APLIKASI SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO DALAM MEMPERKIRAKAN PRODUKSI AIR MINERAL DALAM KEMASAN
|
|
- Ivan Lie
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Posiding Semina Nasional Penelitian, Pendidikan dan Peneapan MIPA, Fakultas MIPA, Univesitas Negei Yogyakata, 14 Mei 011 APLIKASI SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO DALAM MEMPERKIRAKAN PRODUKSI AIR MINERAL DALAM KEMASAN Suwandi (1, Mohammad Isa Iawan (, dan Imam Mukhlash ( (1 Mahasiswa Pascasajana Matematika FMIPA ITS Suabaya ( Dosen Pascasajana Juusan Matematika FMIPA ITS Suabaya suwandi_oke@yahoo.co.id Abstak Pesaingan pasa dalam dunia industi pada ea globalisasi saat ini semakin kompetitif sehingga dibutuhkan kemampuan pengelola peusahaan yang pofesional aga dapat memenangkan pesaingan dalam pasa global. Pada bidang poduksi kemampuan itu antaa lain adalah kemampuan meencanakan atau menentukan jumlah poduksi baang. Hal ini aga dapat memenuhi pemintaan pasa dengan jumlah yang sesuai dengan mempehatikan pesediaan baang, biaya yang tesedia dan kemampuan mesin poduksi. Sehingga jumlah kebutuhan konsumen tehadap baang poduksi tepenuhi dengan tepat. Penelitian ini betujuan untuk mempekiakan beapa jumlah poduksi dengan mengaplikasikan sistem infeensi fuzzy metode Sugeno ode satu bedasakan vaiabel jumlah pemintaan, jumlah pesediaan, kemampuan mesin poduksi dan biaya poduksi yang tesedia. Pengambilan data dipeoleh dai Peusahaan Daeah Ai Minum dengan poduk ai minum dalam kemasan, mulai bulan Januai 011 sampai dengan Pebuai 011. Tahapan pengolahan data meliputi poses fuzzifikasi, pembentukan atuan dasa dengan menggunakan metode infeensi model fuzzy Sugeno ode satu, mengaplikasikan komposisi atuan dan defuzifikasi. Estimasi jumlah pemintaan pada peiode beikutnya dimaksudkan aga jumlah poduksi dapat ditentukan lebih tepat. Metode estimasi menggunakan egesi kuadatik. Sedangkan untuk mengetahui tingkat akuasi hasil estimasi digunakan Mean Absolute Pecentage Eo (MAPE). Kata-kata kunci : Jumlah Poduksi, Metode Sugeno, Ode Satu PENDAHULUAN Pada metode klasik, pengukuan tehadap jumlah poduksi dilakukan secaa numeik menggunakan dasa himpunan cisp dengan mempetimbangkan banyaknya pemintaan, pesediaan baang, kemampuan mesin dan pesediaan biaya. Dalam ealitasnya tedapat paametepaamete pengukuan yang besifat tidak jelas sehingga penggunaan pengukuan menggunakan dasa himpunan cisp tidak membeikan penyelesaian memuaskan kaena kuang fleksibel. Logika fuzzy dapat digunakan sebagai solusi altenatif untuk mengatasi ketidakpastian dan peubahanpeubahan yang menyetai pemasalahan jumlah poduksi kaena besifat fleksibel (Lipsey, 1995). Pemasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana aplikasi sistem infeensi fuzzy metode Sugeno dalam menentukan jumlah pekiaan poduksi ai mineal dalam kemasan bedasakan fakto jumlah pemintaan, jumlah pesediaan baang, biaya poduksi yang tesedia dan kemampuan mesin poduksi. Penelitian ini betujuan membuat sistem infeensi fuzzy metode sugeno ode satu yang dapat digunakan untuk mempekiakan jumlah poduksi dan membuat simulasi model FIS metode sugeno menggunakan matlab. Langkah langkah penelitian meliputi pengumpulan data, identifikasi data untuk menentukan vaiabel dan semesta pembicaaan yang dipelukan dalam melakukan pehitungan dan analisis masalah. Poses pengolahan data meliputi poses fuzifikasi, pembentukan atuan dasa, komposisi atuan, defuzifikasi, pengujian. Poses fuzifikasi dilakukan dengan membentuk himpunan fuzzy masing vaiabel sebagai input pada anteseden. Pembentukan atuan dasa dilakukan dengan membuat kombinasi bebeapa vaiabel input dan menetapkan opeasi anta himpunan yang sesuai dengan kondisi faktual peusahaan. Peancangan ule disesuaikan kaakteistik data vaiabel dipeusahaan. Komposisi M-1
2 Suwandi/Aplikasi Sistem Infeensi atuan dipeoleh dai kumpulan dan koelasi anta atuan dengan menghitung R banyaknya ule, α fie stength ke-, dan dengan z output pada anteseden atuan ke-. Poses defusifikasi dilakukan dengan metode defazifikasi weighted aveage untuk mendapatkan jumlah poduksi baang dengan menggunakan bantuan Matlab Pengujian dilakukan untuk mengetahui bahwa sistem infeensi yang dibangun dapat digunakan untuk mempekiakan jumlah poduksi. Konsep Dasa Himpunan Fuzzy Jika adalah sebuah koleksi obyek-obyek yang dinotasikan dengan, maka himpunan fuzzy A dalam X adalah sebuah himpunan pasangan beuutan A = { x, µ ( x) x X} A. Notasi µ ( x ) A disebut fungsi keanggotaan atau deajat keanggotaan dalam yang memetakan X ke uang keanggotaan M yang teletak pada entang [0, 1], bila M hanya memuat dua titik 0 dan 1, maka A adalah bukan fuzzy dan µ ( x ) A seupa dengan kaakteistik fungsi himpunan non fuzzy. (Zimmemann,000) Repesentasi Fungsi Linie Fungsi linie memetakkan input ke deajat keanggotaannya yang digambakan dalam bentuk gais linie naik dan tuun. Fungsi keanggotaan epesentasi linea naik adalah : 0; x a µ ( x) = ( x a) ; a x b ( b a) Fungsi keanggotaan epesentasi linea tuun adalah : ( b x) ( ) ; µ ( x) = b a 0; a x b x b Repesentasi Kuva Segitiga Fungsi keanggotaan yang meepesentasikan kuva segitiga adalah : Repesentasi Kuva Tapesium Fungsi keanggotaan yang meepesentasikan kuva tapesium adalah : 0; x a atau x d ( x a) ; a x b ( b a) µ ( x) = 1; b x c ( d x) ; x d ( d c) M-
