PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS"

Transkripsi

1 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 salah sau produknya adalah mnuman serbuk dengan merk Marmas. Kebjakan perencanaan produks yang dlaksanakan d PT Ulam Tba Halm selama n ddasarkan pada suau arge produks yang deapkan oleh bagan Pemasaran. Targe produks ersebu merupakan hasl dar peramalan dan dak mempermbangkan kapasas produks yang erseda d perusahaan. Oleh karena u, penelan n berujuan unuk mengembangkan suau model maemas perencanaan produks yang dapa mengaas kedaksembangan dalam proses perencanaan produks, sera dapa memenuh sejumlah ujuan yang ngn dcapa oleh perusahaan. Model maemas Goal Programmng yang dkembangkan erlha lebh realss dalam menggambarkan ssem nyaa, karena mampu menyerakan mul ujuan yang ngn dcapa dalam perencanaan produks. Dengan demkan, pencapaan dar sau ujuan erenu dak berdampak pada dak erpenuhnya ujuan yang lan. Selanjunya, perencanaan produks yang opmal secara menyeluruh dharapkan dapa ercapa melalu penerapan model Goal Programmng. Kaa Kunc : Model Maemas, Goal Programmng, Perencanaan Produks I. Pendahuluan Kebjakan perencanaan produks merupakan hal yang sanga esensal bag seap ndusr manufakur, dmana pelaksanaannya dsesuakan dengan konds d dalam perusahaan. Saa n, PT Ulam Tba Halm sebaga ndusr mnuman dalam benuk serbuk hanya menggunakan arge produks sebaga npu dalam proses perencanaan produksnya. Dengan kebjakan ersebu, perusahaan berharap mampu memenuh kebuuhan konsumen epa waku dan dapa memaksmalkan keunungan yang derma oleh perusahaan Permasalahan mbul saa arge produks yang deapkan lebh rendah dar kapasas produks yang erseda pada jam regular d perusahaan, sehngga akan berdampak pada sumber daya yang menganggur. Sebalknya, apabla arge produks yang deapkan melebh kapasas produks yang erseda, perusahaan akan meneapkan kebjakan lembur unuk memenuh arge produks ersebu. PT Ulam Tba Halm menyadar perlunya unuk mengkuserakan aneka ragam ujuan dalam proses perencanaan produks. Namun, kenyaaannya dak semudah yang dbayangkan. Terdapa dua hambaan uama unuk membua suau perencanaan produks dengan mempermbangkan banyak ujuan. Hambaan yang perama adalah benuran danara ujuan-ujuan. Dua ujuan dkaakan berbenuran jka perbakan ujuan yang sau memlk pengaruh buruk pada ujuan yang lan. Conohnya, unuk memaksmalkan faslas kerja yang dmlk, phak perusahaan membua kebjakan unuk memproduks semaksmal mungkn sehngga kebjakan ersebu akan berdampak pada penngkaan jumlah persedaan barang jad d gudang. Hambaan yang kedua apabla sejumlah ujuan ersebu dak dapa dransformaskan ke dalam dmens dan krera yang sama. Dua ujuan dkaakan ak sebandng jka ujuan ersebu dukur dalam sauan yang berbeda. Conohnya, ujuan unuk memaksmalkan keunungan dukur dalam sauan rupah, sedangkan ujuan memenuh permnaan konsumen dukur dalam sauan un produk yang harus

