalika dega 0,55.Semua permitaa juga dikalika dega faktor koversi dari waktu proses. Tabel 4. Tabel Persetase NYFGbY Produk % NYFGbY 4x50 0,2854 NYFGbY 4x70 0,2856 NYFGbY 4x95 0,4290 Total 1 Utuk megetahui total permitaa masig-masig kabel, hasil persetase dikalika dega jadwal iduk produksi setelah perecaaa agregat. Data yag didapat dari hasil kali dega persetase adalah data dega asumsi waktu proses sama. Utuk hasil akhir dari perecaaa disagregat ii adalah permitaa tiap bula dibagi dega faktor koversi masig-masig kabel seperti yag dilakuka pada taha agregat. Tabel 5. Tabel Jadwal Iduk Produksi Bulaa Masig-masig Kabel Permitaa NYFGbY (meter) Bula 4x50 4x50 4x Utuk megetahui bahwa jadwal produksi yag aka dilaksaaka sesuai dega kapasitas setiap stasiu, maka dilakuka perhituga Rough Cut Capacity Plaig. Pada tabel RCCP, diketahui bahwa jumlah permitaa yag aka diproduksi tidak ada yag melebihi kapasitas produksi. Kapasitas produksi: Jumlah 80
7 Jural Ilmiah Tekik Idustri 1(2), 2013; hari kerja per bula x waktu regular x efisiesi. Kapastas tersebut dibadigka dega total waktu utuk memeuhi permitaa (waktu proses x permitaa). Level 0 Level 1 N Y F G b Y PVC OS (1) Tabel 6. Tabel Jadwal Iduk Produksi Miggua Masig-masig Kabel Permitaa NYFGbY (meter) Bula 4x50 4x50 4x Tabel 7. Perbadiga Kapasitas Pada Mesi Isultig Isultig (Jam) Bula 1 Bula 2 Bula 3 NYFGbY 4x50 8,01 8,18 8,37 NYFGbY 4x70 8,31 8,49 8,68 NYFGbY 4x95 12,84 13,11 13,42 Total 29,15 29,77 30,47 NYFGbY terdiri dari 5 level, peyusua material pembetuk kabel NYFGbY seperti terlihat pada Gambar 5. Utuk material pembetuk satua kilometer kabel, terdiri dari satua berat yag berbeda tiap jeisya. Tabel 8 memberika keteraga megeai berat yag terdapat pada material kabel utuk 1 kilometer. Level 2 Level 3 Level 4 Level 5 MB BU (1) Galvaize Steel Helix (1) PVC IS (1) MB BK (1) Galvaize Steel Flat (1) MB YL (1) MB GN(1) Cu (1) Cu (1) Cu (1) Cu (1) Gambar 5. Bill of Material NYFGbY Tabel 8. Jumlah berat baha baku Jumlah Baha Baku per 1 Km Type 4x50 (Kg) 4x50 (Kg) 4x50 (Kg) Soft Copper Wire 1.754, ,00 3,517,00 MB BU 1,31 1,55 2,08 MB BK 0,98 1,16 1,56 MB YL 1,67 1,97 2,65 MB GN 256,00 0,46 0,62 PVC Ier Sheat 511,00 305,00 380,00 Galv. Steel Flat 105,00 572,00 657,00 Galv. Steel Helix 105,00 117,00 134,00 PVC Outer Sheat 299,00 330,00 414,00 Material requiremet plaig yag dilakuka utuk material pembetuk kabel tersebut dibedaka mejadi tiap jeis. Sehigga data yag ada pada tabel MRP merupaka data material utuk 3 kabel. Peerapa MRP dilakuka mulai dari level 0, yaitu kabel jadi dega satua meter higga ke material peyusu produk terakhir, yaitu tembaga. Tabel 9. Perhituga Lot for Lot Fial Assembly (meter) Fial Asembly; LFL; LT=0, Level 0 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total
8 Usula perecaaa kebutuha baha baku di PT. KMT Ivelie Ae Marie, Silvi Ariyati da Moika Tagel Tabel 10. Perhituga Lot for Lot Level 1 ( kg ) Outer Sheat; LFL; LT=2, Level 1 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total Tabel 11. Perhituga Lot for Lot Level 2 ( kg ) Galv Steel; LFL; LT=2, Level 2 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total Tabel 12. Perhituga Lot for Lot Level 3 ( kg ) PVC Ier Sheat; LFL; LT=2, Level 3 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total Tabel 13. Perhituga Lot for Lot Level 4 ( kg ) MB BU; LFL; LT=1, Level 4 Periode GR 0,94 1,40 1,87 5,15 0,96 1,43 1,91 5,26 0,98 1,47 1,96 5,36 Available NR 0,94 1,40 1,87 5,15 0,96 1,43 1,91 5,26 0,98 1,47 1,96 5,36 PORec 0,94 1,40 1,87 5,15 0,96 1,43 1,91 5,26 0,98 1,47 1,96 5,36 PORel 0,94 1,40 1,87 5,15 0,96 1,43 1,91 5,26 0,98 1,47 1,96 5,36 B. Pesa Total