3 Posiding Semina Nasional Penelitian, Pendidikan dan Peneapan MIPA, Fakultas MIPA, Univesitas Negei Yogyakata, 14 Mei 011 Repesentasi Kuva Bahu Kuva bahu tedii dai bahu kanan dan bahu kii. Kuva bahu kii meepensentasikan kondisi konstan dai kii dengan nilai keanggotaan 1 kemudian tuun dengan nilai keanggotaan menuju ke 0. Sedangkan kuva bahu kanan meepentasikan keadaan yang linie naik menuju nilai keanggotaan 1 secaa konstan kekanan. Fungsi keanggotaan yang meepesentasikan kuva bahu kii : 1; x a ( b x) µ ( x) = ; a x b ( b a) 0; x b Fungsi keanggotaan yang meepesentasikan kuva bahu kanan : 0; x b ( x b) µ ( x) = ; b x c ( c b) 1; x c Repesentasi Kuva-S Kuva-S atau sigmoid behubungan dengan kenaikan dan penuunan pemukaan secaa tak linea. Kuva-S yang menunjuk petumbuhan adalah kuva S-MF (Cox, 1994). Fungsi keanggotaan S-MF adalah : 0; x α x α α + γ ; α x γ α Sx ( ; αγ, ) = γ x α + γ 1 ; x γ γ α 1; x γ Adapun kuva penyusutan meupakan kuva-s yang behubungan dengan penuunan adalah kuva Z-MF dengan fungsi keanggotaan : 1; x α x α α + γ 1 ; α x γ α Z( x; αγ, ) = x γ α + γ ; x γ γ α 0; x γ Kuva PI Kuva PI meupakan gabungan fungsi bentuk S dan kuva bentuk Z. Fungsi keanggotaan kuva PI adalah : S( x; γ αγ, ),untuk x γ π( x; αγ, ) = Z( x; γγ, + α),untuk x γ Dimana γ adalah pusat kuva, dan α adalah leba kuva. Sistem Infeensi Fuzzy Metode Sugeno Metode sistem infeensi fuzzy sugeno disebut juga metode sistem infeensi fuzzy TSK yang dipekenalkan oleh Takagi, Sugeno dan Kang. Output dai sistem infeensi fuzzy dipelukan 4 tahap : M-3
4 Suwandi/Aplikasi Sistem Infeensi 1. Tahap fuzzifikasi Fuzzifikasi meupakan poses mentansfomasikan data pengamatan kedalam bentuk himpunan fuzzy (Jang, 1997).. Pembentukan atuan dasa data fuzzy Atuan dasa fuzzy mendefinisikan hubungan antaa fungsi keanggotaan dan bentuk fungsi keanggotaan hasil. Pada metode segeno output (konsekuen) sistem tidak beupa himpunan fuzzy tetapi beupa konstanta atau pesamaan linie. Menuut Cox (1994) metode TSK tedii dai dua jenis, yaitu : a. Model fuzzy sugeno ode nol Secaa umum bentuk fuzzy sugeno ode nol adalah : IF ( x1 is A1) ( x is A) ( x3 is A3) ( xn is AN) THEN z = k Dengan adalah himpunan fuzzy ke i sebagai anteseden dan k adalah konstanta tegas sebagai konsekuen. b. Model fuzzy sugeno ode satu Secaa umum bentuk fuzzy sugeno ode satu adalah : IF ( x1 is A1) ( x is A) ( xn is AN) THEN z = p1* x1+ + pn * xn + q Dengan A i adalah himpunan fuzzy ke i sebagai anteseden, p i konstanta tegas ke-i dan q konstanta pada konsekuen. 3. Komposisi atuan Apabila sistem tedii dai bebeapa atuan, maka infeensi dipeoleh dai kumpulan dan R koelasi anta atuan yaitu menghitung hasil dai α z dengan R banyaknya ule, α fie stength ke-, dan z output pada anteseden atuan ke- 4. Penegasan (defuzzifikasi) Pada poses ini output beupa bilangan cisp. Defuzifikasi dilakukan dengan caa mencai nilai ata-atanya yaitu z = R = 1 R α z = 1 α = 1 (Kusumadewi, 010) Model Regesi Kuadat Pola data yang begeak membentuk pola kuadatik dapat didekati dengan analisis egesi model egesi kuadatik yang pesamaannya adalah : i y = b0+ bx 1 1+ bx 1 Nilai b 0, b 1 danb dipeoleh dai metode least squae yang menyebabkan nilai eo hasil pediksi paling kecil Mean Absolute Pecentage Eo ( MAPE) MAPE meupakan ukuan kesalahan elatif yang diumuskan dengan : 100 At Ft MAPE = (Nasution, 006) n A t PEMBAHASAN Pengumpulan dan Pengolahan Data Data pemintaan, pekiaan pemintaan, pesediaan baang, dan jumlah poduksi tedapat dalam tabel 1 M-4
5 Posiding Semina Nasional Penelitian, Pendidikan dan Peneapan MIPA, Fakultas MIPA, Univesitas Negei Yogyakata, 14 Mei 011 Tabel 1 Data Pemintaan, Pekiaan pemintaan, Pesediaan Baang, Jumlah poduksi Ai Minum Kemasan Gelas Pekiaan Pesediaan Jumlah Pemintaan Peiode Pemintaan Baang Poduksi (Kadus) (Kadus) (Kadus) (Kadus) Peusahaan dalam menentukan jumlah poduksi pada peiode ke-n didasakan pada pekiaan pemintaan pada peiode ke-n+1. Pekiaan data pemintaan peusahaan didasakan pada ten data penjualan sebelumnya, catatan pesanan dan event-event tetentu yang dipekiakan membutuhkan poduk ai dalam kemasan plastik. Banyak baang pesediaan digudang dipengauhi oleh bebeapa fakto antaa lain jumlah penjualan, jumlah poduksi, banyak keusakan, banyak penaikan baang yang belum tejual. Data Biaya Poduksi Biaya yang disediakan dalam sekali poduksi bekisa Rp ,00 sampai dengan Rp ,00 dengan asumsi bahwa biaya tesebut digunakan untuk mempoduksi 50 kadus sampai dengan 30 kadus. Demi efisiensi biaya maka peusahaan menetapkan bahwa dalam sekali poduksi minimal sebanyak 100 kadus. Rata-ata biaya poduksi tiap kadus Rp 6.800,00, haga jual Rp ,00. Dalam kenyataannya untuk sejumlah pesediaan biaya yang sama dapat dihasilkan banyak baang bebeda atau tidak sesuai dengan yang dipekiakan. Hal tesebut disebabkan adanya poduk gagal, peubahan haga kemasan gelas, dan pengeluaan lain-lain. Data kemampuan mesin poduksi Mesin type poduksi ai dalam kemasan gelas mempunyai kemampuan beopeasi maksimal 8 jam, ata-ata poduk menghasilkan 30 kadus. Sedangkan ata-ata poduksi selama 7.5 jam dihasilkan 310 kadus. Penuunan ata-ata jumlah poduksi selang waktu 7.5 sampai 8 jam disebabkan penuunan pefomansi mesin dan mulai meningkatnya poduk gagal. Untuk peawatan, mesin dihentikan beopeasi maksimum antaa 7.5 jam sampai dengan 8 jam. Penyetelan lama poduksi pada selang waktu 7,5 sampai dengan 8 jam dilakukan saat jumlah pemintaan tinggi, pesediaan sedikit dan ketesediaan biaya tinggi. Sedangkan selang poduksi dibawah 7.5 jam dihentikan pada saat jumlah poduksi baang tepenuhi. Dengan kata lain jumlah poduksi baang tidak tegantung pada pada vaiabel kemampuan mesin. Peusahaan menetapkan ketentuan bahwa dalam sekali poduksi minimal 100 kadus dengan petimbangan efisiensi mesin. Bedasakan data diatas, sistem infeensi dibuat dengan mempehatikan bebeapa batasan yaitu setiap poduksi minimal 100 kadus, Jumlah poduksi tecukupi oleh biaya yang tesedia yaitu Rp ,00 sampai dengan Rp ,00. Maksimum lama poduksi antaa 7.5 jam sampai 8 jam atau maksimum jumlah poduksi 30 kadus. Estimasi Jumlah Pemintaan Untuk meningkatkan tingkat akuasi yang lebih tinggi dalam mempekiakan jumlah pemintaan peiode beikutnya bedasakan ten pola data pemintaan aktual sebelumnya, dilakukan dengan metode egesi. Softwae yang digunakan sebagai alat bantu estimasi adalah matlab 009a. Hasil ploting data pemintaan tabel 1 tedapat dalam gamba 1 M-5
