PERBANDINGAN APLIKASI CPM, PDM, DAN TEKNIK BAR CHART- KURVA S PADA OPTIMALISASI PENJADWALAN PROYEK

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERBANDINGAN APLIKASI CPM, PDM, DAN TEKNIK BAR CHART- KURVA S PADA OPTIMALISASI PENJADWALAN PROYEK"

Transkripsi

1 uletn Ilmah Math. Stat. dan Terapannya (master) Volume 01, No. 1 (2012), hal PERNDINGN PLIKSI PM, PDM, DN TEKNIK R HRT- KURV S PD OPTIMLISSI PENJDWLN PROYEK Wahyu man, Helm, en Irawan INTISRI Jurnal n membahas perbandngan aplkas PM, PDM, teknk bar chart-kurva S pada optmalsas penadwalan proyek pembangunan gedung kantor ala Penyuluhan Pertanan, Perkanan, dan Kehutanan (P3K) yang berlokas d kecamatan Lumar d Kabupaten engkayang. Tuuannya adalah menganalss lntasan krts dan nla optmal pada manaemen proyek tersebut. Untuk menganalssnya dgunakan ketga metode tad dan dcar metode mana yang palng optmal penggunaanya. Peneltan n dlakukan dengan mengambl data tme schedule dan rencana anggaran baya yang dperoleh dar v Lumar gro Mandr yang menangan rencana penadwalan proyek pembangunan gedung kantor P3K pada bulan Jul Dar data tersebut dapat dhtung lntasan krts dan nla optmum dengan membuat tahap-tahap penyelesaannya yatu 1) menyusun daftar rencana kegatan pelaksanaan pembangunan proyek, 2) menyusun network, 3) menyusun ke dalam model matematka, 4) menentukan perhtungan mau dan perhtungan mundur, serta perhtungan kelonggaran waktu, 5) menentukan lntasan krts dan nla optmum. Hasl perhtungan dar manaemen proyek tersebut dengan menggunakan PM dan teknk bar chart-kurva S mendapatkan lntasan krts 10 mnggu dengan baya Rp ,09. Dengan menggunakan PDM lntasan krts yang ddapat 8,5 mnggu dengan baya Rp ,09. Hasl penghtungan v Lumar gro Mandr yatu lntasan krts sektar 12 mnggu dengan baya Rp ,00. Dengan demkan hasl dengan menggunakan PDM lebh menguntungkan dbandngkan dengan PM dan teknk bar chart-kurva S. Hal n dapat dketahu dar penghematan waktu 24 har dan penghematan baya sebesar Rp ,91. Kata Kunc: PM, PDM, bar chart, kurva S, lntasan krts. PENDHULUN Serng dengan pesatnya perkembangan lmu pengetahuan dan teknolog membuat peranan matematka menad sangat pentng artnya. Matematka dapat dka dan dkembangkan melalu suatu peneltan operasonal atau basa dkenal dengan Rset operas (Operaton Research). Rset operas dgunakan untuk memecahkan masalah optmas. Rset operas dapat dartkan sebaga proses pengamblan keputusan yang optmal dalam penyusunan model dar sstem-sstem, bak determnstk maupun probablstk yang berasal dar kehdupan nyata [1]. Salah satu model dar Rset operas adalah program lnear. Dalam program lnear dkenal teor yang membahas persoalan dan pemecahan masalah manaemen proyek yang menyangkut masalah perencanaan, penadwalan dan pengendalan proyek yatu teor analss arngan (network). Dalam menganalss data dan merencanakan kegatan suatu proyek, tentunya keterlambatan adalah konds yang tdak dkehendak, karena akan merugkan antara phak kontraktor dan pemlk proyek, bak dalam seg waktu, baya maupun tenaga. Oleh karena tu pada pekeraan suatu proyek, perlu adanya penanganan manaemen penadwalan kera yang bak, agar dtangan dengan perhtungan yang cermat dan telt supaya dapat menghemat waktu dan baya proyek. Terdapat beberapa metode yang umum dgunakan untuk mengatas masalah penadwalan proyek, metode tersebut dantaranya rtcal Path Method (PM), Precedence Dagram Method (PDM), dan teknk bar chart-kurva S. Permasalahan yang dtelt adalah bagamana mencar dan menganalss lntasan krts dan nla optmum pada penadwalan proyek dengan menggunakan PM, PDM, dan teknk bar chart kurva S, dan bagamana perbandngan hasl perhtungan waktu dan baya proyek yang penuls haslkan dengan ketga teknk tersebut dengan hasl perhtungan yang dgunakan oleh kontraktor. 15

