BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Sudomo Budiaman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB LANDAAN TEORI. Tijaua Pusaka Bidag percaaa da pegawasa produksi da persediaa dalam orgaisasi-orgaisasi maufacurig da jasa berkaia dega peramala permiaa, perecaaa kapasias keseluruha orgaisasi, peeua berapa bayak persediaa baha da kompoe-kompoe yag harus ada sera kapa uuk medapakaya meuru T.hai Hadoko dalam buku Dasar-Dasar Maajeme Produksi da Operasi ceaka keiga belas (000;5).. Peramala Peramala (forecasig) merupaka ala bau yag peig dalam perecaaa yag efekif da efisie khususya dalam bidag ekoomi. Dalam orgaisasi moder megeahui keadaa yag aka daag idak saja peig uuk meliha yag baik aau buruk eapi juga berujua uuk melakuka persiapa peramala. Meuru Yami (999, p3), peramala adalah prediksi, proyeksi aau esimasi igka kejadia yag idak pasi dimasa yag aka daag. edagka meuru Makridakis (999, lampira p4), peramala merupaka prediksi ilai-ilai sebuah variabel berdasarka kepada ilai yag dikeahui dari variabel ersebu aau variabel yag berhubuga.
2 0 Beberapa fakor umum ligkuga yag mempegaruhi peramala, yaiu :. Kodisi umum bisis da ekoomi. Hal ii berkaia dega perkembaga bisis da ekoomi secara global. Reaksi da idaka pesaig Kia dapa memperhaika segala reaksi da idaka pesaig agar pola peramala yag dieapka dapa meyimbagi pesaig ersebu. 3. Tidaka pemeriah Tidaka pemeriah secara makro ekoomi megakibaka pola peramala dapa berubah 4. Kecederuga pasar Kecedruga pasar dapa merubah desig dari suau produk aau jasa sehigga meyebabka peramala berubah pola megguaka Tred da Musima 5. Iovasi ekologi Iovasi ekologi dapa merubah desig dari suau produk aau jasa da pola peramala pu iku berubah... Klasifikasi Meode Peramala Meode peramala secara umum dibagi mejadi dua, yaiu meuru Eddy Herjao (004;7) :. Kuaiaif, yaiu peramala yag didasarka aas daa kuaiaif pada masa lalu. Peramala kuaiaif haya dapa diguaka apabila erdapa iga kodisi sebagai beriku :
3 a. Tersedia iformasi eag masa lalu. b. Iformasi ersebu dapa dikuaiaifka dalam beuk daa umeric. c. Dapa diasumsika bahwa beberapa aspek pola masa lalu aka erus berlaju di masa medaag. Meode kuaiaif dapa dibagi mejadi dua, yaiu : a. Dere Berkala (ime series) Merupaka meode peramala yag didasarka aas pegguaa aalisa pola hubuga aara variabel yag aka diperkiraka dega variabel waku. Pedugaa masa depa dilakuka berdasarka ilai masa lalu dari suau variabel da/aau kesalaha masa lalu. Tujuaya adalah meeuka pola dalam dere daa hisoris da megeksrapolasika pola ersebu ke masa depa. Keuuga dari model dere berkala yaiu dapa diguaka dega mudah uuk meramal. Ada empa jeis pola daa pada peramala ime series, yaiu : Pola Horisoal aau aioary (H) Pola daa ii erjadi apabila ilai daa observasi berflukuasi disekiar ilai raa raa yag kosa.
4 y waku Grafik. Pola Daa Horisoal Pola Musima aau easoal () Pola ii erjadi bilamaa suau dere dipegaruhi oleh fakor musima (misalya kuaral ahu ereu, bulaa aau hari-hari pada miggu ereu). y s s f w s s f w s s f w waku Grafik. Pola Daa Musima Pola iklus aau Cyclical (C) Pola ii erjadi bilamaa daaya dipegaruhi oleh flukuasi ekoomi jagka pajag seperi yag berhubuga dega siklus bisis.
