BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi pemeliharaan menurut O Connor (2001,p407) adalah suatu kegiatan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi pemeliharaan menurut O Connor (2001,p407) adalah suatu kegiatan"

Transkripsi

1 BAB LANDASAN TEORI. Pemelharaa (Mateace) Defs pemelharaa meurut O Coor (00,p407) adalah suatu kegata utuk memelhara da mejaga fasltas yag ada serta meperbak. Melakuka peyesuaa atau pegata yag dperluka utuk medapatka suatu kods operas produks agar sesua dega perecaaa yag ada. Perawata adalah sebuah operas atau aktvtas yag harus dlakuka secara berkala dega tujua utuk mempercepat pergata kerusaka peralata dega resources yag ada. Perawata juga dtujuka utuk megembalka suatu sstem pada kodsya agar dapat berfugs sebagamaa mestya, memperpajag usa keguaa mes, da meeka falure sekecl mugk.(sumber: Meurut Jr.Patto(995,p3) Pegerta mataace secara umum yatu seragkaa aktvtas (bak bersfat teks da admstratve) yag d perluka mempertahaka da mejaga suatu produk atau system tetap berada pada dalam kods ama, ekooms, efse da pegoperasa optmal. Aktvtas perawata sagat dperluka karea : Setap peralata puya umur peguaa (useful lfe). Suatu saat dapat megalam kegagala da kerusaka. Kta dapat megetahu dega tepat kapa peralata aka megalam kerusaka Mausa selalu berusaha utuk megkatka umur pegguaa dega melakuka perawata (mateace).

2 9 Yag mejad musuh utama baga perawata adalah breakdow, deterorato, da kosekues dar semua tpe kejada yag tdak terecaa. Mateace sagat berpera petg dalam kegata produks dar suatu perusahaa yag meyagkut kelacara da kemaceta produks, volume produks serta agar produk dapat dproduks da d terma kosume tepat pada waktuya da mejaga agar tdak ada sumber daya yag megaggur karea kerusaka (dowtme) pada mes sewaktu proses produks sehgga dapt memmalka baya kehlaga produks.. Jes pemelharaa Kegata pemelharaa dapat dbedaka mejad 3 jes yatu correctve mateace ( breakdow mateace), prevetve mateace da total productve mateace (perawata keseluruha)... Correctve mateace Meurut pedapat O coor (00,p40) Corectve mateace merupaka kegata perawata yag dlakuka setelah mes atau fasltas produks megalam gaggua atau kerusaka sehgga tdak dapat berfugs dega bak. Aktvta Correctve mateace serg dsebut aktvtas perbaka. Correctve mateace basaya tdak dapat kta recaaka telebh dahulu karea kta haya bsa memperbakya setelah terjad kerusaka, bahka terkadag perbaka tersebut bsa tertuda da terlambat. Perbaka yag dlakuka akbat terjadya kerusaka dapat terjad akbat tdak dlakukaya prevetve mateace maupu telah dterapka prevetve mateace, aka tetap sampa pada suatu waktu tertetu fasltas produks atau peralata yag ada tetap rusak. Dalam hal, correctve mateace bresfat perbaka meuggu sampa

3 0 kerusaka terjad dahulu, kemuda baru dperbak agar fasltas produks maupu peralata yag ada dapat dperguaka kembal dalam proses produks sehgga operas dalam proses produks dapat berjala lacer da kembal ormal. Apabla perushaa haya megambl tdaka correctve mateace saja, maka terdapat factor ketdakpasta aka lacarya fasltas dalam proses produks maupu peralataya sehgga membulka efek-efek yag dapat meghambat kegata produks jkalau terjad gaggua kerusaka tba-tba pada fasltas produks perushaa. Tdaka correctve mateace kelataya lebh murah bayaya dbadgka tdaka prevetve mateace. Tetu saja peryataa bear selama gaggua kerusaka belum terjad pada fasltas maupu peralata ketka proses produks berlagsug. Namu, saat kerusaka terjad selama proses produks maka baya perawata aka megalam pegkata akbat terhetya proses produks. Sela tu baya-baya perawata da pemelharaa aka membegkak pada saat terjadya kerusaka tersebut. Dega demka, dapat dsmpulka bahwa tdaka correctve mateace lebh memusatka permasalaha setelah permasalaha tu terjad, buka megaalsa masalah utuk mecegah agar tdak terjad. Meurut Pedapat O coor (00,p40) Correctve mateace dapat dhtug dega MTTR ( mea tme to repar) dmaa tme to repar memlk aktvtas yag basaya dbag mejad 3 group: Preparato tme: Waktu yag dbutuhka utuk persapa sepert mecar orag utuk perkerjaa, travel, peralata sudah dpeuh atau belum da tes perlegkapaya.

4 Actve Mateace Tme: Waktu yag d perluka utuk melakuka pekerjaa tersebut. Melput waktu mempelajar repar chart sebelum actual repar dmula da waktu yag dhabska meverfkas bahwa kerusaka tersebut d perbak. Delay Tme: Waktu yag dbutuhka utuk meuggu kompoe dalam mes uutk dperbak. Correctve mateace merupaka stud dalam meetuka tdaka yag dperluka utuk megatas kerusaka-kerusaka atau kemaceta yag terjad berulag kal. Tdaka perawata bertujua utuk mecegah terjadya kerusakaa yag sama. Prosedur dtetapka pada peralata atau mes yag sewaktu waktu dapat terjad kerusakaya. Pada umumya usaha utuk megatas kerusaka tu dapat dlakuak dega cara sebaga berkut:. Mecatat data trouble/kerusaka, kemuda melakuka pegkata peralata sehgga kerusaka yag sama tdak terjad lag.. Meg-mprove peralata sehgga mejad lebh mudah. 3. Merubah proses. 4. Meracag kembal kompoe yag gagal. 5. Meggat dega kompoe yag baru 6. Megkataka prosedur perawata prevetf. 7. Mejau kembal da merubah sstem pegoperasa. Dega demka, ddapatka kesmpula bahwa pemelharaa korektf memusatka permasalaha setelah permasalaha tu terjad, buka megaalsa masalah utuk mecegahya agar tdak terjad.

5 .. Pervetve Mateace Meurut pedapat Ebellg(997,89), Pervetve matece adalah pemelharaa yag dlakuka tejadwal, umuya secara perodk, dmaa sejumlah tugas pemelharaa sepert speks, perbaka, peggata, pembersha, pelumasa da peyesuaa dlaksaaka. Dega adaya prevetve Mateace dharapka semua mes yag ada aka terjam kelacara proses kerjaya shgga tdak ada yag terhambat dalm proses kerjaya sehgga tdak ada yag terhambat dalam proses produksya da bsa selalu dalam keadaa optmal...3 Total productve mateace Secara teorts, total baya pemelharaa dapat dgambarka bahwa baya pemelharaa korektf aka berbadg terbalk dega pemelharaa. Pemelharaa secara produktvtas dapat dlakuka dega jala berkut (Tampubolo, 004, p53):. Medesa mes atau peralata yag memlk reabltas tgg, mudah d operaska da mudah dpelhara.. Aalsa baya vestas utuk mes atau peralata dega pelayaa (servce) dar pemasok da baya-baya pemelharaaya. 3. Megembagka perecaaa pemelharaa pervetf yag dapat dmafaatka secara prakts oleh operator, baga pemelharaa, da teks. 4. Melath pekerja utuk megoperaska mes atau peralata, termasuk cara memelharaya.