2 16 W. MNI, HELMI, DN. IRWN atasan masalah pada peneltan n adalah tentang pengoptmalan waktu dan baya proyek pembangunan gedung kantor ala Penyuluhan Pertanan, Perkanan, dan Kehutanan (P3K) yang berlokas d kecamatan Lumar d Kabupaten engkayang pada tahun anggaran 2010 dengan menggunakan teknk PM, PDM, dan penggabungan teknk bar chart - kurva S. Tuuan peneltan n adalah mencar dan menganalss lntasan krts dengan menggunakan teknk PM, PDM, dan penggabungan teknk bar chart kurva S pada penadwalan proyek pembangunan gedung kantor ala Penyuluhan Pertanan, Perkanan, dan Kehutanan (P3K) yang berlokas d kecamatan Lumar d Kabupaten engkayang, dan menganalss perbandngan hasl perhtungan waktu dan baya proyek yang penuls haslkan dengan teknk PM, PDM, bar chart - kurva S, dengan hasl perhtungan yang dgunakan oleh kontraktor. Metodolog peneltan n adalah analss data dengan menggunakan PM, PDM, dan teknk bar chart-kurva S yatu sebaga berkut: 1. rtcal Path Method (PM) PM (rtcal Path Method) dgambarkan sebaga kegatan pada anak panah (actvty on arrow - O). Pada O kegatan dgambarkan sebaga anak panah yang menghubungkan dua lngkaran yang mewakl dua perstwa/keadan, sehngga pada PM terdapat dummy yang merupakan aktftas semu atau aktftas khayal yatu aktvtas tanpa memerlukan waktu, baya atau fasltas. Pada PM ekor anak panah merupakan awal dan uungnya merupakan akhr kegatan. ontoh 1: Kegatan Kurun Waktu (D) Perstwa (node/event) terdahulu Gambar 1 Kegatan pada anak panah [2] Perstwa (node/event) berkutnya dapun logka ketergantungan kegatan-kegatan dalam PM dapat dnyatakan sebaga berkut [2]: Gambar 2 Kegatan pendahulu kegatan, kegatan pendahulu kegatan Gambar 3 Kegatan dan pendahulu kegatan Gambar 4 Kegatan dan merupakan pendahulu kegatan dan D D dummy D Gambar 5 Kegatan pendahulu kegatan dan