5 3 y waku Grafik.3 Pola Daa iklis Pola Tred (T) Pola ii erjadi bilamaa erdapa keaika aau peurua sekuler jagka pajag dalam daa. y waku Grafik.4 Pola Daa Tred b. Model Causal Merupaka meode peramala yag didasarka aas pegguaa aalisa pola hubuga aara variabel yag aka diperkiraka dega variabel lai yag mempegaruhiya, yag buka waku. Model kausal megasumsika bahwa fakor yag diramalka mewujudka hubuga sebab akiba dega sau aau lebih variabel bebas. Tujua dari meode peramala ii adalah uuk meemuka beuk hubuga ersebu da megguakaya uuk
6 4 meramalka ilai medaag dari variabel ak bebas. edagka keuugaya yaiu dapa diguaka dega keberhasila yag lebih besar uuk pegambila kepuusa da kebijaksaaa.. Kualiaif (Tekologis), yaiu peramala yag didasarka aas daa kualiaif pada masa lalu. Meode ii biasa diguaka uuk meramalka ligkuga da ekologi, karea kodisi ersebu berbeda dega kodisi perekoomia da pemasara. Ipu yag dibuuhka ergaug pada meode ereu da biasaya merupaka hasil dari pemikira iuiif, perimbaga, da pegeahua yag elah didapa. Ramala ii eruama diguaka uuk memberika peujuk, uuk membau perecaa da uuk melegkapi ramala kuaiaif, buka uuk memberika suau ramala umeric ereu. Meode ii dibagi mejadi dua bagia, yaiu : a. Meode Eksploraoris Meode ii dimulai dega masa lalu da masa kii sebagai iik awalya da bergerak ke arah masa depa secara heurisik, serigkali dega meliha semua kemugkia yag ada. b. Meode Normaif Meode ii dimulai dega meeapka sasara da ujua yag aka daag, kemudia bekerja mudur uuk meliha apakah hal ii dapa dicapai, berdasarka kedala, sumber daya, da ekologi yag ersedia.
7 5... Lagkah-lagkah Peramala Pada dasarya ada iga lagkah peramala yag peig, yaiu :. Megaalisa daa yag lalu. Tahap ii bergua uuk pola yag erjadi pada masa lalu. Aalisa ii dilakuka dega cara membua abulasi dari daa yag lalu. Dega abulasi daa, maka dapa dikeahui pola dari daa ersebu.. Meeuka meode yag diperguaka. 3. Masig-masig meode memberika hasil peramala yag berbeda. Meode peramala yag erbaik adalah meode yag memberika hasil ramala yag idak jauh berbeda dega keyaaa yag erjadi. 4. Memproyeksika daa yag lalu dega megguaka meode yag diperguaka da memperimbagka adaya beberapa fakor perubaha. Fakor-fakor perubaha ersebu aara lai erdiri dari perubaha kebijakakebijaka yag mugki erjadi, ermasuk perubaha kebijaka pemeriah, perkembaga poesi masyaraka, perkembaga ekologi da peemuapeemua baru, da perbedaa aara hasil ramala yag ada dega keyaaa....3 Peraa Meode Peramala Meode peramala memiliki beberapa peraa, yaiu :. Pejadwala sumber daya yag ersedia. Pegguaa sumber daya yag efisie memerluka pejadwala produksi, rasporasi, kas, persoalia, da sebagaiya. Ipu yag peig uuk
8 6 pejadwala seperi iu adalah ramala igka permiaa uuk produk, baha, eaga kerja, fiasial, aau jasa pelayaa.. Peyediaa sumber daya ambaha. Waku eggag uuk memperoleh baha baku, meerima pekerjaa baru, aau membeli mesi da peralaa dapa berkisar aar beberapa hari sampai beberapa ahu. Peramala diperluka uuk meeuka kebuuha sumber daya di masa medaag. 3. Peeua sumber daya yag diigika. eiap orgaisasi harus meeuka sumber daya yag igi dimiliki dalam jagka pajag. Kepuusa semacam iu bergaug pada kesempaa pasar, fakor-fakor ligkuga, da pegembaga ieral dari sumber daya fiasial, mausia, produk, da ekologis. emua peeua ii memerluka ramala yag baik da maajer yag dapa meafsirka pedugaa sera membua kepuusa yag epa....4 Meode Pemulusa (moohig) raegi uuk meilai suau meode peramala pemulusa erdiri dari eam ahap, yaiu :. Tahap : Pilih suau dere berkala (kelompok daa) uuk diaalisis. Bagi daa ii mejadi kelompok iisialisasi da kelompok pegujia.. Tahap : Pilihlah suau meode pemulusa. 3. Tahap 3 : Iisialisasi meode. Guaka kelompok daa iisisalisasi.