6 3.3 Kosep-Kosep Pemelharaa.3. Kosep Hubuga Waktu dalam Mateace Keteraga stlah dalam mateace :. Up tme Waktu ( perod of tme) dmaa mes/peralata ada dalam kods bak sehgga dapat melakuka fugs sepert seharusya ( melakuka fugs dalam kods yag dtetapka da dega mateace yag dtetapka pula). Dow Tme Waktu ( perod of tme) damaa mes/peralata tdak berada dalam kods utuk dapat melakuka fugsya. Dowtme dhtug mula saat mes tdak berfugs sampa mes kembal dalam keadaa dapat berfugs sepert seharusya, setelah dlakuka perbaka. 3. Operatg Tme Waktu ( perod of tme) dmaa mes melakuka fugs sepert seharusya OPERATING TIME < UP TIME 4. Stadby Tme Waktu ( perod of tme) dmaa mes berada dalam kods utuk dapat berfugs sepert seharusya, tetap mes tdak doperaska. Up tme = Operatg Tme + Stadby Tme 5. Mateace Tme Waktu dmaa kegata mateace dlakuka termasuk delay-delay yag terjad selama pelaksaaa kegata. 6. Actve Mateace Tme

7 4 Baga dar mateace tme, dmaa kegata/pekerjaa mateace bearbear dlakuka 7. Logstc Tme Waktu dalam dowtme, dmaa kegata mateace belum dapat dmula karea alasa logstk. 8. Admstratve Tme Waktu dalam dowtme, dmaa kegata mateace belum dapat dmula karea alasa admstratve. 9. Correctve Mateace Tme Waktu dalam actve mateace tme, dmaa dlakuka kegata correctve mateace. 0. Pervetve Mateace Tme Waktu dalam actve mateace tme, dmaa dlakuka kegata prevetve mateace. (sumber: Jr.Patto(995,p4-5)).3. Kosep Breakdow Tme Meurut Pedapat Jr.Patto(995,p30),Breakdow dapat ddefska sebaga berhetya mes pada saat produks yag melbatka egeerg dalam perbaka, basaya meggat sparepart yag rusak, da lamaya waktu lebh dar 5 met ( berdasarka OPI-Overall Performace Ide). Dowtme mes merupaka waktu megaggur atau lama waktu dmaa ut tdak dapat lag mejalaka fugsya sesua dega yag dharapka. Hal terjad apabla suatu ut megalam masalah sepert kerusaka mes yag dapat meggaggu kerja mes secara keseluruha termasuk kualtas produk yag dhaslka atau

8 5 kecepata produksya sehgga membutuhka waktu tertetu utuk megembalka fugs ut-ut tersebut pada koss semula, Usur-Usur dalam Dowtme :. Mateace Delay Waktu yag dbutuhka utuk meuggu ketersedaa sumber daya mateace utuk melakuka proses perbaka. Sumber daya mateace dapat berupa alat batu, teks, alat tes, kompoe peggat, da la-la.. Supply delay Waktu yag dbutuhka utuk persoel mateace utuk memperoleh kompoe yag dbutuhka dalam proses perbaka. Terdr dar lead tme admstratve, lead tme produks, da waktu trasportas kompoe pada lokas perbaka. 3. Acces tme Waktu utuk medapatka akses ke kompoe yag megalam kerusaka. 4. Dagoses tme Waktu yag dbutuhka utuk meetuka peyebab kerusaka da lagkah perbaka yag harus dtempuh utuk memperbak kerusaka. 5. Repare or replacemet ut Waktu aktual yag dbutuhka utuk meyelesaka proses pemulha setelah permasalaha dapat ddetfkaska da akses ke kompoe rusak dapat dcapa. 6. Verfcato ad algmet Waktu utuk memastka bahwa fugs darpada suatu ut telah kembal pada kods operas semula.

9 6.3.3 Kosep Relablty(Kehadala) Yag dmaksud dega kehadala adalah:. Peluag sebuah kompoe atau sstem aka dapat beroperas sesua fugs yag dgka utuk suatu perode waktu tertetu ketka dguaka dbawah kods operas yag telah d tetapka. Ebelg, (997, p5). Peluag sebuah kompoe, sub-sstem atau sstem melakuka fugsya dega bak, sepert yag dpersyaratka, dalam kuru waktu tertetu da dalam kods operas tertetu pula. ( Ahmad Taufk).3.4 Kosep Avalablty Meurut Ebelg(997,p5), Avalablty adalah probabltas kompoe atau sstem dapat beroperas sesua dega fugsya pada kods operas ormalya apabla tdaka perawata pecegaha da pemerksaa dalam art avalablty merupaka propors waktu teorts yag terseda utuk kompoe dalam system dapat beroperas dega bak..3.5 Kosep Mataablty Meurut Ebelg (997, p6) defs mataablty adalh probaltas bahwa suatu kompoe yag rusak aka dperbak dalam jagka waktu (T), dmaa pemelharaa (mataablty) dlakuka sesua dega ketetua yag ada. Meurut pedapat O Coor (00, p40) kebayaka sstem egeered tu dpelhara (dmata), sstem aka dperbak kalau terjad kerusaka da pemelharaa aka dbetuk pada sstem tersebut utuk mejaga pegoperasa yag ada dalam sstem pemelharaa (system mataablty).

10 7.4 Fugs Dstrbus Kerusaka Meurut Ebelg (997,), Dstrbus kerusaka merupaka ekspres matemats usa da pola kerusaka mes atau peralata. Kerusak setap mes aka mempegaruh kedekata yag dguaka dalm meguj kesesuaa da meghtug parameter fugs dstrbus kerusaka. Pada umuya, karakterstk dar kerusaka setap mes tdaklah sama terutama jka doperaska dalam kods lgkuga yag berbeda. Suatu peralata atau mes yag memlk karakterstk da doperaska dalam kods yag sama juga mugk aka memberka la selag waktu atar kerusaka yag berbeda..5 Fugs Dstrbus Kumulatf Fugs dstrbuts kumulatf merupaka fugs yag meggambarka probabltas sebelum waktu t. Probabltas suatu system atau peralata megalam kegagala dalam beroperas sebelum waktu t, yag merupaka fugs dar waktu yag secara matemats dapat dyataka sebaga: F (t) = f(t) dt utuk t 0 Keteraga F(t): Fugs dstrbutve kumulatf F(t): Fugs Kepadata Peluag Jka t = maka F(t) =.6 Fugs Kehadala Berdasarka pedapat dar Ebelg (997, p3) kehadala merupaka probabltas sstem atau kompoe aka berfugs hgga waktu tertetu (t). Pegerta

11 8 fugs kehadala adalah probabltas suatu sstem atau kompoe aka beroperas dega bak tapa megalam kerusaka pada suatu perode waktu t dalam kods operasoal yag telah dtetapka. Probabltas kerusaka dar suatu fugs waktu dapat dyataka sebaga berkut: F (t) T F(t) = P (T t), dmaa: = varable acak cotu yag meyataka saat terjadya kegagala = probabltas bahwa kerusaka terjad sebelum waktu T = t (fugs dstrbus). Relablty duraka sebaga berkut: R (t) R (t) = P( T>t), dmaa: = dstrbus kehadala, probabltas bahwa kegagala tdak aka terjad sebelum t, atau probabltas bahwa waktu kerusaka lebh besar atau sama dega t..7 Laju kerusaka Laju kerusaka (falure rate) dar suatu peralata atau mes pada waktu t adalah probabltas dmaa peralata megalam kegagala atau kerusaka dalam suatu terval waktu berkutya yag dberka da dketahu kodsya bak pada awal terval, sehgga daggap sebaga suatu probabltas kosoal. Notasya adalah λ () t atau R(t).8 Dstrbus Kerusaka Pedekata yag dguaka utuk mecar kecocoka atara dstrbus keadala dega data kerusaka terbag cara yatu:. Meuruka dstrbus kehadala secara emprs lagsug dar data kerusaka. Dega kata la kta meemuka model matemats utuk kehadala, laju kerusaka, da rata-rata waktu kerusaka secara lagsug berdasarka pada data kerusaka. Cara dsebut oparametc method. Hal d kareaka metode

