BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Devi Hadiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB LANDASAN TEORI.. Fzzy AHP Pada era kopettf saat peha proses peha spper yag efektf eegag peraa yag petg daa kesksesa sebah dstr. Meh spper yag tepat ebat sebah dstr tk egedaka baya da egkatka ss kopettf dstr. Sea keptsa yag dab bersfat ogs keptsa ga hars dadas dega teor-teor tertet. Perasaaha peha spper serg kta pa a sergka kta bgg tk eh sat obyek yag terbak ba sea ttta krtera yag ada apak saa petgya. Bahka dar beberapa obek ek krtera yag berawaa. Msaya tk krtera harga pag bak adaah obyek A a tk krtera katas yag terbak adaah obyek B da tk krtera fgs yag terbak adaah obyek C. Utk t basaya dgaka AHP sebaga aat bat peha spper. Meskp deka terkadag sagat ssah tk ea sat krtera daa agka yag past. Mgk eag krtera tertet ebh serg berada pada sat a tertet a bka berart tdak ada kegka terad perbaha pada krtera sat spper waap perbaha t sagat kec. Utk tah AHP dsepraka ead Fzzy AHP. Fzzy AHP erpaka
2 6 peggabga dar tekk AHP da ogka ateatka Fzzy. Fzzy AHP berak tk keadaa yag tdak past dar peha sat obyek. Ta peggaa Fzzy AHP daa proyek adaah. Meh krtera-krtera yag petg tk egab keptsa. Meetka pergkat pegaba keptsa 3. Medapat keptsa terbak dar krtera da ateratf yag ada. Metode Fzzy AHP sedr ash ek beberapa cara peyeesaa atara a dega eggaka cara ateats ap fgs f. Metode Fzzy AHP yag dgaka daa pesa skrps adaah etode Fzzy AHP yag eggaka fgs f tersebt. Lagkah-agkah peggaa Fzzy AHP:. Tetka ta peggaa Fzzy AHP (eve krtera yag terdapat pada ateratf (eve da ateratf yag aka dph (eve 3 dar asaah. Gabar.. Gabar Cotoh Strktr Hrark
3 7. Tetka pergkat krtera tk atrks ateratve spper yag dph ert tabe deraat kepetga dega cara yag saa sepert AHP. Na peaa hars dakka oeh orag yag egasa eda tersebt. Tabe.. Tabe Skaa Peaa AHP Preferece Leve Nerca Vae Eqay preferred Eqay to oderatey preferred Moderatey preffered 3 Moderatey to strogy preferred 4 Strogy preferred 5 Strogy to very strogy preferred 6 Very strogy preferred 7 Very Strogy to extreey preferred 8 Extrey preferred 9 Sber : Tekk da Apkas Pegaba Keptsa Krtera Maek Catata: - Jka obyek A dbadgka dega drya sedr ata dega yag saa bakya aka a hars Eqay peferred ( sehgga serh a sepaag dagoa atrks bera ; ;. Meskp tgkata peaa pada Fzzy AHP saa dega AHP a ada perbedaa yag eoo daa pesaya. Fzzy AHP eggaka 3 agka bat daa sat a d aa a tersebt adaah berdasarka segtga Fzzy AHP. Ketga baga bat tersebt dabagka sebaga ; ;. Daa erpaka a kegka yag terkec erpaka a
4 8 kegka yag pag eaka da adaah a kegka yag terbesar. Msaya sebah peaa A terhadap B ( ( adaah 3 4 aka a pag serg terad adaah 3 da kegka terkec adaah da kegka terbesar adaah 4. Sebearya peaa pada Fzzy AHP tdak tergatg pada batasabatasa tertet a tk kass peaa Fzzy AHP dakka dega skaa peaa AHP. Sea t fgs keaggotaa pebetka Fzzy AHP tragar adaah : 0 ~ ( x ( μ ( x / M ( x ( 0 Yag dgabarka sebaga berkt : x < x x x > M Grafk.. Grafk Fzzy Tragar
5 9 Seg tga d atas eabagka rta a-a μ( x / M ~ berdasarka a M yag erpaka a dar sapa dega. Maksd dar gabar d atas adaah ba x ata x aka a dar μ ( x / M ~ adaah. Poa Fzzy AHP tragar d atas adaah sat kekhssa dar keadaa Fzzy AHP yag eggabarka arak keadaa yag stab dar peggaa etode Fzzy AHP. Utk edapatka poa Fzzy AHP tragar sepert gabar d atas da eeh krtera fgs d atas arak atar peaa da serta da hars saa. Ba arak a-a tersebt tdak saa aka poa seg tga tersebt tdak terbetk. Meskp deka poa d atas tdak dbahas karea haya dgaka sebaga aca berpkr saa da tdak dgaka daa pegaba keptsa. Tabe. Cotoh Tabe Peaa Spper FUZZY AHP Matrx Awa Spper A B C A A A A B A C B B A B B B C C C A C B C C Ba a A terhadap B adaah ( ; ; aka a B terhadap A adaah (/ ; / ; / yag dotaska dega ( ; ; - 3. Stess Na Seteah eetka a-a krtera atar spper a tersebt dcar stessya tk edapatka perbadga atara spper sat dega yag a.