2 dproduks unuk memenuh permnaan konsumen. [Mulo91, hal ] Permasalahan yang akan delaah lebh lanju adalah bagamana mengembangkan suau model maemas perencanaan produks yang dapa mengkuserakan fakor kapasas produks dan sejumlah ujuan yang ngn dpenuh oleh perusahaan. Adapun ujuan dar penelan n adalah : 1. Mengembangkan suau model maemas perencanaan produks dengan mempermbangkan fakor kapasas dan baasan persedaan. 2. Membandngkan solus dar model perencanaan produks dengan menggunakan Goal Programmng dengan kebjakan yang dlakukan perusahaan selama n, yakn memproduks hanya berdasar pada arge yang denukan oleh bagan pemasaran. Pelaksanaan penelan n dbaas oleh hal-hal sebaga berku : 1. Penelan n hanya dlakukan d Un Pengemasan II Deparemen Produks. 2. Jens produk yang menjad obyek penelan n adalah produk yang proses pengemasannya dengan menggunakan Hgh Speed Machne yakn produk Marmas dengan rasa X1, X2, dan X.. Fakor baya yang akan dperhungkan dalam penelan n adalah baya bahan baku, baya enaga kerja langsung, dan baya overhead varabel. dan jumlah enaga kerja yang dperlukan. Horzon perencanaannya bervaras dar 1 sampa 24 bulan. Horzon ersebu erganung pada karakersk produk dan jangka waku produks. Sedangkan perode perencanaan akan dsesuakan dengan perode peramalan yakn 1 bulan. 2.2 Penenuan Harga Pokok Produks. Meode Varabel Cosng adalah meode perhungan HPP yang hanya memperhungkan baya produks varabel ke dalam HPP. Meode Varable Cosng n basa dgunakan unuk kepenngan perencanaan laba dan pengamblan kepuusan jangka pendek. Adapun yang menjad npu dalam meode n adalah baya bahan baku, baya enaga kerja langsung, dan baya overhead varabel. Harga Pokok Produks yang dperoleh nannya akan dgunakan sebaga dasar perhungan keunungan marjnal dar seap jens produk yang akan del. II. METODOLOGI PENELITIAN Seelah memaham permasalahan yang dhadap perusahaan, selanjunya akan dlakukan pengembangan model maemas dengan menggunakan meode Goal Programmng. 2.1 Perencanaan Produks Agrega Perencanaan agrega adalah perencanaan yang dbua unuk menenukan oal permnaan dar seluruh elemen produks

3 Daa harga bahan baku Daa komposs bahan baku Baya bahan baku uama Baya bahan pengemas Daa UMR Baya Bahan Baku Daa Baya Lsrk Daa waku proses Baya Tenaga Kerja HPP Baya Overhead Daa volume produks oal Harga Jual Keunungan marjnal Gambar 1 Tahap Penenuan Harga Pokok Produks 2. Pengembangan Model Maemas Model maemaka adalah kumpulan keerkaan varabel-varabel yang berbenuk formulas aau fungs persamaan dan aau perdaksamaan yang mengekspreskan sfa pokok dar ssem aau proses fss dalam slah maemaka. [Sma95, hal 115] Model maemas dapa dnyaakan dalam benuk hubungan fungsonal sebaga berku : 2. Mampu menyerakan sejumlah ujuan yang ngn dcapa oleh perusahaan. Menghubungkan secara kuanaf dan erpadu sasaran-sasaran majemuk menjad sasaran yang seras. Adapun ahapan yang dlakukan penuls dalam pengembangan model maemas perencanaan produks dengan Goal Programmng adalah sebaga berku : Varabel erka = {varabel bebas ; parameer ; fungs pemaksa} Dmana varabel erka adalah suau karakersk yang mencermnkan keadaan aau perlaku ssem. Varabel bebas basanya adalah dmens, seper waku dan ruang, selama perlaku ssem sedang denukan. Parameer adalah pencermnan sfa-sfa aau komposs ssem, dan fungs pemaksa adalah pengaruh eksernal yang bekerja pada ssem. [Sma95, hal 115] Dalam pengembangan model maemas n akan dgunakan meode Goal Programmng karena model n memlk beberapa kelebhan yakn : 1. Dapa dgunakan unuk menenukan kombnas opmum dar fakor produks yang berhubungan sau sama lan dalam jumlah yang sanga besar.