12 9 tdak dbutuhka spesfkas dar dstrbus secara teorts tertetu da sela tu juga tdak membutuhka peaksra dar parameter utuk dstrbus.. Megdetfkas sebuah dstrbus kehadala secara teorts, meark parameter, da kemuda melakuka uj kesesuaa dstrbus. Metode aka megguaka dstrbus teorts dega tgkat kecocoka tertgg da data kerusaka sebaga model dstrbus relabltas yag dguaka utuk meghtug kehadala, laju kerusaka da rata-rata waktu kerusaka. Berdasarka keyataa bahwa hampr semua data kerusaka umum memlk kecocoka yag tgg terhadap suatu dstrbus tertetu, maka cara kedua umumya lebh dsuka dar pada cara pertama.cara kedua juga memlk bebrapa keuggula Ebelg, (997,p358), yatu:. Model Emprs tdak meyedaka formas d luar rage dar data sampel, sedagka dalam model dstrbus teorts, ekstrapolas melebh rage data sampel adalah mugk utuk dlakuka.. Yag g dpredks adalah data secara keseluruha, buka haya terbatas pada sampel saja karea sampel haya merupaka sebaga kecl dar populasyag dambl secara acak, sehgga model kerusaka tdak cukup, bla haya dbetuk berdasarka data sampel saja. 3. Dstrbus teorts dapat juga dguaka utuk meggambarka berbaga laju kerusaka. 4. Ukura sampel yag kecl meyedaka formas yag sedkt megea proses kegagala. Aka tetap jka sampel kosste terhadap dstrbus teorts, maka hasl predks yag lebh kuat dapat dperoleh.

13 0 5. Dstrbus teorts lebh mudah utuk dguaka dalam megaalsa proses kegagala kompleks. Terdapat 4 macam dstrbus yag dguaka agar dapat megetahu pola data yag terbetuk. Dstrbus tersebut atara la : dstrbus Webull, Epoetal, ormal da logormal. Dstrbus kerusaka merupaka ekspres matemats usa da pola kerusaka mes atau peralata. Karakterstk kerusaka setap peralata/mes aka mempegaruh kedekata yag dguaka dalam meguj kesesuaa da meghtug parameter fugs dstrbus kerusaka. Pada umumya, karakterstk dar kerusaka stap mes tdaklah sama terutama jka doperaska dalam kods lgkuga yag berbeda. Suatu peralata maupu mes yag memlk karakterstk da dperaska dalam kods yag sama juga mugk aka memberka la selag waktu atar kerusaka yag berlaa. Suatu kods yag berhubuga dega kebjaka perawata sepert kebjaka perawata pecegaha (prevetve) memerluka formas tetag selag waktu suatu mes aka megalam kerusaka lag. Basaya saat terjad perubaha kods mes dar kods bagus mejad rusak lag, tdak dapat dketahu dega past. Aka tetap, dapat dketahu probabltas terjadya perubaha tersebut..8. Dstrbus Webull Meurut Ebelg(997,p59), Dstrbus Webull merupaka dstrbus yag palg bayak dguaka utuk waktu kerusaka karea dstrbus bak dguaka uutk laju kerusaka yag megkat maupu laju kerusaka yag meuru.

14 Terdapat dua parameter yag dguaka dalam dstrbus yatu θ yag dsebut parameter skala (scale parameter) da β yag dsebut dega parameter betuk (shape parameter). Meurut Ebelg(997,p59), Fugs relablty yag terdapat dalam dstrbus Webull yatu : Reablty fucto: R(t) = e Dmaa θ >0, β >0, dat>0 Meurut Ebelg, dalam dstrbus webull yag meetuka tgkat kerusaka da pola data yag terbetuk adalah parameter β. Nla-la β yag meujukka laju kerusaka terdapat pada table berkut: Tabel. Nla parameter betuk (β ) Dstrbus webull t p θ Nla Laju Kerusaka 0< β < Laju kerusaka meuru (decreasg falure rate) DFR β = < β < β = β > 3 β 4 Laju kerusaka kosta (costat falure rate) CFR Dstrbus Epoetal Laju kerusaka megkat (creasg falure rate) IFR kurva berbetuk kokaf laju kerusaka ler (ler falure rate) LFR dstrbus Raylegh Laju kerusaka megkat (crkaeasg falure rate) IFR kurva berbetuk koveks Laju kerusaka megkat (crkaeasg falure rate) IFR kurva berbetuk smetrs Dstrbus ormal

15 Jka parameter β mempegaruh laju kerusaka maka parameter θ mempegaruh la tegah dar pola data..8. Dstrbus Epoesal Dstbus ekspoetal dguaka utuk meghtug keadala dar dstrbus kerusaka yag memlk laju kerusaka kosta. Dstrbus mempuya laju kerusaka yag tetap terhadap waktu, dega kata la probabltas terjadya kerusaka tdak tergatug pada umur alat. Dstrbus merupaka dstrbus yag palg mudah utuk daalsa. Parameter yag dguaka dalam dstrbus Epoetal adalah λ, yag meujukka rata-rata kedataga kerusaka yag terjad. Fugs relablty yag terdapat dalam dstrbus ekspoetal yatu ( Ebelg, 997, p4): Dmaa t > 0, λ > 0 Relablty Fucto: R(t) = e λt.8.3 Dstrbus Normal Dstrbus Normal cocok utuk dguaka dalam memodelka feomea keausa (kelelaha) atau kods wear out dar suatu tem. Sebearya dstrbus bukalah dstrbus relabltas mur karea varable acakya memlk rage atara mus tak hgga sampa plus tak hgga. Aka tetap, karea hampr utuk semua la μ da σ, peluag utuk varabel acak yag memlk la egatve dapat dabaka, maka dstrbus ormal dapat dguaka sebaga pedekata yag bak utuk proses kegagala.

16 3 Parameter yag dguaka adalah μ (la tegah) da σ (stadar devas). Karea hubugaya dega dstrbus logormal, dstrbus dapat juga dguaka utuk megaalsa probabltas logormal. 997,p69): Fugs relablty yag terdapat dalam dstrbus Normal yatu (Ebelg, Dmaa μ > 0, σ > 0 da t>0.8.4 Dstrbus Logormal t μ RelabltyR (t) = φ σ Meurut pedapat Ebelg (997,p74),Dstrbus logormal memlk parameter betuk (shape pharameter= s), da Parameter lokas (locato parameter = t med ) yag merupaka la tegah dar waktu kerusaka. Dstrbus dmegert haya utuk t postf da lebh sesua darpada dstrbus ormal dalam hal kerusaka. Sepert halya dstrbus webull, logormal dapat mempuya berbaga betuk. Sergkal djumpa bahwa data yag sesua dega dstrbus Webull sesua pula dega dstrbus Logormal. Fugs relablty yag terdapat pada dstrbus logormal yatu: Dmaa s > 0,t med >0 da t > 0 Relablty fucto : R(t)=- φ l s Fugs dstrbus Logormal dyataka dega: (t) = ep πst s l t t med t t med f dega t 0

