PERBANDINGAN METODE SETENGAH RATA-RATA DAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK PERAMALAN PENDAPATAN PERUSAHAAN DI BLU UPTD TERMINAL MANGKANG SEMARANG
|
|
- Yohanes Sutedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERBANDINGAN METODE SETENGAH RATA-RATA DAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK PERAMALAN PENDAPATAN PERUSAHAAN DI BLU UPTD TERMINAL MANGKANG SEMARANG Rachmad Budi Septiawa 1, Era Zui A. 2 Tekik Iformatika, Fakultas Ilmu Komputer, Uiversitas Dia Nuswatoro Jl. Nakula No Semarag rachmadbudis93@gmail.com 1, erazuias@yahoo.com 2 Abstrak BLU UPTD Termial Magkag adalah Bada Pegelola Bus Rapid Trasit atau yag kita keal dega BRT. BLU UPTD Termial Magkag mempuyai data pedapata tiap bula. Dari data tersebut, kita dapat melakuka peramala dega aalisis deret berkala. Dalam peelitia ii aka membadigka metode setegah rata-rata atau kuadrat terkecil utuk megetahui pedapata perusahaa BLU UPTD Termial Magkag. Tujuaya adalah megetahui metode yag terbaik utuk meramal pedapata di BLU Termial Magkag. Serta megetahui keakurata metode Least Square da metode Semi Average dalam meramal pedapata BLU UPTD Termial Magkag. Berdasarka peelitia yag dilakuka oleh peulis, bila dibadigka metode least square da metode semi average dapat disimpulka bahwa metode least square lebih baik dibadigka dega metode semi average. Sehigga dega megguaka metode least square, peramala dapat dilakuka dega sederhaa da meghasilka output yag lebih akurat. Akurasi metode least square utuk peramala koridor satu dega ilai RMSE ,55 da ilai MAPE 8,33% da utuk peramala koridor dua dega ilai RMSE ,41 da ilai MAPE 18% sagat baik jika dibadigka dega metode semi average utuk peramala koridor satu dega ilai RMSE ,08 da ilai MAPE 8,65% da utuk peramala koridor dua dega ilai RMSE ,15 da MAPE 20,36%. Kata kuci : Least Square, Semi Average, Peramala, RMSE, MAPE Abstract BLU UPTD Magkag Termial is Maagemet Agecy Bus Rapid Trasit or BRT. BLU Termial Magkag have data icome each moth. From these data, we ca perform time series aalys. I this study will be to compare the semi average method or least squares method to determie the compay's icome BLU UPTD Termial Magkag. The purpose to determie the best method to predict icome i BLU Termial Magkag. Ad to kow the accuracy of the Least Square method ad the Semi Average method to predict icome i BLU UPTD Magkag Termial.Based o research by the author, if compared the least squares method ad the semi-averages method it ca be cocluded that the least squares method is better tha the semi-average method. Therefore, usig the least squares method, forecastig ca do more simple ad more accurate. The accuracy of the least squares method for forecastig the corridor oe with value of RMSE ,55 ad MAPE value of 8.33% ad for forecastig the corridor two with RMSE values ,41 ad MAPE value of 18% is very good if compared with the semi average method for forecastig corridor oe with a value of RMSE ,08 ad MAPE value 8.65% ad for forecastig the corridor two RMSE ,15 ad MAPE value 20.36%. Keyword : Least Square, Semi Average, Forcastig, RMSE, MAPE. 1
