Unjuk Kerja Call Admission Control Berbasis SIR pada Sistem Seluler CDMA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Unjuk Kerja Call Admission Control Berbasis SIR pada Sistem Seluler CDMA"

Transkripsi

1 55 Unju Kerja Call Admission Conrol Berbasis SR pada Sisem Seluler CDMA Suwadi Mulimedia Telecommunicaion Research Group, Dep of Elecrical Engineering, TS Surabaya ndonesia 60111, Absra - CAC (Call Admission Conrol) adalah algorima aau meanisme yang digunaan unu mengaur panggilan dierima aau diola berdasaran eenuan yang elah dieapan Peneliian ini menggunaan algorima residual capaciy Residual capaciy diperoleh berdasaran penguuran reverse lin SR (Signal o nerference Raio) pada base saion Masalah sisem seluler CDMA adalah inerferensi, arena semua user menggunaan freuensi yang sama Dengan berambahnya perminaan rafi user, maa level inerferensi semain berambah besar, sehingga dengan eerbaasan ersebu ida semua panggilan dapa dilayani Peneliian ini dilauan dengan menganalisa unju erja CAC, analisa ersebu dilauan berdasaran hasil simulasi Dari hasil peneliian ini, bahwa dengan berambahnya SR hreshold, rafi per sel, dan oefisien oupling inerferensi menyebaban berambahnya probabilias blocing Probabilias ouage juga dianalisa pada peneliian ini Kaa Kunci : CAC, SR dan CDMA 1 PENDAHULUAN CDMA (Code Division Muliple Access) merupaan salah sau enologi seluler yang ida mengaloasian freuensi maupun wau dalam slo user, eapi memberian ha epada semua user unu menggunaan eduanya secara simulan Unu membedaan iap user, maa dengan menggunaan ode uni erenu Freuensi yang sama pada semua user aan menyebaban inerferensi anara user yang sau dengan user yang lain Dengan berambahnya perminaan rafi dalam sisem CDMA ersebu, maa level inerferensi semain berambah besar Peneliian ini berujuan unu menganalisa pengaruh SR hreshold, oefisien oupling inerferensi dan perminaan rafi erhadap probabilias blocing Analisa ersebu dilauan berdasaran hasil simulasi Permasalahan sisem seluler CDMA adalah inerferensi, arena semua user menggunaan freuensi yang sama Dengan berambahnya perminaan rafi user, maa level inerferensi semain berambah besar, sehingga dengan eerbaasan ersebu ida semua panggilan dapa dilayani Peneliian ini menganalisa unju erja Call Admission Conrol (CAC) yang berdasaran SR dan pengaruhnya pada apasias sisem Algorima CAC yang digunaan adalah residual capaciy, dengan memperhaian pengaruh oefisien oupling inerferensi sel eangga Meanisme pengauran rafi seluler ini diasumsian unu omuniasi voice (suara) 2 DASAR TEOR 21 Konsep Sisem Seluler CDMA Sisem seluler CDMA ida mengaloasian freuensi aaupun slo user, eapi memberian ha epada semua user unu menggunaan eduanya secara simulan Unu dapa melauan hal ini, sisem CDMA menggunaan suau eni yang dienal dengan nama spread specrum eni spread specrum ini dapa mengedaran sinyal informasi yang melalui bandwidh yang lebar (125 MHz) Seiap user diberian ode erenu melalui eni erenu sehingga hanya ode erenu yang dapa me-recover sinyal pada receiver Prinsip Teni Spread Specrum Spread specrum didefininsian sebagai suau meanisme dimana sinyal yang diransmisian menempai bandwidh yang lebar dari bandwidh sinyal informasi Bandwidh sinyal spread specrum yang lebar menjadiannya suli unu di-jamming, diinerferensi dan suli diidenifiasi Perbandingan Bss/Bs disebu processing gain: Bss PG (1) Bs Jia processing gain (PG) diubah e dalam db Bss PG 10log (2) Bs Bss Bandwidh sinyal ransmisi (seelah mengalami pelebaran) (Hz) Bs Bandwidh sinyal informasi (sebelum mengalami pelebaran) (Hz) Konrol Daya (Power Conrol) Konrol daya merupaan suau cara dimana daya pancar iap pemaai diaur sedemilian rupa sehingga daya yang dierima dari masing-masing JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