9 7 4. Tahap 4 : Guaka meode pemulusa uuk meramalka seluruh kelompok Pegujia 5. Tahap 5 : Megopimalka Memodifikasi prosedur iisialisasi. Melacak ilai parameer yag opimum. 6. Tahap 6 : Kepuusa peilaia : keuuga da kerugia Klasifikasi meode pemulusa (smoohig) :. Meode Peraaa (Average) Tujua dari meode ii adalah memafaaka daa masa lalu uuk megembagka suau sisem peramala pada periode medaag. Meode peraaa ii melipui : a. Meode raa-raa bergerak sederhaa (simple movig average) Meode raa-raa sederhaa adalah megambil raa-raa dari semua daa dalam kelompok iisialisasi : F T T i i T sebagai ramala uuk periode (T). Kemudia bilamaa daa periode (T) ersedia, maka dimugkika uuk meghiug ilai kesalahaya : e T F T T
10 8 Meode ii aka meghasilka ramala yag baik haya jika proses yag medasari ilai pegamaa : idak meujukka adaya red da idak meujukka adaya usur musima. b. Meode raa-raa bergerak uggal (sigle movig average) Meode ii memiliki karakerisik sebagai beriku : haya meyagku T periode erakhir dari daa yag dikeahui, jumlah iik daa dalam seiap raa-raa idak berubah dega berjalaya waku. ecara aljabar, raa-raa bergerak (MA) dapa diuliska sebagai beriku : F T... T T T i T i F T... T T T T T i i c. Meode raa-raa bergerak gada (double movig average) Meode ii dapa megaasi adaya red secara lebih baik. Raa-raa bergerak gada ii merupaka raa-raa bergerak dari raa-raa bergerak, da meuru simbol diuliska sebagai MA(M x N) dimaa ariya adalah MA M-periode dari MA N-periode. Prosedur raa-raa bergerak liier secara umum dapa dieragka melalui persamaa beriku :... N N
11 9... N N a ( ) b N ( ) F m a b m. Meode Pemulusa Ekspoesial (Expoeial moohig) a. Meode Pemulusa Ekspoesial Tuggal Meode ii bayak meguragi masalah peyimpaa daa, karea idak perlu lagi meyimpa semua daa hisoris aau sebagia daripadaya. Persamaa beriku merupaka beuk umum yag diguaka dalam meghiug ramala dega meode pemulusa ekspoesial : F ( ) F Karea ilai uuk F idak dikeahui, maka dapa diguaka ilai observasi perama ( ) sebagai ramala perama (F ) da kemudia dialjuka dega megguaka persamaa di aas. Ii merupaka salah sau meode iisialisasi. b. Meode Pemulusa Ekspoesial Tuggal : Pedekaa Adapif Meode ii bersifa adapif dalam ari bahwa ilai aka berubah secara oomais bilamaa erdapa perubaha pada pola daa dasar da dapa bermafaa uuk sisem peramala yag melibaka sejumlah besar iem. Iisialisasi : F
12 β E M 0 Persamaa dasar uuk peramala dega meode ii adalah : F dimaa ( ) F E M ( ) E E β e β ( ) M M β e β e F E usur kesalaha yag dihaluska. M usur kesalaha absolu yag dihaluska. c. Meode Pemulusa Ekspoesial Gada : Meode Liear au-parameer dari Brow Dasar pemikira dari pemulusa ekspoesial meode Brow adalah serupa dega raa-raa bergerak liier karea kedua ilai pemulusa uggal da gada keiggala dari daa yag sebearya bilamaa erdapa usur red, perbedaa aara ilai pemulusa uggal da gada dapa diambahka kepada ilai pemulusa uggal da disesuaika uuk red. Persamaa yag dipakai dalam implemeasi pemulusa ekspoesial liear sau-parameer dari Brow diujukka dibawah ii :
13 3 Iisialisasi awal :. ( ) ( ). ( ) ( ) a. b ( ) F m a b. m dimaa : ilai pemulusa ekspoesial uggal. ilai pemulusa ekspoesial gada. m jumlah periode ke muka yag diramalka. d. Meode Pemulusa Ekspoesial Gada : Meode Dua-Parameer dari Hol Meode pemulusa ekspoesial liear dari Hol dalam prisipya sama dega Brow kecuali bahwa Hol idak megguaka rumus pemulusa bergada secara lagsug. ebagai gaiya, Hol memuluska ilai red dega parameer yag berbeda dari parameer yag diguaka pada dere yag asli. Ramala dari pemulusa ekspoesial liear Hol didapa dega megguaka dua kosaa pemulusa (dega ilai aara 0 da ) da iga persamaa sebagai beriku : ( )( b ) b γ ( ) ( γ ) b