2 2 1. Pedahulua Tras Semarag adalah sebuah layaa agkuta massal berbasis BRT (Bus Rapid Trasit). Saat ii Tras Semarag telah membuka 4 Koridor, yaitu Koridor 1: jurusa Magkag-Peggaro, Koridor 2: jurusa Terboyo-Sisemut Ugara, Koridor 3: jurusa Pelabuha Tajug Emas-Akpol, da Koridor 4: Termial Cagkira-Badara Ahmad Yai-Stasiu Tawag. Sistem Bus Rapid Trasit memberika layaa lebih cepat da efisie dibadigka alat trasportasi sejeis laiya. Sistemya berkelajuta, maksudya setiap ± 15 meit ada pemberhetia di tiap halte. Tras Semarag ii dikelola oleh BLU UPTD Termial Magkag (Bada Layaa Umum Uit Pelaksaa Tekis Daerah Termial Magkag) yag berkator di Gedug Juag 45 Latai 7 jala Pemuda No 163. Beroprasi mulai pukul 05:30 sampai dega pukul 17:30. BLU Termial Magkag termasuk istitusi yag memafaatka sistem iformasi berbasis komputer selama bertahu-tahu. Data tersebut disimpa agar dapat dimafaatka utuk pelapora da aalisa yag membutuhka data yag sagat bayak. Database BLU Termial magkag meyimpa bayak data seperti daftar bus yag beroprasi, daftar shelter da kodisiya, daftar pedapata yag di peroleh tiap bula. Dari data tersebut apabila digali dega baik maka dapat diketahui alur atau pegetahua baru yag dapat dikembagka utuk di terapka pada BLU Termial Magkag diataraya megeai peramala pedapata perusahaa beberapa bula kedepa bahka beberapa tahu. Pedapata meetuka kelagsuga hidup perusahaa dalam jagka pajag. Karea pedapata perusahaa adalah hal yag sagat petig,maka perlu dilakuka aalisis agar tidak teracam kebagkruta. Dega aalisis deret berkala, dapat di ketahui kapa saatya merubah strategi da pembagia aggara utuk kebutuha perusahaa. Bagkrut meurut KBBI (Kamus Besar Bahasa Idoesia) adalah mederita kerugia besar higga gulug tikar. Perusahaa itu hampir bagkrut karea selalu rugi. Kerugia bisa disebabka kara pedapata lebih kecil dari pada pegeluara perusahaa. Bila diramalka beberapa tahu kedepa pedapata perusahaa megalami peurua, maka perusahaa wajib merubah strategi pemasara sehigga dapat meaika kembali pedapata perusahaa. Tidaka prevetif yag dapat dilakuka adalah dega melakuka peramala keuaga dimasa medatag. Aalisis deret berkala adalah sei da ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yag aka terjadi dega megguaka data historis da memproyeksikaya ke masa depa dega beberapa betuk model matematis. Oleh karea itu, sebuah metode peramala yag tepat mutlak diperluka agar perusahaa bisa medapatka keutuga yag maksimal dari sebuah proses peramala. Terdapat beberapa metode yag dapat diguaka utuk melakuka aalisis deret berkala. Utuk melakuka peramala pedapata perbula dari perusahaa ii, ada 2 metode yag palig cocok utuk melakuka aalisis deret berkala. Metode setegah rata-rata (Semi Everage) da metode kuadrat terkecil (Least Square) adalah jawabaya. Namu metode maakah yag lebih baik utuk melakuka peramala pedapata, peulis aka melakuka pegujia terhadap dua metode ii. 2. LadasaTeori 2.1Peramala
3 3 Forecastig atau peramala meurut Motgomery, Jeigs, & Kulahci (2008:1) adalah prediksi utuk peristiwa masa depa da merupaka masalah petig yag mecakup berbagai bidag termasuk politik, bisis da idustri, kedoktera, pemeritaha, ekoomi, ilmu sosial da keuaga. Peramala serig diklasifikasika ke dalam jagka pedek, jagka meegah da jagka pajag.[2] Time Series Aalisis da peramala diguaka oleh maajer dalam memprediksi suatu kejadia yag diguaka dalam pegambila keputusa berdasarka pola yag terjadi di masa lalu sehigga prediksi yag dihasilka lebih akurat.[2] Model time series memprediksi masa depa dega megguaka data historis. Dega kata lai, model time series mecoba melihat apa yag terjadi pada suatu kuru waktu tertetu da megguaka data masa lalu utuk memprediksi. Cotoh dari model time series ii atara lai methode semi rata-rata (Semi Average) da metode kuadrat terkecil (Least Square 2.2 Least Squared Metode Kuadrat Terkecil atau Least Squared Method diguaka utuk meemuka hubuga liear atara dua variabel dega meetuka garis tre yag mempuyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dega data pada garis tre. Hasil dari metode ii adalah sebuah persamaa garis dega koefisie ilai kecederuga egatif atau positif. Selajutya melalui persamaa garis tersebut dapat diperoleh ilai prediksi utuk periode berikutya.