17 4.9 Idetfkas Kerusaka Dstrbus Meurut Ebelg (997,p367),Pegdetfkasa dstrbus dapat dlakuka dalam tahap, yatu Ide Of Ft (r) da Goodess of Ft Test..9. Ide Of Ft Dega metode Least Square Curve Fttg, dcar la de of ft (r) atau korelas atara t; (atau l t;) sebaga dega y yag merupaka fugs dar dstrbus teorts terhadap. Kemuda dstrbus yag terplh adalah dstrbus yag la de of ft (r) terbesar dstrbus dega la r yag terbesar aka dplh utuk duj dega megguaka Goodess of Ft Test. Rumus umum yag terdapat dalam metode Least Square Curve Fttg adalah: ) (t F + = Dmaa: = data waktu ke-t = jumlah data kerusaka Ide of Ft = = = = = = = y y y y r) ( Dmaa = Jumlah kerusaka yag terjad Grade:. Utuk Dstrbus Webull, Normal, Logormal

18 5 = = = = = = y y b. Utuk Dstrbus Epoetal = = = y b Itersep: b y a = Dalam meetuka dstrbus yag hedak dguaka utuk meghtug MTTF, MTTR da Relablty, proses yag harus dlakuka adalah mecar la r utuk masg-masg dstrbus sehgga ddapatka la r terbesar yag kemuda aka duj lag meurut hpotesa dstrbusya. sumber: Ebelg (997, p367). Dbawah adalah rumus-rumus mecar la r, yatu:. Dstrbus Webull r webull = = = = = = = = y y y y Keteraga: ( ) t l = = ) F(t l l y t adalah data ke-

19 6 Parameter : b = β da = θ e b a. Dstrbus Ekspoetal r ekspoetal = = = = = = = = y y y y Keteraga: = t y = l ) F(t l t adalah data ke- parameter: b = λ 3. Dstrbus ormal r ormal = = = = = = = = z z z z Keteraga: = t z = [ ] ) (t F φ (dperoleh dar tabel ) (z φ dlampr t adalah data ke- parameter : b = σ da μ = b a 4. Dstrbus Logormal

20 7 r logormal = = = = = = = = z z z z Keteraga: = l(t) z = ( ) [ ] t F Φ dporelah dar tabel ) (z φ dlampr t adalah data ke- Parameter : s = b da tmed = e -sa.9. Uj kebaka sua (goodess of Ft) Meurut Ebelg (997,399), Tahap selajutya setelah dlakuka perhtuga de of ft adalah peguja goodess of ft utuk la de of ft yag terbesar. Dlakuka dega membadgka atara hpotess ol (Ho) da hpotess alteratve (H ). Ho meyataka bahwa waktu kerusaka tdak berasal dar dstrbus tertetu. Peguja merupaka perhtuga statstk yag ddasarka pada sampel waktu kerusaka. Statstk kemuda dbadgka dega la krtk yag dperoleh dar table. Secara umum, apabla peguja statstk berada d luar la krtk, maka Ho dterma. Sebalkya, maka H yag dterma. Ada jes goodess-of-ft test, yatu:. Uj umum (geeral tests) Dguaka utuk meguj beberapa dstrbus. Terdr dar: uj Ch-Square.. Uj khusus (spesfc tests)

21 8 Dguaka haya utuk meguj jes dstrbus. Nla krts tergatug dar derajat kepercayaa ( α) peguja sampel yag ada. Terdr dar : a. Ma s Test utuk dstrbus Webull b. Barlett s Test utuk dstrbus Epoetal, c. Kolmogorov-Smrov Test utuk Dstrbus Normal da Logormal. Ketka suatu dstrbus data waktu kerusaka telah dasumska sebelumya, dmaa asums tersebut bsa dtetuka melalu betuk umum atau betuk dar plot data dalam suatu grafk (bsa dalam betuk mtab). Valdas dar asums dstrbus dapat dketahu melalu suatu peguja. Hasl peguja tersebut mempuya dua kemugka, yatu asums bahwa dstrbus bsa dterma atau dtolak..9.. Ma s Test utuk peguja Dstrbus webull Meurut Ebelg (997,p400-40) hpotesa utuk melakuka uj adalah: H 0 : Data kerusaka berdstrbus Webull H : Data kerusaka tdak berdstrbus Webull Uj statstkaya adalah: M = k r = k+ k k = ( l t l t ) + ( l t l t ) + M M M = Z + -Z Z = 0.5 l l Keteraga: t X = data waktu kerusaka yag ke- = l(t)

22 9 M M α,k,k = bayakya data = la pedekata Ma utuk data ke- = la Mtabel utuk dstrbus webull (lhat dstrbus F), k = r/ dega v = k da v =k k = (r-)/ (blaga bulat terbesar yag lebh kecl dar (r/) H 0 dterma jka M htug jatuh dbawah wlayah krts: M htug < M tabel(α,k,k).9.. Barlett s Test utuk peguja Dstrbus Epoetal Meurut Ebelg (997, p399) hpotesa utuk melakuka uj adalah: H0 : Data kerusaka dstrbus Ekspoetal H : Data kerusaka tdak berdstrbus Ekspoetal Uj statstkya adalah: B = r l R r = t + ( r + ) 6r R r = l t Keteraga: t = data waktu kerusaka ke- r = jumlah kerusaka B = la uj statstk utuk uj Barlett s Test Jka X < B maka H 0 dterma α < X,r α,r

23 Kolmogorov-Smrov utuk peguja Dstrbus Normal maupu logormal Meurut Ebelg 997,(p40-404) Hpotesa utuk melakuka uj adalah: H 0 : Data kerusaka berdstrbus Normal atau logormal H : Data kerusaka tdak berdstrbus Normal da logormal Uj statstkya adalah : D = ma {D,D } Dmaa, D ma t Φ < = < t s D ma t Φ < = < t s l t t = da s = = ( l t t) = Keteraga: t= data waktu kerusaka ke- t = rata-rata data waktu kerusaka s = stadar devas = bayakya kerusaka jka, D <D krts maka terma h 0

24 3 b. Dstbus Ekspoesal MTTF = λ c. Dstbus Normal MTTF =μ d. Dstrbus Logormal s MTTF = t med. e. Nla tegah dar Dstrbus Perbaka (Mea tme to Repare) Dalam meghtug rata-rata atau peetua la tegah dar fugs probabltas utuk waktu perbakka, sagatlah perlu dperhatka dstrbus data perbakkaya. Peetua utuk meguj dlakuka dega cara yag sama dega yag sudah djelska sebelumya. Meurut Ebelg (997,p9), MTTR dperoleh dega rumus: MTTR = (t)dt = ( H(t) ) 0 th dt dmaa, 0 h(t) = fugs kepadata peluag utuk data waktu perbaka (TTR) H(t) = fugs dstrbus kumulatf utuk data waktu perbaka (TTR) Perhtuga la MTTR uuk masg-masg dstrbus, yatu a. Dstrbus Webull (Ebelg (997,p59)

25 33 MTTF = θ Γ + β Nla Γ + ddapat dar: β Γ () = tabel fugs gamma (lhat lampra) b. Dstbus Ekspoesal MTTF = λ c. Dstbus Normal MTTF =μ d. Dstrbus Logormal s MTTF = t med. e. Relabltas dega Prevetve Mateace da Tapa Prevetve Mateace Pegkata kehadala dapat dtempuh dega cara perawata pecegaha. Meurut Ebelg (997, p04),perawata pecegaha dapat megurag pegaruh wear out da meujukka hasl yag sgfka terhadap umur mes. Model kehadala berkut megasumska sstem kembal ke kods baru setelah megalam perawata pecegaha. Keadala pada saat t dyataka sebaga berkut :

