ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU"

Transkripsi

1 ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN OPTIMAL WADUK KASKADE CITARUM UNTUK PEMENUHAN KEBUTUHAN AIR BAKU Iwa K. Hadhardaa Program Sud Tekk Spl, Fakulas Tekk Spl da Lgkuga, Isu Tekolog Badug; FTSP, Uversas Guadarma ABSTRACT Opmal reservor operao ssem plays a mpora role o mee he raw waer demad a dowsream. Ths sudy s proposed o evaluae he relably aalyss by employg sochasc mehodology such as chace cosraed Lear Programmg (LP) echque. Neverheless, plag sraegy of reservor operao whch he alra masuk s upredcable, s ecessary o develop sochasc reservor operao model. Based o he relably aalyss, he alra masuk s modfed uder codo 10%, 50%, ad 90% of rsk level. Oe of he sochasc opmzao echques such as Chace- Cosraed LP s employed o evaluae opmal reservor operao model by modfyg alra masuk based o probablsc approach. Ths mehod s appled relaed o opmal operao of cascade reservor whch cossg of hree reservors seres o mee dowsream waer demad such as rrgao, mucpal ad dusry. The case sudy used hs research s relaed o cascade reservor ssem of Carum Rver (Wes Java) such as Sagulg, Craa ad Jaluhur Reservor. The obecve fuco s relaed o mamg aual eergy ad mamzg mmum mohly (frm) eergy sce he wo upsream reservors cascade s domaed for elecrcy demad. Relably aalyss ad level of servce are compued o evaluae bewee supply ad demad requremes of raw waer a he dowsream of he reservors cascade. Keywords: Sochasc reservor operao model, chace cosra lear programmg, relably aalyss, level of servce. ABSTRAK Ssem pegoperasa waduk secara opmal berpera peg dalam memeuh kebuuha ar baku d hlr. Sud HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 1

2 duuka uuk megevaluas aalss kehadala megguaka meode sokask seper ekk chace cosraed Lear Programmg (LP). Namu demka, dalam sraeg perecaaa pegoperasa waduk dmaa alra masuk dak dapa dpredks secara epa, dperluka pegembaga model pegoperasa waduk sokask. Berdasarka aalss, alra masuk ersebu dmodfkas uuk kods gka resko 10%, 50%, da 90%. Salah sau ekk opmas sokask seper Chace- Cosraed LP derapka uuk megevaluas model pegoperasa waduk dega memodfkas alra masuk berdasarka pedekaa sask. Meode derapka berkaa dega pegoperasa opmal waduk kaskade yag erdr dar ga waduk ser uuk memeuh kebuuha ar seper rgas, perkoaa da dusr. Sud kasus dguaka dalam peela adalah ssem waduk kaskade d Suga Carum (Jawa Bara) yak Waduk Sagulg, Craa da Jaluhur. Fugs uua berkaa dega megopmalka eerg lsrk ahua da megopmalka eerg lsrk bulaa, oleh karea kedua waduk palg aas duuka uuk memproduks eerg lsrk. Aalss kehadala da gka layaa dhug uuk megevaluas pasoka da kebuuha ar baku d hlr waduk kaskade ersebu. Kaa Kuc: Model pegoperasa waduk sokask, Programa Lear chace cosra, Aalss Kehadala, Tgka Layaa. PENDAHULUAN Peela d bdag pegelolaa waduk elah meuukka mak pegya opmas pedayaguaa sumber daya yag releva da dapa megaspas kemugka resko yag erad. Berbaga peela elah dlakuka uuk medapa cara pedayaguaa sumber daya ar ermasuk pegoperasa waduk yag opmal, da dalam Loucks dkk (1981) meyebuka bahwa ampakya dak ada uug akhr dalam permasalaha perecaaa da pegelolaa sumber daya ar. Oleh karea u, sraeg peympaa maupu pelepasa ar waduk saga ergaug eruama dar karakersk alra masuk da damka kebuuha yag mugk selalu berambah dar waku ke waku, sedagka kapasas waduk eap. Karakersk alra masuk yag mugk erad drepeseaska dalam beuk resko keada dalam seap bula d ahu berkuya da secara rc aka dbahas pada sub baga formulas Chace Cosra LP. Bayak sud elah d lakuka berkaa dega pegoperasa waduk bak uuk model deermsk maupu sokask. Hadhardaa dkk (001) megembagka model pegoperasa waduk dega alra masuk perode kerg, ormal da basah uuk megka aalss rade off aara eerg da pembuaga JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