9 Jural Ilmiah Tekik Idustri 1(2), 2013; MB BK; LFL; LT=1, Level 4 Periode GR 0,70 1,05 1,40 3,86 0, ,43 3,94 0,73 1,10 1,47 4,03 Available - NR 0,70 1,05 1,40 3,86 0, ,43 3,94 0,73 1,10 1,47 4,03 PORec 0,70 1,05 1,40 3,86 0, ,43 3,94 0,73 1,10 1,47 4,03 PORel 0,70 1,05 1,40 3,86 0, ,43 3,94 0,73 1,10 1,47 4,03 B. Pesa Total MB YL; LFL; LT=1, Level 4 Periode GR 1,19 1,79 2,38 6,55 1,22 1,83 2,43 6,69 1,25 1,87 2,49 6,85 Available NR 1,19 1,79 2,38 6,55 1,22 1,83 2,43 6,69 1,25 1,87 2,49 6,85 PORec 1,19 1,79 2,38 6,55 1,22 1,83 2,43 6,69 1,25 1,87 2,49 6,85 PORel 1,19 1,79 2,38 6,55 1,22 1,83 2,43 6,69 1,25 1,87 2,49 6,85 B. Pesa Total MB GN; LFL; LT=1, Level 4 Periode GR 0,28 0,42 0,56 1,53 0,28,043 0,57 1,56 0,29 0,44 0,58 1,60 Available NR 0,28 0,42 0,56 1,53 0,28,043 0,57 1,56 0,29 0,44 0,58 1,60 PORec 0,28 0,42 0,56 1,53 0,28,043 0,57 1,56 0,29 0,44 0,58 1,60 PORel 0,28 0,42 0,56 1,53 0,28,043 0,57 1,56 0,29 0,44 0,58 1,60 B. Pesa Total Tabel 14. Perhituga Lot for Lot Level 5 ( kg ) Cu; LFL; LT=2, Level 5 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total Tabel 15. EOQ Galvaize Steel EOQ=5453 Cu; LFL; LT=2, Level 5 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total
10 Usula perecaaa kebutuha baha baku di PT. KMT Ivelie Ae Marie, Silvi Ariyati da Moika Tagel Tabel 16. POQ Galvaize Steel POQ=2 Cu; LFL; LT=2, Level 5 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total Tabel 19. FOQ Galvaize Steel FOQ=20000 Cu; LFL; LT=2, Level 5 Periode GR Available NR PORec PORel B. Pesa Total Biaya Pemesaa = Biaya pesa x Bayakya Order Biaya Simpa = Biaya simpa per kg x Total Available Total Biaya = Biaya pemesaa + Biaya Simpa Total biaya terkecil didapat dari metode fixed order quatity dega jadwal order pertama pada awal Desember sebayak 20,000 kg, jadwal order kedua adalah awal bula Jauari, pada miggu ketiga. KESIMPULAN Metode peramala yag terbaik utuk kabel tipe NYFGbY 4x50 adalah metode Sigle Movig Average 16, dega MSE 3,294,009 da MAPE 120. Utuk tipe kabel NYFGbY 4x70 metode permala terbaik adalah metode siklis, dega MSE 1,290,843 da MAPE 92. Utuk tipe NYFGbY 4x95, metode peramala yag terbaik adalah metode siklis, dega MSE 4,586,256 da MAPE 147. Perecaaa agregat yag dilakuka dega metode trasportasi meghasilka output bahwa kapasitas perusahaa pada bula Agustus da Desember tidak mecukupi fluktuasi permitaa, sehigga jadwal iduk produksi berubah. Kapasitas setiap stasiu yag ada di perusahaa utuk ketiga jeis kabel yag diteliti pada lii 2 sudah memeuhi kebutuha permitaa. Hasil dari peerapa material requiremet plaig utuk galvaize steel atara lai: Lot for lot dega total cost sebesar Rp ,00 Ecoomic Order Quatity dega total cost sebesar Rp ,00, Periodic Order Quatity dega total cost sebesar 561,366, da Fixed Order Quatity dega total cost sebesar 452,000. Total cost dari hasil Fixed Order Quatity memberika persetase sebesar 72% dari kebijaka perusahaa, di maa perusahaa melakuka order ke supplier dega jagka waktu 2 miggu sekali. DAFTAR PUSTAKA [1]. Ishak, Aulia, 2010, Maajeme Operasi, Edisi Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta. [2]. Arikuto, Suharsimi, 2009, Maajeme Peelitia, Rieka Cipta, Jakarta. [3]. Assauri, Sofya, 1980, Maajeme Produksi Da Operasi, Lembaga Peerbit 84
11 Jural Ilmiah Tekik Idustri 1(2), 2013; Fakultas Ekoomi Uiversitas Idoesa, Jakarta. [4]. Gasper, Vicet, 2005, Productio Plaig Ad Ivetory Cotrol, PT. Gramedia, Jakarta. [5]. Hakim Nasutio, Arma, 2003, Perecaaa Da Pegedalia Produksi, Edisi Pertama, Gua Widya, Surabaya. [6]. Herjato, Eddy, 2006, Maajeme Operasi, Edisi Ketiga, Grasido, Jakarta. 85
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciLAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING
LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING I. Pedahulua A. Latar Belakag (Mi. 4 Paragraf) B. Rumusa Masalah C. Tujua Praktikum (Mi. 3) D. Mafaat Praktikum (Mi. 3) E. Batasa Masalah II. Tijaua Pustaka
