Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan"

Transkripsi

1 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 Makala n memberkan alernaf baru unuk menyeleakan permaalaan nvenory dengan model deermnk. Permaalaan erjad unuk kond permnaan menak dan baya pemeanan konan dengan olu opmal ddapa menggunakan pendekaan lner. Pencaran olu opmal dlakukan dalam beberapa aap engga mengalkan oal baya peredaan yang mnmum. Uj coba menunjukkan bawa opma nvenory model deermnk mampu memberkan olu opmal. Toal baya leb mnmal.8% pada permaalaan permnaan menak baya pemeanan konan dbandng dengan penyeleaan anpa opma. Kaa Kunc: nvenory model deermnk, permnaan menak, baya pemeanan konan 1. Pendauluan Sala au meode yang dgunakan unuk menyeleakan permaalaan nvenory adala Economc Order Quany. Akan eap meode erebu dak dapa menyeleakan permaalaan permnaan yang menak dan baya pemeanan yang konan. Ole karena u permaalaan n akan deleakan dengan melakukan opma pada nvenory model deermnk [1][][3]. Keadaan permaalaan dgambarkan dalam empa model yang merupakan kombna fae pengadaan dan fae orage. Keadaan yang menyebabkan permnaan dak ba dpenu debu dengan orage. Berku adala empa model (la Gambar 1) erebu: (1) keadaan yang dmula dengan fae pengadaan dan dakr anpa erjad orage, () keadaan yang dmula dengan fae pengadaan dan dakr dengan fae orage, (3) keadaan yang dmula dengan fae orage dan dakr anpa erjad orage, dan (4) keadaan yang dmula dengan fae orage dan dakr dengan fae orage. Dalam memodelkan maala dgunakan aum permaalaan, yau: () waku unggu ama dengan nol, () orage dperbolekan erjad, () pengadaan dlakukan ekeka aa ada permnaan dan frekuen dlakukannya adala ak berngga, (v) peredaan awal ama dengan nol. Tujuan dar permaalaan model nvenory adala bagamana menenukan jumla pengadaan, waku erjadnya pengadaan, dan waku erjadnya orage agar baya oal menjad mnmum. Defn baya oal adala baya peredaan yang dpengaru baya pemeanan, baya penympanan, dan baya orage. Kega baya erebu berganung pada fung permnaan. Peramaan lnear f() ebaga fung permnaan eradap waku dnyaakan dengan varabel konan a unuk repreena dar baya pemeanan yang konan. Sedangkan varabel b berpengaru pada permnaan yang menak erng dengan waku, engga pada akrnya fung permnaan akan dnyaakan ebaga f() = a + b [4]. Uj coba dan anala dlakukan unuk membukkan bawa model nvenory lo ze deermnk dapa menyeleakan permaalaan. Pada anala erla nla baya oal yang mnmum dkaakan opmal eela dbandngkan dengan jumla pengadaan. Selan u perubaan pada waku pengadaan dan waku erjadnya orage juga akan mempengaru olu opmal engga baya oal yang ddapakan ba dak lag mnmum.. Model Invenory Deermnk Dalam menyeleakan permaalaan model nvenory akan membuukan model baya berdaarkan kombna pengadaan dan orage yang ela debukan pada bagan pendauluan. Toal baya peredaan C pada repreena keempa model akan dpengaru ole: - baya pemeanan o, jumla pengadaan m dkalkan dengan baya pemeanan o erjad eap kal dlakukan pemeanan unuk pengadaan. - baya penympanan, baya yang muncul eap erjadnya peredaan gudang. Peredaan ada pada aa eela dlakukan pengadaan dan ab pada aa peredaan mencapa nol yau orage. - dan baya orage yang erjad aa peredaan mencapa nol engga permnaan dak dapa dpenu. Baya orage dnyaakan ebaga fung permnaan yang dkalkan dengan waku erjadnya orage.