3 sedme berkaa dega pegoperasa yag opmal dega pemprograma o lear. Perode berkuya yag bersagkua uga megembagka pemodela Chace Cosra LP uuk megevaluas produks eerg da frm eerg uuk sud kasus yag sama (Hadhardaa dkk, 003). Yeh (1985) megka berbaga pe da varas model opmas waduk sokask. Loucks dkk (1981), uga Mays da Tug (199) mearaska keragka dasar pedekaa aalss sokask yag berkaa dega varas meode aalss sokask yag dapa dformulaska dalam model programa lear dega mempermbagka faka kedakpasa ersebu. Sud kasus yag dplh adalah waduk kaskade yag erleak d Suga Carum, Jawa Bara, yag merupaka waduk asoal yag sraegs uuk memeuh ar baku yak rgas, perkoaa da dusr. PEMBAHASAN Waduk Kaskade Sagulg- Craa-Jaluhur berlokas d Suga Carum, erleak d baga Bara Pulau Jawa, melpu bagua beduga uama/waduk, pembagk lsrk eaga ar sera saraasaraa ssem rgas sepaag daara Paa Uara, Jawa Bara, erbeag dar Suga Ckeas da baas Tmur DKI Jakara, Suga Clalaag d Idramayu. Pembagua Proyek dmula dalam ahu 1957 da dselesaka secara keseluruhaya dalam ahu Waduk serbagua Jaluhur dega kapasas peampuga sebesar MCM, yag dselesaka dalam ahu 1967, memberka berbaga mafaa sebaga berku: a. Peyedaa ar mum, dusr da peggeloora eruama uuk koa Jakara sera daerah laya dalam yurdks Perum Jasa Tra II. b. Peyedaa ar rgas secara eraur bag areal persawaha seluas Ha d daara Uara Jawa Bara, dega pae seahu. Hasl yag dharapka lebh dar 3 ua o pad seap ahuya. c. Pembagka eaga lsrk dega daya erpasag sebesar KW, dsalurka ke Badug da Jakara melalu Salura Udara Tegaga Tgg 150 KV. Produks eaga lsrk raa-raa adalah sebe-sar 850 ua KWH seahu. d. Pegembaga perkaa dara. Pembagua Waduk Sagulg da Craa yag duuka eruama uuk pembagka eaga lsrk, masg-masg dmula dalam ahu 1983 da 1984 da dselesaka dalam ahu 1985 da 1988, d bawah pegelolaa PT. Idoesa Power da PT. Pembagk Jawa Bal II yag maa merupaka aak perusahaa dar PT. Perusahaa Lsrk Negara (PLN). Daya erpasag kedua pembagk lsrk eaga ar ersebu masg-masg adalah 700 MW (.100 ua KWH/ahu) da 500 KWH (1.400 ua KWH/ahu). Skema ssem waduk kaskade d Suga Carum ersebu dapa d lha pada Gambar 1. HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 3

4 Alra Suga Carum Alra masuk Is Alra masuk Lokal Craa Os Sagulg Ic Alra masuk Lokal Jaluhur Oc Craa I O Jaluhur Alra keluar Gambar 1. Ssem Waduk Kaskade Sagulg-Craa-Jaluhur Pembagua Waduk Sagulg da Craa yag duuka eruama uuk pembagka eaga lsrk, masg-masg dmula dalam ahu 1983 da 1984 da dselesaka dalam ahu 1985 da 1988, d bawah pegelolaa PT. Idoesa Power da PT. Pembagk Jawa Bal II yag maa merupaka aak perusahaa dar PT. Perusahaa Lsrk Negara (PLN). Daya erpasag kedua pembagk lsrk eaga ar ersebu masg-masg adalah 700 MW (.100 ua KWH/ahu) da 500 KWH (1.400 ua KWH/ahu). Waduk Sagulg memlk volume ampuga efekf sebesar 609,0 ua m 3 dega luas DAS sebesar 83 km. Semeara Waduk Craa yag erleak kra-kra 51 km d hlrya memlk volume ampug efekf sebesar 796 ua m 3 dega luas DAS sebesar 4061 km. Alra masuk da lokal alra masuk raa-raa bula kega waduk kaskade berdasarka daa bulaa dar ahu 1988 sampa dega 00 dsaka dalam Gambar. Iflow da Lokal Iflow Bulaa Kega Waduk Kaskade Deb (m3/dek) Ja Feb Mar Apr Me Ju Jul Agus Sep Ok Nov Des Bula Iflow Sagulg Lokal Iflow Craa Lokal Iflow Jaluhur (a) 4 JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