4 Kapasas Gudang Persedaan awal Targe Produks - Kapasas jam reguler -- Waku Proses Per Un Upah Naker Langsung Volume produks oal Baya Lsrk Harga Bahan Kebuuhan Baku Bahan Baku Persed aan Akhr -- Baya Tenaga Kerja Lgsg Baya Baya Over Bahan head Baku Varabel Jam Lembur -- Baya Lembur -- Harga Pokok Produks Harga Jual Per Un Produk Maksmas Jumlah Produks Maksmas pemakaan jam reguler Mnmas Baya Lembur Maksmas Keunungan Opmas Perencanaan Produks Gambar 2 Tahap Pengembangan Model Maemas 2.4 Pengukuran Produkvas III. HASIL DAN PEMBAHASAN Solus dar model Goal Programmng yang dkembangkan akan dbandngkan.1 Penenuan Harga Pokok Produks Meode Varabel Cosng harga dengan kebjakan yang selama n deapkan pokok produks dgunakan unuk oleh perusahaan dengan cara pengukuran menenukan besarnya keunungan marjnal produkvas. Adapun rumusan yang dar seap jens produk yang akan del. dgunakan adalah : Harga pokok produks dperoleh dar penjumlahan baya bahan baku, baya enaga Produkvas = oupu _ yang _ dhaslkan kerja, dan baya overhead varabel. npu _ yang _ dgunakan Sedangkan keunungan marjnal merupakan selsh anara harga jual dengan harga pokok produks. Tabel 1 Hasl Perhungan Harga Pokok Produks Baya Baya Baya Harga Keunungan Jens Bahan Baku Tenaga Kerja Overhead HPP Jual Koor No Produk (Rp) (Rp) (Rp) (Rp) (Rp) (Rp) 1 X X X Pengembangan Model Maemas

5 Model maemas akan dkembangkan menggunakan meode Goal Programmng, dengan ahapan sebaga berku : DA 121 : Devas posf ke 121 menunjukkan pencapaan keunungan melebh arge yang elah denukan. 1. Penenuan Varabel Kepuusan Yang menjad varabel kepuusan dalam perencanaan produks n adalah semua varabel yang akan dcar solus opmalnya sebaga dasar unuk penyusunan rencana produks. Terdapa 2 macam varabel yang dgunakan, yakn : X ddefnskan sebaga jumlah produk yang dproduks pada perode dalam sauan karon. I ddefnskan sebaga jumlah persedaan produk pada akhr perode dalam sauan karon. 2. Penenuan Fungs Kendala Kendala Keunungan Besarnya keunungan yang ngn dperoleh PT Ulam Tba Halm dusahakan unuk semaksmal mungkn sesua dengan arge keunungan yang ngn dcapa oleh perusahaan. Adapun rumusan maemasnya adalah sebaga berku : K X TK Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Mn a 6 = DB 121 Dmana, K X : Keunungan per karon ap jens produk yang dhaslkan : Jumlah produk yang dproduks pada perode (karon) DB 121 : Devas negaf ke 121 menunjukkan pencapaan keunungan kurang dar arge yang elah denukan : X : I : I (-1) : Kendala Baya Tenaga Kerja Lembur Baya enaga kerja lembur yang akan dgunakan selama horzon perencanaan harus lebh kecl aau sama dengan arge baya lembur yang ngn dcapa oleh perusahaan. Persamaan ersebu dubah dalam benuk Goal Programmng adalah sebaga berku : 12 bom. DA48 bok. DA Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Mn a 7 = DA 122, dmana bom : Baya lembur mesn per men bok : Baya lembur enaga kerja per men TBO : Targe baya lembur selama horzon perencanaan DB 122 : Devas negaf ke 122 menunjukkan baya enaga kerja lembur kurang dar arge yang elah denukan DA 122 : Devas posf ke 122 menunjukkan baya enaga kerja lembur melebh arge yang elah denukan. Kendala kesembangan produks Jumlah produk yang dhaslkan dambah dengan persedaan produk ersebu pada perode sebelumnya dkurang dengan persedaan pada perode ersebu harus lebh dar aau sama dengan jumlah permnaan produk pada perode ersebu. Persamaan maemasnya adalah sebaga berku X I (-1) I DB j = TP Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : 6 Mn a 1 = j, dmana : j 1 Jumlah produk yang dproduks pada perode (karon) Jumlah persedaan produk pada akhr perode (karon) Jumlah persedaan produk pada akhr perode -1 (karon) TBO