[2] Rumus persamaa garis (Motgomery, Jeigs, & Kulahci, 2008) yag diguaka adalah : Y =a+bx (1) Y = variabel ilai tre a = ilai kostata saat t sama dega 0 b = kemiriga garis X = variabel waktu (haria, miggua, bulaa, tahua) b = ( XY ) / x 2 (2) a = ( Y ) / (3) 2.3 Semi Averages Metode setegah rata-rata pada prisipya adalah membagi data dalam dua bagia yaitu kelompok pertama da kelompok kedua. selajutya dua kelompok tersebut diperguaka sebagai dasar utuk perhituga tred da forecastig. Rumus yag diguaka dalam Metode Tred Setegah Rata-Rata (Semi-average Method) ii adalah : Y =a+b(x) (4) Keteraga : Y : Nilai tred a: Semi Average yag tahu tegah dijadika tahu dasar Semi Average II Semi Average I b : (6) : Jumlah data dalam satu kelompok x : Periode 2.4 Root Mea Square Error Cara yag cukup serig diguaka dalam megevaluasi hasil peramala yaitu dega megguaka metode Mea Squared Error (MSE). Dega degguaka MSE, error yag ada meujukka seberapa besar perbedaa hasil estimasi dega hasil yag aka diestimasi. Hal yag membuat berbeda karea adaya keacaka pada data atau karea tidak megadug estimasi yag lebih akurat. MSE = 1 N (Y t=h t Y t ) 2 (7) Dimaa: MSE = Mea Square Error = Jumlah Data Yt = Nilai Aktual Ideks Y t = Nilai Prediksi Ideks RMSE merupaka megakarka ilai dari MSE yag sudah dicari sebelumya. RMSE diguaka utuk mecari keakurata hasil peramala dega data history. Semaki kecil ilai yag dihasilka semaki bagus pula hasil peramala yag dilakuka.
4 4 RMSE = (Y t Y t ) 2 (8) 2.5 Mea Absolute Percetage Error Metode ii melakuka perhituga perbedaa atara data asli da data hasil peramala. Perbedaa tersebut diabsolutka, kemudia dihitug ke dalam betuk persetase terhadap data asli. Hasil persetase tersebut kemudia didapatka ilai mea-ya. Suatu model mempuyai kierja sagat bagus jika ilai MAPE berada di bawah 10%, da mempuyai kierja bagus jika ilai MAPE berada di atara 10% da 20%.[1]. Dalam proses peramala, megguaka MSE sebagai suatu tolak ukur ketepata juga dapat meimbulka masalah. Ukura ii tidak memudahka perbadiga atar deret berkala yag berebeda da utuk selag waktu yag berlaia, karea MSE merupaka ukura absolut. Lagi pula, iterpertasiya tidak bersifat ituitif bahka utuk para spesialis sekalipu, karea ukura ii meyagkut peguadrata sedereta ilai.[1] Alasa yag telah disebutka di atas dalam hubuga dega keterbatasa MSE sebagai suatu ukura ketepata peramala, Maka diusulka ukura ukura alteratif, yag diataraya meyagkut galat persetase. Dua ukura berikut seig diguaka : PE = ( X t F t X t ) (100) (9) MAPE = PE t i=1 (10) Dimaa: Xt = Data history atau Data aktual pada periode ke - t Ft = Data hasil ramala pada periode ke - t = jumlah data yag diguaka t = periode ke t 3. Pembahasa 3.1 Perhituga Least Squared Bula Pedapata (Y) Oktober November Desember Jauari Februari Maret April Mei Jui Juli Agustus September Oktober November Desember Jauari Februari Maret April Mei Jui Juli Agustus September Oktober Nopember Desember Jauari Februari Maret Tabel 3.1 Peetua X pada Least Squared Lagkah pertama adalah meetuka X atau periode waktu utuk setiap bula. Setelah meetuka X, yag harus di ketahui adalah ilai a da b sebagai berikut: a = = X