2 56 pemaai pada base saion sama anara sau user dengan user yang lain Didalam sel, jia daya pancar dari iap user diaur sedemiian (masing-masing user menransmisian daya yeng berbeda) sehingga daya yang dierima dari iap user sama yaiu P R, maa user yang jauh aan dapa dilayani oleh sisem ersebu 22 nerferensi Sisem Seluler CDMA Pada sisem seluler CDMA semua anal menggunaan freuensi yang sama Penggunaan freuensi yang sama ini aan menyebaban inerferensi anara user yang sau dengan user yang lain Home S sedangan selang wau panggilan yang beda waunya lama adalah sedii Hal ersebu dapa dibuian dengan enyaaan erjadinya jam-jam sibu pada jam-jam erenu dalam panggilan elepon Panggilan daang Δ Gambar 2 Pola Kedaangan Trafi + Δ Jadi seelah dieahui bahwa selama wau a ada panggilan yang daang maa berari perisiwa yang dadapi adalah hanya perisiwa-perisiwa daangnya panggilan yang punya wau inerval leb besar dari pola disribusi wau anar edaangan panggilan dapa digambaran sebagai beriu: f() Gambar 1 Sisem Seluler CDMA dan nerferensinya Misalan i 0 adalah jumlah user yang menginerferensi, bai yang berasal dari sel yang sama maupun dari sel eangganya Signal o inerferensi raio dapa dirumusan sebagai beriu: S S (3) i0 i i 0 Dimana: S Daya sinyal dari base saion i Daya inerferensi dari user lain bai yang berasal dari sel yang sama maupun dari sel eangganya 23 Konsep Dasar Trafi Trafi dapa didefinisian dengan pola daangnya panggilan, pola lamanya wau penduduan dan disiplin operasinya (beras sempurna, beras a sempurna, sisem unggu dan sisem rugi) Trafi juga dapa didefinisian sebagai eadaan yang menyaaan jumlah saluran aau peralaan yang didudui sebagai fungsi wau Model periraan rafi pada sisem seluler diperoleh dengan menggunaan erlang B, model yang didasaran pada suau model anpa anrian (nonqueuing)yang berari seluruh panggilan yang gagal dibebasan (loss call cleared) ini merupaan sisem loss dimana suau sel menggagalan panggilan yang masu pada saa rafi didudui Pola wau edaangan rafi aau panggilan dalam sisem omuniasi seluler mengiui disribusi esponensial negaif Arinya bahwa beda wau anar edaangan rafi aau panggilan yang sau dengan panggilan yang lain yang selang waunya dea adalah yang paling banya Pdf f ( ) λe λ Gambar 3 Disribusi esponensial 24 Call Admission Conrol (CAC) CAC adalah suau proses unu mengaur rafi aau algorima unu mengaur suau panggilan aan dierima aau diola berdasaran eenuan yang elah dieapan sebelumnya CAC digunaan unu menjamin user baru mempunyai qualiy of service (QoS) yang sama bagusnya dengan user yang sudah aif CAC dapa menola panggilan baru jia sumber yang ersedia dalam sisem seluler sudah penuh CAC harus dapa menjamin grade of service (GOS) seperi blocing rae dan qualiy of service (QoS) seperi loss probabiliy of communicaion qualiy CAC dapa dibagi dalam 2 jenis, yaiu yang berdasaran jumlah user (NCAC) dan yang berdasaran inerferensi (CAC) 3 METODE SMULAS 31 Asumsi yang Digunaan Asumsi yang digunaan dalam simulasi CAC anara lain: Daerah layanan dibagi menjadi 19 sel hesagonal dengan uuran yang sama Base saion menggunaan anenna omni Seiap mobile saion aan dilayani oleh base saion homecell-nya Seiap mobile saion mempunyai power conrol yang berdasaran base saion home cell-nya Voice aciviy deecion ida dimodelan Mobilias user ida dimodelan JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