6 TP : Jumlah permnaan produk pada perode (karon) DB j : Devas negaf ke-j (j = 1,2,,6) menunjukan kekurangan jumlah produk yang dproduks Kendala Kapasas Jam Mesn Kendala kapasas jam mesn melpu : Kapasas Jam Mesn Reguler Jumlah jam mesn yang dgunakan unuk menghaslkan produk-produk pada jam regular pada suau perode harus lebh kecl aau sama dengan kapasas jam mesn regular yang erseda pada perode ersebu. Persamaan maemasnya adalah sebaga berku : 1 a X 6 6 KMR Jumlah jam mesn menganggur pada perode dusahakan semnmal mungkn, sehngga konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Dmana, a : Mn a 2 = Jam mesn yang dgunakan unuk memproduks 1 karon produk (men) X : Jumlah produk yang dproduks pada perode (karon) KMR : Kapasas jam mesn regular yang erseda pada perode (men) DB 6 Devas negaf ke 6 ( = 1,2,,12), menunjukkan ssa kapasas jam mesn regular pada perode DA 6 Devas posf ke 6 ( = 1,2,,12), menunjukkan jumlah jam mesn yang dgunakan melebh kapasas jam mesn regular yang erseda pada perode, dmana hal n akan berar erjad jam lembur pada perode ersebu. Kapasas Jam Mesn Overme Jumlah jam mesn yang dgunakan unuk menghaslkan produk-produk pada jam lembur pada suau perode harus lebh kecl aau sama dengan kapasas jam mesn lembur yang erseda pada perode ersebu. Persamaan maemasnya adalah sebaga berku : DA KMO Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Mn a = Dmana, a : Jam mesn yang dgunakan unuk memproduks 1 karon produk (men) DA 6 Devas posf ke 6 ( = 1,2,,12), menunjukkan jam lembur yang dgunakan pada perode. KMO : Kapasas jam mesn lembur yang erseda pada perode (men) DB 48 : Devas negaf ke 48 ( = 1,2,,12) menunjukkan ssa kapasas jam mesn lembur pada perode DA 48 : Devas posf ke 48 ( = 1,2,,12) menunjukkan jumlah jam mesn yang dgunakan melebh kapasas jam mesn lembur yang erseda pada perode Kendala Kapasas Jam Orang Penelan n menggunakan sraeg jumlah enaga kerja eap, sehngga kapasas yang erseda unuk enaga kerja adalah kapasas jam orang. Kendala kapasas jam orang erdr dar dua, yau kapasas jam orang regular dan kapasas jam orang lembur. Kapasas jam orang regular Jumlah jam orang yang dgunakan unuk menghaslkan produk-produk regular pada suau perode harus lebh kecl aau sama dengan kapasas jam orang regular yang erseda pada perode ersebu.