5 Ne Evaporas Kega Waduk Kaskade Evaporas (mm/bula) Ja Feb Mar Apr Me Ju Jul Agus Sep Ok Nov Des Bula Ne Evaporas (b) Gambar. (a) Alra masuk da (b) Evaporas bersh Bulaa Waduk Kaskade Carum Sedagka, kebuuha raaraa bulaa yag mecakup kebuuha oal uuk ar baku da rgas d hlr waduk Jaluhur dsaka dalam Tabel 1. Tabel 1 uga meuukka daa kebuuha ar d hlr waduk Jaluhur uuk ahu 00 verdasarka Kepuusa Dreks Perusahaa Umum Jasa Tra II No: 51.1/Kep.115-Bprod/001, Taggal 31 Okober 001. Tabel 1. Kebuuha Ar Bulaa d Hlr Waduk Kaskade Carum Tahu 00 KEBUTUHAN BULAN (MCM) Jauar Februar Mare Aprl Me Ju Jul Agusus Sepember 61.7 Okober 41.1 November 47.5 Desember Pemodela Tekk Opmas Chace-Cosraed Lp Chace-Cosra adalah suau modfkas fugs kedala d maa la kaa (dalam persamaa/perdaksamaaya) mecakup varabel radom aau acak (Brcker, 1998). Hal ersebu meam bahwa fugs kedala dpeuh uuk seap la la kaa yag berkaa dega probablas keadaya (yag maa bsa ad dak mugk erad, ka varabel yag radom dak erbaas). Suau pembaasa HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 5

6 dkeaka bla kedala dpeuh oleh solus yag opmal dega sedakya suau la probablas deapka dega harga ereu seper dalam halya persamaa = 1 dmaa b adalah varabel acak. (radom) pada la kaa. Apabla adalah varabel kepuusa uuk proses, da a koefse erka dega varabel kepuusa oleh proses, maka, la kaa b bas mead kuaas varabel acak dar alra masuk yag maa aka erseda. Kedala d aas erka dega erval waku pegoperasa waduk yag drecaaka da dak megguaka ar secara berlebha dbadg dega keersedaya. Meuru Brcker, ka harus dplh sebelum la dar b dkeahu, kemuda uuk meam pemeuha dar baasa yag ada, maka b adalah la mmum yag mugk erad dar b. Hal mugk aka bersfa saga membaas msalya, keka b mempuya suau dsrbus ormal, b = - yag maa bsa ad dak mugk uuk memeuh, aau dalam bayak kasus, b = 0, yag maa mugk dpeuh haya oleh = 0. Suau persamaa kedala dega probablas dapa dyaaka sebaga P a b α. Dega = 1 suau persamaa kedala yag asl adalah = 1 a b a b dpeuh dega sedkya probablas α dega gka resko ereu., Berbaga macam meoda aalss sokask dapa dgabugka pada model pemrograma lear uuk meghadap kedakpasa dega berbaga cara. Pembahasa berku dbaas pada suau formulas model opmas sokask yag relaf sederhaa berdasarka kosep eag Chace cosras, aura kepuusa lear,da alra masuk bulaa yag duuka oleh suau fugs dsrbus probablas ereu Varas dar Chace cosras da aura kepuusa lear dapa dmasukka kedalam berbaga es model pemrograma lear. Formulas Chace cosras dapa derapka secara khusus pada kedala erplh yag membaas gka volume peympaa reservor aau pegeluara yag dperkeaka. Berdasarka dsrbus probablas uuk alra masuk waduk, kedala dapa dformulaska sehgga memugkka baas peympaa aau pelepasa ar mmum aau maksmum yag deapka melampau persease yag elah deapka. Varabel laya, dsampg alra masuk, dapa uga daggap sebaga varabel acak yag duukka oleh dsrbus probablasya. Sekumpula la uuk parameer pelepasa ar bag seap erval waku keada dperhugka, sehgga megopmalka beberapa fugs obekf uuk baasbaas peympaa aau deb ereu yag dlaggar dak lebh darpada persease waku keada yag elah deapka. 6 JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

7 Pada suau model Chace cosras, sau aau lebh dar koefse a da/aau b dalam A b daggap sebaga varabel acak, dmaa adalah vecor dega dmes, b adalah vecor dega dmes da A adalah marks (marks kedala). Dalam formulas ersebu, koefse b pada sebelah kaa kedala daggap sebaga varabel acak B. Kedala d formulaska berkeaa dega probablas yag aka dpeuhya. Jad, gka kehadala uuk persamaa kedala aau pembaas ersebu sebelumya harus deapka erlebh dahulu. Probablas aau kemugka kumulaf uuk suau varabel acak X dapa deapka sebaga = P( X ), F yag maa uuk varabel acak B dulska F [ B ] = P( B b ). Fugs dsrbus probablas kumulaf merupaka egral fugs uuk kerapaa probablas dar X = o X =. Bayak dsrbus probablas yag erus meerus, ermasuk yag ormal, dapa dyaaka sebaga X = µ + zσ a- au B = µ + zσ, dmaa µ da σ B B adalah la raa-raa da devas sadar, da z adalah fakor frekues. Permasalaha Chace-cosra mecakup pemeuha kedala ereu dega resko yag elah deapka. Fugs obekf merupaka sasara opmal bag kedala yag dlaggar dak lebh dar persease selag waku yag elah deapka. Kedala dpeuh dega probablas dyaaka sebaga J = 1 α yag a X b ; sehgga probablas dapa dyaaka dalam P a B α ; yag dapa = 1 uga duls P B a 1 α yag = 1 maa dapa dyaaka dalam hubugaya dega fugs dsrbus probablas kumulaf dar varabel acak sehgga F B, dmaa B = F 1 (1 α ) ; B = 1 ( a ) 1 α da 1 ( a ) F (1 α ). Oleh karea u, = 1 dapa dkembagka beuk umum dar Chace Cosras adalah = 1 a µ + z α ; dmaa B B, 1 σ B uuk masg-masg kedala, kosaa sebelah kaa b, ddalam perdaksamaaya daggap sebaga varabel acak B yag duukka oleh dsrbus ormal dega raaraa da sadar devas µ da B σ B. Sadar ormal varae z B dbaca dar Tabel probablas ormal sebaga fugs dar dalam persamaa Chace cosras yag dpeuh dega probabalas α. Aura kepuusa lear dhubugka secara khusus dega model Chace-cosraed. Aura kepuusa meyederhaaka model ersebu. Aura kepuusa lear meghubugka pelepasa ar α HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 7