6 Suwandi/Aplikasi Sistem Infeensi 350 Plot Pemintaan Ai Minum Dalam Kemasan 300 Jumlah Pemintaan Peeode Gamba 1: Gafik Pemintaan Ai Kemasan dalam Gelas Bulan Januai dan Pebuai 011 Menghitung ekspektasi kesalahan Analisa kesalahan hasil estimasi dengan metode egesi jumlah pemintaan tedapat pada tabel. Tabel : Tabel Pebandingan MAPE Estimasi Pemintaan Metode Regesi MAPE Linie Kuadatik Polinomial Dengan demikian metode estimasi yang cocok untuk estimasi jumlah pemintaan adalah egesi kuadatik. Himpunan Semesta Pembicaaan dan Himpunan Fuzzy Vaiabel Input Bedasakan data pada tabel 1 dan uaian data kemampuan mesin, data pesediaan biaya dapat ditentukan himpunan semesta pembicaaan dan domaian masing-masing himpunan fuzzy sepeti pada tabel dan 3 Tabel Penentuan Semesta pembicaaan Nama Vaiabel Semesta Pembicaaan Keteangan Pemintaan [75 30] Jumlah estimasi pemintaan vesi peusaan tiap kali poduksi (kadus) Pesediaan Baang [3-00] Jumlah pesediaan tiap hai (kadus) Pesediaan Biaya [ ] Jumlah biaya yang tesedia tiap hai dikalikan Rp.1000,00 Kemampuan Mesin Poduksi [0-8 ] Rentang lama poduksi ( jam) Tabel 4.3 Penentuan Domain Himpunan Fuzzy Nama Vaiabel Nama Himpunan Fuzzy Domain RENDAH [75-00] Pemintaan SEDANG [75-30] BANYAK [00-30] SEDIKIT [3-116] Pesediaan Baang SEDANG [3-00] TINGGI [10-00] Pesediaan Biaya SEDIKIT [ ] BANYAK [ ] Kemampuan TINGGI [7.5 8] Mesin Poduksi RENDAH [7.5 8] M-6
7 Posiding Semina Nasional Penelitian, Pendidikan dan Peneapan MIPA, Fakultas MIPA, Univesitas Negei Yogyakata, 14 Mei 011 Fungsi Keanggotaan Himpunan pada Vaiabel Input Kaena type data pemintaan menunjukkan ten petumbuhan maka fungsi keanggotaan vaiabel pemintaan digunakan pendekatan fungsi petumbuhan dan penyusutan. Fungsi keanggotaan himpunan pemintaan RENDAH digunakan kuva S-MF, himpunan SEDANG digunakan kuva PI-MF, dan himpunan BANYAK digunakan kuva S-MF. Fungsi keanggotaan vaiabel pesediaan baang pada himpunan pesediaan SEDIKIT digunakan fungsi linie tuun, himpunan SEDANG menggunakan kuva segitiga, dan BANYAK menggunakan fungsi linie naik. Fungsi keanggotaan vaiabel pesediaan biaya pada himpunan pesediaan SEDIKIT digunakan fungsi linie tuun, dan himpunan BANYAK menggunakan kuva bahu kanan. Fungsi keanggotaan vaiabel kemampuan mesin untuk himpunan kemampuan TINGGI digunakan fungsi linie tuun, dan untuk himpunan RENDAH menggunakan fungsi linie naik. Kondisi ini dikenakan pada saat pemintaan banyak, pesediaan sedikit sementaa pesediaan biaya banyak atau sedikit. Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan pada vaiabel input tedapat pada gamba. Gamba ; Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy pada Vaiabel Input Pembentukan Rule Rule IF-THEN dibuat dengan mengkombinasikan bebeapa kejadian pada bagian anteseden. Penentuan koefisien dan konstanta pesamaan linie pada bagian konsekuen ditentukan sedemikian sehingga dapat menghasilkan jumlah poduksi yang sesuai dengan keadaan pesahaan. Opeasi anta himpunan fuzzy pada vaiabel input menggunakan opeato And. Nilai α pedikat pada setiap atuan dipeoleh setelah memasukkan input dai masing-masing vaiabel pada bagian anteseden. Nilai jumlah poduksi ke-i (z i ) pada output atuan ke-i sesuai dengan pesamaan linie yang tedapat pada konsekuen pada masing-masing ule. Hasil pembentukan ule sebagai beikut : [R1] IF pemintaan RENDAH And pesediaan SEDIKIT And biaya SEDIKIT THEN jumlah poduksi = pemintaan pesediaan [R] IF pemintaan RENDAH And pesediaan SEDIKIT And biaya BANYAK THEN jumlah poduksi = pemintaan pesediaan [R3] IF pemintaan RENDAH And pesediaan SEDANG And biaya SEDIKIT [R4] IF pemintaan RENDAH And pesediaan SEDANG And biaya BANYAK [R5] IF pemintaan RENDAH And pesediaan BANYAK And biaya SEDIKIT M-7
8 Suwandi/Aplikasi Sistem Infeensi [R6] IF pemintaan RENDAH And pesediaan BANYAK And biaya BANYAK [R7] IF pemintaan SEDANG And pesediaan SEDIKIT And biaya SEDIKIT THEN jumlah poduksi = pemintaan [R8] IF pemintaan SEDANG And pesediaan SEDIKIT And biaya BANYAK THEN jumlah poduksi = 1. pemintaan [R9] IF pemintaan SEDANG And pesediaan SEDANG And biaya SEDIKIT THEN jumlah poduksi = pemintaan pesediaan + 15 [R10] IF pemintaan SEDANG And pesediaan SEDANG And biaya BANYAK THEN jumlah poduksi = pemintaan pesediaan + 15 [R11] IF pemintaan SEDANG And pesediaan BANYAK And biaya SEDIKIT [R1] IF pemintaan SEDANG And pesediaan BANYAK And biaya BANYAK [R13] IF pemintaan TINGGI And pesediaan SEDIKIT And biaya SEDIKIT THEN jumlah poduksi = 50 [R14] IF pemintaan TINGGI And pesediaan SEDIKIT And biaya BANYAK And kemampuan mesin TINGGI THEN jumlah poduksi = 310 [R15] IF pemintaan TINGGI And pesediaan SEDIKIT And biaya BANYAK And kemampuan mesin RENDAH THEN jumlah poduksi = 30 [R16] IF pemintaan TINGGI And pesediaan SEDANG And biaya SEDIKIT THEN jumlah poduksi = biaya [R17] IF pemintaan TINGGI And pesediaan SEDANG And biaya BANYAK THEN jumlah poduksi = biaya [R18] IF pemintaan TINGGI And pesediaan BANYAK And biaya SEDIKIT THEN jumlah poduksi = pemintaan pesediaan + 50 [R19] IF pemintaan TINGGI And pesediaan BANYAK And biaya BANYAK THEN jumlah poduksi = pemintaan pesediaan Defuzifikasi Untuk mendapatkan nilai cisp jumlah poduksi dilakukan melalui poses defuzifikasi. Poses defuzifikasi dengan metode mean weighted aveage dilakukan dengan bantuan matlab 7.8. Sebagai contoh, untuk menguji jumlah poduksi peiode ke-, data input yang dipelukan adalah jumlah pekiaan pemintaan peiode ke-3 yaitu 100, pesediaan baang peiode ke- yaitu 68, pesediaan biaya poduksi diasumsikan tedapat biaya minimum peiode ke- yaitu Rp ,00, dan lama poduksi dipekiakan kuang dai 