26 34 R m (t) = R (t) utuk 0 t < T R m (t) = R(T).R(t-T) utuk T t < T Secara umum persamaaya adalah : R m (t) = R(T).R(t-T) utuk T t < (+)T da =,,3,..dst Dmaa : T adalah selag waktu prevetve mateace T adalah waktu operasoal mes merupaka jumlah perawata Rm(t) adalah relablty dega Prevetve Mateace R(T) adalah probabltas kehadala hgga selag waktu perawata R(t-T) adalah probabltas kehadala utukwaktu t-tdar tdaka prevetve yag terakhr. Utuk kompoe yag memlk laju kerusaka yag kosta : R(t) = e dapat megguaka persamaa dbawah : λt maka R m (t) = (e λt ) e λt R m (t) = e λt.e λt (t-t).e λt R m (t) = e λt

27 35 R m (t) = R(t) Berdasarka rumus d atas, membuktka bahwa jka pola kerusaka berdstrbus ekspoesal atau memlk laju kerusaka kosta, bla dlakuka prevetve mateace tdak aka memberka dampak apapu. Hal dsebabka karea tdak terjadya pegkata relablty sepert yag dharapka, karea R m (t) = R(t). Utuk kompoe yag memlk dstrbus logormal maka dapat megguaka persamaa dbawah : R(T) = - Φ l s t t med R(T) = t Φ l s t med t t R(t-T) = - Φ l s t med Utuk kompoe yag memlk dstrbus ormal maka dapat megguaka persamaa dbawah : μ R (T) = - Φ t σ R (T) t μ = - Φ σ

28 36 (t T) μ R(t-T) = - Φ σ Sedagka utuk kompoe yag memlk dstrbus webull maka dapat megguaka persamaa dbawah : Rm(t) = β β T t T ep ep utuk T t<(+)t θ θ Utuk masg-masg dstrbus yag g dukur pegkata relablty-ya, dapat megguaka persamaa sebaga berkut: Rm(t) R(t) Pegkata Relablty = 00% R(t).3 Sstem Iformas.3. Pegerta Sstem Sstem Meurut Mathase et al. (000, p9), sstem adalah kumpula dar kompoe yag megmplemtaska persyarata model, fucto, terface. Sedagka McLeod (00,p) defs sstem adalah sekelompok eleme yag salag tertegras dega maksud yag sama utuk mecapa suatu tujua. Meurut O Bre (004,p8) adalah suatu kelompok dar eleme-eleme yag salg berhubuga da berteraks satu sama la da mecptaka suatu keutuha yag utuh. Eleme-eleme bekerja sama utuk mecapa suatu tujua bersama dega meerma put da memproduks output dalam proses yag terorgasr.

29 37 Sstem memlk tga kompoe dasar da kompoe tambaha yag salg berterkas, yatu: Iput (masuka) Merupaka sekumpula data bak dar dalam orgasas maupu dar luar orgasas yag aka dguaka dalam proses sstem formas. Process (Proses) Merupaka proses trasformas yag megubah put mejad output. Cotohya mecakup proses maufaktur, perhtuga matemats da la sebagaya.. Output (keluara) Merupaka eleme yag telah melalu proses trasformas. Cotohya mecakup jasa, produk da formas. Feedback (Umpa balk): Merupaka output yag d kembalka kepada orag-orag dalam orgasas utuk membatu megevaluas put. Subsstem : Merupaka sebaga dar sstem yag mempuya fugs khusus. Masg-masg subsstem memlk kompoe put, proses, output, da feedback..3. Pegerta Data da Iformas Data terdr dar fakta-fakta da agka-agka yag relatf tdak berart bag pemaka. Saat data dproses, a dapat dubah mejad formas. Sedagka pegerta fomas meurut McLeod (00, p5) adalah data yag telah dproses, atau data yag memlk art da sap utuk dpaka. Iformas juga bsa dapat dartka sebaga data

30 38 yag dolah mejad betuk yag lebh bergua da lebh berart bag yag meermaya. Iformas sagat dbutuhka karea formas merupaka dasar dalam megambl keputusa dalam perusahaa. Pegolaha formas adalah salah satu eleme kuc dalam sstem koseptual. Pegolaha formas dapat melput elemeeleme komputer, eleme-eleme o-komputer, atau kombas keduaya..3.3 Pegerta Sstem Iformas Berdasarka pegerta yag dberka Whtte et al (004,p), Sstem formas adalah susua dar mausa, data, berbaga proses, da tekolog formas yag salg berteraks utuk megumpulka, megolah, meympa, da meyedaka output formas yag dbutuhka utuk medukug sebuah oragasas. Meurut O Bre (004, p8), megugkapka bahwa sstem formas bergatug pada keragka kerjaya yag terdr dar mausa, software, data, jarga da hardware. Sedagka Pegerta Sstem Iformas Meurut McLeod (00,p4), adalah suatu kombas yag terorgasas dar mausa, perat luak, peragkata keras, jarga komukas, da sumber daya data yag megumpulka, metrasformaska, serta meyebarka formas d dalam sebuah orgasas. Meurut pedapat ahl laya, fomas adalah data yag telah dproses mejad betuk yag memlk art bag peerma da dapat berupa fakta, suatu la yag bermafaat atau prospek keputusa. Jad ada suatu proses trasformas data mejad suatu formas (put-proses-output). Dar defs yag dsebutka, formas dapat dsmpulka sebaga data yag telah dolah yag mempuya art dalam pegambla keputusa bag phak yag bersagkuta..

31 39 Adapu kompoe-kompoe dar sstem formas adalah metode kerja (work practces), formas (formato), mausa (people), tekolog formas (formato techologes). Alasa dperlukaya sstem formas dalam suatu orgasas alah sebaga berkut:. Utuk meskrosas aktvtas-aktvtas dalm orgasas sehgga semua sumber daya dapat dmafaatka seefektf mugk.. Perkembaga tekolog yag semak kompleks. 3. Semak pedekya waktu utuk pegambla keputusa. 4. Lgkuga bss yag semak kompettf. 5. Pegaruh kods ekoom terasoal. 6. Megkatya komplekstas dar aktvtas bss / orgasas..3.4 Sstem Iformas Maajeme McLeod (00,p39), medefska Sstem Maajeme Iformas sebaga sstem berbass komputer yag meyedaka frmas bag peggua yag memlk kepetga yag sama yatu pegambla keputusa utuk meyelesaka masalah yag dhadap oleh orgasas / Perusahaa. Output dar SIM adalah berupa lapora perodk, lapora khusus, da perhtuga matemats. Model SIM mejelaska bahwa data da formas ddapat dar lgkuga. Database dguaka oleh software utuk meghaslka lapora da model matemats juga dguaka utuk meghaslka perhtuga yag aka dguaka oleh pegambl keputusa dalam orgasas bak berupa maager maupu o maager. Alra data da formas dbedaka utuk meujukka yag maa yag merupaka put da output dar kompoe sstem.