14 3 m b F m. Iisialisasi : b e. Meode Pemulusa Ekspoesial Tripel : Meode Kuadraik au-parameer dari Brow Pedekaa dasarya adalah memasukka igka pemulusa ambaha (pemulusa ripel) da memberlakuka persamaa peramala kuadraik Persamaa uuk pemulusa kuadraik adalah : Iisialisasi awal : x Pemulusa perama : ( ). Pemulusa Kedua : ( ). Pemulusa Keiga : ( ). a ( ) ( ) ( ) [ ] b ) ( ). ( c da m c m b a F m
15 33 f. Meode Pemulusa Ekspoesial Tripel : Meode Tiga-Parameer uuk Kecederuga da Musima dari Wier. Meode Wier didasarka aas iga persamaa pemulusa, yaiu sau uuk usur sasioer, sau uuk red, da sau uuk musima. Hal ii serupa dega meode Hol, dega sau persamaa ambaha uuk megaasi musima. Persamaa dasar uuk meode Wier adalah sebagai beriku : Pemulusa Keseluruha :. ( )( b ) I L Pemulusa Tred : b γ ( ) ( γ ) b Pemulusa Musima : I β ( β ) I L Ramala : ( b m) I L m F m Iisialisasi awal : I L L
16 34 L i L b [( ) ( )... ( L L L L L L L...5 Keepaa Meode Peramala Kesalaha dalam peramala mempegaruhi kepuusa melalui dua cara yaiu kesalaha dalam memilih ekik peramala da kesalaha dalam megevaluasi keberhasila pegguaa ekik peramala.bagi pemakai peramala, keepaa ramala yag aka daag adalah yag palig peig meuru Eddy Herjao (004;45) Keepaa meode peramala secara garis besar dibagi mejadi :. Ukura aisik adar Jika i merupaka daa akual uuk periode i da Fi merupaka ramala uuk periode yag sama, maka kesalaha didefiisika sebagai : ei i Fi Jika erdapa ilai pegamaa da ramala uuk periode waku, maka ukura saisik sadar beriku yag dapa didefiisika : a. Nilai Tegah Gala (Mea Error) )] ME ei i
17 35 b. Nilai Tegah Gala Absolu (Mea Absolue Error) MAE ei i c. Jumlah Kuadra Gala (Mea quared Error) E ei i d. Nilai Tegah Gala Kuadra (Mea quared Error) ME e i i e. Deviasi adar Gala (adard Deviaio of Error) ( ) DE ei. Ukura-ukura Relaif Tiga ukura beriku serig diguaka : a. Gala Persease (Perceage Error) PE F ( 00) b. Nilai Tegah Gala Persease (Mea Peceage Error) MPE i PE i c. Nilai Tegah Gala Persease Absolu (Mea Absolue Perceage Error) MAPE i PE i
18 36 3. aisik-u dari Theil 4. aisik Durbi-Waso ( ) e e e W - D.. Perecaaa Agrega Perecaaa produksi agrega adalah perecaaa jagka meegah yag mempuyai jagka waku 3 bula - ahu. Perecaaa merupaka suau proses perecaaa yag berhubuga memaduka sejumlah permiaa erhadap oupu yag diharapka da kapasias produksi yag dapa direalisasika dalam jagka waku ereu. Agrega ariya perecaaa aka disusu dalam sau saua pegukura uggal yag mewakili keseluruha produk yag aka diproduksi. Tujua dari perecaaa agrega uuk megembagka suau recaa produksi secar meyeluruh yag fisibel da opimal meuru Eddy Herjao (004:50) fisibel berari dapa memeuhi permiaa pasar da sesuai dega kapasias yag ada, U i i i i i i i i F
19 37 sedagka opimal berari megguaka sumber daya sebijaksaa mugki dega pegeluara biaya seredah mugki. Lagkah awal yag dilakuka adalah meeapka aau meramalka permiaa dalam saua agrega. elajuya dega baua model da memperhaika aspek-aspek biaya sera pemafaaa kapasias sumber, dapa diperoleh beberapa variabel kepuusa seperi jumlah eaga kerja, jumlah produksi sera jumlah persediaa uuk memeuhi permiaa produk secara keseluruha. emua variabel diyaaka dalam saua agrega, yag selajuya aka dijadika sebagai dasar bagi pegalokasia sumber yag ersedia ke dalam pejaduala yag elah erperici. Variabel-variabel kepuusa dalam perecaaa produksi agrega meuru chroeder (997:330-33), aara lai:. Jumlah eaga kerja lagsug, yaiu eaga kerja yag lagsug berpegaruh erhadap kapasias pabrik.. Jam kerja lembur, dibuuhka bila kecepaa produksi aau jumlah produksi yag aka dibua lebih besar dari kemampua pabrik. Berari pabrik berproduksi membuuhka jam kerja lebih besar dari jam kerja biasa pada bula ereu dari periode perecaaa. 3. Jam kerja biasa, yaiu jam kerja yag ersedia pada bula ereu selama periode perecaaa. 4. Jumlah pesaa yag disubkorakka. Hal ii erjadi jika kapasias pabrik ermasuk pegguaa jam lembur idak mampu melayai pesaa sehigga kelebiha pesaa ersebu disubkorakka ke perusahaa laiya sejeis.