7 Persamaan maemasnya adalah sebaga berku : 1 b X KTKR Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Dmana, b : X : Mn a 4 = Jam orang regular yang dgunakan unuk memproduks 1 karon produk (men) Jumlah produk yang dproduks pada perode (karon) KTKR : Kapasas jam orang regular yang erseda pada perode (men) DB 60 : Devas negaf ke 60 ( = 1,2,,12) menunjukkan ssa kapasas jam orang regular pada perode DA 60 Devas posf ke 60 ( = 1,2,,12) menunjukkan jumlah jam orang yang dgunakan melebh kapasas jam orang regular yang erseda pada perode, dmana hal n akan berar erjad jam lembur pada perode ersebu. Kapasas jam orang lembur Jumlah jam orang yang dgunakan unuk menghaslkan produk-produk lembur pada suau perode harus lebh kecl aau sama dengan kapasas jam orang lembur yang erseda pada perode ersebu. Persamaan maemasnya adalah sebaga berku : DA KTKO Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Dmana, b : Mn a 5 = Jam orang regular yang dgunakan unuk memproduks 1 karon produk (men) DA 60 : Devas posf ke 60 ( = 1,2,,12) menunjukkan jumlah jam orang lembur pada perode. KTKO Kapasas jam orang lembur yang erseda pada perode (men) DB 72 : Devas negaf ke 72 ( = 1,2,,12) menunjukkan ssa kapasas jam orang lembur pada perode DA 72 : Devas posf ke 72 ( = 1,2,,12) menunjukkan jumlah jam orang yang dgunakan melebh kapasas jam orang lembur yang erseda pada perode Kendala Persedaan Jumlah produk jad yang dsmpan unuk persedaan selama horzon perencanaan dusahakan semnmal mungkn (lebh kecl aau sama dengan kapasas gudang yang erseda). Perumusan model maemasnya adalah sebaga berku : I KG Adapun konrbus fungs kendala ersebu dalam fungs pencapaan adalah sebaga berku : Mn a 8 = DA 84 Dmana, KG : Kapasas gudang yang erseda unuk menympan produk (karon) I : Persedaan produk pada perode (karon) DB 84 : Devas negaf ke 84 ( = 1,2,,6) menunjukkan jumlah produk yang dsmpan kurang dar arge yang denukan. DA 84 : Devas posf ke 84 ( = 1,2,,6) menunjukkan jumlah produk yang dsmpan melebh arge yang denukan.. Perumusan fungs Pencapaan Berdasarkan kendala-kendala daas dapa drumuskan fungs pencapaan secara keseluruhan sebaga berku :

8 Mnmas a a1 a2 a a4 a5 a6 a7 a8 Subjec o : X I (-1) I DB j = TP 1 DA 1 DA I a XR b XR KR XR 6 KMR KMO 60 KG 121 KTKR KTKO 121 TK bom. DA48 bok. DA X, I, DB, DA 0 TBO. Pengukuran Produkvas Hasl dar perhungan produkvas unuk solus model Goal Programmng adalah sebaga berku : Tabel 2 Hasl Pengukuran Produkvas dan Solus Model Goal Programmng Bulan Produk Toal Kapasas X1 X2 X Produks Reguler Januar Februar Mare Aprl Me Jun Jul Agusus Sepember Okober November Desember Toal Maka, nla produkvas unuk model Goal Programmng adalah = x 100% = 99,21%