8 waduk berkaa dega peympaa, alra masuk da varabel laya. Aura berku dapa derapka uuk persamaa kesembaga dalam waduk adalah o = s + b, dmaa o da adalah alra keluar da alra masuk waduk selama peroda waku ; s meuukka peympaa pada awal erval waku; da b adalah parameer kepuusa. Uuk memudahka haya ada alra keluar oal ( o ) yag dmasukka kedalam model. Sedagka, lmpasa da evaporas P a b = P b = 1 = 1 dmaa, 1 α a or F = 1 α a 1 = 1 losses dapa dmasukka dega mudah da cepa sebaga kompoe erpsah dar alra keluar. Dega demka persamaa kesembaga volume waduk dapa duls, s + 1 = s + o, meuukka bahwab = s + 1, dmaa s + 1 adalah peympaa pada akhr erval waku saa aau awal dar erval waku berkuya +1. Learsas Chace- Cosra dapa dberka fugs dsrbus (cdf) sebaga berku, F ( y) = P b y (1) { } Chace-Cosra ersebu sama dega : = 1 F a = 1 1 a () F a 1 α (3) = 1 F (4) ( ) F 1 1 α a (5) = 1 Perdaksamaa d sebelah kaa aas merupaka beuk lear. Pegembaga Model Pegoperasa Waduk Dega Chace Cosraed Lp Pemodela yag dkembagka dalam Chace-Cosraed Lear Programmg melbaka fakor probablas uuk alra masuk waduk kaskade Sagulg, Craa, da Jaluhur. Prosedur Chace- Cosra u sedr sebearya de-rapka uuk memodfkas alra masuk bulaa ke kega waduk ersebu, dega gka kehadala yag deapka. Kemuda, alra masuk dformulaska ke dalam persamaa kesembaga massa ar 8 JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

9 uuk masg-masg waduk-waduk ersebu. Persamaa Kesembaga Waduk Uuk persamaa kesembaga suau waduk, maka secara sederhaa pegguaa meode opmas dega Chace-Cosraed Lear Programmg, dapa duruka sebaga berku: O = S + I b (6) apabla b = S +1, maka S + 1 = S + I O (7) S = b -1 sehgga, O = b 1 + I b (8) Uuk seap bula meode Chace-Cosra dapa dkembagka dalam beuk persamaa P(O O arge) α, α = probablas berkaa dega resko yag aka deuka. Aau dapa duls P(O O arge) (1-α ). Sehgga de-ga memasukka persamaa kesembaga dperoleh P(b -1 + I b O arge) (1-α ) aau dapa duls uga P(I O arge b -1+ b ) (1-α ) aau F I( b -1+ b + O arge) (1-α ). Sehgga dperoleh verse -b -1+ b + O arge I,(1-α ) aau b - b -1 I,(1-α) - O arge yag dek dega, I, (1 α ) = µ I + Z ( α ) σ I (9) dmaa : O = alra keluar selama peroda waku ke O arge = alra keluar yag harus dcapa uuk memeuh kebuuha I = alra masuk selama peroda waku ke µ = raa-raa alra masuk Z (α) = la yag dbaca dar Tabel sadar ormal dega probablas yag dgka σ = sadar devas = parameer kepuusa b Alra masuk ersebu pada persamaa (9) yag dmodfkas dega pegaruh dar fakor probablas kemuda deapka dega probablas resko sebesar 10 %, 50% da 90%. Fugs Tuua da Kedala Formulas pemodela ssem waduk kaskade dalam sud mecakup keragka peyusua fugs uua da fugs kedala, dmaa fugs uua ersebu adalah memaksmalka oal eerg ahua. Fugs kedala yag berkaa dega pemodela ersebu erdr dar besarya kapasas volume uuk masg-masg waduk, baasa maksmum da mmum keeapa pegoperasa (upper da lower rule curve), deb maksmum urb da gg mmum head uuk pegoperasa urb sera kebuuha ar d hlr Jaluhur. Skearo Modfkas Alra masuk Kehadala alra masuk yag dperoleh megguaka model Chace-Cosra merupaka modfkas dar alra masuk sebaga akba adaya probablas keadaya dega sadar devas sera fakor z (berdasarka pe dsrbus yag erplh). Dalam hal berdasarka hasl aalss, fugs dsrbus alra masuk dar kega waduk ser HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 9