20 38 5. Jumlah pesaa yag diuda waku peyerahaya (backorder). Hal ii erjadi jika kapasias yag ada idak dapa memeuhi semua pesaa pada waku yag elah dijajika maka sebagia permiaa kosume diuda waku peyerahaya. 6. Kecepaa produksi, yaiu besara yag meyaaka produk agrega yag dapa dibua seiap bulaya. aua kecepaa produksi misalya lier per ahu, o per bula, saua per bula da lai-lai. 7. Tigka persediaa adalah bayakya produk yag disimpa dalam beuk produk yag siap dijual. Persediaa diyaaka dalam saua per periode.... Kompoe-kompoe Biaya dalam Perecaaa Agrega ecara umum, krieria masalah perecaaa produksi agrega adalah memiimumka biaya oal produksi selama periode perecaaa. Adapu kompoe-kompoe biaya dalam perecaaa produksi agrega meuru Krajewski da Rizma (00: ,664) adalah :. Hirig cos & Layoff cos. Hirig Cos adalah biaya yag dikeluarka uuk memperkerjaka karyawa baru. Biaya ii melipui biaya pecaria, peyariga da pelaiha. Lay off adalah biaya yag dikeluarka uuk memeca karyawa. Biaya ii melipui biaya ujaga PHK.. ockou cos. Biaya ii imbul akiba permioaa melebihi kapasias produksi,sehigga pemeuha sisa permiaa dilakuka pada periode berikuya. Biaya ii melipui hilagya kesempaa uuk memperoleh keuug a dari pejuala da resiko kehilaga pelagga.
21 39 3. Work Force Cos. Biaya ii merupaka biaya eaga kerja berproduksi selama jam kerja lembur dalam sau periode. 4. Overime Cos. Biaya ii merupaka biaya eaga kerja uuk berproduksi selama jam kerja lembur dalam sau periode. 5. Uderime Cos. Biaya ii dikeluarka uuk membayar eaga kerja, dimaa efisiesi eaga kerja ersebu lebih kecil dari kapasias yag seharusya. 6. ubcoracig Cos. Biaya ii harus dikeluarka uuk membeli produk dari subkorakor. 7. Iveory-holdig Cos. Biaya ii melipui eraamya modal pada persediaa barag jadi, asurasi, biaya uuk ruaga peyimpaa persedia da resiko kerusaka 8. Producio Cos. Biaya ii adalah biaya produksi di luar eaga kerja yag melipui biaya maerial.... Ipu Perecaaa Agrega chroeder (997:36-38) berpedapa bahwa ipu uuk pereceaa agrega adalah usur permiaa da kapasias. Adapu usur permiaa ersebu adalah :. Harga (pricig). Promosi 3. Pemesara kembali (backorder) 4. Permiaa baru edagka usur kapasias adalah sebagai beriku :
22 40. Pegagkaa da pemberheia eaga kerja (hire ad fire). Waku lembur (overime) 3. Pekerja paruh waku (par ime) 4. Persediaa 5. ubkorak...3 Proses Perecaaa Agrega Dalam melakuka perecaaa agrega harus melalui beberapa ahapa yaiu :. Memilih saua produk agrega. memilih horizo aau waku perecaaa, membagiya ke dalam periode perecaaa. 3. Megkoversika permiaa seiap produk ke dalam saua agrega da kemudia dikoversika lagi ke dalam saua sumber yag diperluka (misalya jam-orag aau jam-mesi). 4. membadigka kapasias yag ersedia dega kebuuha produksi. 5. memilih sraegi yag sesuai 6. Melakuka perecaaa agrega dega ekik yag sesuai....4 raegi Perecaaa Agrega dega Meode Trial & Error Robera. Russel da Berard W. Taylor III (995:507), membagi sraegi perecaaa agrega dega Meode Trial & Error dalam 3 (iga) macam sraegi, yaiu :
23 4. Chase raegy Dega megguaka chase sraegy ii, perusahaa berproduksi sesuai dega jumlah permiaa. Kapasias produksi dapa divariasika dega megguaka jam kerja lembur (overime), jam kerja reguler (uderime) da subkorak. Kemugkia lai dari sraegi ii adalah dega memvariasika jumlah eaga kerja dega cara merekru karyawa baru pada saa produksi meigka da memeca karyawa pasa saa produksi meuru. Pada kemugkia variasi perama aka imbul biaya baru, yaiu biaya jam kerja lembur, sedagka pada kemugkia kedua aka meimbulka biaya yag cukup besar uuk merekru da memeca karyawa.. Level raegy Dega megguaka level sraegy, perusahaa berproduksi dega igka produksi yag kosa dari sau periode ke periode laiya. Variasi permiaa diaasi dega persediaa yag dimiliki perusahaa. Pada saa permiaa meuru, kelebiha produksi disimpa sebagai persediaa uuk diguaka pada saa permiaa meigka. Pada sraegi ii aka imbul biaya simpa yag cukup besar uuk ui yag disimpa. 3. Mixed raegy raegi ii merupaka kombiasi dari chase sraegy da level sraegy. Variasi permiaa diaasi dega jam kerja lembur da persediaa yag dimiliki.