9 .4 Analss Perbandngan Kombnas Produk Akual dan Solus Model Goal Programmng Kombnas produk yang dhaslkan dar pengembangan model Goal Programmng berbeda dengan kebjakan yang derapkan oleh perusahaan. Jka selama n yang menjad masukan bag proses perencanaan produks hanyalah arge produks yang merupakan ramalan permnaan yang dbua oleh bagan pemasaran, maka dalam model perencanaan produks yang dkembangkan dsn juga uru mempermbangkan beberapa fakor lan seper persedaan dan kapasas sumber daya yang erseda. Selan u, model Goal Programmng yang dkembangkan juga mempermbangkan sejumlah ujuan lan dsampng memaksmalkan keunungan, yakn memaksmalkan penggunaan jam kerja reguler, memnmalkan jumlah persedaan, dan memnmalkan baya lembur. Dengan demkan, model n akan lebh epa derapkan dbandngkan dengan kebjakan yang selama n dgunakan oleh perusahaan. Model Goal Programmng yang dkembangkan juga lebh realss dalam menggambarkan ssem nyaa, dmana basanya pemenuhan sau ujuan secara maksmal/mnmal akan mengakbakan dak ercapanya ujuan yang lan. Dar hasl perhungan produkvas, ddapakan bahwa kombnas produk hasl solus model Goal Programmng mengalam penngkaan sebesar 4.9% selama perode perencanaan dbandngkan dengan kebjakan yang derapkan oleh perusahaan selama n. Sedangkan jumlah keunungan menngka sebesar Rp ,-. Hasl yang palng sgnfkan dsn adalah jumlah jam dan baya lembur. Jka dar daa akual erdapa karon yang dhaslkan dar kapasas lembur, maka dar hasl solus opmal model Goal Programmng, jumlah produk dan baya lembur dak lag dperlukan selama perode perencanaan. Jumlah persedaan oal selama perode perencanaan juga mengalam penurunan yang cukup sgnfkan. Jka dar daa akual dperoleh bahwa persedaan oal selama sau ahun mencapa karon, maka dar solus model dperoleh bahwa oal persedaan hanya mencapa karon, sehngga erjad penurunan sebesar karon. Penurunan persedaan n enunya juga akan berdampak pada penghemaan baya persedaan yang harus dkeluarkan oleh perusahaan. IV. KESIMPULAN Berdasarkan analss yang elah dlakukan, dapa dambl kesmpulan sebaga berku : 1. Dar hasl solus opmal model Goal Programmng, ddapakan bahwa oal keunungan yang dperoleh adalah Rp ,-. dan arge unuk memnmalkan baya lembur Rp 0,- ercapa. 2. Dengan melakukan perbandngan anara perencanaan produks akual dengan solus opmal model Goal Programmng, dperoleh bahwa kombnas produk yang dhaslkan mampu menngkakan produkvas sebesar 4,9%. Sedangkan keunungan yang dperoleh unuk mengalam penngkaan sebesar Rp ,- dan dak erjad lembur selama perode perencanaan. Jumlah persedaan barang jad secara kumulaf perahun juga mengalam dan sebesar Model perencanaan produks yang elah dkembangkan dharapkan dapa derapkan pada PT Ulam Tba Halm, karena model n mampu mempermbangkan fakor-fakor lan yang berpengaruh pada proses perencanaan produks dan sejumlah ujuan dan arge yang ngn dcapa oleh perusahaan. DAFTAR PUSTAKA 1. [Bar02] Baroo, Teguh, Perencanaan dan Pengendalan Produks, Ghala Indonesa, Jakara, 2002

10 2. [Gasp98] Gasperz, Vncen, Manajemen Produkvas Toal, Sraeg Penngkaan Produkvas Bsns Global, PT Grameda Pusaka Uama, Jakara, [Hll94] Hller, Frederck dan Gerald Lebermann, Penganar Rse Operas, Jld 1 Eds Kelma, Erlangga, Jakara, [Mula9] Mulyad, Akunans Baya, Bagan Penerban STIE YKPN, Yogyakara, [Mulo91] Mulyono, Sr. Operaons Research. Lembaga Penerb Fakulas Ekonom Unversas Indonesa. Jakara [Nase85] Nasend, Benjamn, dan Anwar Affer, Program Lnear dan Varasnya, PT Grameda, Jakara, [Sma95] Smaupang, Togar, Pemodelan Ssem, Nnda, Klaen, 1995

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

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

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

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN

Lebih terperinci

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali Penggunaan Meode Modfed Un Decommmen (MUD) unuk Penjadwalan Un-Un Pembangk Pada Ssem Kelsrkan Jawa - Bal Ars Her Andrawan,2, Onoseno Penangsang ) Jurusan Teknk Elekro TS, Surabaya 60, ndonesa 2) Jurusan

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI Landasan Teor 6 BAB II LADASA TEORI. PERAMALA PERMITAA Peramalan adalah suau proses dalam menggunakan daa hsores yang elah dmlk unuk dproyekskan ke dalam suau model dan menggunakan model n unuk memperkrakan

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog X Program Sud MMT-TS, Surabaya 6 Pebruar 2010 PENGGUNAAN METODE MODFED UNT DECOMMTMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNT-UNT PEMBANGKT PADA SSTEM KELSTRKAN JAWA - BAL

Lebih terperinci

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013 ! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN

Lebih terperinci

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik 6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Semnar Nasonal Teknolog Informas dan Mulmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyakara, 6-8 Februar 2015 PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Yeffransjah Salm STMIK Indonesa