7. jam sehingga hasil defuzifikasi menuut metode Sugeno dipeoleh jumlah poduksi 119 kadus dengan eo.6 %. Untuk menentukan jumlah poduksi dalam upaya penyiapan penjualan pada peiode ke- 48 maka jumlah pemintaan peiode ke-48 dipekiakan dengan menggunakan egesi kuadatik dengan asumsi catatan pesanan pemintaan peiode 48 tidak ada dan kejadian lain yang mempengauhi jumlah pemintaan peiode 48 tidak tepediksi. Hasil pediksi jumlah pemintaan peiode ke-48 adalah , pesediaan baang peiode ke-47 adalah 16, pesediaan biaya Rp , kemampuan mesin 8 jam sehingga dihasilkan jumlah poduksi 13 kadus. KESIMPULAN Bedasakan hasil pembahasan dipeoleh kesimpulan bahwa : a. Sistem Infeensi fuzzy dengan metode Sugeno ode satu yang telah dibangun dapat mempekiakan jumlah poduksi haian ai minum dalam kemasan. b. Pekiaan jumlah pemintaan pada peiode beikutnya sebagai acuan penentuan pekiaan jumlah poduksi dapat dilakukan dengan metode egesi kuadatik. SARAN Dalam upaya meningkatkan ketepatan dalam menentukan pekiaan poduksi baang disaankan mengkaji lebih lanjut tentang paamete-paamete yang bepengauh tehadap jumlah pemintaan yang akan dijadikan acuan penentuan jumlah poduksi peeode beikutnya. M-8
9 Posiding Semina Nasional Penelitian, Pendidikan dan Peneapan MIPA, Fakultas MIPA, Univesitas Negei Yogyakata, 14 Mei 011 DAFTAR PUSTAKA Cox, Eal. (1994), The Fuzzy Systems Handbook Handbook Psctitione s Guide to Building, Using, and Maintaining : Academic Pess, Jang, J.S.R, Sun, C.T, Mitzutani, E (1997) Neuo Fuzzy and Computing, Pentice Hall Intenational, Inc, Uppe Saddle Rive, New Jesey. Kusumadewi, S dan Punomo, Hai. (010), Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Gaha Ilmu, Yogyakata. Lipsey. (1995). Penganta Ekonomi Miko. Alih Bahasa A Jaka Wasana dan Kibandoko, Jakata, Bina Aksaa. Nasution, Aman Hakim. (006), Manajemen Industi, Andi, Yogyakata Zimmemann, H.J. (000), Fuzzy Set Theoy and Its Applications, Kluwe Academic Publishes, London. M-9
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral dalam Kemasan Oleh Suwandi NRP 1209201724 Dosen Pembimbing 1. Prof. Dr M. Isa Irawan, MT 2. Dr Imam Mukhlash, MT Institut
Lebih terperinciContoh Proposal Skripsi Makalahmudah.blogspot.com
BAB I PENDAHULUAN.. Lata Belakang Masalah Peanan pemasaan dalam kebehasilan peusahaan telah diakui di kalangan pengusaha untuk mempetahankan kebeadaanya dalam mengembangkan usaha dan mendapatkan keuntungan.
Lebih terperinciListon Hasiholan 1) dan Sudradjat 2)
EVALUASI KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE PEMROGRAMAN LINEAR FUY *) Liston Hasiholan 1) dan Sudadjat 2) ABSTRAK Pengukuan kineja kayawan meupakan satu hal yang mutlak dilakukan secaa peiodik oleh suatu
Lebih terperinciBAB III REGERSI COX PROPORTIONAL HAZARD. hidup salahsatunyaadalah Regresi Proportional Hazard. Analisis
13 BAB III REGERSI COX PROPORTIONAL HAZARD 3.1 Pendahuluan Analisisegesi yang seingkali digunakan dalam menganalisis data uji hidup salahsatunyaadalah Regesi Popotional Hazad. Analisis egesiinimengasumsikanbahwaasio
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Keangka Pemikian Konseptual Setiap oganisasi apapun jenisnya baik oganisasi non pofit maupun oganisasi yang mencai keuntungan memiliki visi dan misi yang menjadi uh dalam setiap
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. adalah untuk mengetahui kontribusi motivasi dan minat bekerja di industri
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Bedasakan pemasalahan, maka penelitian ini temasuk penelitian koelasional yang besifat deskiptif, kaena tujuan utama dai penelitian ini adalah untuk mengetahui
Lebih terperinci1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH
48 Lampian ANGKET PERSEPSI SISWA TERHADAP PERANAN ORANG TUA DAN MINAT BELAJAR DALAM PENINGKATAN HASIL BELAJAR BIOLOGI SISWA KELAS XI IPA SMA NEGERI 8 MEDAN Nama : Kelas : A. Petunjuk Pengisian. Bacalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarang ini hampir semua perusahaan yang bergerak di bidang industri dihadapkan pada suatu masalah yaitu adanya tingkat persaingan yang semakin kompetitif. Hal ini
Lebih terperinciStabilisasi Pada Sistem Pendulum-Kereta dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Sliding Mode Control
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (214) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Pint) B-53 Stabilisasi Pada Sistem Pendulum-Keeta Menggunakan Metode Fuzzy-Sliding Mode Contol Nioa Fatimah Tanzania, Tihastuti Agustinah
Lebih terperinciData dan Metode Pengolahan Data
Bab III Data dan Metode Pengolahan Data III. Data a) Tansvol ARLINDO di selat Makassa yang meupakan hasil simulasi model baotopik untuk tahun El Niño (97/73, 98/83, dan 997/98), tahun La Niña (973/74 dan
Lebih terperinciHUBUNGAN PENGGUNAAN SUMBER BELAJAR DAN MINAT BELAJAR DENGAN HASIL BELAJAR PENGUKURAN DASAR SURVEY
ISSN 085-05 Junal Penelitian Bidang Pendidikan Volume 0(): 6 -, 04 HUBUNGAN PENGGUNAAN SUMBER BELAJAR DAN MINAT BELAJAR DENGAN HASIL BELAJAR PENGUKURAN DASAR SURVEY Dedek Suhendo dan Kistian Juusan Pendidikan
Lebih terperinciThe Production Process and Cost (I)
The Poduction Pocess and Cost (I) Yang dimaksud dengan Input (Kobanan) misalnya Mesin sebagai Kapital (Capital) dan Tenaga Keja sebagai Labou (L), sedangkan Q = Tingkat Output (Poduksi) yang dihasilkan
Lebih terperinciKonstruksi Fungsi Lyapunov untuk Menentukan Kestabilan
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (27) 2337-352 (23-928X Pint) A 28 Konstuksi Fungsi Lyapunov untuk Menentukan Kestabilan Reni Sundai dan Ena Apiliani Juusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciKORELASI. menghitung korelasi antar variabel yang akan dicari hubungannya. Korelasi. kuatnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi.