3 57 32 Penenuan Posisi User Posisi user dalam sel aan sanga menenuan ualias omuniasi user ersebu Posisi disini berhubungan dengan jara anara user dengan seluruh base saion dan jara anara user dengan base saion home cell Pada simulasi ini menggunaan 19 sel segienam (hesagonal), hal ini arena benu sel hesagonal mempunyai luas wilayah caupan yang paling besar disbanding sel lainnya Arsieur sel CDMA pada simulasi diunjuan pada Gambar 4 8R 7R 6R 11/2 R 5R 4R 3R 5/2 R 2R R y /2 r r 3/2 r 2r 5/2 r 3r 7/2 r 4r 9/2 r Gambar 4 Arsieur Sel CDMA Penenuan posisi dilauan secara aca, masudnya user bisa berada diwilayah mana saja asalan mas dalam lingaran sel Unu menenuan oordina user pada masing-masing sel, digunaan persamaan sebagai beriu: 2r + r X rand( jumlah user/ sel) xx 3 3 (4) 2r r Y rand( jumlah user / sel) + yy 3 3 (5) X Koordina x user di sel e- Y Koordina y user di sel e- xx oordina x base saion sel e yy oordina y base saion sel e rand (jumlah_user) pembangian bilangan aca berdisribusi uniform (0-1) 2r / 3 lebar disribusi uniform xx r / 3 baas bawah oordina x ( ( ) ( ( r / 3 ) yy baas bawah oordina y r jara anar sel R 3 R jari-jari sel x Dari 2 persamaan diaas dapa diung jara user dengan seluruh base saion (r i ) dan jara user dengan base saion home cell-nya (r ) dengan persamaan sebagai beriu: r r i ( X xx ) + ( Y yy ) 2 2 (6) ( X xx ) + ( Y yy ) 2 2 (7) r jara anara user dengan base saion home cell-nya xx oordina x base saion home cell yy oordina y base saion home cell Penenuan base saion home cell ini dipengaruhi oleh faor lognormal shadowing, sehingga penenuan base saion mana yang melayani dengan mengece redaman erecil, dengan rumusan sebagai beriu: Γ ε /10 α ( r) 10 r (8) Dimana ε adalah disribusi normal dengan mean nol dan sandar deviasi σ adalah 8 dan α adalah 4 33 Pembangian Trafi Laju edaangan panggilan dan wau penduduan iap user dibangian secara disribusi esponensial negaif Δ 1 a1 a2 a3 a4 1 y1 2 y2 3 y3 4 y4 Δ 2 Δ 3 Gambar 32 Disribusi Trafi Gambar diaas merupaan benu rafi unu sau user, dimana : n wau edaangan y n wau berahirnya edaangan a n wau penduduan Δ wau anar eadaangan panggilan Dengan mengeahui lamanya wau penduduan ini maa dapa dieahui pada saa suau user mulai melauan panggilan, maa pada saa yang sama user mana saja yang sedang aif melauan panggilan Kemudian user aif ersebu aan menginerferensi user yang mulai melauan panggilan ersebu Pengaruh nilai inerferensi ini emudian dapa diung dengan nilai SR 34 Menghiung SR Signal o nerference Raio (SR) diuur pada base saion sel, SR, adalah perbandingan daya sinyal mobile saion dengan penjumlahan daya dari Δ 4 JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

4 58 semua mobile saion yang menyebaban inerferensi, dan dirumusan sebagai beriu: S SR ( ) S P BLK ( ) P ( R 0) (12) P BLK ( ) r jumlah panggilan yang diola jumlah panggilan oal (13) 1 (9) n α r ( ε i ε ) /10 n h i 1 ri n jumlah user aif pada sel e- (sel yang diamai) r jara user sel eangga dgn base saion home cell-nya r jara user sel eanga dengan base saion sel i e- (sel yang diamai) α 4 35 Menghiung Residual Capaciy (R) Algorima yang dipergunaan adalah dengan penguuran SR pada sel loal (sel yang diamai) dan SR dari sel eangganya Algorima ersebu aan dirumusan sebagai beriu: Base saion pada seiap sel g, menguur reverse lin SR secara periodi dan juga menguur reverse lin SR pada sel eangganya Residual Capaciy (R ) pada sel g emudian diesimasi dan diupdae berdasaran persamaan beriu ini: ( j) ( j) min{ R j g( )} min{ R j g( )} > R 0 yang lainnya (10) 1 i jia j SR SR ( j) TH R jia j g ( ) ( ) β SRTH SR j (11) Dimana: min{x} didefinisian sebagai nilai minimum x g() subse sel yang erdiri dari sel dan sel eangganya g () () subse sel yang erdiri dari hanya sel β eangga harga raa-raa inerferensi dari user sel eangga 36 Probabilias Blocing Probabilias blocing ini adalah perbandingan anara jumlah panggilan yang diola erhadap jumlah panggilan seluruhya Probabilias blocing dapa diung berdasaran nilai residual capaciy (R ), dan dirumusan sebagai beriu: 37 Probabilias Ouage Probabilias ouage adalah perbandingan anara jumlah panggilan yang didrop erhadap jumlah panggilan seluruhnya Probabilias ouage dapa diung berdasaran nilai Eb/No, dan dirumusan sebagai beriu: Eb P ou ( ) Pr < ER0 (14) No jumlah panggilan didrop P ou ( ) (15) jumlah panggilan oal Dimana: Eb SR PG No PG (processing gain) 390,625 (26 db) 4 HASL SMULAS DAN ANALSA DATA 41 Daa npuan Simulasi Sesuai dengan algorima yang dijelasan pada bagian 3, simulasi CAC ini menggunaan parameer-parameer inpu sebagai beriu: Jumlah user/sel : 10 Jari-jari sel : 15 m Wau pengamaan : 60 meni (1 jam) 0 Wau anar edaangan panggilan raa-raa : 5 meni (6 erlang/sel) 3 meni (4 erlang/sel Wau penduduan raa-raa : 4 meni (6 erlang/sel) 2 meni (4 erlang/sel) 42 Daa Hasil Simulasi Dari proses simulasi yang dilauan aan diperoleh beberapa jenis daa Tabel 1 Daa SR (Signal o nerference Raio) SR min SR max SRraaraa Dengan Lognormal 6 erlang/ 4 erlang/ sel (db) sel (db) Tanpa Lognormal 6 erlang/ 4 erlang/ sel (db) sel (db) Analisa Probabilias Blocing erhadap SR Threshold Daa-daa hasil simulasi aan diolah, sehingga aan diperoleh grafi perbandingan probabilias blocing dengan SR hreshold yang berubah-ubah Dari grafi ini juga membandingan JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