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-7187 Aalisis Peramala Pejuala dega Megguaka Metode Sigle Movig Average, Weighted Movig Average da Expoetial Smoothig Sebagai Dasar Perecaaa Produksi Polo Shirt Pria (Studi Kasus
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD.
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. GUNUNG MAS JAMBI) PENDAHULUAN Perusahaa yag didirika pada umumya mempuyai tujua
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan
BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1. Klasifikasi ABC Dalam Persediaa Pegedalia persediaa dapat dilakuka dalam berbagai cara, atara lai dega megguaka aalisis ilai persediaa. Dalam aalisis ii, persediaa dibedajka
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciAPLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X
APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X Sayuti, M 1* 1 Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Malikussaleh-NAD *E-mail: Tgk_Sayuti@yahoo.co.uk ABSTRAK CV.X, merupaka perusahaa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING Moch Arifi 1, Rizal Cahya Pratama 1 Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika Da Tekik Komputer Surabaya Jl.
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER
ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciPERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.
PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose
Lebih terperinciPENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAIN PADA DEPARTEMEN PRINTING-DYEING PT. KHS DENGAN ALGORITMA WAGNER WHITIN
PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAIN PADA DEPARTEMEN PRINTING-DYEING PT. KHS DENGAN ALGORITMA WAGNER WHITIN Ema Yuliastuti 1, Wakhid Ahmad Jauhari 2, Cucuk Nur Rosyidi 3 1,2,3 Jurusa Tekik Idustri,
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
Lebih terperinciBAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN
28 III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Giat, Botai Square, Bogor, Jawa Barat. Peelitia dilaksaaka pada bula Februari higga bula Maret tahu 2010. 3.2 Pegumpula Data
Lebih terperinciInflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka
Bab 2 Tijaua Pustaka 2.1. Teori Peramala (Forecastig) Utuk meyelesaika masalah di masa datag yag tidak dapat dipastika, orag seatiasa berupaya meyelesaikaya dega model pedekata-pedekata yag sesuai dega
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Jural Ilmiah Tekologi da Iformasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Peramala Jumlah Stok Alat Tulis Kator Di UD ACHMAD JAYA Megguaka Metode Double Expoetial Smoothig Titaia Dwi
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciPERAMALAN PERENCANAAN PRODUKSI SEMEN DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. SEMEN INDONESIA
PERAMALAN PERENCANAAN PRODUKSI SEMEN DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. SEMEN INDONESIA Agil Saputro, Bambag Purwaggoo *) Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Dipoegoro, Jl.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Distribusi Distribusi merupaka suatu proses kegiata alira atau peyalura barag dari produse sampai ke taga kosume. Distribusi memerluka perecaaa, da pegedalia yag baik utuk meciptaka
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN Muryati 1
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN Muryati 1 Abstract The role of forecastig was very importat for a compay to
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren
ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau
Lebih terperinciRamadhan, et al, Analisis Pengendalian Bahan Baku Tembakau Madura Pada Pabrik Rokok..