10 (Sagulg-Craa-Jaluhur) yag dpaka adalah pe dsrbus log ormal dmaa sebelumya dlaku-ka u kecocoka erlebh dahulu meode Smrov-Kolmogorov. Daa yag dguaka adalah daa bulaa selama 15 ahu yau dar ahu 1988 sampa ahu 00. Dmaa, daa alra masuk ersebu dmodfkas seper yag elah delaska berdasarka fakor resko 10%, 50%, da 90%, beruru-uru yag dapa dekspreska sebaga berku: I, (1 α ) = µ I + Z ( α ) σ I (10) Adapu alra masuk hasl dar modfkas Chace-Cosra da srafkas es kaegor perode (musm) masg-masg dsaka dalam Gambar 3a, 3b, da 3c uuk alra masuk Sagulg, lokal alra masuk Craa, da lokal alra masuk Jaluhur, beruru-uru. 50 Iflow Reservor Sagulg Tahu 00 (Model Chace Cosra) 00 Iflow Lokal Reservor Craa Tahu 00 ( Model Chace Cosra ) Deb [m 3 /de] Deb (m 3 /de) Ja Peb Mar Apr Me Ju Jul Ag Sep Ok Nop Des Bula Ja Peb Mar Apr Me Ju Jul Ag Sep Ok Nop Des Bula Iflow Resko 10% Iflow Resko 50% Iflow Resko 90% Iflow Resko 10% Iflow Resko 50% Iflow Resko 90% (a) (b) Iflow Lokal Reservor Jaluhur Tahu 00 ( Model Chace Cosra ) Deb (m 3 /de) Ja Peb Mar Apr Me Ju Jul Ag Sep Ok Nop Des Bula Iflow Resko 10% Iflow Resko 50% Iflow Resko 90% (c) Gambar 3. Modfkas Lokal Alra masuk dega Chage Cosra (a) Waduk Sagulg, (b) Craa, da (c) Jaluhur Aalss Kehadala Aalss u kehadala kapasas deb peampag alur alam erhadap beba deb yag aka melewa megguaka pedekaa order perama mome kedua. Nla kehadala aalss dsaka sebaga probablas kehadala sera probablas kegagala, yau : Uuk dsrbus ormal (YEN, 1986) : 30 JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

11 R L P r = Φ = Φ R L R Ω Dsrbus Log ormal (YEN, 1986) : ( σ ) + ( σ ) ( ) ( ) R R + L L Ω L (11) l R L Ω Ω L R P r = Φ (1) l [ ( 1 + Ω R ) + ( 1 + Ω L ) ] L l R P f = Φ (13) Ω + Ω R L Dmaa R da Ω R ; L da Ω L beruru uru adalah ahaa (pasoka) raa-raa da koefse varasya; beba (kebuuha) raa-raa da koefse varasya. Hasl Pemodela Da Dskus Berdasarka hasl pemodela yag dkembagka, aalss yag dlakuka adalah membadgka perecaaa operas berdasarka kedua modfkas alra masuk (chace cosra da kaegor srafkas alra masuk). Dega demka perecaaa pola operas waduk pada ahu berkuya dak aka melebh apalag berkaa dega produks eerg. Lebh auh lag, devas recaa pola operas dapa erad oleh karea adaya asums yag berkaa dega dsrbus daa yag haya dperoleh selama selag waku yag haya 15 ahu. Tgg Muka Ar Masg-masg Waduk Kaskade Hasl eksekus pemodela berupa gg muka ar (TMA) dar pegoperasa waduk dega fugs uua uuk memaksmalka oal eerg d kega waduk kaskade, yak pada uuk kedua skearo pemodela dalam memaksmalka produks eerg da frm eerg bulaa. Hasl pemodela pemprograma lear dega chace cosra dapa dlha secara umum pada Gambar 4a, 4b, da 4c. Gambar ersebu meuukka pola operas masgmasg waduk Sagulg, Craa, da Jaluhur berdasarka modfkas alra masuk dega gka resko 90% (basah), 50% (ormal), da 10% (kerg). Produks Toal Eerg Tahua da Frm Eerg Bulaa Waduk Kaskade Sebaga rekapulas produks eerg yag dhaslka pada pola perecaaa pegoperasa waduk dega kedua skearo ersebu, dak dapa dusfkas secara umum uuk dambl aalss dega memberka lusras bahwa skearo HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 31