2 Tngka peredaan Tngka peredaan m m-1 m-1 m m+1=h Waku m-1 m-1 m m+1=h Waku (a) Repreena model 1 (b) Repreena model Tngka peredaan Tngka peredaan m-1 m-1 m m+1=h Waku m-1 m-1 m m m+1=h Waku (c) Repreena model 3 (d) Repreena model 3 Gambar 1. Grafk repreena unuk permaalaan model nvenory. Baya oal drepreenakan pada peramaan (1) unuk model 1 dan model dengan C A (m,, ). Sedangkan peramaan () unuk model 3 dan model 4 dengan C B (m,, ). Pada kedua peramaan erebu, ubu nla u =, engga f() = a + b akan menjad f(u) = a + bu. Peramaan (1) erdr dar 3 komponen pendukung. Komponen kedua menyaakan bawa baya pemeanan erjad aa dlakukan waku pengadaan ampa erjad waku orage. Peredaan ada pada aa eela dlakukan pengadaan dan ab pada aa peredaan mencapa nol. Baya penympanan adala fung permnaan f(u) yang akan dkalkan dengan waku erjadnya, u -. Sedangkan pada komponen kega baya orage erjad aa peredaan mencapa nol ampa dlakukan pengadaan kembal +1. C ( m,, ) mo A m 1 1 ( 1 m 1 u) f ( u) du ( u ) f ( u) du (1) Unuk model 1 nla 1 = 0 dan m+1 = m = H. Caaan, varabel H menunjukkan baa waku perode dengan 0 H. Sedangkan unuk model nla 1 = 0, m+1 = H dan m < m < H. C ( m,, ) mo B m m 1 1 ( u) f ( u) du ( u ) f ( u) du 0 ( u) f ( u) du Pada model 3, nla 0 = 0, 1 > 0, dan m+1 = m = H. Sedangkan pada model 4, 0 =0, 1 >0, m+1 =H dan m < m <H. Noa yang dgunakan unuk menyaakan waku dlakukannya pengadaan dengan = 1,,..., m. Unuk noa adala aa peredaan pada klu [, +1 ) mencapa nol. Nla dan akan menjad varabel kepuuan. Dkarenakan model 3 dan model 4 dawal dengan orage, engga erdapa baya orage ambaan pada komponen keempa d Peramaan (). 1 () 3. Opma Model Invenory Deermnk Penyeleaan permaalaan permnaan yang menak dan baya pemeanan yang konan dpengaru varabel kepuuan m,, dan. Ole karena u kega varabel erebu aru dung erleb daulu. Penenuan nla opmal dan dlakukan dengan melakukan urunan paral melalu dua aap.

3 (aap 1) unuk eap nla m akan denukan nla opmal dan ecara rekurf. (aap ) kemudan akan dcar nla m opmal yang a- kan memnmalkan nla C(m,, ). Repreena akr peramaan oal baya dnyaakan d peramaan (3), (4), (5) dan () unuk permaalaan nvenory model 1, model, model 3 dan model 4. m 1 3a(1 v) b( v) 1 C1 mo ( 1 ) (1 ) v 1 b(1 v) 3a bh bm( Hm) C mo (1 v) m 1 1 C3 mo (1 v) 3a(1 v) b( v) b(1 v) m a(1 v) b( v) b(1 v) 3a bh b ( H ) 3a b m m 1 1 C4 mo (1 v) 3a b 1 1 m 1 1 3a(1 v) b( v) b(1 v) ( 1 1 ( ( (3) ) (4) ) ) (5) () Peramaan (3) dan (4) al ubu dar peramaan (1). Sedangkan unuk peramaan (5) dan () merupakan al ubu dar peramaan (). Pada proe pembenukan urunan paral, noa v = /. Nla m akan dbulakan ke nla neger erdeka. m bh a H o( ) (7) Unuk mengung nla m opmal dbuukan nala nla awal m pada peramaan (7). Algorma unuk mendapakan nla m opmal adala ebaga berku: (Langka 0) Menenukan dua nla percobaan dar m yau nla m yang dalkan dar peramaan (7) dan nla m-1. Kemudan mengung nla C j unuk nla m dan nla m-1 dengan ndex-j menunjukkan model nvenory yang dpl. (Langka 1) Jka C j (m) C j (m-1) maka akan dung C j (m-), C j (m-3),... ampa erpenu kond C j (l) C j (l-1) dengan nla m = l dan berenla pada langka n. (Langka ) Jka C j (m) C j (m+1) maka akan dung C j (m+), C j (m+3),... ampa erpenu kond C j (l+1) C j (l) dengan nla m = l dan berenla pada langka n. 4. Uj Coba Uj coba menggunakan empa daa permaalaan nvenory unuk mendapakan nla baya C opmal. Uj coba n dlakukan pada aap. Perama, pengujan pada permaalaan nvenory dengan au daa unuk eap model. Kedua, uj coba unuk menenukan nla m opmal global. Unuk keemua model dar model 1 ampa model 4 yang ela debukan pada bagan pendauluan, fung baya dnyaakan ebaga f() = dengan nla a= 0, b = 90, H = 1, = 7, =, dan o = 1. Uj coba menggunakan daa yang dalkan dar pembangkan fung f() = Tabel 1. Solu opmal dan unuk uj coba daa pada model Tabel. Nla m dan C opmal pada pengujan model