5 59 2 macam rafi per sel (6 erlang/sel dan 4 erlang/sel) Sehingga pada SR hreshold ersebu, unu enaian rafi dari 4 erlang/sel e 6 erlang/sel menyebaban enaian probabilias blocing seiar 1847% 44 Analisa Probabilias Blocing erhadap Koefisien Koupling nerferensi Dari grafi ini juga membandingan 2 macam rafi persel (6 erlang/sel dan 4 erlang/sel Gambar 5 Perbandingan Anara Probabilias Blocing Terhadap SR Threshold dengan Lognormal Gambar 7 Perbandingan Probabilias Blocing Terhadap Koefisien Koupling dengan Lognormal Gambar 6 Perbandingan anara Probabilias Blocing erhadap SR Threshold Tanpa Lognormal Dari Gambar 5 dan Gambar 6 erla bahwa dalam rafi yang sama dengan enaian SR hreshold maa probabilias blocing aan nai Hal ini diarenaan apabila syara SR hreshold dinaian maa semain banya user yang mengalami blocing (egagalan panggilan) Dari gambar juga erla pada SR hreshold yang sama enaian rafi per sel aan menyebaban enaian probabilias blocing Hal ini diarenaan jumlah rafi yang semain besar aan menyebaban jumlah user yang mengalami blocing juga aan semain besar Unu sisem yang dipengaruhi lognormal shadowing, dengan SR hreshold db menghasilan probabilias blocing unu rafi 6 erlang/sel dan unu rafi 4 erlang/sel Sehingga pada SR hreshold ersebu, unu enaian rafi dari 4 erlang/sel e 6 erlang/sel menyebaban enaian probabilias blocing seiar 731 % Unu sisem anpa lognormal shadowing, dengan SR hreshold db menghasilan probabilias blocing unu rafi 6 erlang/sel dan unu rafi 4 erlang/sel Gambar 8 Perbandingan anara Probabilias Blocing erhadap Koefisien Koupling nerferensi Tanpa Lognormal Pada oefisien oupling yang sama maa semain inggi rafi maa probabilias blocing juga aan semain inggi Hal ini erjadi arena semain banya user dari sel lain yang menginerferensi maa panggilan yang mengalami egagalan juga aan semain besar Unu sisen dengan lognormal shadowing, dengan oefisien oupling inerferensi menghasilan probabilias blocing unu rafi 6 erlang/sel dan unu rafi 4 erlang/sel Sehingga pada oefisisen oupling ersebu, unu enaian rafi dari 4 erlang/sel e 6 erlang/sel menyebaban enaian probabilias blocing seiar 5908 % Unu sisem anpa lognormal shadowing, dengan oefisien oupling inerferensi menghasilan probabilias blocing unu rafi 6 erlang/sel dan unu rafi 4 JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

6 60 erlang/sel Sehingga pada oefisisen oupling ersebu, unu enaian rafi dari 4 erlang/sel e 6 erlang/sel menyebaban enaian probabilias blocing seiar 808 % 45 Analisa Probabilias Blocing erhadap Trafi per Sel Gambar 11 Perbandingan Probabilias Ouage erhadap ERo dengan Lognormal Gambar 9 Perbandingan Probailias Blocing erhadap Trfai per Sel dengan Lognormal Gambar 12 Perbandingan Probabilias Ouage erhadap ERo anpa Lognormal 5 KESMPULAN Gambar 10 Perbandingan Probabilias Blocing erhadap Trafi per Sel anpa Lognormal Dari Gambar 9 dan Gambar 10 erla bahwa dengan meninganya perminaan rafi per sel maa probabilias blocing aan nai Hal ini diarenaan semain inggi rafi maa jumlah panggilan yang mengalami blocing aan semain inggi 46 Analisa Probabilias Ouage erhadap ERo Pada Gambar 11 dan Gambar 12 erla bahwa enaian ERo aan menyebaban enaian probabilias ouage, eapi enaiannya landai Apabila syara ERo dinaian maa semain banya panggilan yang mengalami drop 1 Probabilias blocing berambah besar dengan berambahnya SR hreshold, oefisien oupling inerferensi dan peminaan rafi per sel 2 Probabilias ouage berambah besar dengan berambahnya ERo, sehingga semain besar syara ERo yang dimina maa jumlah panggilan yang mengalami drop call aan semain besar 3 Dengan syara SR hreshold, oefisien oupling inerferensi, dan rafi per sel : sisem CDMA yang dipengaruhi oleh faor lognormal shadowing mempunyai probabilias blocing dan probabilias ouage yang leb besar dibandingan dengan sisem yang ida dipengaruhi oleh faor lognormal shadowing DAFTAR PUSTAKA [1] Krishna Kumar Gurumoorhy Capaciy Analysis of CDMA Sysems EECS 865 pp 1-6 [2] Theodore S Rappapor1996 Wireless Communicaion Principle and Pracice New Jersey : Prenice-Hall,nc JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