5 5 Sedagka utuk mecari ilai b, diguaka rumus b = XY, maka kita harus mecari x2 ilai dari XY yag di bagi dega ilai x2. b = XY x2 b = b = Dari ilai a da ilai b di atas. Diketahui persamaa garis lurus Y = (x). Dari persamaa tersebut kita bisa mecari Y utuk mecari keakurata dari metode Least Squared dega mecari ilai MSE, RMSE da MAPE. MSE = 1 N (Y t=h t Y t ) 2 = = Rp Setelah di ketahui MSE, kita dapat meetuka RMSE yag merupaka akar dari MSE. RMSE = (Y t Y t ) 2 = = ,55 Bula PE / Oktober , November , Desember , Jauari , Februari , Maret , April , Mei , Jui , Juli , Agustus , September , Oktober , November , Desember , Jauari , Februari , Maret , April , Mei , Jui , Juli , Agustus , September , Oktober , Nopember , Desember , Jauari , Februari , Maret , TOTAL 8, Tabel 3.2 Perhituga MAPE Dapat di lihat dari tabel di atas, ilai MAPE adalah 8,33% 3.2 Perhituga Semi Average Bula Pedapata Kel X (Y) Oktober November Desember Jauari Februari Maret April Mei Kel- 0 Jui Juli Agustus September Oktober November Desember
6 6 Jauari Februari Maret April Mei Jui Juli Agustus Kel- 15 September Oktober Nopember Desember Jauari Februari Maret Tabel 3.3 Peetua X metode Semi Average Lagkah pertama adalah meetuka X atau periode waktu utuk setiap bula. Setelah meetuka X, yag harus di ketahui adalah ilai a da b sebagai berikut: Semi Average II Semi Average I b = Semi Average I = = Semi Average II = = a = b = 15 = ,556 Dega di ketahui ilai a da ilai b, maka didapat persamaa Y = ,556 (x). Dari persamaa tersebut kita bisa mecari Y utuk mecari keakurata dari metode Least Squared dega mecari ilai MSE, RMSE da MAPE. MSE = 1 N (Y t=h t Y t ) = 30 = Rp Setelah di ketahui MSE, kita dapat meetuka RMSE yag merupaka akar dari MSE. RMSE = (Y t Y t ) 2 = = ,08 Bula PE / Oktober , November , Desember , Jauari ,24422 Februari , Maret , April , Mei , Jui , Juli , Agustus , September ,15631 Oktober , November , Desember , Jauari , Februari , Maret , April , Mei , Jui , Juli , Agustus , September , Oktober ,25476 Nopember , Desember ,183998
7 7 Jauari , Februari , Maret , Total 8,65157 Tabel 3.4 Perhituga MAPE Dapat di lihat dari tabel di atas, ilai MAPE adalah 8,65% Lakuka lagkah yag sama utuk pegujia pada koridor Kesimpula Berdasarka peelitia yag dilakuka oleh peulis yag juga berpera sebagai pelaku peeliti, hasil perbadigka metode least square da metode semi average sebagai berikut: 1. Metode Least Squared utuk peramala koridor satu mempuyai ilai MAPE 8,33% da RMSE ,55 da utuk peramala koridor dua mempuyai ilai MAPE 18% da RMSE ,41 2. Metode Semi Average utuk peramala koridor satu mempuyai ilai MAPE 8,65% da RMSE ,08 da utuk peramala koridor dua mempuyai ilai MAPE 20,36% da RMSE ,15 3. Metode Least Squared disimpulka lebih baik dibadig metode Semi Average dalam peramala pedapata BLU Termial Magkag. DaftarPustaka [1] Alda Raharja, Wiwik Agraei, S.Si, M.Kom, Reto Aulia Viarti, S.Kom, 2011, Peerapa Metode Expoetial Smoothig Utuk Peramala Pegguaa Waktu Telepo Di PT.TELKOMSEL DIVRE3 Surabaya, Istitut Tekologi Sepuluh November. [2] Kristiai Dewi, Umi Proboyekti, 2014, IMPLEMENTASI WEIGHTED SUM MODEL DAN LEAST SQUARE METHOD DALAM PEMBERIAN NILAI DUKUNG KELAYAKAN PENERBITAN BUKU STUDI KASUS : PENERBIT ANDI, Jural EKSIS Vol 07 No 01 Mei 2014: halama [3] Lid, D., Marchal, W., & Wathe, S. (2009). Basic Statistics for Busiess ad Ecoomics. Time Series ad Forecastig, [4] Motgomery, D. C., Jeigs, C. L., & Kulahci, M. (2008). Itroductio to Time Series Aalysis ad Forecastig. Uited States of America: Willey- Itersciece. [5] Citra Paramita, 2011, ANALISIS PERBANDINGAN METODE PERAMALAN PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK DENGAN STANDAR KESALAHAN PERAMALAN (SKP) PADA PT PERTAMINA (PERSERO) REGION IV JATENG DAN DIY, UNDIP. [6] Tutus Keathus Avica Putra, 2013, ANALISIS PREFERENSI MASYARAKAT TERHADAP BUS RAPID TRANSIT (BRT) TRANS SEMARANG, UNDIP.
PERBANDINGAN METODE SETENGAH RATA-RATA DAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK PERAMALAN PENDAPATAN PERUSAHAAN DI BLU UPTD TERMINAL MANGKANG SEMARANG