3 Perbandngan plkas PM, PDM, dan Teknk ar hart-kurva S pada Gambar 6 Gambar yang salah bla kegatan,, dan mula dan selesa pada keadan yang sama Untuk membedakan ketga kegatan tu, maka masng-masng harus dgambarkan dummy sepert pada gambar 7. Gambar 7 Kegatan,, dan mula dan selesa pada keadan yang sama Pada metode PM dkenal apa yg dsebut sebaga alur/lntasan krts. Sebuah lntasan krts adalah ranta kegatan-kegatan krts yang menghubungkan keadan awal dan keadan akhr dar suatu proyek. Lntasan krts dapat mengdentfkaskan semua kegatan-kegatan krts dar proyek tersebut [2]. Lntasan krts n yang nantnya dgunakan untuk menentukan waktu penyelesaan proyek. Untuk menentukan lntasan krts pada PM dperlukan langkah-langkah sebaga berkut. 1. Perhtungan Mau (forward pass), yang ddefnskan. max D, untuk semua kegatan Keterangan: = waktu awal tercepat (erlest start tme) untuk semua kegatan yang berasal dar keadan. D = duras kegatan dar keadan ke. Untuk awal selalu bernla Perhtungan Mundur (backward pass) L mn L D, untuk semua kegatan, yang ddefnskan. Keterangan : L = waktu penyelesaan terakhr (latest completon tme) untuk semua kegatan yang datang ke keadan. Jka n =keadan akhr maka n L. n Sebuah kegatan, berada d lntasan krts apabla kegatan tersebut memenuh ketga konds berkut: L L L L D Ketga konds n menyatakan bahwa tdak ada waktu senggang atau waktu mengambang antara awal tercepat penyelesaan dan awal terakhr penyelesaan dar kegatan krts yang bersangkutan [2]. 3. Perhtungan Waktu Mengambang (float atau slack) Float dapat memberkan seumlah kelonggaran waktu dan elaststas pada sebuah arngan kera, n dapat dpaka pada waktu penggunaan arngan kera dalam prakteknya dan memungknkan untuk dgunakan pada waktu mengerakan penentuan umlah materal, peralatan dan tenaga kera. Float n terbag atas dua ens yatu total float dan free float.total float (TF) merupakan waktu mengambang total. Perhtungan total float dapat dcar dengan rumus: TF L D L E LS, yang ddefnskan., untuk semua kegatan Keterangan: LS atau 1 3 dummy dummy 3 L D adalah saat awal terlambat (latest start tme). 4

4 18 W. MNI, HELMI, DN. IRWN E D adalah saat penyelesaan tercepat (earlest completon tme) untuk semua kegatan,. Free float (FF) merupakan waktu mengambang bebas. Perhtungan free float dapat dcar dengan rumus: FF D, yang ddefnskan [3]., untuk semua kegatan 2. Precedence Dagram Method (PDM) PDM merupakan arngan kera yang termasuk dalam klasfkas ON (actvty on node). Pada klasfkas ON, kegatan dapat dlaksanakan walaupun kegatan pendahulu belum selesa. Kegatan dtuls dalam kotak / lngkaran dan anak panah hanya menelaskan hubungan ketergantungan dantara kegatan-kegatan. Dengan demkan dummy pada PDM tdak dperlukan [3]. ontoh 2: Kegatan Gars penghubung Gambar 8 Kegatan pada kotak Kegatan Penggambaran ON pada prnspnya sama dengan O. erkut adalah beberapa contoh penggambaran arngan dar O ke ON. Tabel 1 Perbedaan network PM dan PDM PM (O) PDM (ON) Sumber: nalss Data ON/PDM mempunya hubungan logs ketergantungan yang bervaras. Hubungan antara dua kegatan dalam PDM ada 4 macam hubungan yang bervaras yatu [4]: FF yatu hubungan yang menunukkan bahwa selesanya (fnsh) kegatan 1. Fnsh to fnsh berkutnya (successor) tergantung pada selesanya (fnsh) kegatan sebelumnya (predecessor). 2. Fnsh to start FS yatu hubungan yang menunukkan bahwa mulanya kegatan berkutnya tergantung pada selesanya kegatan sebelumnya. D dummy E 3. Start to start SS yatu hubungan yang menunukkan bahwa mulanya kegatan berkutnya tergantung pada mulanya kegatan sebelumnya 4. Start to fnsh SF yatu hubungan yang menunukkan bahwa selesanya kegatan berkutnya tergantung pada mulanya kegatan sebelumnya Notas yang dgunakan dalam perhtungan pada PDM adalah sebaga berkut: = Waktu mula palng awal suatu kegatan (Earlest Start Tme). EF = Waktu selesa palng awal suatu kegatan (Earlest Fnsh Tme). la hanya ada satu kegatan terdahulu, maka EF suatu kegatan terdahulu adalah kegatan berkutnya. D E