Aalisis Pegedalia Baha Baku Tembakau Madura Pada Pabrik Rokok Gagak Hitam Bodowoso (Aalysis of Madura Tobacco Raw Material Cotrol o Gagak Hitam Cigarette Factory Bodowoso ) Marza Ramadha, Hadi Wahyoo,
Lebih terperinciKata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error
PREDIKSI PEMINATAN PROGRAM KEAHLIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGES DAN WEIGHTED MOVING AVERAGES (Studi Kasus : SMK TEXMACO SEMARANG) Isa Raa Machilikha Putera Sistem Iformasi, Fakultas
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciLOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret)
LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret) DOSEN FEBRIYANTO, SE., MM. www.febriyato79.wordpress.com 1 MATEMATIKA BISNIS Matematika Bisis memberika pemahama ilmu megeai kosep matematika dalam bidag bisis. Sehigga suatu
Lebih terperinciOPTIMASI PRODUKSI DENGAN PROGRAM DINAMIS PADA PABRIK FRACTINATION AND REFINERY FACTORY (FRF) PT. XYZ
e-jural Tekik Idustri FT USU Vol 3, No. 4, November 2013 pp. 49-54 OPTIMASI PRODUKSI DENGAN PROGRAM DINAMIS PADA PABRIK FRACTINATION AND REFINERY FACTORY (FRF) PT. XYZ Adi Riaata Brahmaa 1, Poerwato 2,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciIII. METODOLOGI KAJIAN
39 III. METODOLOGI KAJIAN A. Lokasi da Waktu Kajia Kajia telah dilakuka di PD. Augerah Hero, suatu idustri kecil sepatu yag beralamat di Kampug Sawah Ilir RT.02 RW.03 Mekarjaya, Kecamata Ciomas, Kabupate
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciPLANNING OF RECYCLED PLASTIC MATERIAL USAGE WITH SUSTAINABLE DEVELOPMENT SYSTEM AT POLITEKNIK MANUFAKTUR ASTRA
PLANNING OF RECYCLED PLASTIC MATERIAL USAGE WITH SUSTAINABLE DEVELOPMENT SYSTEM AT POLITEKNIK MANUFAKTUR ASTRA Neilida Novita Aisa, S.T. Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Tekologi Idustri, Istitut
Lebih terperinciSISTEM PERSEDIAAN OBAT-OBATAN MENGGUNAKAN METODE PERIODIC REVIEW DAN SERVICE LEVEL DI INSTALASI FARMASI RUMAH SAKIT
SISTEM PERSEDIAAN OBAT-OBATAN MENGGUNAKAN METODE PERIODIC REVIEW DAN SERVICE LEVEL DI INSTALASI FARMASI RUMAH SAKIT Ayu Bidiawati J.R [*] [*] Laboratorium Peracaga Sistem Kerja da Ergoomi Jurusa Tekik
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu
Lebih terperinciOptimasi Rencana Produksi Menggunakan Model Matriks Transportasi Bowman
Performa (2) Vol., No.: 26-34 Optimasi Recaa Megguaka Model Matriks Trasportasi Bowma (Studi Kasus di PT. X, Magelag) Taufiq Rochma Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas Sebelas Maret, Surakarta Abstract Productio
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut
Lebih terperincii adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.
4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha
Lebih terperinciPROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka
Lebih terperinciTEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran
Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciMATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL
MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciMODUL 3 PERAMALAN. Halaman 3
MODUL 3 PERAMALAN 1. Deskripsi Peramala merupaka tahapa awal dari keseluruha perecaaa produksi. Adaya ketidak pastia dari permitaa kosume di masa yag aka datag meyebabka aktivitas peramala ii sagat dibutuhka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
3 BAB LANDASAN TEORI.1 Dasar Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC).1.1 Pegertia Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC) Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC) adalah sebuah proses pegedalia alira
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciImplementasi Linear Programming Untuk Memaksimalkan Keuntungan
Serag, 25 November 2017 Implemetasi Liear Programmig Utuk Memaksimalka Keutuga Supriyadi 1, Ade Muslimat 2, Realdy Pratama 2, Gia Ramayati 3 1,34) Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik,Uiversitas Serag
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
Lebih terperinciANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo
ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa
Lebih terperinciAPLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER
APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Email: rivalavista@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Percetaka LAI adalah sebuah percetaka di bawah Yayasa Lembaga Alkitab Idoesia. Percetaka ii adalah perusahaa irlaba yag mecetak Alkitab khususya ijil yag dipasarka
Lebih terperinci