6 0 Dasar berpkr tk eetka sstess a pertaa-taa dega eggaka Agebrac Operato. Ba terdapat da a A da B dega A ( ; B (. ; aka terdapat beberapa otas sebaga berkt Peabaha: A + B ( + ( ( Perkaa: A. B (.( (... Iverse: ( ( Lagkah awa tk eetka stess a adaah dega eahka asg-asg aggota ( ; ; daa sat bars sehgga dperoeh M g Keda seteah tota asg-asg ( ; ; daa setap bars dteka aka dcar tota asg-asg ( ; ; secara keserha. Ha tersebt dapat dotaska : M g Seteah edapatka tota keserha tersebt dcar M g yag dotaska sebaga :
7 g M Keda dega dasar Perkaa:.( (. B A... ( Ddapatka stess a tk bars adaah M g x g M Lagkah terakhr tk stess a adaah dega eggaka rsa ogka sebaga berkt : otherwse f f ( ( 0 ( ; ; yag terdapat daa otas tersebt bkaah ( ; ; pada a awa eaka ( ; ; yag teah dstesska. 4. Meetka bobot prortas Bobot prortas tk sbyek X adaah stess a terkec dar sbyek X terhadap obyek Y da Z
8 Seteah bobot prortas asg-asg sbyek dteka aka asgasg bobot prortas tersebt doraka dega cara dbag dega tota bobot prortas keserha. 5. Meh Spper Tabe.3. Cotoh Tabe Peha Spper Fzzy AHP FUZZY AHP Weght Ateratve Krtera Krtera Krtera 3 a b c Bobot Ateratf Spper X A A A B A C N X Spper Y B A B B B C N Y Spper Z C A C B C C N Z Tabe d atas erpaka tabe pegaba keptsa akhr. Na (a ; b ; c adaah a-a bobot krtera yag teah doraka pada proses sebeya. Na Aa adaah a bobot spper X terhadap krtera a Na Ba adaah a bobot spper Y terhadap krtera a Sehgga Utk edapatka asg-asg bobot krtera spper adaah: N AA a + AB b + AC c X N BA a + BB b + BC c Y N C A a + CB b + CC c Z
9 3 Bobot ateratf spper terbesar yag daggap sebaga spper terbak... Pegedaa Persedaa PPIC (Prodcto Pag ad Ivetory Cotro erpaka sebah yag berkata dega perecaaa prodks da pegedaa persedaa. Pegerta Persedaa adaah :. Sat aktva yag ept barag-barag k persahaa dega aksd tk da ata dgaka daa sat perode saha yag ora. Persedaa barag-barag yag ash daa pegeraa / proses prodks 3. Persedaa baha bak yag egg peggaaya daa sat proses prodks Kegaa Persedaa: Meghagka resko keterabata barag datag Meghagka resko barag yag dpesa rsak Mepk barag yag dhaska secara sa Mea keacara ars prodks Mecapa peggaa es yag opta Meberka peayaa yag bak kepada peagga Meberka aa barag sea ada Mebat pegadaa / prodks
10 4 Saah sat etode daa PPIC tk eetka perecaaa persedaa adaah EOQ (Ecooc Order Qatty yag berdasarka fakta sbb :. adaya baya yag tdak berbah egkt ah barag yag dpesa a berbah egkt ah peesaa.. Adaya baya yag berbah sesa dega perbaha ah barag yag dperka ata dpesa (baya peypaa baya peesaa dsb Baya yag tdak berbah tersebt dsebt fx cost. Fx cost tersebt aka dbag dega ah barag yag dprodks. Maka seak besar barag yag dprodks ak kec fx cost tersebt. Maka ogkaya aka terdapat ttk te opta agar tota keda baya tersebt hars a. Peryataa tersebt dgabarka pada grafk d bawah : Grafk.. Krva Opta Order Qatty
11 5 Gabar d atas erpaka grafk yag eggabarka hbga atara baya pesa baya spa da baya tota terhadap ah pesaa. Grafk tersebt eyataka bahwa seak besar kattas peesaa aka baya peypaa aka seak besar karea barag yag dspa ebh bayak da baya peesaa seak kec karea frekes peesaa berkrag. Sebakya kattas peesaa er aka baya peypaa seak kec karea barag yag dspa ebh sedkt da baya peesaa seak besar karea egkatya kattas peesaa. Keda krva baya tersebt berte pada sat ttk tegah da ka dtark gars tegak rs pada ttk tersebt aka eotog ttk krvs baya da gars horzota yag eyataka pada baya da kattas peesaa opta Mode yag pag sederhaa dar EOQ adaah Q AD IC Q Jah barag opt tk seka peesaa A order cost D pertaa per perode I hodg cost (daa deca C Harga per Ut
12 6 Mode dapat dterapka dega ass-ass sebaga berkt. Pertaa dketah dega past da kosta seaa perode persedaa. Sea te yag dpesa dtera seketka da tdak bertahap 3. Lead Te ya past 4. Sea baya dketah da bersfat past 5. Tdak adaya dsko berdasarka kattas pesaa. - Meetka Tota Baya TC (Q/ * IC + (D/Q *A Q adaah ah peesaa opta D adaah kebtha daa perode tertet A adaah Baya pesa IC adaah baya peypaa per t seaa perode D - Meetka ah peesaa Jah peesaa D/Q D Dead perode tertet Q Kattas peesaa Keda seteah eakka sea perhtga yag dperka tk ebat perecaaa yag opta sea perhtga tersebt dgabarka pada sebah grafk sepert d bawah.