32 40 Evromet Data Orgazatoal Problem Solvers Iformato Report Wrtg Software Mathematcal Models Maagemet Iformato System Data Base Evromet Sumber: Mcleod(00,p40) :Gambar. Model SIM.4 Aalss Peracaga sstem formas Beroretas Objek Meurut Whtte et. Al. (004, p3), Object Oreted Aalyss ad Desg (OOAD) merupaka suatu kumpula alat da tekk utuk membagu suatu tekk yag megguaka tekolog objek utuk membagu sebuah sstem da peragkat luakya. Sedagka yag dmaksud dega tekolog objek tu sedr adalah tekolog peragkat luak yag medefska sebuah sstem dalam stlah objek yag meggabugka data da perlakuya. Pedekata yag beroretas objek megguaka objek da class sebaga kosepya. Pegerta objek yatu suatu ettas yag memlk dettas, status, da perlaku ( Mathasse et al., 000,p4). Dega megguaka objek maka sstem dapat

33 4 megatur apa saja yag dapat dlakuka terhadap ettas tersebut. Sedagka pegerta class adalah deskrps dar kumpula objek yag memlk struktur, pola perlaku,atrbut yag sama. Cotoh dar class msalya sekumpula ettas pelagga yag berbeda mejad sebuah class pembel, masg-masg objek ddalamya memlk dettas ama da alamat yag pastya bsa berbeda. OOAD dbagu dar empat prsp umum utuk aalss da desa, yatu : a. Desa s sebuah sstem; b. Memperjelas pertmbaga arstektur; c. Megguaka kembal pola yag mejelaska de-de desa yag bak; d. Megadaptaska metode ke setap pegembaga. Pembuata skrps megguaka Ufed Modellg Laguage (UML) yag merupaka salah satu kosep Object Oreted Aalyss ad Desg..5 Ufed Modellg Laguage (UML) Meurut Booch (999,p) Ufed Modelg Laguage (UML) adalah peerus dar object-oreted aalyss ad desg (OOA&D) methods yag mucul pada akhr 80 a da awal 90 a. UML secara lagsug meggabugka methods dar Booch, Rumbaugh (OMT), da Jacobso, tetap mejad lebh berkembag darpada tu semua. UML berkembag melalu sebuah proses stadarsas yag dlakuka oleh OMG (Object Maagemet Group) da sekarag memaka stadar dar OMG. UML dsebut sebaga bahasa utuk permodela, buka sebuah method. Hampr semua methods megadug, palg tdak dalam beberapa prsp, dua dar sebuah bahasa permodela da sebuah proses. Bahasa permodela tersebut (terutama yag

34 4 berbass grafs) adalah sebuah otas yag megguaka methods utuk megekspreska sebuah racaga. Proses tersebut adalah tutua yag mereka lakuka dalam setap lagkah utuk meracag sesuatu..5. Pegerta UML Ufed Modellg Laguage (UML) adalah sebuah bahasa yg telah mejad stadar dalam dustr utuk vsualsas, meracag da medokumetaska sstem prat luak. UML meawarka sebuah stadar utuk meracag model sebuah system ( Sejarah UML UML adalah sebuah bahasa yag berdasrka grafk/gambar utuk mevsualsaska, mespesfkaska, membagu da pedokumetasa dar sebuah sstem pegembaga software berbass OO(Object-Oreted). UML sedr juga memberka stadar peulsa sebuah sstem blue prt, yag melput kosep bss proses, peulsa kelas-kelas dalam bahasa program yag spesfk, skema database, da kompoe-kompoe yag dperluka dalam sstem software( Pedekata aalsa da peracaga dega megguaka model OO mula dperkealka sektar pertegaha 970 hgga akhr 980 d kareaka pada saat tu aplkas software sudah megkat da mula komplek. Jumlah yag megguaka metoda OO mula dujcobaka daplkaska atara 989 hgga 994, sepert halya oleh Grady Booch dar Ratoal Software Co., dkeal dega OOSE (Object-Oreted Software Egeerg), serta James Rumbaugh dar geeral Electrc, dkeal dega OMT (Object Modellg Techque).

35 43 Kelemaha saat tu dsadar oleh Booch maupu Rumbaugh adalah tdak adaya stadar pegguaa model yag berbass OO, ketka mereka bertemu dtema reka laya Ivar Jacobso dar Objectory mula medskuska utuk megadops masgmasg pedekata metoda OO utuk membuat suatu model bahasa yag uform/seragam yag dsebut UML (Ufed Modelg Laguage) da dapat dguaka seluruh dua. Secara resm bahasa UML dmula pada bula oktober 994, ketka Rumbaugh bergabug booch utuk membuat sebuah project pedekata metoda yag uform/seragam dar masg-masg metoda mereka. Saat tu baru dkembagka draft metoda UML verso 0.8 da dselesaka serta d release pada bula oktober 995. Bersamaa dega saat tu, Jacobso bergabug da UML tersebut dperkaya ruag lgkupya dega metoda OOSE sehgga mucul release 0.9 pada bua ju 996. Hgga saat sejak ju 998 UML verso.3 telah dperkaya da drespos oleh OMG ( Object Maagemet Group), Aderso Cosultg, Ercso, Platum techology, Object Tme Lmted, dll serta dpelhara oleh OMG yag dpmp Crs Kobry. UML adalah stadar dua yag dbuat oleh Object Maagemet Group (OMG), sebuah bada yag bertugas megeluarka stadar-stadar tekolog object-oreted da software compoet. (sumber:

36 Koseps Dasar UML UML meawarka sebuah stadar utuk meracag model sebuah sstem. Dega megguaka UML kta dapat membuat model utuk semua jes aplkas prat luak, dmaa aplkas tersebut dapat berjala pada prat keras, sstem operas da jarga apapu, serta dtuls dalam bahasa pemrograma apapu. Tetap karea UML juga megguaka class da operato dalam kosep dasarya, maka a lebh cocok utuk peulsa prat luak dalam bahasa-bahasa beroretas objek sepert C++, Java, C# atau VB.NET. (sumber: Abstraks kosep dasar UML yag terdr dar structural classfcato, dyamc behavor, da model maagemet, bsa dpaham dega mudah apabla kta melhat gambar datas dar Dagrams. Ma cocepts bsa kta padag sebaga jagka waktu yag aka mucul pada saat kta membuat dagram. Da vew adalah kategor dar dagaram tersebut. Utuk meguasa UML, ada dua hal yag harus kta perhatka:. Meguasa pembuata dagram UML. Meguasa lagkah-lagkah dalam aalsa da pegembaga dega UML.5.4 Dagram UML Meurut Whtte (004,p44-44), UML meawarka 9 dagram yag d kelompokka mejad lma perspektf yag berbeda utuk memodelka system formas. Kelompok : Use-case Model Dagram

37 45 Dagram use-case secara grafs meggambarka teraks atara sstem, sstem eksteral da peggua. Dega kata la, secara grafs medeskrpska sapa yag aka megguaka da dalam cara apa peggua megharapka teraks dega sstem tu Kelompok : Dagram Struktur Stats UML memberka dua dagram utuk struktur statc model dar sstem formas. Dua dagram yatu. Class Dagrams. Object Dagram Kelompok 3: Dagram teraks Model dagram teraks terdr dar suatu set dar objek, hubuga da pesa yag dkrmka atara mereka. Terdr dar dagram:. Sequece dagrams. Collaborato dagrams Kelompok 4: State Dagrams State dagram juga merupaka model dyamc behavour dar suatu system. UML memlk suatu dagram utuk memodelka behavour yag kompleks dar suatu partculary objek da suatu dagram utuk memodelka tgkah laku dar suatu use-case atau methods. Dagram terdr dar:. Statechart dagrams. Actvty dagrams Kelompok 5 : Implemetato Dagrams Implemetato dagram juga memberka cotoh struktur dar sstem formas. Pada mplemetato dagram terdr dar:

38 46. Compoet Dagrams. Deploymet Dagrams.5.4. Use Case Dagram Meurut schmuller(999,p0) Use case dagram medeskrpska suatu tgkah laku sstem dar suatu sudut padag peggua. Sedagka meurut Whtte (004,p44), Dagram use-case secara grafs meggambarka teraks atara sstem, sstem eksteral da peggua. Dega kata la, secara grafs medeskrpska sapa yag aka megguaka da dalam cara apa peggua megharapka teraks dega sstem tu. Use case dagram dapat sagat membatu bla kta sedag meyusu requremet sebuah sstem, megkomukaska racaga dega kle, da meracag test case utuk semua feature yag ada pada sstem. Sebuah use case dapat meg-clude fugsoaltas use case la sebaga baga dar proses dalam drya. Secara umum dasumska bahwa use case yag d-clude aka dpaggl setap kal use case yag meg-clude deksekus secara ormal. Sebuah use case dapat d-clude oleh lebh dar satu use case la, sehgga duplkas fugsoaltas dapat dhdar dega cara meark keluar fugsoaltas yag commo. Sebuah use case juga dapat meg-eted use case la dega behavour-ya sedr. Semetara hubuga geeralsas atar use case meujukka bahwa use case yag satu merupaka spesalsas dar yag la. Suatu use case dagram memberka gambara dar sebuah sstem, sepert yag terlhat pada Gambar. Bag para pembagu sstem, use case dagram merupaka tekk sekalgus alat yag bergua dalam meetuka kebutuha sebuah sstem agar dapat dguaka oleh semua orag, buka haya oleh mereka yag megert bdag komputer.