4 Gambar. Grafk nla m dan C opmal unuk model 1. Uj Coba Model 1. Hal olu opmal m = 8 dengan C = Solu opmal dan dunjukkan pada Ta-bel 1. Kond opmal ddapakan apabla jumla peng-adaan dlakukan ebanyak m = 8 kal. Jka pengadaan d-coba unuk dlakukan leb aau kurang dar nla ere-bu maka oal baya C menjad dak mnmum. Unuk m = 7 nla C = dan m = 9 maka nla C = (la Tabel dan Gambar unuk pemodelan grafknya). Tabel 5. Nla m dan C opmal pada pengujan model Perubaan nla dan dluar nla pada Tabel 1 juga menyebabkan kond dak opmal eper perubaan pada nla elan jumla pengadaan m = 8. Nla yang berbeda pada Tabel 3 akan mengalkan oal baya C = leb bear. Uj Coba Model. Model 1 dan model adala keadaan yang dmula dengan fae pengadaan, edangkan anya yau model 3 dan model 4 dmula dar fae orage. Hal olu opmal m = 7 dengan C = Tabel 3. Perubaan nla dan unuk uj coba daa pada model Tabel 4. Solu opmal dan unuk uj coba daa pada model Gambar 3. Grafk nla m dan C opmal unuk model. Tabel. Perubaan nla dan unuk uj coba daa pada model

5 Tabel 7. Solu opmal dan unuk uj coba daa pada model Solu opmal dan dunjukkan pada Tabel 4. Jumla pengadaan kurang aau leb dar nla erebu menyebabkan nla oal baya C menjad dak mnmum (la Tabel 5 dan Gambar 3 unuk repreena grafknya). Perubaan nla dan dluar nla pada Tabel 4 (la Tabel ) menyebabkan kond dak opmal yau oal baya C = Uj Coba Model 3. Hal olu opmal m = 7 dengan C = Solu opmal dan dunjukkan pada Tabel 7. Nla m<7 menyebabkan nla C menjad dak mnmum. Tabel 8. Nla m dan C opmal pada pengujan model Tabel 9. Perubaan nla dan unuk uj coba daa pada model Gambar 4. Grafk nla m dan C opmal unuk model 3. Nla m>7 juga membua baya oal C dak mnmum, Tabel 8 menunjukkan perubaan nla oal baya yang erjad dengan Gambar 4 ebaga repreena grafknya. Perubaan nla yang dunjukkan d Tabel 9 menyebabkan kond dak opmal yau oal baya C = Uj Coba Model 4. Hal olu opmal m = dengan C = Solu opmal dan dunjukkan pada Tabel 10. Vara nla m unuk pengadaan pada Tabel 11 elan jumla pengadaan m = adala nla C yang dak opmal. Tabel 10. Solu opmal dan unuk uj coba daa pada model Tabel 11. Nla m dan C opmal pada pengujan model