Techno.COM, Vol. 15, No. 2, Mei 2016: 132-139 PERBANDINGAN METODE SETENGAH RATA-RATA DAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK PERAMALAN PENDAPATAN PERUSAHAAN DI BLU UPTD TERMINAL MANGKANG SEMARANG Rachmad Budi
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciPERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.
PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta
Lebih terperinciKata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error
PREDIKSI PEMINATAN PROGRAM KEAHLIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGES DAN WEIGHTED MOVING AVERAGES (Studi Kasus : SMK TEXMACO SEMARANG) Isa Raa Machilikha Putera Sistem Iformasi, Fakultas
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciBAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
Lebih terperinciLAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING
LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING I. Pedahulua A. Latar Belakag (Mi. 4 Paragraf) B. Rumusa Masalah C. Tujua Praktikum (Mi. 3) D. Mafaat Praktikum (Mi. 3) E. Batasa Masalah II. Tijaua Pustaka
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-7187 Aalisis Peramala Pejuala dega Megguaka Metode Sigle Movig Average, Weighted Movig Average da Expoetial Smoothig Sebagai Dasar Perecaaa Produksi Polo Shirt Pria (Studi Kasus
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Jural Ilmiah Tekologi da Iformasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Peramala Jumlah Stok Alat Tulis Kator Di UD ACHMAD JAYA Megguaka Metode Double Expoetial Smoothig Titaia Dwi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciPROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren
ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 2013, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 203, Halama 37-46 Olie di: http://ejoural-s.udip.ac.id/idex.php/gaussia PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI
Lebih terperinciInflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciMATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL
MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciModel Trend untuk Peramalan Jumlah Penduduk Studi kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Gowa
JTRISTE, Vol., No., Oktober 015, pp. 46~5 ISSN: 355-3677 Model Tred utuk Peramala Jumlah Peduduk Studi kasus pada Pertumbuha Peduduk Kabupate Gowa Sistem Iformasi, STMIK Kharisma Makassar rahmawati@kharisma.ac.id
Lebih terperinciPerbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Lebih terperinciMetode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciAPLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER
APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Email: rivalavista@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PERAMALAN PASANG SURUT DI AIR LAUT (study kasus Pelabuhan Tanjung Buton Siak)
APLIKASI MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PERAMALAN PASANG SURUT DI AIR LAUT (study kasus Pelabuha Tajug Buto Siak) Fitria Sari Mahasiswa Jurusa Tekik Sipil S1 Fakultas Tekik Uiversitas
Lebih terperinciPERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT - WINTER
PERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT - WINTER Adi Suwadi 1, Aisa 2, Adi Kresa Jaya 3 JurusaMatematika FMIPA UiversitasHasauddi Makassar 90245 ABSTRAK Dalam time series
Lebih terperinciPENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA PENELITIAN. Data yang digunakan untuk mengevaluasi Gardu Induk Bandar Sribhawono
38 BAB IV ANALISIS DATA PENELITIAN.1 Data Peelitia Data yag diguaka utuk megevaluasi Gardu Iduk Badar Sribhawoo 8 tahu medatag adalah data pemakaia eergi listrik tahu 2013 sampai 2016 pada trasformator