13 7 Grafk.. Cotoh Skea Ttk Reorder Pot Keteraga a Merpaka ah peesaa opt yag ddapatka dar perhtga EOQ b Merpaka arak wakt atar peesaa c erpaka ttk peesaa keba eggat adaya eadte d Merpaka ttk peeraa barag
Analitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)
6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil
4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa
Lebih terperinciBAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka
Lebih terperinciKULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.
ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh
Lebih terperinciMENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **
MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciMETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX
ORBITH VOL. 9 NO. JULI 03 : 78 83 ETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEILIHAN DISTRO LINUX Oleh : Ahad Sabq Tekk Iforatka Poltekk Purbaya Tegal Jl. Pacakarya No. Talag Tegal 593 Abstrak Pada peelta
Lebih terperinci2 i. . Kebolehjadian total n set nilai adalah: y terhadap y dicapai jika faktor
Pencocokan Data. Pencocokan Data ke Gars Lurus Msakan kta mempunya n ttk data ekspermenta (, y ) dan dketahu bahwa hubungan teorts antara dan y adaah hubungan near (persamaan gars urus) dengan persamaan:
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Kecepatan Angin Awal untuk Berputar (m/s)
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.. Pegarh Baha Kicir Terhadap Kecepa Pr kicir Pegarh baha pebat kicir (blade terhadap kecepa pr kicir pak dala gabar 5.. Dala gabar 5., pak bahwa dega berbedaya aterial blade,
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT
68 Bud: PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT Dya Seta Bud ), Da Reto Sar Dew ), D Edah
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR. Oleh
STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk
Lebih terperinciPROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX
POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperincib) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)
B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm
Lebih terperinciBAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.
BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk
Lebih terperinciPOLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA
MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua
Lebih terperinciNILAI DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL ATAS ALJABAR MAX-PLUS. Dwi Suci Maharani 1 dan Suryoto 2. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang
NILAI DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL ATAS ALJABAR MAX-PLUS Dw Sc Mahara da Sryoto, Jrsa Mateata FMIPA Uverstas Dpoegoro J Prof H Soedarto, SH, Tebaag, Searag Abstract A terva atr A A, A wth gve A, A
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciSTATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)
STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciMODEL OPTIMISASI PENINGKATAN RELIABILITAS PRODUK MULTIKOMPONEN YANG DIJUAL DENGAN GARANSI DUA DIMENSI. Abstrak
MODEL OPTIMISASI PENINGKATAN RELIABILITAS PRODUK MULTIKOMPONEN YANG DIJUAL DENGAN GARANSI DUA DIMENSI Yat Helaty, Rez Frasar, Hedro Parssetyo Jrsa Tekk da Meejee Idstr, Isttt Tekolog Nasoal Jl. PHH Mstafa
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciEKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi
EKONOMI TEKNIK Ekuvales Ekuvales Ekuvales = Nla uag yag sama pada waktu yag berbeda. Jumlah uag berbeda pada waktu berbeda dapat berla ekooms sama. Cotoh = harga bes Rp 4.5, (25), Rp 5.5, (29), da Rp 6.5
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciPertemuan 3 Luas Daerah Bidang Datar, dan Volume Benda Padat dengan Metode Bidang Irisan Sejajar
ertemua 3 Luas Daerah Bdag Datar, da Volume Beda adat dega Metode Bdag Irsa Sejajar A. Luas Daerah Bdag Datar 1. Luas Daerah Bdag Datar Yag Datas Oleh Kura f, sumu X, Gars a da Gars DEFINISI: Msalka D
Lebih terperinciINTERPOLASI INTERPOLASI LINIER INTERPOLASI KUADRATIK
INTERPOASI INTERPOASI INIER INTERPOASI KUADRATIK INTERPOASI POINOMIA Dua ttk data : Gars Tga ttk data : Kuadratk g Empat ttk data :Polomal tgkat-3 Dketahu: ttk data ( y ) ( y ) ( y ) D ttk data :Polomal
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciNotasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciPertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia
Baa jar Mekaka Baa Mulat, ST., MT Pertemua V V. Ttk Berat da Mome ersa. Ttk Berat Peampag Mome pertama suatu luasa eleme teradap suatu sumbu d dalam bdag luasa dberka dega produk luasa eleme da jarak tegak
Lebih terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Lebih terperinciAngka Banding Manfaat dan Biaya
METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal
Lebih terperinciMODIFIKASI PENAKSIR UNTUK RASIO PADA SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PENDAHULUAN
MODIFIKAI PAKIR UTUK RAIO PADA AMPLIG BRPRIGKAT Deva rw, Arsma Ada, Rstam fed Devaerw@ahoo.com Mahasswa Program Matematka Dose Jrsa Matematka Fakltas Matematka da Ilm Pegetaha Alam Kamps Bawda Pekabar,893,Idoesa
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciBAB OPTIKA GEOMETRIS
BAB OPTIKA GEOMETIS Cotoh 9. Da bah ceri datar ebetk sdt 0 seperti tapak pada gabar. Jika siar datag pada ceri M dega sdt datag 65, berapakah besar sdt patl θ pada ceri M? Peyelesaia: Mert hk peatla pada
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciSOAL-SOAL SPMB 2007 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS) 1. SPMB, MAT DAS, Regional I, 2007 Suku ke-n suatu barisan aritmatika adalah
SOAL-SOAL SPMB 00 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS). SPMB, MAT DAS, Regioal I, 00 Sk ke- sat barisa aritmatika adalah 0 p,da 6, maka.... Jika A. B. 3 C. D. 3 E.. SPMB, MAT DAS, Regioal I, 00 Jika p 0, q 0 q...
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciTabel Distribusi Frekuensi
Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara
Lebih terperinciUNJUK KERJA KESELURUHAN DGN SATELIT TRANSPARAN FAKULTAS TEKNIK ELEKTRO 1
JK KERJA KESERHA ET TRASPARA FAKTAS TEKK EEKTR T Pi P RMAX FRX FE A FTX T SR FAKTAS TEKK EEKTR 2 TAS : aya carrier di input satelit sat : aya carrier di input satelit pd kndisi saturasi P in : aya di input
Lebih terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciBAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN
Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET TAK HINGGA
Bab 5 BARISAN DAN DERET TAK HINGGA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetesi Dasar. Memiliki motivasi iteral, kemampa bekerjasama, kosiste, sikap disipli, rasa percaya diri da sikap tolerasi
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)
ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.
Lebih terperinciFAKULTAS DESAIN dan TEKNIK PERENCANAAN
Wiryato Dewobroto ------------------------------------- Jrsa Tekik Sipil - Uiversitas elita Harapa, Karawaci FAKULTAS DESAIN da TEKNIK ERENCANAAN UJIAN TENGAH SEMESTER ( U T S ) GENA TAHUN AKADEMIK 010
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciPenggunaan Sistem Samar Pada Pemodelan Tingkat Inflasi Di Indonesia
Pegguaa Sstem Samar Pada Pemodea Tgkat Ifas D Idoesa Oeh : Nuug Chusu Chotmah ahasswa Program Stud atematka FIP UNY gus ama bad Staf Pegajar Jurusa Peddka atematka FIP UNY uhammad Fauza Staf Pegajar Jurusa
Lebih terperinciBAB IV METODE BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
BAB IV : METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA 35 BAB IV METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA Pada bab ii aka dibahas sat pedekata merik tk peeta harga opsi Asia, khssya opsi Asia dega rata-rata
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinciBAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI
Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg
Lebih terperinciPrestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL
SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA 010 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 0 Prestasi itu diraih buka didapat!!! SOLUSI SOAL Bidag Matematika Disusu oleh : Eddy Hermato, ST Olimpiade Matematika Tk
Lebih terperinciAnalisis Kriteria Investasi
Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB II KEGIATAN PEMBELAJARAN
Page o BAB II KEGIATAN PEMBELAJARAN A. TURUNAN FUNGSI ALJABAR. Deiisi Tra Fgsi Deiisi Fgsi : ata mempai tra ag diotasika d d ata di deiisika : d d d d d d lim h 0 h h lim 0 ata Cotoh Soal :. Tetka tra
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciPERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
Bab PENDAHULUAN.. Latar Belakag Bayak peelitia yag bertja mecari dasar-dasar tk megadaka prediksi sat variabel dari iormasi-iormasi yag diperoleh dari variablel tersebt. Misalya apakah keadaa caca dapat
Lebih terperinci