KORELASI Tedapat tiga macam bentuk hubungan anta vaiabel, yaitu hubungan simetis, hubungan sebab akibat (kausal) dan hubungan Inteaktif (saling mempengauhi). Untuk mencai hubungan antaa dua vaiabel atau
Lebih terperinciBAB II METODE PENELITIAN. penelitian korelasional dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan
BAB II METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Bentuk penelitian yang dipegunakan dalam penelitian ini adalah bentuk penelitian koelasional dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan menggunakan umus
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskiptif analitik, dengan menggunakan teknik analisis egesi dan koelasi. Metode ini digunakan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode meupakan caa keja yang digunakan untuk memahami, mengeti, segala sesuatu yang behubungan dengan penelitian aga tujuan yang dihaapkan dapat tecapai. Sesuai
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Deskriptif. Karena
35 III. METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Deskiptif. Kaena penelitian ini mengkaji tentang Pengauh Kontol Dii dan Lingkungan Keluaga Tehadap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN Lata Belakang Pada zaman moden sepeti saat sekaang ini, enegi listik meupakan kebutuhan pime bagi manusia, baik masyaakat yang tinggal di pekotaan maupun masyaakat yang tinggal di pedesaan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA Bentuk pesamaan egesi dengan dua vaiabel indenpenden adalah: Y = a + b X + b X Bentuk pesaman egesi dengan 3 veiabel independen adalah: Y = a + b X + b X + b 3 X
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA. analisis paired sample T-test yaitu Ada atau tidaknya Pengaruh Terapi Rational
BAB IV ANALISIS DATA Analisis data meupakan hasil kegiatan setelah data dai seluuh esponden atau sumbe data lainnya tekumpul. Hal ini betujuan untuk mengetahui tingkat kebenaan hipotesis-hipotesis penelitian
Lebih terperinciBAB III RANCANGAN PENELITIAN. tujuan utama yang ingin dicapai melalui penelitian ini adalah untuk memperoleh
44 BAB III RACAGA PEELITIA.. Tujuan Penelitian Bedasakan pokok pemasalahan yang telah diuaikan dalam Bab I, maka tujuan utama yang ingin dicapai melalui penelitian ini adalah untuk mempeoleh jawaban atas
Lebih terperinciMODIFIKASI DISTRIBUSI MASSA PADA SUATU OBJEK SIMETRI BOLA
p-issn: 2337-5973 e-issn: 2442-4838 MODIFIKASI DISTIBUSI MASSA PADA SUATU OBJEK SIMETI BOLA Yuant Tiandho Juusan Fisika, Univesitas Bangka Belitung Email: yuanttiandho@gmail.com Abstak Umumnya, untuk menggambakan
Lebih terperinciBAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian meupakan sesuatu yang menjadi pehatian dalam suatu penelitian, objek penelitian ini menjadi sasaan dalam penelitian untuk mendapatkan
Lebih terperinciANALISIS SEKTOR BASIS DAN NON BASIS DI PROVINSI NANGGROE ACEH DARUSSALAM
ANALISIS SEKTOR BASIS DAN NON BASIS DI PROVINSI NANGGROE ACEH DARUSSALAM AZHAR, SYARIFAH LIES FUAIDAH DAN M. NASIR ABDUSSAMAD Juusan Sosial Ekonomi Petanian, Fakultas Petanian Univesitas Syiah Kuala -
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HUBUNGAN UMPAN BALIK DENGAN MOTIVASI BELAJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM SISWA SMP NEGERI 9 BATANG
BAB IV ANALISIS HUBUNGAN UMPAN BALIK DENGAN MOTIVASI BELAJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM SISWA SMP NEGERI 9 BATANG Setelah data dai kedua vaiabel yaitu vaiabel X dan vaiabel Y tekumpul seta adanya teoi yang
Lebih terperinciANALISA PENGARUH SISTEM MANAJEMEN TQC TERHADAP TINGKAT KERUSAKAN PRODUK (STUDI KASUS PADA PT. SINAR KAYU ABADI SURABAYA)
ANALISA PENGARUH SISTEM MANAJEMEN TQC TERHADAP TINGKAT KERUSAKAN PRODUK (STUDI KASUS PADA PT. SINAR KAYU ABADI SURABAYA) Da.Heny Mahmudah Dosen unisla ABSTRAK Pada hakekatnya suatu peusahaan didiikan untuk
Lebih terperinciANALISIS DINAMIK ANTARA KONSUMSI DAN TABUNGAN DALAM WAKTU KONTINU
Posiding SNaPP2011 Sains, Teknologi, dan Kesehatan ISSN:2089-3582 ANALISIS DINAMIK ANTARA KONSUMSI DAN TABUNGAN DALAM WAKTU KONTINU 1 Lian Apianna, 2 Sudawanto, dan 3 Vea Maya Santi Juusan Matematika,
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH HARGA JUAL DAN SALURAN DISTRIBUSI TERHADAP VOLUME PENJUALAN AYAM POTONG DI UD. SUPPLIER DAGING AYAM KOTA TANGERANG
Junal Agibisnis, Vol. 9, No. 2, Desembe 2015, [ 137-148 ] ISSN : 1979-0058 ANALISIS PENGARUH HARGA JUAL DAN SALURAN DISTRIBUSI TERHADAP VOLUME PENJUALAN AYAM POTONG DI UD. SUPPLIER DAGING AYAM KOTA TANGERANG
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian merupakan rencana atau metode yang akan ditempuh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian meupakan encana atau metode yang akan ditempuh dalam penelitian, sehingga umusan masalah dan hipotesis yang akan diajukan dapat dijawab
Lebih terperinciAnalisis Pengaruh Marketing Mix Terhadap Kepuasan Konsumen Sepeda Motor
34 Analisis Pengauh Maketing Mix Tehadap Kepuasan Konsumen Sepeda Moto Ti Wahyudi 1), Yopa Eka Pawatya 2) 1,2) Pogam Studi Teknik Industi Juusan Teknik Elekto Fakultas Teknik Univesitas Tanjungpua. e-mail
Lebih terperinciBAB XII ANALISIS JALUR (PATH ANALYSIS) APA SIH?