6 Tabel 1. Perubaan nla dan unuk uj coba daa pada model [] Jnn-Tar Teng, Maw-Seng Cern, Hu-Lng Yang, ''An Opmal Recurve Meod for Varou Invenory Replenmen Model w Increang Demand and Sorage'', Nav. Re. Logc, Vol. 44, al , [3] S.K Goyal, B.C Gr, ''Noe on an Opmal Recurve Meod for Varou Invenory Replenmen Model w Increang Demand and Sorage'', Nav. Re. Logc, Vol. 47, 000. [4] Hamdy A Taa, Operaon Reearc: An Inroducon Seven Edon, Prence Hall, Unvery of Arkana, Fayeevlle. Gambar 5. Grafk nla m dan C opmal unuk model 4. Grafk ebaga repreena nla opmal yang lokal dan global dunjukkan dengan Gambar 5. Terakr adala enang perubaan nla dan dluar nla pada Tabel 10 (la Tabel 1) menyebabkan kond dak opmal yau oal baya C = Smpulan Model nvenory lo ze deermnk dapa menyeleakan permaalaan permnaan yang menak dan baya pemeanan yang konan. Hal u erla pada uj coba dengan al yang ddapakan yau nla baya oal C yang mnmum eradap nla jumla pengadaan m erenu. Nla C dkaakan opmal eela dbandngkan dengan nla m yang leb kecl dan leb bear. Perubaan pada nla dan juga akan mempengaru olu opmal engga baya C yang ddapakan dak lag mnmum walaupun dengan nla m yang eap. Berdaarkan al uj coba ddapakan bawa oal baya C yang dalkan dar al opma adala raa raa leb mnmum.8% dbandngkan anpa opma. Dafar Puaka [1] Jnn-Tar Teng, Maw-Seng Cern, ''Deermnc Invenory Lo-ze Model w Sorage for Flucuang Demand and Un Purcae Co'', Inl. Tran n Operaon Reearc, Vol. 1, al , 005.

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

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. Menggunakan Jaringan

Bab III. Menggunakan Jaringan Bab III Pembuaan Jadwal Pelajaran Sekolah dengan Menggunakan Jaringan Pada bab ini akan dipaparkan cara memodelkan uau jaringan, ehingga dapa merepreenaikan uau jadwal pelajaran di ekolah. Tahap perama

Lebih terperinci

Penurunan Syarat Orde Metode Runge-Kutta dengan Deret Butcher

Penurunan Syarat Orde Metode Runge-Kutta dengan Deret Butcher Vol., No., -9, Januar 06 Penurunan Syarat Orde Metode Runge-Kutta dengan Deret Butcer Mutar Abtrak Tulan n membaa aplka deret Butcer dalam penurunan yarat orde metode Runge- Kutta. Penurunan deret Butcer

Lebih terperinci

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO ek SIPIL MESIN ASITEKTU ELEKTO ELASI ANTAA DEBIT DENGAN KENAIKAN EAD DI DALAM ESEOI GANDA Daud Paabang* dan Kriian Seleng * Abrac A double ued reervoir i commonly found a e inallaion of demin waer a feeding

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

MODEL OPTIMASI MULTI OBJECTIVE UNTUK PERENCANAAN PERSEDIAAN MULTI PRODUK DARI MULTI SUPPLIER DENGAN MEMPERHATIKAN DUE DATE

MODEL OPTIMASI MULTI OBJECTIVE UNTUK PERENCANAAN PERSEDIAAN MULTI PRODUK DARI MULTI SUPPLIER DENGAN MEMPERHATIKAN DUE DATE SNTI III-0 Unvera Trak ISBN : 978-979-865-4-9 MODEL OPTIMASI MULTI OBJECTIVE UNTUK PERENCANAAN PERSEDIAAN MULTI PRODUK DARI MULTI SUPPLIER DENGAN MEMPERHATIKAN DUE DATE Dna Naala Prayogo Juruan Teknk Indur,

Lebih terperinci

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO ek SIPIL MESIN ASITEKTU ELEKTO ELASI ANTAA DEBIT DENGAN KENAIKAN EAD DI DALAM ESEVOI GANDA Daud Paabang* dan Kriian Seleng * Abrac A double ued reervoir i commonly found a e inallaion of demin waer a feeding

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 II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan

BAB II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan BAB PENYEAAH TEKENDA Unuk menghalkan egangan keluaran yang erkenal gunakan pengenal faa hyror. Tegangan keluaran penyearah erkenal apa varakan engan mengonrol aau mengaur uu penyalaan hyror. Thyror nyalakan