5 Perbandngan plkas PM, PDM, dan Teknk ar hart-kurva S pada LS = Waktu palng akhr kegatan boleh mula (Latest llowable Start Tme), yatu waktu palng akhr kegatan boleh dmula tanpa memperlambat proyek secara keseluruhan. LF = Waktu palng akhr kegatan boleh selesa (Latest llowable Fnsh Tme). Perhtungan dalam PDM uga berdasarkan pada: 1. Perhtungan mau (Forward Pass) Karena ada 4 hubungan logs ketergantungan, maka untuk mencar dan EF berlaku: 1. Hubungan kegatan fnsh to fnsh 3. Hubungan kegatan start to start EF EF FF SS EF D 2. Hubungan kegatan fnsh to start EF FS EF D EF D Jka pada perhtungan mau ada lebh dar satu kegatan predecessor yang hubungan ketergantungan (konstran) berlanan (FF, FS, SS, SF) maka d ambl dan EF yang maksmum. 2. Perhtungan mundur (ackward Pass) Karena ada 4 hubungan logs ketergantungan, maka untuk mencar LS dan LF berlaku: 1. Hubungan kegatan fnsh to fnsh 3. Hubungan kegatan start to start LF LF FF LS LS SS LS LF D 2. Hubungan kegatan fnsh to start LF LS FS LS LF D Jka pada perhtungan ke belakang ada lebh kegatan successor yang hubungan ketergantungan (konstran) berlanan, maka LS dan LF dambl yang mnmum.suatu kegatan dkatakan krts d dalam PDM ka: a) waktu mula palng awal dan palng akhr sama LS b) waktu selesa palng awal dan akhr harus sama EF LF kurun waktu kegatan adalah sama dengan perbedaan waktu selesa palng akhr dengan waktu c) mula palng awal LF D EF D d) total float 0 LF LS 3. Teknk ar hart Kurva S ar chart atau bagan balok adalah sekumpulan daftar kegatan yang dsusun dalam kolom arah vertkal, dan skala waktu dsusun dalam kolom arah horzontal. Saat mula dan akhr dar sebuah kegatan dapat terlhat dengan elas sedangkan duras kegatan dgambarkan oleh panangnya dagram batang [3]. ontoh 3: 4. Hubungan kegatan start to fnsh EF SF LF LS D 4. Hubungan kegatan start to fnsh LS LF SF LF LS D Gambar 9 ar chart penadwalan proyek

6 2,40 8,95 18,13 28,71 47,22 56,06 69,53 84,95 96,04 100,00 20 W. MNI, HELMI, DN. IRWN Kurva S secara grafs adalah penggambaran kemauan kegatan (bobot %) kumulatf pada sumbu vertkal atau sumbu Y terhadap waktu pada sumbu horsontal atau sumbu X. Kemauan kegatan basanya dukur terhadap umlah uang yang telah dkeluarkan oleh proyek. Perbandngan kurva S rencana dengan kurva pelaksanaan memungknkan dapat dketahunya kemauan pelaksanaan proyek apakah sesua, lambat, ataupun lebh dar yang drencanakan [6]. ontoh 4: 150,00 100,00 kurva s 50,00 0,00 kurva s Keterangan: Sumbu horzontal = waktu Sumbu vertkal = bobot (%) Gambar 10 Kurva S Pada kurva S bobot kegatan adalah nla persentase proyek dmana penggunaannya dpaka untuk mengetahu kemauan proyek tersebut. Dbawah n adalah rumus untuk mencar bobot kegatan. obot kegatan= baya kegatan : baya total kegatan x 100% HSIL DN PEMHSN Hasl penadwalan proyek pembangunan gedung kantor ala Penyuluhan Pertanan, Perkanan, dan Kehutanan (P3K) yang berlokas d kecamatan Lumar d Kabupaten engkayang yang dlakukan oleh v Lumar gro Mandr memerlukan waktu 12 mnggu atau sektar 84 har yang dmula tanggal22 Jul dan selesa pada tanggal 13 Oktober aya total proyek tersebut adalah Rp ,00. Hasl analss dengan menggunakan metode PM dan bar chart-kurva S pada proyek n, lntasan krts atau waktu penyelesaan proyek yang ddapat adalah 10 mnggu atau sektar 70 har. Sedangkan dengan metode PDM, lntasan krts atau waktu penyelesaan proyek tersebut adalah 8,5 mnggu atau sektar 60 har. Jka dbandngkan antara hasl perhtungan yang dlakukan oleh v Lumar gro Mandr dengan perhtungan menggunakan metode PM, PDM, bar chart-kurva S, maka dperoleh hasl yang lebh menguntungkan dengan menggunakan metode PDM. Hal n akan memberkan keuntungan dar seg waktu penyelesaan proyek akan lebh cepat beberapa mnggu, akbatnya total baya dapat d hemat. Penghematan yang nampak dar tenaga kera yatu baya pada tenaga kera yang dbayarkan. Dengan tenaga kera rata-rata 50 orang dengan berbaga ens spesalsas pekeraan beserta upah per harnya dapat dlhat pada lampran 16. Maka baya yang dapat dkurang dar upah tenaga kera dkarenakan berkurangnya waktu penyelesaan proyek dantaranya yatu 10 pekera dengan upah Rp ,00 per orang/har, seorang mandor dengan upah Rp ,00 per orang/har, seorang masns dengan upah Rp ,00 per orang/har, seorang penaga ap dengan upah Rp ,00 per orang/har, dan 2 orang penaga malam dengan upah Rp ,00 per orang/har. Maka total baya yang dkeluarkan dalam proyek pembangunan gedung kantor ala Penyuluhan Pertanan, Perkanan, dan Kehutanan (P3K) yang berlokas d kecamatan Lumar d Kabupaten engkayang dengan metode PM dan bar chart-kurva S adalah sebaga berkut.