12 yag perama lebh ama aau usru sebalkya erhadap skearo kedua. Hal erlha pada hasl oal produks eerg yag erad. Msalya, uuk kods alra masuk perode musm kerg (resko 10%) skearo perama (chace cosra) lebh kecl produksya (relaf lebh ama). TMA ( m ) Tgg Muka Ar (TMA) Waduk Sagulg Ja Feb Mar Apr May Ju Jul Aug Sep Oc Nov Dec Waku ( Bula ) resko 10% resko 90% resko 50% TMA ormal TMA mmum TMA Bar (a) TMA ( m ) Tgg Muka Ar (TMA) Waduk Craa Ja Feb Mar Apr May Ju Jul Aug Sep Oc Nov Dec Waku ( Bula ) resko 10% resko 90% resko 50% TMA Normal TMA Mmum TMA Bar (b) Tgg Muka Ar (TMA) Waduk Jaluhur TMA ( m ) Ja Feb Mar Apr May Ju Jul Aug Sep Oc Nov Dec Waku ( Bula ) resko 10% resko 90% resko 50% TMA Normal TMA Mmum TMA Bar (c) Gambar 4. Tgg Muka Ar Berdasarka Modfkas Alra masuk (a) Waduk Sagulg, (b) Waduk Craa, da (c) Waduk Jaluhur Namu sebalkya, apabla dau dar alra masuk perode musm basah (resko 90%), skearo kedua meuukka perkraa produks yag lebh ama. Demka uga hal yag sama erad uuk besarya perkraa frm eerg. Secara deal, dapa dlha pada Gambar 5a da 5b, sera Tabel 3 da 4. 3 JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

13 Produks Eerg Tahua dega Modfkas Iflow Probablas Produks Eerg (GWh) Sagulg Craa Jaluhur Toal Waduk Resko 10% Resko 50% Resko 90% (a) Frm Eerg Bulaa dega Modfkas Iflow Probablas Frm Eerg (GWh) Sagulg Craa Jaluhur Toal Waduk Resko 10% Resko 50% Resko 90% (b) Gambar 5. (a) Produks Eerg da (b) Frm Eerg Tahua dega Modfkas Alra masuk Chace Cosra (Tgka Resko) Tabel. Produks Eerg Tahua dega Fakor Resko (GWh) Modfkas Alra masuk Sagul g Craa Jaluhur Toal Resko 10% 1.177, Resko 50%.311, Resko 90% 3.631, Tabel 3. Produks Frm Eerg Bulaa (GWh) Modfkas Alra masuk Sagul g Craa Jaluhur Toal Resko 10% 8,16 8,07 5,41 81,64 Resko 50% 110,19 75,18 63,89 49,7 Resko 90% 198,5 13, 104,08 434,8 HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 33

14 Aalss Kehadala Pasoka da Kebuuha Ar d Hlr Waduk Kaskade Aalss kehadala dlakuka dega megaalss aara pasoka da kebuuha d hlr waduk kaskade carum. Aalss ersebu dlakuka dega pedekaa dsrbus ormal da log-ormal uuk kebuuha yag eap erhadap varas pasoka uuk masg-masg modfkas alra masuk dega gka resko 10%, 50% da 90%. Hasl ersebu dsaka pada Gambar 6 da Tabel 4. Kehadala da Tgka Layaa Pemeuha Ar Baku Waduk Kaskade Carum Kehadala aa Tgka Layaa 00% 150% 100% 50% 0% 0% 10% 0% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Resko erhadap Modfkas Iflow Kehadala Dsrbus Normal Kehadala Dsrbus Log Normal Tgka Layaa Gambar 6. Aalss Kehadala berdasarka Resko Modfkas Alra masuk Tabel 4. Tgka Layaa da Aalss Kehadala dalam Dsrbus Normal da Log- Normal Modfkas Alra Tgka masuk Layaa Aalss Kehadala Dsrbus Normal Aalss Kehadala Dsrbus Log- Normal Resko 10% 37,07% 4,07% 86,79% Resko 50% 73,4% 58,71% 118,60% Resko 90% 99,96% 77,94% 190,88% Walaupu dsrbus dar alra masuk waduk kaskade ersebu elah devaluas da megku dsrbus log-ormal, amu d bawah uga dberka perbadgaya erhadap dsrbus ormal. Nla kehadala yag releva erhadap es dsrbusya erka dega permasalaha da pemodela d aas adalah dsrbus log-ormal. Walaupu uuk modfkas alra masuk dega gka resko 50% da 90% 34 JURNAL DESAIN & KONSTRUKSI, VOL. 5, NO. 1, JUNI 006