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 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

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

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 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

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

PEMERINTAH KOTA DUMAI DINAS PENDIDIKAN KOTA DUMAI SMA NEGERI 3 DUMAI TAHUN PELAJARAN 2007/ 2008 UJIAN SEMESTER GANJIL

PEMERINTAH KOTA DUMAI DINAS PENDIDIKAN KOTA DUMAI SMA NEGERI 3 DUMAI TAHUN PELAJARAN 2007/ 2008 UJIAN SEMESTER GANJIL PEMERINTAH KOTA DUMAI DINAS PENDIDIKAN KOTA DUMAI SMA NEGERI 3 DUMAI TAHUN PELAJARAN 27/ 28 UJIAN SEMESTER GANJIL Maa Pelajar Fiika Kela XII IPA Waku 12 meni 1. Hubungan anara jarak () dengan waku () dari

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

Reduksi Persamaan Dirac ke Persamaan Cauchy Nondegenerate

Reduksi Persamaan Dirac ke Persamaan Cauchy Nondegenerate Jurnal San & Maemaka JSM rkel ISSN 0854-0675 enelan olume 5, Nomor, Januar 007 rkel enelan: 39-43 Reuk eramaan ra ke eramaan Cauhy Nonegenerae Sulo Haryano Juruan Maemaka FMI UNI BSRK---eramaan ra abrak

Lebih terperinci

BAB VIII PENUTUP 8.1. Kesimpulan Penelitian

BAB VIII PENUTUP 8.1. Kesimpulan Penelitian A VIII PENUTUP 8.. Kesmpulan Peneltan Dalam peneltan yang tela dlakukan, dperole nformas knerja transms dan spektrum gelombang serta stabltas terumbu ottle Reef TM sebaga peredam gelombang ambang terbenam

Lebih terperinci

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen

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

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

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

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

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

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

Lebih terperinci

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 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

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

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

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

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

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

Lebih terperinci

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

( ) 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

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

MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR DALAM WAKTU DISKRET DRAJAT STIAWAN

MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR DALAM WAKTU DISKRET DRAJAT STIAWAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR DALAM WAKTU DISKRET DRAJAT STIAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan n aya menyaakan bahwa

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

Solusi Numerik Model Umum Epidemik Susceptible, Infected, Recovered (SIR) dengan Menggunakan Metode Modified Milne-Simpson

Solusi Numerik Model Umum Epidemik Susceptible, Infected, Recovered (SIR) dengan Menggunakan Metode Modified Milne-Simpson JURNAL SAINTIFIK VOL. NO. JULI 0 Slus Numerk Mdel Umum Epdemk Suscepble Ineced Recvered SIR denan Menunakan Mede Mded Mlne-Smpsn Wayudn Nur Nurul Muklsa Abdal Prram Sud Maemaka FMIPA Unversas Sulawes Bara

Lebih terperinci

Dekomposisi Graf Hasil Kali Tiga Lintasan ke Dalam Sub Graf Perentang Reguler

Dekomposisi Graf Hasil Kali Tiga Lintasan ke Dalam Sub Graf Perentang Reguler Vol. 10, No. 1, 14-25, Juli 2013 Dekompoii Gaf Hail Kali Tiga Linaan ke Dalam Sub Gaf Peenang Regule Hamaai 1 Abak Dekompoii gaf G adala impunan * + dengan meupakan ubgaf dai Gyang memenui ( ) ( ) ( )

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

Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solusi Integer Linear Programming

Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solusi Integer Linear Programming JURNAL SAINTIFIK VOL. NO., JANUARI 0 Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solu Integer Lnear Programmng Wahyudn Nur, Nurul Mukhlah Abdal Program Stud Matematka FMIPA Unverta

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

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

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

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 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

daerah domain 0 t 100, tentukan nilai λ(64). a b c d => b

daerah domain 0 t 100, tentukan nilai λ(64). a b c d => b AAI4 Tipe Soal A Pembenukan Tabel Moralia. Survival Diribuion didefiniikan ebagai. / didalam daerah domain, enukan nilai 64. a.. b..5 c..4 d.. > b..5. Survival Diribuion didefiniikan ebagai. 5 / didalam