7 61 [3] William CY Lee May 1991 Overview of Cellular CDMA EEE J Selec Areas Commun vol 40, pp [4] William CY Lee1995Mobile Cellular Telecommunicaion Singapore: McGraw- Hill, nc [5] William CY Lee 1993 Mobile Communicaion Design Fundamenals Canada: John Willey & Sons [6] Yoshiro shiawa and NarumiOcober 1997Capaciy Design and Performace of Call Admission Conrol in Cellular CDMA Sysems EEE J Selec Areas Commun, vol 15, pp [7] Zhao Liu and Magda El Zari May 1994 SR Based Call Admission Conrol for DS- CDMA Cellular Sysems EEE J Selec Areas Commun, vol 12, pp Suwadi dilahiran di Gresi anggal 18 Agusus 1968 Menyelesaian S1 pada Nopember 1992 di JTE TS dengan bidang Teni Sisem Teleomuniasi, pada Pebruari 1999 menamaan S2nya di Sisem nformasi, Eleroeni TB Penulis seja 1993 sebagai saf pengajar di Jurusan Teni Elero TS dan aif sebagai penelii dibidang Telecommunicaion Traffic Engineering, Digial Communicaion, Digial Signal Processing, Video Processing dan Mobile Communicaion JAVA Journal of Elecrical and Elecronics Engineering, Vol 1, No 2, Oc 2003, SSN

BAB IV SIMULASI MODEL

BAB IV SIMULASI MODEL 21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian

Lebih terperinci

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI 4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur

Lebih terperinci

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x III PEMODELAN Model Perumbuan Koninu Terbaasnya sumber-sumber penyoong (ruang, air, maanan, dll) menyebaban populasi dibaasi ole suau daya duung lingungan Perumbuan populasi lamba laun aan menurun dan

Lebih terperinci

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel

Lebih terperinci

ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX Seminar Nasional Maemaia dan Apliasinya, 1 Oober 17 ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX Maylia Hasyim 1), Dedy Dwi Prasyo ) 1) Program Sudi Pendidian

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Gambar 1 Arsitektur Jaringan WCDMA Sumber : shanmg.wordpress.com/3g-4g/

Gambar 1 Arsitektur Jaringan WCDMA Sumber : shanmg.wordpress.com/3g-4g/ Widya Teknika Vol.20 No.2; Okober 2012 ISSN 1411 0660: 09-17 PENERAPAN SISTEM ANTRIAN MULTIPLE-INPUT MULTIPLE-OUTPUT (MIMO) PADA JARINGAN WCDMA Anis Qusoniah 1), Tera Praseraning Yofa 2) ABSTRAK Perkembangan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.

Lebih terperinci

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs

Lebih terperinci

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr. Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012 InfiniyJurnal Ilmiah Program Sudi Maemaia STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, Sepember 2012 GRUP PERMUTASI SIKLIS DALAM PERMAINAN SUIT Oleh: Bagus Ardi Sapuro Jurusan Pendidian Maemaia, IKIP PGRI Semarang

Lebih terperinci

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Teoriis 3.1.1 Daya Dukung Lingkungan Carrying capaciy aau daya dukung lingkungan mengandung pengerian kemampuan suau empa dalam menunjang kehidupan mahluk hidup secara

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi Bab II Maeri Penunjang BAB II MATERI PENUNJANG.1 Keuangan.1.1 Opsi Sebuah opsi keuangan memberikan hak (bukan kewajiban) unuk membeli aau menjual sebuah asse di waku yang akan daang dengan harga yang disepakai.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 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 terperinci

PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN)

PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) B PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Sudi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) Firiya Gemala Dewi, Bobby O.P. Soepangka, Nurhadi Siswano Program Pasca Sarjana Magiser Manajemen

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE CAMPBELL DUDEK AND SMITH (CDS) DAN PALMER DALAM MEMINIMASI TOTAL WAKTU PENYELESAIAN Studi Kasus : Astra Konveksi Pontianak

PERBANDINGAN METODE CAMPBELL DUDEK AND SMITH (CDS) DAN PALMER DALAM MEMINIMASI TOTAL WAKTU PENYELESAIAN Studi Kasus : Astra Konveksi Pontianak Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Terapannya (Bimaser) Volume 04, No. 3 (2015), hal 181 190. PERBANDINGAN METODE CAMPBELL DUDEK AND SMITH (CDS) DAN PALMER DALAM MEMINIMASI TOTAL WAKTU PENYELESAIAN Sudi Kasus

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 15 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Ruang Sampel dan Kejadian 2.1.1 Definisi Ruang Sampel Himpunan semua hasil semua hasil (oucome) yang mungkin muncul pada suau percobaan disebu ruang sampel dan dinoasikan dengan

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

Analisis Model dan Contoh Numerik Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis

Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar

Lebih terperinci

Model GSTAR Termodifikasi untuk Produktivitas Jagung di Boyolali

Model GSTAR Termodifikasi untuk Produktivitas Jagung di Boyolali Prosiding Semnar Nasional VIII UNNES, 8 Nov 4 Semarang Hal.4-5 Model GSTAR Termodifiasi unu Produivias Jagung di Boyolali Prisa Dwi Apriyani ), Hanna Arini Parhusip ), Lili Linawai ) ))) Progdi Maemaia,

Lebih terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk) Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi

Lebih terperinci

ADAPTIVE SMOOTHING NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG

ADAPTIVE SMOOTHING NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG ADAPTIVE SMOOTHIG EURAL ETWORK UTUK PERAMALA ILAI TUKAR MATA UAG Wiwi Anggraeni Jurusan Sisem Infomasi, Faulas Tenologi Informasi, Insiu Tenologi Sepuluh opember Surabaya Gedung Tenologi Informasi, Jalan

Lebih terperinci

ANALISA PERENCANAAN TRAFO SISIPAN T. 416 PADA TRAFO HL. 017 DI JARINGAN TEGANGAN RENDAH DESA GUYANGAN KECAMATAN BAGOR KABUPATEN JOMBANG

ANALISA PERENCANAAN TRAFO SISIPAN T. 416 PADA TRAFO HL. 017 DI JARINGAN TEGANGAN RENDAH DESA GUYANGAN KECAMATAN BAGOR KABUPATEN JOMBANG ANALISA PERENCANAAN TRAFO SISIPAN T. 416 PADA TRAFO HL. 017 DI JARINGAN TEGANGAN RENDAH DESA GUYANGAN KECAMATAN BAGOR KABUPATEN JOMBANG Oleh: Muhlasin, Machrus Ali Teni Elero, Faulas Teni-Undar muhlasin.g@gmail.com,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perawaan (Mainenance) Mainenance adalah akivias agar komponen aau sisem yang rusak akan dikembalikan aau diperbaiki dalam suau kondisi erenu pada periode waku erenu (Ebeling,

Lebih terperinci

ANALISIS KONTRIBUSI TEKNIK ALOKASI KANAL DDCA/PC DALAM MENEKAN PROBABILITAS KEGAGALAN PANGGILAN DAN MENINGKATKAN KAPASITAS SISTEM PADA CDMA

ANALISIS KONTRIBUSI TEKNIK ALOKASI KANAL DDCA/PC DALAM MENEKAN PROBABILITAS KEGAGALAN PANGGILAN DAN MENINGKATKAN KAPASITAS SISTEM PADA CDMA 1 ANALISIS KONTRIBUSI TEKNIK ALOKASI KANAL DDCA/PC DALAM MENEKAN PROBABILITAS KEGAGALAN PANGGILAN DAN MENINGKATKAN KAPASITAS SISTEM PADA CDMA Yuni Mariana, L2F099654 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Industri pengolahan adalah suatu kegiatan ekonomi yang melakukan kegiatan

III. METODE PENELITIAN. Industri pengolahan adalah suatu kegiatan ekonomi yang melakukan kegiatan 40 III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Baasan Operasional Konsep dasar dan baasan operasional pada peneliian ini adalah sebagai beriku: Indusri pengolahan adalah suau kegiaan ekonomi yang melakukan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

III METODE PENELITIAN

III METODE PENELITIAN III METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Tempa Peneliian Peneliian mengenai konribusi pengelolaan huan rakya erhadap pendapaan rumah angga dilaksanakan di Desa Babakanreuma, Kecamaan Sindangagung, Kabupaen Kuningan,