7 Perbandngan plkas PM, PDM, dan Teknk ar hart-kurva S pada a. aya pembangunan adalah Rp ,54 (tdak termasuk PPN 10%) b. Dengan metode PM dan bar chart-kurva S dperoleh penghematan tenaga kera yatu: 1) 10 pekera x Rp ,00 x 14 har = Rp ,00 2) 1 mandor x Rp ,00 x 14 har = Rp ,00 3) 1 masns x Rp ,00 x 14 har = Rp ,00 4) 1 penaga ap x Rp ,00 x 14 har = Rp ,00 5) 2 penaga malam x Rp ,00 x 14 har = Rp ,00 a) Dengan metode PM dan bar chart-kurva S dperoleh penghematan tenaga kera dar baya pembangunan secara keseluruhan menad Rp ,54 (Rp ,00 + Rp ,00 + Rp ,00 + Rp ,00 + Rp ,00) = Rp ,54 b) Paak Pertambahan Nla (PPN) 10% dar nla pembangunan adalah 10% x Rp ,54 = Rp ,55 c) Total aya pembangunannya yatu Rp ,54 + Rp ,55= Rp ,09 Jad, penghematan baya pembangunan yang dapat dperoleh dengan metode PM dan bar chart-kurva S adalah Rp ,00 Rp ,09 = Rp ,91. c. Dengan metode PDM dperoleh penghematan tenaga kera yatu: 1) 10 pekera x Rp ,00 x 24 har = Rp ,00 2) 1 mandor x Rp ,00 x 24 har = Rp ,00 3) 1 masns x Rp ,00 x 24 har = Rp ,00 4) 1 penaga ap x Rp ,00 x 24 har = Rp ,00 5) 2 penaga malam x Rp ,00 x 24 har = Rp ,00 a) Dengan metode PDM dperoleh penghematan tenaga kera dar baya pembangunan secara keseluruhan menad Rp ,54 (Rp ,00 + Rp ,00 + Rp ,00 + Rp ,00 + Rp ,00) = Rp ,54. b) Paak Pertambahan Nla (PPN) 10% dar nla pembangunan adalah 10% x Rp ,54= Rp ,55 c) Total aya pembangunannya yatu Rp ,54+ Rp ,55= Rp ,09 Jad, penghematan baya pembangunan yang dapat dperoleh dengan metode PDM adalah Rp ,00 Rp ,09 = Rp ,91. Pada tabel 2 akan dsakan perbedaan hasl perhtungan waktu dan baya penyelesaan proyek pembangunan gedung kantor P3K dengan menggunakan ketga metode. Tabel 2 Perbandngan hasl perhtungan waktu dan baya Metode Waktu aya Kontraktor 12 mnggu Rp ,00 PM 10 mnggu Rp ,09 PDM 8,5 mnggu Rp ,09 hart-kurva S 10 mnggu Rp ,09 Sumber: nalss Data KIMPULN Dar analss yang telah dlakukan maka dapat dambl beberapa kesmpulan sebaga berkut. 1. Dalam mencar lntasan krts dengan menggunakan metode PM yatu pertama membuat tabel rencana kegatan, kedua membuat network, ketga menghtung mau dan mundur dan terakhr menghtung kelonggaran waktu. Terdapat 12 lntasan krts yang dperoleh dengan menggunakan