Lebih terperinci

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus

Lebih terperinci

Bab 9 Transformasi Laplace

Bab 9 Transformasi Laplace Meode Maemaika Aronomi- Bab 9 Tranformai aplace 9-. Definii Tranformai aplace Mialkan f() uau fungi real dengan variable dan >. Tranformai aplace didefiniikan ebagai: T f ( ) F( ) lim f ( ) e d f ( ) e

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 KINEMATIKA GERAK LURUS

BAB KINEMATIKA GERAK LURUS BAB KINEMATIKA GERAK LURUS.Pada ekiar ahun 53, eorang ilmuwan Ialia,Taraglia,elah beruaha unuk mempelajari gerakan peluru meriam yang diembakkan. Taraglia melakukan ekperimen dengan menembakkan peluru

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

Holt-Winter Exponential Smoothing. Minggu 5-6

Holt-Winter Exponential Smoothing. Minggu 5-6 Hol-Winer Exponenial Smoohing Minggu 5-6 Hol Exponenial moohing Meode Hol wo parameer exponenial moohing adalah pengembangan dari exponenial moohing ederhana. Menambahkan fakor perumbuhan (fakor ren) pada

Lebih terperinci

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak

Lebih terperinci

Transformasi Laplace Bagian 1

Transformasi Laplace Bagian 1 Modul Tranformai aplace Bagian M PENDAHUUAN Prof. S.M. Nababan, Ph.D eode maemaika adalah alah au cabang ilmu maemaika yang mempelajari berbagai meode unuk menyeleaikan maalah-maalah fii yang dimodelkan

Lebih terperinci

GERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL

GERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL Suau benda dikaakan bergerak manakalah kedudukan benda iu berubah erhadap benda lain yang dijadikan sebagai iik acuan. Benda dikaakan diam (idak bergerak) manakalah kedudukan benda iu idak berubah erhadap

Lebih terperinci

EL2005 Elektronika PR#01

EL2005 Elektronika PR#01 EL2005 Elektronka PR#0 SOAL B C E G a. Buktkan bahwa n = ( ). b. Turunkan peramaan untuk A v = /. c. Htung nla n dan A v = / jka dberkan = 00 kω, = 00 Ω, = kω, dan = 00. d. Ulang oal (c) jka dberkan =

Lebih terperinci

Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION )

Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION ) 9/08/0 ( MULTIPLE LINEA EGEION ) Elty arva, T., MT. Fakulta Teknk Juruan Teknk Indutr Unverta Krten Maranatha Bandung Pengantar Pada e ebelumnya kta hanya menggunakan atu buah X, dengan model Y = a + bx

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN 8 IV PEMBAHASAN 4 Aum Berkut n aum yang dgunakan dalam memodelkan permanan a Harga paar P ( merupakan fung turun P ( kontnu b Fung baya peruahaan- C ( fung baya peruahaan- C ( merupakan fung nak C ( C

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

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

FISIKA. Kelas X GLB DAN GLBB K13 A. GERAK LURUS BERATURAN (GLB)

FISIKA. Kelas X GLB DAN GLBB K13 A. GERAK LURUS BERATURAN (GLB) K3 Kelas X FISIKA GLB DAN GLBB TUJUAN PEMBELAJARAN Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan beriku.. Memahami konsep gerak lurus berauran dan gerak lurus berubah berauran.. Menganalisis

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

UJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL

UJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL Univeria Indoneia Fakula Ekonomi dan Bini UJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL 2017-2018 Hari /gl : Rabu, 18 Okober 2017 Waku : 120 Meni Pengajar : Riyano Sifa : Caaan

Lebih terperinci

REPRESENTASI INTEGRAL STOKASTIK UNTUK GERAK BROWN FRAKSIONAL

REPRESENTASI INTEGRAL STOKASTIK UNTUK GERAK BROWN FRAKSIONAL Proiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-6-6--9 hal 5-4 November 6 hp://jurnal.fkip.un.ac.id REPRESENTASI INTEGRAL STOKASTIK UNTUK GERAK BROWN FRAKSIONAL Chaarina Enny Murwaningya,,