39 47 Tugas use case adalah memodelka sebuah sstem dar sudut padag para pegguaya. Use case dagram sagat petg utuk memodelka perlaku dar sstem, subsstem atau kelas. Setap use case meujukka satu set use case, actor da hubuga dataraya. Actor : merupaka represetas dar sapa saja yag berteraks dega use case dalam sebuah sstem. Use case Trasto : merupaka deskrps suatu set aks yag dkerjaka oleh sstem. : merupaka peghubug actor da use case Class Dagram Meurut Schmuller(999,p63), Class dagram mejelaska suatu kumpula dar class da hubuga stuktural mereka. UML memlk class dagram; yag merupaka pusat pejelasa dalam OOAD. adalah sebuah spesfkas yag jka dstasas aka meghaslka sebuah objek da merupaka t dar pegembaga da desa beroretas objek. Class meggambarka keadaa (atrbut/propert) suatu sstem, sekalgus meawarka layaa utuk memapulas keadaa tersebut (metoda/fugs). Class dagram meggambarka struktur da deskrps kelas, package da objek beserta hubuga satu sama la sepert cotamet, pewarsa, asosas, da la-la. Class memlk tga area pokok :. Nama (da stereotype). Atrbut 3. Metoda

40 48 Atrbut da metoda dapat memlk salah satu sfat berkut :. Prvate, tdak dapat dpaggl dar luar class yag bersagkuta. Protected, haya dapat dpaggl oleh class yag bersagkuta da aak-aak yag mewarsya 3. Publc, dapat dpaggl oleh sapa saja Class dapat merupaka mplemetas dar sebuah terface, yatu class abstrak yag haya memlk metoda. Iterface tdak dapat lagsug dstasaska, tetap harus dmplemetaska dahulu mejad sebuah class. Dega demka terface medukug resolus metoda pada saat ru-tme. Sesua dega perkembaga class model, class dapat dkelompokka mejad paket. Kta juga dapat membuat dagram yag terdr atas paket. Hubuga Atar Class. Asosas, yatu hubuga stats atar class. Umumya meggambarka class yag memlk atrbut berupa class la, atau class yag harus megetahu keberadaa class la. Paah avgas(avgablty) meujukka arah query atar class.. Agregas, yatu hubuga yag meyataka baga ( terdr atas.. ). 3. Pewarsa, yatu hubuga hrarks atar class. Class dapat dturuka dar class la da mewars semua atrbut da metoda class asalya da meambahka fugsoaltas baru, sehgga a dsebut aak dar class yag dwarsya. Kebalka dar pewarsa adalah geeralsas. 4. Hubuga dams, yatu ragkaa pesa (message) yag d-passg dar satu class kepada class la. Hubuga dams dapat dgambarka dega megguaka sequece dagram yag aka djelaska kemuda.

41 49 Gambar.3: Cotoh Class Dagram (Sumber Gambar: Suatu class dagram meggambarka struktur dar objek sstem, sepert yag terlhat pada Gambar. Hubuga atar class ada tga yatu : (a) Depedecy Depedecy merupaka hubuga yag meyataka ketergatuga atara satu objek dega objek yag la. Apabla sebuah perubaha dlakuka

42 50 maka aka megakbatka perubaha bag objek la yag megguakaya (b) Assocato Assocato adalah hubuga terstruktur atara objek yag satu dega objek yag la. Aggregato merupaka assocato atara dua class yag meujukka bahwa dua class tersebut berada pada level yag setara. (c) Geeralzato Geeralzato merupaka hubuga atara beda yag bersfat umum (yag dsebut dega superclass atau paret) dega beda yag lebh spesfk (yag dsebut dega subclass atau chld). (Sumber Object Dagram Meurut Whtte et. al. (004, p673), Object dagram merupaka suatu dagram yag meyerupa class dagram. Dagram meggambarka cotoh objek yag yata da memperlhatka la atrbut-atrbutya saat. Dagram membatu pegembag sstem dega member gambara keadaa objek pada suatu saat. Dagram tdak dguaka seserg class dagram, tetap jka object dagram dguaka, aka sagat membatu pegembag dalam memaham struktur dar sstem Sequece Dagram Meurut Booch(999,45),Sequece dagram meggambarka teraks atar objek d dalam da d sektar sstem (termasuk peggua, dsplay, da sebagaya) berupa message yag dgambarka terhadap waktu. Sequece dagram terdr atas dmes vertkal (waktu) da dmes horzotal (objek-objek yag terkat). Sequece

43 5 dagram basa dguaka utuk meggambarka skearo atau ragkaa lagkahlagkah yag dlakuka sebaga respos dar sebuah evet utuk meghaslka output tertetu. Dawal dar apa yag me-trgger aktvtas tersebut, proses da perubaha apa saja yag terjad secara teral da output apa yag dhaslka. Masg-masg objek, termasuk aktor, memlk lfele vertkal. Message dgambarka sebaga gars berpaah dar satu objek ke objek laya. Pada fase desa berkutya, message aka dpetaka mejad operas/metoda dar class. Actvato bar meujukka lamaya eksekus sebuah proses, basaya dawal dega dtermaya sebuah message. Utuk objek-objek yag memlk sfat khusus, stadar UML medefska co khusus utuk objek boudary, cotroller da persstet etty. p47) : Smbol-smbol yag dguaka dalam sequece dagram yatu (Booch, 999, Object Message() Object Lfele Actvato Message Gambar.4 Smbol-smbol Sequece Dagram (Sumber: Booch, 999,p47) (a) Object Lfele : Objek yag terlbat dalam operas (b) Actvato : Lama waktu sebuah objek bekerja (c) Message : Pegrma pesa dar satu objek ke objek la

44 Statechart Dagram Meurut Booch (999,p33)Statechart dagram meggambarka trass da perubaha keadaa (dar satu state ke state laya) suatu objek pada sstem sebaga akbat dar stmul yag dterma. Pada umumya statechart dagram meggambarka class tertetu (satu class dapat memlk lebh dar satu statechart dagram). Dalam UML, state dgambarka berbetuk segempat dega sudut membulat da memlk ama sesua kodsya saat tu. Trass atar state umumya memlk kods guard yag merupaka syarat terjadya trass yag bersagkuta, dtulska dalam kurug sku. Acto yag dlakuka sebaga akbat dar evet tertetu dtulska dega dawal gars mrg. Ttk awal da akhr dgambarka berbetuk lgkara berwara peuh da berwara setegah. Smbol-smbol yag dguaka dalam membuat sebuah statechart dagram yatu: State Ital state Fal state State Trasto Gambar.5 Smbol-smbol Statechart Dagram (sumber: Booch, 999, p333) (a) (b) Ital state : ttk awal proses fal state : kods yag sedag terjad (c) state : state aks yag megeksekus sebuah aks