8 22 W. MNI, HELMI, DN. IRWN metode PM. Dengan menggunakan teknk bar chart-kurva S tdak dapat dketahu lntasan krts dar kegatan yang dlakukan, karena untuk mencar lntasan krts pada metode n harus menggabungkan penggunaannya dengan metode lan yang menggunakan network plannng. Sedangkan mencar lntasan krts dengan menggunakan metode PDM mempunya beberapa langkah yatu pertama membuat tabel rencana kegatan, kedua membuat network, ketga menghtung mau dan mundur dan terakhr menghtung kelonggaran waktu. Dan dperoleh 10 lntasan krts dengan menggunakan metode PDM. 2. Hasl perhtungan dengan menggunakan metode PM membutuhkan waktu 10 mnggu atau sektar 70 har dengan baya total proyek yatu Rp ,09. Hasl perhtungan pada kasus n lebh optmal dbandngkan hasl penadwalan proyek oleh v Lumar gro Mandr yang memerlukan waktu 12 mnggu atau sektar 84 har dengan total baya proyek Rp ,00. Pada bar chart-kurva S untuk mendapatkan waktu total proyek langkah pertama membuat tabel rencana kegatan, kedua membuat grafk bagan balok, ketga menghtung bobot kegatan, keempat menggambar kurva S. Dar bar chart yang dhaslkan dapat dketahu waktu penyelesaan proyek yatu 10 mnggu atau sektar 70 har dan kurva S yang dgambar menunukkan kemauan proyek berdasarkan baya yang telah dkeluarkan. Dan baya total proyek yang dperoleh dar pengurangan waktu penyelesaan proyek selama 2 mnggu yatu Rp ,09. Hasl perhtungan dengan menggunakan metode bar chart-kurva S sama dengan hasl perhtungan menggunakan metode PM. Hasl perhtungan dengan menggunakan metode PDM membutuhkan waktu 8,5 mnggu atau sektar 60 har dengan baya total proyek yatu Rp ,09. Hasl perhtungan dengan menggunakan metode PDM pada kasus n auh lebh optmal dbandngkan hasl perhtungan menggunakan PM, maupun teknk bar chart-kurva S. In dkarenakan pada PDM kegatan yang dlaksanakan bsa tumpang tndh, artnya kegatan selanutnya dapat dmula sebelum kegatan pendahulunya selesa. Sehngga waktu yang dgunakan dapat menad lebh optmal. DFTR PUSTK [1]. mnudn. Prnsp Prnsp Rset Operas. Jakarta: Erlangga [2]. Taha, H.. Rset Operas. Jld 2. Wraaya. Danel (alh bahasa). Jakarta:narupa ksara [3]. Kammer, H. Metode Penadwalan Proyek [Internet] [21 Desember 2011]. mer.wordpress. com/ 2011/05/05/metode-penadwalan-proyek/ [4]. Herumanta,. Metode PDM [Internet] [21 Desember 2011]. herumanta. blogspot.com/2009/10/modul-5-metode-pdm.html [5]. Nugra, R. Metode PM (DM) dan PDM [Internet] [14 prl 2012]. d/ fles/dsk1/453/bptunkompp-gdl-rzalnugra unkomr-2.pdf, [6]. Pradpta, H. Membuat Kurva S (Manaemen Proyek) [Internet] [21 Desember 2011]. harspradpta. blogspot.com/2010/05/membuat-kurva-s-manaemen-proyek.html WHYU MNI: FMIP MTEMTIK Unverstas Tanungpura, Jl.. Yan Pontanak 78124, ayu_muslmah20@yahoo.co.d HELMI: FMIP MTEMTIK Unverstas Tanungpura, Jl.. Yan Pontanak 78124, helm132205@yahoo.co.d ENI IRWN: FMIP MTEMTIK Unverstas Tanungpura, Jl.. Yan Pontanak 78124, bencsc@yahoo.com