BAB XII ANALISIS JALUR (PATH ANALYSIS) APA SIH? KONSEP DASAR Path analysis meupakan salah satu alat analisis yang dikembangkan oleh Sewall Wight (Dillon and Goldstein, 1984 1 ). Wight mengembangkan metode
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3. Jenis dan Lokasi Penelitian 3.. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian ekspeimen semu (quasi ekspeimental eseach, kaena penelitian yang akan dilakukan
Lebih terperinciS T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA
S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 009 ANALISIS KORELASI 1. Koefisien Koelasi Peason Koefisien Koelasi Moment
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. banyaknya komponen listrik motor yang akan diganti berdasarkan Renewing Free
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Pendahuluan Bedasakan tujuan penelitian ini, yaitu mendapatkan ekspektasi banyaknya komponen listik moto yang akan diganti bedasakan Renewing Fee Replacement Waanty dua dimensi,
Lebih terperinciDan koefisien korelasi parsial antara Y, X 2 apabila X 1 dianggap tetap, dinyatakan sebagai r y 2.1 rumusnya sebagai berikut:
Koelasi Pasial Koelasi Pasial beupa koelasi antaa sebuah peubah tak bebas dengan sebuah peubah bebas sementaa sejumlah peubah bebas lainnya yang ada atau diduga ada petautan dengannya, sifatnya tetentu
Lebih terperinciPERCOBAAN 14 RANGKAIAN BAND-PASS FILTER AKTIF
EOBAAN 4 ANGKAIAN BAND-ASS FILTE AKTIF 4. Tujuan : ) Mendemonstasikan pinsip keja dan kaakteistik dai suatu angkaian akti band-pass ilte dengan menggunakan op-amp 74. ) Band-pass ilte melewatkan semua
Lebih terperinciBAB III. REGRESI LINIER BERGANDA DUA VARIABEL BEBAS
BAB III. REGRESI LINIER BERGANDA DUA VARIABEL BEBAS 3. Pendahuluan Dalam egesi linie sedehana telah dipelajai analisis egesi yang tedii atas dua vaiabel. Dalam pembicaaan tesebut di mana analisisnya tedii
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. mengenai Identifikasi Variabel Penelitian, Definisi Variabel Penelitian,
BAB III METODE PENELITIAN Pembahasan pada bagian metode penelitian ini akan menguaikan mengenai Identifikasi Vaiabel Penelitian, Definisi Vaiabel Penelitian, Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel,
Lebih terperinciTRANSFER MOMENTUM TINJAUAN MIKROSKOPIK GERAKAN FLUIDA
TRANSFER MOMENTUM TINJAUAN MIKROSKOPIK GERAKAN FLUIDA Hingga sejauh ini kita sudah mempelajai tentang momentum, gaya-gaya pada fluida statik, dan ihwal fluida begeak dalam hal neaca massa dan neaca enegi.
Lebih terperinciPENGARUH MODEL PRODUK TERHADAP TINGKAT VOLUME PENJUALAN Studi Kasus Pada Telepon Selular Merek Nokia Pada PT. Bimasakti
JUNAL ILMIAH ANGGAGADING Volume 4 No., Oktobe 004 : 99 104 PENGAUH MODEL PODUK TEHADAP TINGKAT VOLUME PENJUALAN Studi Kasus Pada Telepon Selula Meek Nokia Pada PT. Bimasakti Oleh: Maju L. Tobing Dosen
Lebih terperinciBAB III EKSPEKTASI BANYAKNYA PENGGANTIAN KOMPONEN LISTRIK MOTOR BERDASARKAN FREE REPLACEMENT WARRANTY DUA DIMENSI
BAB III EKSPEKTASI BANYAKNYA PENGGANTIAN KOMPONEN LISTRIK MOTOR BERDASARKAN FREE REPLACEMENT WARRANTY DUA DIMENSI 3. Pendahuluan Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan ekspektasi banyaknya komponen
Lebih terperinciModel Matematika Sistem Persediaan (Q, R) Yang Terkait Dengan Mutu Barang Dan Informasi Permintaan Lengkap
Vol. 3, No., 7-79, Januai 7 Model Matematika Sistem Pesediaan (Q, R) Yang Tekait Dengan Mutu Baang Dan Infomasi Pemintaan Lengkap Agus Sukmana Abstact This pape deals with an inventoy model fo continuous
Lebih terperinciPengembangan instrumen penilaian kemampuan berfikir kritis pada pembelajaran fisika SMA
Papes semina.uad.ac.id/index.php/quantum Semina Nasional Quantum #5 (018) 477-1511 (7pp) Pengembangan instumen penilaian kemampuan befiki kitis pada pembelajaan fisika SMA Suji Adianti, dan Ishafit Pogam
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan menganalisis pengaruh
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Pendekatan dan Metode Penelitian Penelitian ini betujuan untuk mendeskipsikan dan menganalisis pengauh evaluasi dii dan pengembangan pofesi tehadap kompetensi pedadogik
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA ELECTRE DALAM MENENTUKAN LOKASI SHETLER TRANS JOGJA
PENERAPAN ALGORITMA ELECTRE ALAM MENENTUKAN LOKASI SHETLER TRANS JOGJA Supiatin Sistem Infomasi STMIK AMIKOM Yogyakata supiatin@amikom.ac.id Abstak Tans Jogja meupakan salah satu altenatif tanspotasi massa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang sangat penting dalam kelangsungan hidupnya. Untuk memenuhi kebutuhan beras, setiap manusia mempunyai cara-cara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. identifikasi variabel penelitian, definisi operasional variabel penelitian, subjek
9 BAB III METODE PEELITIA A. Identifikasi Vaiabel Penelitian Pada bagian ini akan diuaikan segala hal yang bekaitan dengan identifikasi vaiabel penelitian, definisi opeasional vaiabel penelitian, subjek
Lebih terperinciANALISIS TAHAN HIDUP DATA TERSENSOR TIPE II MENGGUNAKAN MODEL DISTRIBUSI WEIBULL PADA PENDERITA HEPATITIS C
pepustakaan.uns.ac.id ANALISIS TAHAN HIDUP DATA TERSENSOR TIPE II MENGGUNAKAN MODEL DISTRIBUSI WEIBULL PADA PENDERITA HEPATITIS C Budi Santoso, Respatiwulan, dan Ti Atmojo Kusmayadi Pogam Studi Matematika,
Lebih terperinciEFISIENSI RELATIF DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) (STUDI KASUS : Bank BRI Syariah DI JAWA)