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN EORI.. Dasar Dari ransfer Panas Ilmu pengeahuan ermodinamia ang berhubungan dengan jumlah ransfer panas sebagai suau sisem ang menjalanan suau proses dari sau ii sabil e ii sabil lainna, dimana

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN A III METODE PEELITIA Salah sau komponen peneliian yang mempunyai ari pening dalam kaiannya dengan proses sudi secara komprehensif adalah komponen meode peneliian. Meode peneliian menjelaskan bagaimana

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Mercu Buana MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA DASAR (4 sks)

Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Mercu Buana MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA DASAR (4 sks) MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : (4 sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran POKOK BAHASAN: GERAK LURUS 3-1

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan pada kasus pengolahan ikan asap IACHI Peikan Cia Halus (PCH) yang erleak di Desa Raga Jaya Kecamaan Ciayam, Kabupaen Bogor,

Lebih terperinci

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi

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

Lebih terperinci

3. Kinematika satu dimensi. x 2. x 1. t 1 t 2. Gambar 3.1 : Kurva posisi terhadap waktu

3. Kinematika satu dimensi. x 2. x 1. t 1 t 2. Gambar 3.1 : Kurva posisi terhadap waktu daisipayung.com 3. Kinemaika sau dimensi Gerak benda sepanjang garis lurus disebu gerak sau dimensi. Kinemaika sau dimensi memiliki asumsi benda dipandang sebagai parikel aau benda iik arinya benuk dan

Lebih terperinci

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional. JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekaan Peneliian Jenis peneliian yang digunakan dalam peneliian ini adalah peneliian evaluasi dan pendekaannya menggunakan pendekaan kualiaif non inerakif (non

Lebih terperinci

BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH,

BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, S.Si NIP. 198308202011011005 SMA NEGERI 9 BATANGHARI 2013 I. JUDUL MATERI : GERAK LURUS II. INDIKATOR : 1. Menganalisis besaran-besaran

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 11 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Salah sau masalah analisis persediaan adalah kesulian dalam menenukan reorder poin (iik pemesanan kembali). Reorder poin diperlukan unuk mencegah erjadinya kehabisan

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Kepuusan Model rumusan masalah dan pengambilan kepuusan yang digunakan dalam menyelesaikan skripsi ini dimulai dari observasi lapangan

Lebih terperinci

MODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI

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

Lebih terperinci

1.1 Konsep Distribusi

1.1 Konsep Distribusi BAB DISTRIBUSI PELUANG DALAM EVALUASI KEANDALAN SISTEM. Konsep Disribusi P ada bab sebelumnya elah beberapa konsep enang disribusi peluang (probabiliy disribuion) seperi probabiliy mass funcion, probabiliy

Lebih terperinci

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks)

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks) Polieknik Negeri Banjarmasin 4 MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : ( sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR ANTENA

BAB II TEORI DASAR ANTENA BAB II TEORI DASAR ANTENA.1. endahuluan Anena didefinisikan oleh kamus Webser sebagai ala yang biasanya erbua dari meal (sebagai iang aau kabel) unuk meradiasikan aau menerima gelombang radio. Definisi

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t TKE 305 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 009 BAB I I S Y A R A T Tujuan Insruksional.

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk, dan Grafein adalah

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk, dan Grafein adalah 37 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian-pengerian Kependudukan sanga era kaiannya dengan demgrafi. Kaa demgrafi berasal dari bahasa Yunani yang berari Dems adalah rakya aau penduduk, dan Grafein adalah

Lebih terperinci

Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS ( ) Abstrak

Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS ( ) Abstrak PEMODELAN DAYA LISTRIK DENGAN PENDEKATAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH). (STUDI KASUS: PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK) Firoh Amalia, Drs. Haryono, MSIE Mahasiswa

Lebih terperinci

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro

Lebih terperinci

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung

Lebih terperinci

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu .4 Persamaan Schrodinger Berganung Waku Mekanika klasik aau mekanika Newon sanga sukses dalam mendeskripsi gerak makroskopis, eapi gagal dalam mendeskripsi gerak mikroskopis. Gerak mikroskopis membuuhkan

Lebih terperinci

PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN

PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN M-6 PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN Enny Suparini 1) Soemarini 2) 1) & 2) Deparemen Saisika FMIPA UNPAD arhinii@yahoo.com 1) ine_soemarini@yahoo.com 2) Absrak

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Persediaan dapat diartikan sebagai barang-barang yang disimpan untuk digunakan atau