15 memberka la kehadala sebesar 58,71% da 77,94% beruruuru, berdasarka dsrbus logormal, amu demka buka berar dak dapa memeuh kebuuha ar baku. Hal dapa dlha pada gka layaa yag memberka la d aas 100%, yag berar bahwa kebuuha ar baku ersebu dapa dpeuh. PENUTUP Hasl yag dperoleh yag berkaa dega masalah pegoperasa ssem waduk ser dega Meoda Chace-Cosraed LP adalah bahwa kehadala kurag dar 100% belum eu meuukka dak erpeuhya kebuuha ar baku dhlr waduk kaskade Carum ersebu. Pada saa perode musm kerg modfkas alra masuk dega resko 10% dak dapa dpeuh kebuuha ar baku. Hal erad karea pemodela yag dlakuka uuk memaksmalka produks eerg, sehgga erad kecederuga dmaa ar aka eraha dwaduk (dak dlepas) megga eerg lsrk yag dproduks saga doma dpegaruh oleh gg elevas d masg-masg waduk ersebu. Uuk keperlua pemeuha kebuuha ar baku d hlr, dapa dlakuka evaluas uuk skearo dega memberka fugs kedala dmaa ar yag dlepas dar waduk harus lebh besar darpada kebuuha d hlrya. Namu, perlu dcerma bahwa uuk perode musm kerg (eruama) kedala ersebu dapa dak erpeuh sehgga aka erad pelaggara fugs kedala yag megakbaka kods opmal dak dapa dperoleh. DAFTAR PUSTAKA Brcker, L. D., Chace- Cosraed LP, Deparme of Idusral Egeerg, Uversy of Iowa, Iowa Hadhardaa, I.K., Foae, D.G., ad Alberso, M. L., 001. Trade- Off Aalyss of Reservor Sedme-Corol Modelg, Jural Tekk Spl, Vol.8 No.. Lsey, R.K., Fraz, J. B., Freyberg, D.L., ad G.Tchobaoglous, G., Waer Resources Egeerg, 4 h edo, McGraw-Hll, New York Makrup, L.L.,1996. Opmas Pegelolaa Ssem Mul Reservor dega Meode Program Lear, Tess, Depareme Tekk Spl-FTSP-ITB, Badug Mays, L. W., ad Tug, Y-K., 199. Hydrossems Egeerg ad Maageme, McGraw-Hll, New York Nash, Sephe G ad Sofer Arela., ad., Lear ad No Lear Programmg, McGraw- Hll, Ued Saes of Amerca Wurbs.A Ralph., 1996, Modelg ad Aalyss of Reservor Ssem Operaos, Ued saes Yeh, W. W-G., Reservor Maageme ad Operaos Models: A Sae-of-he-Ar Revew, Waer Resources Research, AGU, Vol.1, No. 1 HADIHARDAJA, ANALISIS KEHANDALAN PENGOPERASIAN. 35

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6) Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa

Lebih terperinci

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao

Lebih terperinci

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN A. 25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2 PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka

Lebih terperinci

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI. Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru,

STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI. Fakultas Teknik Universitas Riau, Pekanbaru, STUDI PENANGGULANGAN BAJIR DATUK LAKSAMANA DUMAI Arf Julswa ), Sswao ), Trmajo ) ) Mahasswa Jurusa Tekk Spl, ) Dose Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Rau, Pekabaru, 893 Emal : ajuladrod@gmal.com Oe

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT

PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DICOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara emal:

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

OPTIMISASI PADA SISTEM DAYA LISTRIK

OPTIMISASI PADA SISTEM DAYA LISTRIK OTIMISASI ADA SISTEM DAYA LISTRIK Oleh : Sugeg Saoso ABSTRAK emecaha masalah opmas ssem eaga lsrk saga sul karea ssem eaga yag saga besar, kompleks, secara geografs juga luas da dpegaruh oleh bayak kejada

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE 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 terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 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 terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. 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 terperinci

Pengukuran Bunga. Modul 1

Pengukuran Bunga. Modul 1 Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,

Lebih terperinci

OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO

OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO OPTIMALISASI PEMBANGKIT LISTRIK MIKROHIDRO (PLTMH) BOROKO HANS TUMALIANG ABSTRAK Opmalsas PLTMH, Aalsa dlakuka dega megguaka meode Hdrolog JMOCK da NRECA, uuk meeuka deb recaa /deb Adala da juga deb bajr

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB 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 terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau perawaa (maeace) merupaka kegaa uuk mejaga aau memelhara faslas-faslas da peralaa pabrk, sera megadaka perbaka, peyesuaa aau peggaa yag dperluka uuk medapaka