24 4. Keragka Pemikira Pada umumya perusahaa meghadapi jumlah permiaa yag berubahrubah. Pola permiaa yag idak eap ii megakibaka beba kerja yag idak eap pula. Dega dilakukaya peeliia ii, dapa dijadika sebagai baha evaluasi aas sraegi peramala da perecaaa produksi da dapa membeahi sisem persediaa baha baku yag ada sehigga mejadi lebih baik.
25 43 Mulai Ideifikasi Masalah Pegumpula Daa: Daa Produk Daa Pejuala Daa Persediaa Awal Daa Waku Baku Daa Kapasias Jam Kerja -Reguler -Lembur Pegolaha Daa: Peramala Perecaaa Agrega Aalisa Pegolaha Daa Kesimpula da ara Diagram. Keragka Pemikira
BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciBAB V METODE PENELITIAN
31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek
Lebih terperinciMENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012
MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012 Julia Nahar 1 1 Uiversias Padjadjara, Jala Raya Badug-Sumedag km 21,Jaiagor
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dijelaska eori-eori yag medukug meode peeliia pada peulisa skripsi ii yag disebu sebagai ladasa eori. Teori yag aka dijelaska aka mecakup meode dari subjek ekik idusri
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)
Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN
PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB TINJAUAN PUSTAKA Tijaua Pusaka Pegguaa meode peramala Forecasig elah dilakuka oleh berbagai macam peeliia dalam berbagai bidag eruama diguaka dalam memprediksi pejuala pada perusahaa Beriku dibawah
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)
Widiyarii, Pegguaa Meode Peramala dalam. PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN) Widiyarii Program Sudi Tekik Idusri Fakulas Tekik da MIPA, Uiversias
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciJurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN
Jural Rekursif, Vol 3 No Mare 05, ISSN 303-0755 PERBANDINGAN KEAKURATAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN EPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN SEMEN DI PT SINAR ABADI
Lebih terperinciPENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA
PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Sisem Produksi Proses maufakur dapa digambarka seperi erliha dalam Gambar.., berupa keragka masuka-keluara, dimaa masukaya berupa baha baku, selajuya baha baku dikoversi (dega
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA
ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga
Lebih terperinciPenerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit
Peerapa Meode Opimasi Expoeial moohig Uuk Peramala Debi Oleh: Budi aosa, uharyao 2, Djoko Legoo 3. DT, Program Pascasarjaa Udip, Jl. Hayam Wuruk No. 5-7 emarag, (Depareme Tekik ipil Uiversias Guadarma,
Lebih terperinciPERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA
PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA DISUSUN OLEH : NAMA : AZIS WIDODO NIM : 41605110061 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1. Peramala.1.1. Kosep Dasar Peramala Peramala merupaka bagia dari suau proses pegambila suau kepuusa. Sebelum melakuka peramala harus dikeahui erlebih dahulu apa sebearya persoala
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR
MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :
Lebih 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 terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciPERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA
PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA DISUSUN OLEH : NAMA : BUDIYANTO NIM : 4160511005 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA
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 terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciBAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :
BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI
MODEL TIME SERIES UNTUK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN JENIS BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DI STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UNTUK UMUM (SPBU) ARIFIN ACHMAD-PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
6 BAB II LANASAN TEORI.1 Pegeria Persediaa Meuru Ragkui (000,p1) persediaa adalah suau akiva yag melipui barag-barag milik perusahaa dega maksud uuk dijual dalam suau periode usaha ereu, aau persediaa
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.