EFISIENSI RELATIF DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) (STUDI KASUS : Bank BRI Syaiah DI JAWA) Enny Aiyani Podi Teknik Industi FTI-UPNV Jawa Timu ABSTRAK Pemasalahan dalam penelitian ini bahwa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini penulis akan menjelaskan mengenai landasan teori yang digunakan pada penelitian ini. Penjabaran ini bertujuan untuk memberikan pemahaman lebih mendalam kepada penulis
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di madasah Aliyah Negei (MAN) Model Medan yang bealamat di Jalan Williem Iskanda No. 7A Keluahan Sidoejo, Kecamatan
Lebih terperinciPERKIRAAN WAKTU PELAKSANAAN PROYEK PENINGKATAN JARINGAN DAERAH RAWA BERDASARKAN PERKIRAAN BIAYA DAN LUAS AREAL LAYANAN IRIGASI
Junal Teknik Sipil ISSN 30-053 Pogam Pascasajana Univesitas Syiah Kuala Pages pp. 4-35 PERKIRAAN WAKTU PELAKSANAAN PROYEK PENINGKATAN JARINGAN DAERAH RAWA BERDASARKAN PERKIRAAN BIAYA DAN LUAS AREAL LAYANAN
Lebih terperinciSeminar Nasional Pendidikan Biologi FKIP UNS 2010
HUBUNGAN KINERJA MENGAJAR DOSEN DAN MOTIVASI BELAJAR DENGAN PRESTASI BELAJAR PENDIDIKAN IPA DI SD PADA MAHASISWA PROGRAM D PGSD KAMPUS VI KEBUMEN FKIP UNS TAHUN AKADEMIK 009 / 00 Wasiti Dosen PGSD FKIP
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN PENDIRIAN LOKASI GRAMEDIA DI SUMATERA UTARA
Semina Nasional Teknologi Infomasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakata, 6-8 Febuai 0 ISSN : 0-80 PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN PENDIRIAN LOKASI GRAMEDIA DI SUMATERA
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI Much. Djunaidi Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. Ahmad Yani Tromol Pos 1 Pabelan Surakarta email: joned72@yahoo.com
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Bab ini membahas mengenai uraian dan analisis data-data yang
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini membahas mengenai uaian dan analisis data-data yang dipeoleh dai data pime dan sekunde penelitian. Data pime penelitian ini adalah hasil kuesione yang disebakan kepada
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (213) 1-6 1 Desain Sistem Kontol Menggunakan Fuzzy Gain Scheduling Untuk Unit Boile-Tubine Nonlinea Daiska Kukuh Wahyudianto, Tihastuti Agustinah Teknik Elekto, Fakultas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif,
30 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskiptif, suatu metode penelitian yang ditujukan untuk untuk menggambakan fenomenafenomena
Lebih terperinciPREDIKSI PERMINTAAN PRODUK MIE INSTAN DENGAN METODE FUZZY TAKAGI-SUGENO
PREDIKSI PERMINTAAN PRODUK MIE INSTAN DENGAN METODE FUZZY TAKAGI-SUGENO Ahmad Bahroini 1, Andi Farmadi 2, Radityo Adi Nugroho 3 1,2,3Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. menggunakan kuesioner sebagai teknik pokok. Penelitian yang bersifat
III. METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif, kaena dalam pengumpulan data, penulis menghimpun infomasi dai paa esponden menggunakan kuesione sebagai
Lebih terperinciKata kunci: Sistem pendukung keputusan metode Sugeno, tingkat kepribadian siswa
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE SUGENO DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEPRIBADIAN SISWA BERDASARKAN PENDIDIKAN (STUDI KASUS DI MI MIFTAHUL ULUM GONDANGLEGI MALANG) Wildan Hakim, 2 Turmudi, 3 Wahyu H. Irawan
Lebih terperinciBAB III. METODOLOGI PENELITIAN. hasil. Sedangkan menurut Suharsimi Arikunto (2002:136) metode penelitian
7 BAB III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode adalah suatu caa atau jalan yang ditempuh untuk mencapai suatu hasil. Sedangkan menuut Suhasimi Aikunto (00:36) metode penelitian adalah caa
Lebih terperinciB. Konsep dan Variabel Penelitian BAB III METODE PENELITIAN. A. Jenis Penelitian. Pendekatan penelitian yang digunakan penulis adalah
41 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Pendekatan penelitian yang digunakan penulis adalah pendekatan penelitian kuantitatif koelasional. Penelitian kuantitatif koelasional adalah penelitian
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian ini meupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan analisis egesi. Analisis ini digunakan untuk mengetahui adakah pengauh antaa vaiabel bebas
Lebih terperinciFisika Dasar I (FI-321)
Fisika Dasa I (FI-31) Topik hai ini (minggu ) Geak dalam Satu Dimensi (Kinematika) Keangka Acuan & Sistem Koodinat Posisi dan Pepindahan Kecepatan Pecepatan GLB dan GLBB Geak Jatuh Bebas Mekanika Bagian
Lebih terperinciBAB. III METODE PENELITIAN. A.Identifikasi Variabel Penelitian. Variabel-variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
BAB. III METODE PEELITIA A.Identifikasi Vaiabel Penelitian Pada bagian ini akan diuaikan segala hal yang bekaitan dengan identifikasi vaiabel penelitian, definisi opeasional vaiabel penelitian, subjek
Lebih terperinciII. KINEMATIKA PARTIKEL
II. KINEMATIKA PARTIKEL Kinematika adalah bagian dai mekanika ang mempelajai tentang geak tanpa mempehatikan apa/siapa ang menggeakkan benda tesebut. Bila gaa penggeak ikut dipehatikan, maka apa ang dipelajai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negei 10 Salatiga yaitu pada kelas VII D dan kelas VII E semeste genap tahun ajaan 2011/2012.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. ilmiah, apabila penelitian tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. dan menguji kebenaran suatu pengetahuan.