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperincisimulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai
37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciImplementasi Linear Programming Untuk Memaksimalkan Keuntungan
Serag, 25 November 2017 Implemetasi Liear Programmig Utuk Memaksimalka Keutuga Supriyadi 1, Ade Muslimat 2, Realdy Pratama 2, Gia Ramayati 3 1,34) Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik,Uiversitas Serag
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan
BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1. Klasifikasi ABC Dalam Persediaa Pegedalia persediaa dapat dilakuka dalam berbagai cara, atara lai dega megguaka aalisis ilai persediaa. Dalam aalisis ii, persediaa dibedajka
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai
20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciUniversitas Dian Nuswantoro Jalan Nakula 1 No 5-11, (024) , Semarang
PENERAPAN DATA MINING KLASIFIKASI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PADA DATA NASABAH KREDIT DI BANK KREDIT DESA (BKD) KABUPATEN REMBANG Dia Rusdiaa Sari Uiversitas Dia Nuswatoro Jala Nakula 1 No 5-11,
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan
BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciAPLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X
APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X Sayuti, M 1* 1 Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Malikussaleh-NAD *E-mail: Tgk_Sayuti@yahoo.co.uk ABSTRAK CV.X, merupaka perusahaa
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciMATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN
MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN EPS DAN INFORMASI LAPORAN KEUANGAN KELEMAHAN PELAPORAN EPS DALAM LAPORAN KEUANGAN ANALISIS RASIO PROFITABILITAS PERUSAHAAN EARNING PER SHARE (EPS) PRICE EARNING RATIO (PER)
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciPerbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciMODUL 3 PERAMALAN. Halaman 3
MODUL 3 PERAMALAN 1. Deskripsi Peramala merupaka tahapa awal dari keseluruha perecaaa produksi. Adaya ketidak pastia dari permitaa kosume di masa yag aka datag meyebabka aktivitas peramala ii sagat dibutuhka
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciHubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan
Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala Frasiscus Mitar Ferry Sihotag Jurusa Tekik Sipil Fakultas Desai da Tekik Perecaaa Uiversitas Pelita Harapa. fmitarfs@yahoo.com, fmitarfs@uph.edu
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING Moch Arifi 1, Rizal Cahya Pratama 1 Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika Da Tekik Komputer Surabaya Jl.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi
Modul ke: 05 KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Program Studi Akutasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Pedahulua Kosep ilai waktu dari uag (time value of moey) pada dasarya mejelaska
Lebih terperinciMakalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA V. M. Vidya *, Bustami, R. Efedi Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciKata kunci: K-Means, Moving Average, Outlier, Prediksi, Regresi, Saham. Keywords: K-Means, Moving Average, Outlier, Prediction, Regression, Stock
KINETIK, Vol., No. 3, Agustus 017, Hal. 141-150 ISSN : 503-59 E-ISSN : 503-67 141 Prediksi Harga Saham Megguaka Improved Multiple Liear Regressio Utuk Pecegaha Data Outlier Abidatul Izzah *1, Rata Widyastuti
Lebih terperinci