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 7 II TINJUN PUSTK 2.1 Manaemen Proyek 2.1.1 Pengertan Manaemen Proyek Sebelum mengemukakan apa art dar Manaemen Proyek, terlebh dahulu akan mengetahu art dar Manaemen dan Proyek tu. Menurut Hamng dan Nurnaamuddn

Lebih terperinci

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1 Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

Bab III Analisis Rantai Markov Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K

Lebih terperinci

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3) PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 PENDHULUN 1.1 Latar elakang Dala pelaksanaan proyek serng kal engala suatu habatan atau penypangan sehngga serng terad kerugan bag penyelesaan proyek tersebut. Untuk tu perlu adanya suatu perencanaan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

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

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7 ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER

PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak

MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PREDIKSI PENYELESAIAN PROYEK EARNED VALUE MANAGEMENT DAN EARNED SCHEDULE

PERBANDINGAN METODE PREDIKSI PENYELESAIAN PROYEK EARNED VALUE MANAGEMENT DAN EARNED SCHEDULE PERBANDINGAN METODE PREDIKSI PENYELESAIAN PROYEK EARNED VALUE MANAGEMENT DAN EARNED SCHEDULE Elsa Oktavtr And Tenrsukk Tenrajeng 2 Fakultas Teknk Spl Unverstas Gunadarma Abstrak Tujuan utama dalam sebuah

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi ) APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal. Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu

Lebih terperinci

BAB III PROSEDUR PENELITIAN

BAB III PROSEDUR PENELITIAN BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode adalah suatu cara yang dtempuh untuk mencapa suatu tujuan. Sepert yang dpaparkan oleh Surakhmad (985:3) yatu Metode merupakan cara utama yang dpergunakan

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.

Lebih terperinci

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

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

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia) PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta,

BAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta, BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan pada 6 (enam) MTs d Kota Yogyakarta, yang melput: Madrasah Tsanawyah Neger Yogyakarta II, Madrasah Tsanawyah Muhammadyah Gedongtengen,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

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

Lebih terperinci

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN : JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan

Lebih terperinci

untuk mencapai durasi 30 bulan banyak aktivitas yang harus dijalankan dengan

untuk mencapai durasi 30 bulan banyak aktivitas yang harus dijalankan dengan BAB V PEMBAHASAN Bab n bens mengena skema nsentf terhadap waktu, skema nsentf terhadap baya. dan akuras dstrbus-dstrbus vang dsmulas. 5.1 Skema Insentf Waktu Phak pemlk menghendak target waktu penyelesaan

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka

Lebih terperinci

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya

Lebih terperinci

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK 6. Masalah Penyaluran Daya Lstrk Andakan seorang perencana sstem kelstrkan merencakan penyaluran daya lstrk dar beberapa pembangkt yang ternterkoneks dan terhubung dengan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam 1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

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

Lebih terperinci

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan yang bertujuan untuk mendeskrpskan langkah-langkah pengembangan perangkat pembelajaran matematka berbass teor varas berupa Rencana

Lebih terperinci

PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI

PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat, Subek, Waktu dan Jens Peneltan Pada bagan n akan dbahas tentang tempat peneltan, waktu peneltan dar perencanaan sampa penulsan hasl peneltan, serta ens peneltan n.

Lebih terperinci

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan

BAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud

Lebih terperinci

DISTRIBUSI FREKUENSI

DISTRIBUSI FREKUENSI BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat

Lebih terperinci