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN Jural EKSPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 SSN 085789 Aalss Pegedala Persedaa Produk dega Meode Ecoomc Order Quay Mul em Megguaka Algorma Geeka uuk Megefseka Baya Persedaa Hasl Peramala Berbass Expoeal

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

Lebih terperinci

Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya

Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY

PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY Ajeg Ye Seagrum 1, da Muhammad Kholl Jurusa Tekk Idusr, Fakulas Tekk Uversas Mercu Buaa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. MEODE PENELIIAN 4.. Ruag Lgkup Peela Peela dladas ekspekas bahwa dversfkas usahaa da peerapa ssem ura rgas berbass pegusahaa komodas dapa dguaka sebaga salah sau srume uuk megkaka efses pegguaa ar

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

Lebih terperinci

BAB III STUDI PUSTAKA

BAB III STUDI PUSTAKA Perecaaa Draase Kawasa Pur Ajasmoro Koa Semarag BAB III STUDI PUSTAKA 3. PENYEBAB BANJIR PERKOTAAN 3.. Sumber-sumber Ar Bajr Bajr berdasarka perswa kejadaya dapa dbedaka mejad dua macam,yau :. Bajr yag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI

BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI 4. Data DAS Luas DAS Keduag dhtug dar lokas recaa bagua pegedal sedme d Suga Keduag Desa Bragkal, adalah sebesar 64,8 km dega kemrga rata-rata,05%. Pajag suga utama mecapa

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal

Pemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal Jural Sas & Maemaka JSM) ISSN Kaa 854-675 Pusaka Volume 5, Nomor, Aprl 7 Arkel Peela 6-67 Pemodela Regres uuk Racaga Percobaa Fakor Tuggal Dw Ispra Saf Pegaar urusa Maemaka Fakulas MIPA UNDIP Semarag ABSTRAK---Meode

Lebih terperinci

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

PENGUJIAN 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 terperinci

PEMECAHAN MASALAH OPTIMASI BERSIFAT PROBABILISTIK MENGGUNAKAN CHANGE- CONSTRAINED PROGRAMMING

PEMECAHAN MASALAH OPTIMASI BERSIFAT PROBABILISTIK MENGGUNAKAN CHANGE- CONSTRAINED PROGRAMMING Jural Tekk da Ilmu Komputer PEMECAHAN MASALAH OPTIMASI BERSIFAT PROBABILISTIK MENGGUNAKAN CHANGE- CONSTRAINED PROGRAMMING (Soluto of Probablstcally Optmzato Problems Usg Chage-Costraed Programmg) Bud Marpaug

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 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 terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

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 terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta

Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta MODEL MTEMTIK oleh Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Februar 003 Baha kulah Hdraulka Kompuas Jurusa Tekk Spl FT UGM Yogyakara Baha Kulah Laboraorum Hdraulka, JTS FT UGM PRKT D:\My Documes\Publkas\Model Maemaka\Model

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas

Lebih terperinci

Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN

Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN 7 Movas Dmovas bab dega medskuska persamaa a hy by c, dega dak semua dar a, b, da c adalah ol Peryaaa a hy by dsebu beuk kuadrak dalam da y, sera erdapa deas a hy by a h [

Lebih terperinci

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Peremua 3 Oule: Meode Peramala: Expoeal Smoohg (Sgle) Double Expoeal Smoohg Wer s Mehod for Seasoal Problems Error Forecas MAD, MSE, MAPE, MFE aau Bas Referes:

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey Peramala Kebutuha Lstrk Dega Model Harvey Oleh: Ley Setyag B. (30600006) Pembmbg: Prof. Drs. Nur Irawa, M.IKom, Ph.D Latar Belakag Jumlah Peduduk Megkat Produks megkat Supply < Demad Kebutuha Barag Megkat

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

Sistem Penjadwalan Mesin Produksi Menggunakan Algoritma Johnson dan Campbell

Sistem Penjadwalan Mesin Produksi Menggunakan Algoritma Johnson dan Campbell Soaa, Ssem Pejadwala Mes Produks Megguaka Algorma Johso da Campbell 73 Ssem Pejadwala Mes Produks Megguaka Algorma Johso da Campbell Ff Soaa Program Pascasarjaa Jurusa Tekk formaka Fakulas lmu Kompuer

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

Kontrol Ketinggian Minimal Misil Udara-ke-Permukaan Menggunakan Metode Tembakan Runtun Langsung

Kontrol Ketinggian Minimal Misil Udara-ke-Permukaan Menggunakan Metode Tembakan Runtun Langsung Korol Kegga Mmal Msl Udara-ke-Permukaa Megguaka Meode Tembaka Ruu Lagsug S. Subcha Jurusa Maemaka, Fakulas MIPA, ITS, Surabaya Emal: s.subcha@gmal.com ABSTRAK Makalah membahas peyelesaa umerk dega meode

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka

Lebih terperinci