BAB 3 LANDASAN TEORI 3. Peramala 3.. Defiisi Peramala Peramala adalah perkiraa probabilisik aau peggambara dari ilai aau kodisi di masa depa. Asumsi yag umum dipakai dalam peramala adalah pola masa lampau
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 terperinciOPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4
JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa
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 terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP
Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT
ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT. LEMINDO ABADI JAYA AREA DISTRIBUSI RIAU DARATAN) Peir Papilo 1, Ramadhail 2 Jurusa
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 terperinciPrediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI PT.Bak Permata merupaka salah satu bak asioal terbesar di Idoesia da dikeal sebagai bak pelayaa terbaik. Bak Permata dibetuk sebagai hasil merger dari 5 bak di bawah Bada Peyehata
Lebih terperinciPERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada
Lebih terperinciALGORITMA DATA MINING
ALGORITMA DATA MINING A. DECISION TREE. Kosep Decisio Tree Megubah daa mejadi poho kepuusa (decisio ree) da aura-aura kepuusa (rule). Sebagai cooh misalya igi membua aura yag dapa diguaka uuk meeuka apakah
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Kosep Supply Chai Supply chai adalah jariga isasi-isasi yag secara bersama-sama bekerja uuk mecipaka da meghaarka suau produk ke aga pemakai akhir (ed user). Isasi-isasi ersebu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN EORI 2. injauan Pusaka 2.. Peramalan Peramalan (forecasing) merupakan ala banu yang pening dalam perencanaan yang efekif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
Lebih terperinciTINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
FORECASTING TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESSIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia yag dilakuka pada Bula Jauari higga Mei 2008 yag mecakup peyusua proposal higga peyusua draf skripsi dilaksaaka di empa kecamaa di Kabupae Garu,
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 terperinciMETODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan
METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciMODEL ARIMA(0,1,1) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR
MODEL ARIMA(0,,) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika Oleh:
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR. Oleh:
PEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih 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 terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA
BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA 4.1. Pegumpula da Pegolaha Daa 4.1.1. Daa Permiaa Uuk meeuka meode peramala yag aka dilakuka maka dibuuhka daa permiaa pada periode sebelumya. Tabel 4.1 Jeis Produk No.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempa da Waku Peeliia 3.1.1 Tempa Peeliia Pada peeliia ii, peelii meeapka objek pada aak kelompok B TK Damhil Kecamaa Koa elaa Koa Goroalo. Peeapa lokasi ersebu berdasarka
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).
of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa
Lebih terperinciMODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja
Bulei Ilmiah Mah. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 07, No. (018), hal 77 84. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dada Kusadar, Naomi Nessyaa
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 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. 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 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 terperinciBAB 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 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 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 terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih 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 terperinciKemampuan Penggunaan Kalimat pada Karangan Siswa Kelas VI MIMA III Miftahul Ulum Desa Gumelar Kecamatan Balung Kabupaten Jember
Kemampua Pegguaa pada Karaga Siswa Kelas VI MIMA III Mifahul Ulum Desa Gumelar Kecamaa Balug Kabupae Jember (The use of he Auhorship Capabiliies Seece Sixh Grade Sudes MIMA III Mifahul Ulum Gumelar Village
Lebih terperinciBAB 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