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

BAB 4 PENGANALISAAN RANGKAIAN DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE DUA ATAU LEBIH TINGGI. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 4 PENGANALISAAN RANGKAIAN DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE DUA ATAU LEBIH TINGGI. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB 4 PENGANAISAAN RANGAIAN DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIA ORDE DUA ATAU EBIH TINGGI Oleh : Ir. A.Rachman Haibuan dan Naemah Mubarakah, ST 4. Pendahuluan Pada umumnya peramaan diferenial homogen orde dua

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Kontrol dengan Tanggapan Waktu

Perancangan Sistem Kontrol dengan Tanggapan Waktu erancangan Siem onrol dengan anggapan Waku 4 erancangan Siem onrol dengan anggapan Waku.. endahuluan ada bab ini, akan dibaha mengenai perancangan uau iem konrol ingleinpu-ingle-oupu linier ime-invarian

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. AnalisisRangkaian. RangkaianListrik di KawasanWaktu #3

Sudaryatno Sudirham. AnalisisRangkaian. RangkaianListrik di KawasanWaktu #3 Sudarano Sudirham AnaliiRangkaian RangkaianLirik di awaanwaku #3 Bahan uliah Terbuka dalam forma pdf eredia di www.buku-e.lipi.go.id dalam forma pp beranimai eredia di www.ee-cafe.org Teori dan Soal ada

Lebih terperinci

7/23/2013. Kawasan Waktu. Isi Kuliah: Analisis di. Analisis di Kawasan Fasor. Analisis di Kawasan s (Transf. Laplace) di Kawasan Waktu

7/23/2013. Kawasan Waktu. Isi Kuliah: Analisis di. Analisis di Kawasan Fasor. Analisis di Kawasan s (Transf. Laplace) di Kawasan Waktu 7// I Kulah: Sudaryano Sudrham nal angkaan Lrk d Kawaan Waku. Pendahuluan. earan Lrk dan Peubah Snyal. Model Snyal. Model Pran. Hukum-Hukum Daar 6. Kadah-Kadah angkaan 7. Teorema angkaan 8. Meoda nal 9.

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

MODEL INVENTORI TINGKAT PERMINTAAN LINEAR, TINGKAT PRODUKSI TERBATAS DAN KEKURANGAN PERSEDIAAN YANG DIPENUHI SAAT PRODUKSI

MODEL INVENTORI TINGKAT PERMINTAAN LINEAR, TINGKAT PRODUKSI TERBATAS DAN KEKURANGAN PERSEDIAAN YANG DIPENUHI SAAT PRODUKSI Roni Hasudungan H e.al. Model Invenory Tingka Linear MODEL INVENTORI TINGKAT PERMINTAAN LINEAR, TINGKAT PRODUKSI TERBATAS DAN KEKURANGAN PERSEDIAAN YANG DIPENUHI SAAT PRODUKSI Roni Hasudungan H, T.P Nababan,

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

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

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI * PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI Oleh : eko wahyudanto (409.05.004) Pembmbng : Ir.Mochamad.Ilya HS NIP. 949099 97903 00 Latar Belakang

Lebih terperinci

Bab II TINJAUAN PUSTAKA II.1 aransi II.1.1 Klasifikasi Garansi

Bab II TINJAUAN PUSTAKA II.1 aransi II.1.1 Klasifikasi Garansi Bab II TINJAUAN USTAKA ada bab n aan dbaha onep eor dan meode yang yang dgunaan dalam pengembangan model raeg layanan garan unu produ dengan pola penggunaan nermen Konep dan eor erebu erdr aa Sub bab II

Lebih terperinci

Marzuki Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Almuslim ABSTRAK

Marzuki Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Almuslim ABSTRAK PERBANDINGAN PRETAI IWA ANTARA PEMBELAJARAN PROBLEM OLVING DENGAN METODE KONVENONAL PADA DALIL PHYTAGORA TERHADAP IWA KELA VIII MP NEGERI PEUANGAN ELATAN KABUPATEN BIREUEN Marzuk Program tud Penddkan Matematka