BAB II LANDASAN TEORI. Persediaan dapat diartikan sebagai barang-barang yang disimpan untuk digunakan atau BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Persediaan Persediaan dapa diarikan sebagai barang-barang yang disimpan unuk digunakan aau dijual pada masa aau periode yang akan daang. Persediaan erdiri dari bahan

Lebih terperinci

ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ)

ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ) hp://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi OPSI Jurnal Opimasi Sisem Indusri ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ) Ahmad Muhsin, Ichsan Syarafi Jurusan

Lebih terperinci

Bab IV Pengembangan Model

Bab IV Pengembangan Model Bab IV engembangan Model IV. Sisem Obyek Kajian IV.. Komodias Obyek Kajian Komodias dalam peneliian ini adalah gula pasir yang siap konsumsi dan merupakan salah sau kebuuhan pokok masyaraka. Komodias ini

Lebih terperinci

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Peneliian ini ialah berujuan (1) unuk menerapkan model Arbirage Pricing Theory (APT) guna memprediksi bea (sensiivias reurn saham) dan risk premium fakor kurs, harga minyak,

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN

Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN Volume, Nomor, Juni 7 ISSN 978-77 Barekeng, Juni 7 hal6-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variance Mulivaria Analysis for Experimen wih Complee Random

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian Peneliian ini dilakukan pada bulan Juni hingga Juli 2011 yang berlokasi di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri, Kabupaen Mamberamo

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 39 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Meode Peneliian Pada bab sebelumnya elah dibahas bahwa cadangan adalah sejumlah uang yang harus disediakan oleh pihak perusahaan asuransi dalam waku peranggungan

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X

USULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Daa Daa yang digunakan adalah daa sekunder runun waku (ime series) bulanan dari 2002:01 sampai dengan 2009:06 yang bersumber dari Laporan dan websie Bank Indonesia

Lebih terperinci

MODUL 1 RANGKAIAN THEVENIN, PEMBEBANAN DAN ARUS TRANSIEN

MODUL 1 RANGKAIAN THEVENIN, PEMBEBANAN DAN ARUS TRANSIEN MODUL 1 FI 2104 ELEKTRONIKA 1 MODUL 1 RANGKAIAN THEVENIN, PEMBEBANAN DAN ARUS TRANSIEN 1. TUJUAN PRAKTIKUM Seelah melakukan prakikum, prakikan diharapkan elah memiliki kemampuan sebagai beriku : 1.1. Mampu

Lebih terperinci

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a

Lebih terperinci

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1 PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di Tempa Pelayanan Koperasi (TPK) Cibedug, Kecamaan Lembang, Kabupaen Bandung, Jawa Bara. Pemilihan lokasi dilakukan secara

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi

Lebih terperinci

Proyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran

Proyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran Saisika, Vol. 10 No. 2, 129 138 Nopember 2010 Proyeksi Penduduk Provinsi Riau 2010-2015 Menggunakan Meode Campuran Ari Budi Uomo, Yaya Karyana, Tei Sofia Yani Program Sudi Saisika, Universias Islam Bandung

Lebih terperinci

PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 2012/2013

PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 2012/2013 Jurnal Lensa Kependidikan Fisika Vol. 1 Nomor 1, Juni 13 ISSN: 338-4417 PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 1/13

Lebih terperinci

KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Wulan Fatin Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 ABSTRAK

KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Wulan Fatin Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 ABSTRAK KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Wulan Fain Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 1,2,3 Teknologi Informasi dan Kompuer, Polieknik Negeri Lhokseumawe, Jalan banda Aceh-Medan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Mobil Robo Mobil robo adalah robo yang memiliki kemampuan unuk berpindah empa mobiliy, mobil robo yang bergerak dari posisi awal ke posisi yang diinginkan, suau sisem

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju

Lebih terperinci

ADAPTIVE BACKGROUND DENGAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODELS UNTUK REAL-TIME TRACKING

ADAPTIVE BACKGROUND DENGAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODELS UNTUK REAL-TIME TRACKING ADAPTIVE BACKGROUND DENGAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODELS UNTUK REAL-TIME TRACKING Silvia Rosianingsih 1, Rudy Adipranaa, Fredy Seiawan Wibisono Jurusan Teni Informaia, Faulas Tenologi Indusri, Universias

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian mengenai kelayakan pengusahaan pupuk kompos dilaksanakan pada uni usaha Koperasi Kelompok Tani (KKT) Lisung Kiwari yang menjalin mira dengan Lembaga

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung

Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung Seiawan, Implemenasi Algorima Kunang-Kunang unu Penjadwalan Maa Kuliah di Universias Ma Chung 269 Implemenasi Algorima Kunang-Kunang Unu Penjadwalan Maa Kuliah di Universias Ma Chung Hendry Seiawan 1,

Lebih terperinci