8 III. METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Suatu penelitian dapat behasil dengan baik dan sesuai dengan posedu ilmiah, apabila penelitian tesebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan
Lebih terperinciPENGARUH KEPEMIMPINAN DOSEN DAN KEMAMPUAN PRAKTIKUM TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA DALAM MATAKULIAH FISIKA MODERN
Seambi Akademica, Vol. IV, No. 1, Mei 016 ISSN : 337-8085 PENGARUH KEPEMIMPINAN DOSEN DAN KEMAMPUAN PRAKTIKUM TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA DALAM MATAKULIAH FISIKA MODERN Tamizi Pendidikan Fisika
Lebih terperinciPenerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi
Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan Ria Rahmadita Surbakti 1), Marlina Setia Sinaga 2) Jurusan Matematika FMIPA UNIMED riarahmadita@gmail.com
Lebih terperinciNURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG
Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 543 555. ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN BERDASARKAN PELAYANAN, HARGA DAN KUALITAS MAKANAN MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI (Studi Kasus pada Restoran Cepat Saji
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. S 12 Gambar 2-1. Jaringan Dua Port dan Parameter-S
BAB II DAAR TEORI. PARAMETER Paamete digunakan untuk mempeole kaakteistik dai suatu jaingan dua pot yang beopeasi pada fekuensi tinggi. Paamete lain sepeti H, Y, dan tidak bisa meepesentasikan jaingan
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Teoritis
BAB II Tinjauan Teoitis BAB II Tinjauan Teoitis 2.1 Antena Mikostip 2.1.1 Kaakteistik Dasa Antena mikostip tedii dai suatu lapisan logam yang sangat tipis ( t
Lebih terperinciFISIKA. Kelas X HUKUM NEWTON TENTANG GRAVITASI K-13. A. Hukum Gravitasi Newton
K- Kelas X ISIKA HUKUM NEWON ENANG GAVIASI UJUAN PEMELAJAAN Setelah mempelajai matei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beikut.. Menjelaskan hukum gavitasi Newton.. Memahami konsep gaya gavitasi dan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. HASIL PENELITIAN. Data Identitas Responden Fekuensi identitas esponden dalam penelitian ini tedii dai jenis kelamin dan pendidikan guu yang dapat dijelaskan sebagai
Lebih terperinciSEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 016 PM -7 Hubungan Fasilitas, Kemandiian, dan Kecemasan Belaja tehadap Pestasi Belaja Matematika pada Siswa Kelas VIII SMP di Kecamatan Puing Tahun
Lebih terperinciI Wayan Teresna 1, Djoko Suhantono 1. Bali,Phone : , Fax: Abstrak
Pengauh Kualitas Tingkat Peneangan Lampu (I Wayan Teesna dkk.) PENGARUH KUALITAS TINGKAT PENERANGAN LAMPU, LINGKUNGAN KERJA DAN PERALATAN TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA TEKNISI REPARASI ELEKTRONIK DI WILAYAH
Lebih terperinciHAND OUT STATISTIK NON PARAMETRIK
HAND OUT STATISTIK NON PARAMETRIK KASUS (k) SAMPEL BERHUBUNGAN Oleh : Aief Sudajat, S. Ant, M.Si PRODI SOSIOLOGI FAKULTAS ILMU SOSIAL UNIVERSITAS NEGERI SURABAYA 006 KASUS (k) SAMPEL BERHUBUNGAN Pada bagian
Lebih terperinciAnalisis Numerik Ragam pada Pelat Utuh dan Retak: Studi Interaksi Dinamis Struktur dengan Udara ABSTRAK
Volume 6, Nomo 1, Pebuai 2009 Junal APLIKASI Analisis Numeik pada Pelat Utuh dan Retak: Studi Inteaksi Dinamis Stuktu dengan Udaa Agung Budipiyanto Pogam Diploma Teknik Sipil FTSP ITS email: agungbp@ce.its.ac.id
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif,
44 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskiptif kuantitatif, sepeti yang dikemukakan oleh Ali (1985: 84), Metode deskiptif digunakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
33 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Obyek dan Lokasi Penelitian Dalam penelitian ini peneliti memilih obyek penelitian UD. Usaha Mandii Semaang, yang betempat di Jalan Semaang Indah C-VI No 20. UD. Usaha
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaan Objek Penelitian Obyek pada penelitian ini bejumlah 43 siswa kelas VIIA dan VIIB SMP Mate Alma Ambaawa tahun ajaan 2011/2012. Kegiatan penelitian ini dilaksanakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Permintaan, Persediaan dan Produksi 2.1.1 Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat
Lebih terperinciSistem Inferensi Fuzzy
Sistem Inferensi Fuzzy METODE SUGENO 27 Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Sugeno! Diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang, tahun 1985.! Bagian output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan
Lebih terperinciPenentuan Jumlah Produksi Kue Bolu pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno
Penentuan Kue Bolu pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno Shenna Miranda #1, Minora Longgom Nasution *2, Muhammad Subhan #3 #1 Student of Mathematics department State University
Lebih terperinciPengaruh Total Quality Management Terhadap Kualitas Produk Pada CV DUA SINGA Banyuwangi
1 Pengauh Total Quality Management Tehadap Kualitas Poduk Pada CV DUA SINGA Banyuwangi (The Influence Of Total Quality Management On Poduct Quality At CV DUA SINGA Banyuwangi) Hidayati, Hadi Waluyo, Didik
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif dengan analisa
.1. Bentuk Penelitian BAB II METODOLOGI PENELITIAN Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif dengan analisa kuantitatif, dengan maksud untuk mencai maksud dan pengauh antaa vaiable independen
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA KURANG MAMPU PADA STMIK BUDIDARMA MEDAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA KURANG MAMPU PADA STMIK BUDIDARMA MEDAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING T.M Syahu Ichsan (1111667 ) Mahasiswa Pogam Studi Teknik Infomatika
Lebih terperinciHimpunan Tegas (Crisp)
Logika Fuzzy Logika Fuzzy Suatu cara untuk merepresentasikan dan menangani masalah ketidakpastian (keraguan, ketidaktepatan, kekuranglengkapan informasi, dan kebenaran yang bersifat sebagian). Fuzzy System
Lebih terperinciPENGGUNAAN SENSOR DHT11 SEBAGAI INDIKATOR SUHU DAN KELEMBABAN PADA BABY INCUBATOR
PENGGUNAAN SENSOR DHT11 SEBAGAI INDIKATOR SUHU DAN KELEMBABAN PADA BABY INCUBATOR Lenty Mawani, Nico Demus Rive Fiman Hutabaat Juusan Teknik Elektomedik, Univesitas Sai mutiaa Indonesia Fakultas Sain Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. pokok yang harus diperhatikan yaitu dilaksanakan secara sistematis,
8 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Suatu penelitian yang dilakukan dengan baik pada dasanya ada tiga hal pokok yang haus dipehatikan yaitu dilaksanakan secaa sistematis, beencana dan
Lebih terperinciDimensi Partisi pada Graf Kincir
Dimensi Patisi pada Gaf Kinci Disusun Oleh : Chanda Iawan NRP.00 09 0 Abstak Misalkan G(VE) adalah gaf tehubung dan S adalah sebuah subset dai V(G) jaak antaa v dan S adalah dv S min d v x x S.Suatu gaf
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Lokasi Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian ekspeimental. Pada penelitian ini akan ada kelompok ekspeimen dan kelompok
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar yang artinya suatu nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotan
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. sebagaimana telah diubah dengan Undang-Undang RI nomor 10 Tahun 1998:
BAB II KAJIA PUSTAKA. Pengetian Bank Menuut Undang-Undang RI nomo 7 Tahun 99 tentang pebankan sebagaimana telah diubah dengan Undang-Undang RI nomo 0 Tahun 998: bank adalah: Bank adalah badan usaha yang
Lebih terperinciANALISIS KOVARIANS PADA RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN DENGAN DATA HILANG SKRIPSI
ANALISIS KOVARIANS PADA RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN DENGAN DATA HILANG SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univesitas Negei Yogyakata untuk memenuhi sebagian pesyaatan
Lebih terperinciTRANSFORMASI HOPF-COLE PADA APPROKSIMASI DIFUSI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TRANSFER RADIASI DALAM INVERSE PROBLEM PENCITRAAN KANKER OTAK
Posiding Semina Nasional Penelitian, Pendidikan dan Peneapan MIPA, Fakultas MIPA, Univesitas Negei Yogyakata, 4 Mei TRANSFORMASI HOPF-COLE PADA APPROKSIMASI DIFUSI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TRANSFER
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Variabel-variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
BAB III METODE PEELITIA A. Identifikasi Vaiabel Penelitian Pada bagian ini akan diuaikan segala hal yang bekaitan dengan identifikasi vaiabel penelitian, definisi opeasional vaiabel penelitian, subjek
Lebih terperinci