Lebih terperinci

PERTEMUAN 2 KINEMATIKA SATU DIMENSI

PERTEMUAN 2 KINEMATIKA SATU DIMENSI PERTEMUAN KINEMATIKA SATU DIMENSI RABU 30 SEPTEMBER 05 OLEH: FERDINAND FASSA PERTANYAAN Pernahkah Anda meliha aau mengamai pesawa erbang yang mendara di landasannya? Berapakah jarak empuh hingga pesawa

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

Ulangan Bab 3. Pembahasan : Diketahui : s = 600 m t = 2 menit = 120 sekon s. 600 m

Ulangan Bab 3. Pembahasan : Diketahui : s = 600 m t = 2 menit = 120 sekon s. 600 m Ulangan Bab 3 I. Peranyaan Teori. Seekor cheeah menempuh jarak 6 m dalam waku dua meni. Jika kecepaan cheeah eap, berapakah bearnya kecepaan cheeah erebu? Pembahaan : Dikeahui : = 6 m = meni = ekon 6 m

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH,

BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, S.Si NIP. 198308202011011005 SMA NEGERI 9 BATANGHARI 2013 I. JUDUL MATERI : GERAK LURUS II. INDIKATOR : 1. Menganalisis besaran-besaran

Lebih terperinci

J U R U S A N T E K N I K S I P I L UNIVERSITAS BRAWIJAYA. TKS-4101: Fisika GERAKAN SATU DIMENSI. Dosen: Tim Dosen Fisika Jurusan Teknik Sipil FT-UB

J U R U S A N T E K N I K S I P I L UNIVERSITAS BRAWIJAYA. TKS-4101: Fisika GERAKAN SATU DIMENSI. Dosen: Tim Dosen Fisika Jurusan Teknik Sipil FT-UB J U R U S A N T E K N I K S I P I L UNIVERSITAS BRAWIJAYA TKS-4101: Fisika GERAKAN SATU DIMENSI Dsen: Tim Dsen Fisika Jurusan Teknik Sipil FT-UB 1 Mekanika Kinemaika Mempelajari gerak maeri anpa melibakan

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

' 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

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

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan

Lebih terperinci

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran KTSP & K-13 kimia K e l a s XI LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaan Seelah mempelajai maei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beiku. 1. Mengeahui pesamaan laju eaksi.. Memahami ode eaksi dan konsana laju

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

ABSTRACT. Mathematics, IPB. For censored data, survival time using Exponential method is St ˆ( ) = e λ

ABSTRACT. Mathematics, IPB. For censored data, survival time using Exponential method is St ˆ( ) = e λ ANALII DATA URVIVAL WAKTU TUNGGU MENDAPATKAN PEKERJAAN PERTAMA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKPONENIAL DAN WEIBULL MARLINA RAHMAWATI G5433 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

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

Lebih terperinci

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 3. Meode Penelan Meode penelan yang dgunakan dalam penelan n adalah meode deskrpf anals. Wnarno Surakhmad (990:40) mengemukakan bahwa meode deskrpf mempunya cr-cr sebaga berku:.

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. dimana peneliti adalah sebagai instrument kunci, pengambilan sample sumber dan

BAB IV METODE PENELITIAN. dimana peneliti adalah sebagai instrument kunci, pengambilan sample sumber dan BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Pendekaan Peneliiaan Peneliian sudi kasus ini menggunakan peneliian pendekaan kualiaif. menuru (Sugiono, 2009:15), meode peneliian kualiaif adalah meode peneliian ang berlandaskan

Lebih terperinci

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu .4 Persamaan Schrodinger Berganung Waku Mekanika klasik aau mekanika Newon sanga sukses dalam mendeskripsi gerak makroskopis, eapi gagal dalam mendeskripsi gerak mikroskopis. Gerak mikroskopis membuuhkan

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM FISIS

PEMODELAN SISTEM FISIS 4 PEMODEAN SSTEM SS 4. Pendahuluan Satu tuga yang pentng dalam anal dan perancangan tem kendal adalah pemodelan dar tem. Sebelum kta melakukan perancangan ebuah tem kendal, terlebh dahulu haru dlakukan

Lebih terperinci

Faradina GERAK LURUS BERATURAN

Faradina GERAK LURUS BERATURAN GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang

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