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5 TAHUN 2008 TENTANG BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN DAERA KABUPATEN PACTAN NOMOR 25 TAHUN 2007 TENTANG ORGAN DAN KEPEGAWAAN PERUSAHAAN DAERAH AR MNUM j KABUPATEN

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAIAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH

BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAIAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH r BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA! BUPAT PACTAN, Menglnga a. bahwa guna kelancaran

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

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

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Masalah Knerja pembangunan ekonom Indonesa bsa dkaakan sanga membanggakan dengan ngka perumbuhan ekonom selama beberapa dekade erakhr n sangalah ngg, walaupun mengalam

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010 3 1 BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN \ NOMOR ;6TAHUN 2010 TENTANG PENYELENGGARAAN SSTEM PENGENDALAN NTERN PEMERNTA D LNGKUNGAN PEMERNTAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN,

Lebih terperinci

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI oleh: RILA DWI RAHMAWATI NIM: 0350050 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA

OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog IV Program Stud MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Dars Putr

Lebih terperinci

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak

Lebih terperinci

Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis

Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prn) D-217 Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr d Indonesa Dengan Pendekaan Regres Daa Panel Dnams Avolla Terza Damalana dan Seawan

Lebih terperinci

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

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

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona

Lebih terperinci

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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 III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel

BAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah

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 II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan

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

BERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG

BERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG BERTA DAERAH KABUPATEN PACTAN TAHUN 200 NOMOR 7 PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 6 TAHUN 200 TENTANG PERUBAHAN KETGA ATAS PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 28 TAUN 2009 TENTANG PENJABARAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN

Lebih terperinci

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 I I PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 \ TENTANG PEMBERDAYAAN, PELESTARIAN DAN PENGEMBANGAN ADAT ISTIADAT DAN LEMBAGA ADAT DENGAN RAHMAT TAHUN YANG MAHA

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Jurnal Informaika Polinema ISSN: 2407-070X SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Mansyur, Erfan Rohadi Program Sudi Teknik Informaika,

Lebih terperinci

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (016) 337-350 (301-98X Prn) D-17 Analss Kurva Survval Kaplan Meer pada Pasen HIV/AIDS dengan Anrerovral Therapy (ART) d RSUD Prof. Dr. Soekandar Kabupaen Mojokero

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

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN IV. METODOLOGI PENELITIN 4.. Obek Penelan Obek penelan adalah Provns Sulawes Tengah, yang ddasarkan aas beberapa permbangan. Perama, Provns Sulawes Tengah memlk sumberdaya sekor peranan dan ndusr pengolahan

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

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

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

Lebih terperinci

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak

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

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk

Lebih terperinci

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR 15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah

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

ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT

ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALSIS OF TIME SERIES USING SECULAR TREND METHOD TO DETERMINE POPULATION GROWTH MODEL

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA

REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bntaro Sektor 7, Bntaro Jaya Tangerang Selatan 15224 PENDAHULUAN Bangktan perjalanan (Trp generaton model ) adalah suatu tahapan

Lebih terperinci

PERATURAN BUPATI PACITAN i NOMOR 13 TAHUN 2012 t I TENTANG PEDOMAN PENYELENGGARAAN PELELANGAN IKAN DI TEMPAT PELELANGAN IKAN KABUPATEN PACITAN

PERATURAN BUPATI PACITAN i NOMOR 13 TAHUN 2012 t I TENTANG PEDOMAN PENYELENGGARAAN PELELANGAN IKAN DI TEMPAT PELELANGAN IKAN KABUPATEN PACITAN f BUEAn PACrAN J PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 13 TAHUN 2012 TENTANG PEDOMAN PENYELENGGARAAN PELELANGAN KAN D TEMPAT PELELANGAN KAN KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA 1 r BUPAT PACTAN. Menmbang:

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH)

MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Journal Indusrial Servicess Vol. No. Okober 0 MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Abdul Gopar ) Program Sudi Teknik Indusri Universias

Lebih terperinci

Bab IV Pengembangan Model

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

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 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

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8

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