45 53 (d) trasto : atrbut yag sedag djalaka sebuah kelas Collaborato Dagram Eleme-eleme dar sebuah sstem yag bekerja sama utuk memeuh tujua sstem, da setap bahasa peracaga harus mempuya cara utuk mewujudka hal tersebut. Collaborato dagram dracag utuk memeuh syarat tersebut (Schmuller, 999, p3). Meurut Schmuller(999,p0) Suatu Colaborato dagram adalah perpajaga dar objek dagram. Sedagka suatu objek dagram memperlhatka objek da hubuga mereka dega yag la. Sebaga tambaha utuk assosas atara objek, dagram kolaboras meujukka pesa bahwa objek megrm satu dega yag la Compoet Dagram Compoet dagram dapat meggambarka hubuga orgasas d atara kumpula kompoe da meujukka sudut padag mplemetas dar sstem. Compoet dagram adalah class dagram yag lebh meekaka terhadap kompoe sstem. Schmuller( 999, p3). Meurut Whtte et. al. (004, p673), compoet dagram adalah dagram yag meggambarka hubuga orgasas d atara kumpula kompoe da ketergatuga d atara kompoe software yag dguaka d dalam sstem. Compoet dagram dapat dguaka utuk meujukka codg yag dbuat ddalam sstem dbag ke dalam modul-modul atau ke dalam kompoekompoe.

46 Deploymet Dagram Deploymet dagram meggambarka arstektur dar sstem komputer, komputer da alat-alatya, meujukka koeks yag terjad ddalam sstem komputer tersebut atara satu dega yag laya da meujukka software yag dguaka ddalam mes komputer. Setap komputer aka dgambarka sebaga sebuah kotak, hubuga atara komputer yag satu dega yag laya d gambarka dega gars, sepert yag terlhat pada Gambar.7. (Schmuller,999,p3). Gambar.6 Deploymet dagram (sumber gambar: Schmuller (999,4)).5.5 Lagkah-Lagkah Pegguaa UML Berkut adalah tps pegembaga prat luak dega megguaka UML:. Buatlah daftar busess process dar level tertgg utuk medefska aktvtas da proses yag mugk mucul.

47 55. Petaka use case utuk tap busess process utuk medefska dega tepat fugsoaltas yag harus dsedaka oleh sstem. Kemuda perhalus use case dagram da legkap dega requremet, costrats da catata-catata la. 3. Buatlah deploymet dagram secara kasar utuk medefska arstektur fsk sstem. 4. Defska requremet la (o-fugsoal, securty da sebagaya) yag juga harus dsedaka oleh sstem. 5. Berdasarka use case dagram, mulalah membuat actvty dagram. 6. Defska objek-objek level atas (package atau doma) da buatlah sequece da/atau collaborato dagram utuk tap alr pekerjaa. Jka sebuah use case memlk kemugka alr ormal da error, buatlah satu dagram utuk masg-masg alr. 7. Buarlah racaga user terface model yag meyedaka atarmuka bag peggua utuk mejalaka skearo use case. 8. Berdasarka model-model yag sudah ada, buatlah class dagram. Setap package atau doma dpecah mejad hrark class legkap dega atrbut da metodaya. Aka lebh bak jka utuk setap class dbuat ut tes utuk meguj fugsoaltas class da teraks dega class la. 9. Setelah class dagram dbuat, kta dapat melhat kemugka pegelompoka class mejad kompoe-kompoe. Karea tu buatlah kompoe dagram pada tahap. Juga, defska tes tegras utuk setap kompoe meyakka a berteraks dega bak.

48 56 0. Perhalus deploymet dagram yag sudah dbuat. Detlka kemampua da requremet prat luak, sstem operas, jarga, da sebagaya. Petaka kompoe ke dalam ode.. Mulalah membagu sstem. Ada dua pedekata yag dapat dguaka : Pedekata use case, dega meg-assg setap use case kepada tm pegembag tertetu utuk megembagka ut code yag legkap dega tes. Pedekata kompoe, yatu meg-assg setap kompoe kepada tm pegembag tertetu.. Lakuka uj modul da uj tegras serta perbak model berserta code-ya. Model harus selalu sesua dega code yag aktual. 3. Prat luak sap drls..6 teraks Mausa da Komputer Iteraks Mausa da Komputer atau dalam stlah bahasa ggrs Huma Computer Iteracto (HCI) juga dapat dartka sebaga suatu lmu yag mempelajar tetag bagamaa medesa, megevaluas, da megmplemetaska sstem komputer yag teraktf sehgga dapat dguaka oleh mausa dega mudah. Iteraks adalah komukas arah atara mausa (user) da sstem komputer. ( Meurut Shederma (998, p8), ada lma krtera yag harus dpeuh dalam teraks atara mausa da komputer, yatu :

49 57 a. Tme to Lear Lamaya waktu yag dperluka bag peggua utuk dapat mempelajar serta bagama megguaka commad yag berhubuga dega tugas. b. Speed of Performace Lamaya waktu yag dbutuhka hgga tugas dselesaka. c. Rate of Errors by Users Bayakya jumlah da jes dar kesalaha yag dbuat peggua sewaktu melaksaaka tugas. d. Reteto Overtme Seberapa bak peggua memelhara pegetahua masalah setelah satu jam, satu har, atau satu mggu. e. Subjectve Satsfcato Seberapa bayak peggua (users) meyuka pegguaa aspek sstem yag berbeda. Shederma (998, pp74-75), juga meyataka bahwa dalam meracag suatu sstem teraks mausa dega komputer haruslah memperhatka delapa atura umum yag dsebut Eght Golde Rules of Iteractve Desg : a. Berusaha keras utuk kosste Uruta aks harus kosste dalam stuas yag sama, sepert pegguaa stlah, wara, tampla da jes huruf yag sama. b. Memugkka peggua yag serg megguaka shortcuts Pegguaa shortcuts utuk megurag jumlah teraks da megkatka kecepata tampla. c. Memberka umpa balk yag formatf

50 58 Respo balk harus dberka utuk memberka formas kepada kosume sesua dega aks yag dlakukaya. Kosume aka megetahu aks yag telah da aka dlakuka dar respo balk. Respo bsa berupa kofrmas atau formas atas dasar suatu aks. d. Meracag dalog utuk meghaslka keadaa akhr Uruta aks harus datur dalam grup dmaa ada awal, tegah, da akhr dega adaya umpa balk yag dapat memberka plha utuk melajutka grup aks berkutya. e. Memberka peagaa kesalaha yag sederhaa Sstem harus dracag agar pemaka tdak membuat kesalaha yag serus. Jka pemaka melakuka kesalaha, sstem harus bsa medeteks kesalaha da memberka struks yag sederhaa, membagu da khusus utuk melakuka perbaka. f. Megjka pembalka aks (udo) dega mudah Aks harus dapat dbalk jka memugkka. Cr megurag kegelsaha, karea pemaka tahu bahwa kesalaha dapat dperbak sehgga medorog pejelajaha plha yag tdak basa dpaka. g. Medukug teral focus of cotrol Peggua bersatf dalam melakuka aks darpada meuggu respo dar sstem utuk beraks. h. Megurag beba gata jagka pedek Keterbatasa gata pada mausa harus dtaggulag oleh program dega tdak bayak membuat peggua utuk melakuka proses peympaa memor.

51 59.7 Keragka Pkr Mula Peelta Pedahulua.Observas lagsug megea aktvtas da tugas Mateaace..Wawacara lagsug dega phak Mateace Stud pustaka. Lteratur. Jural 3. Lapora peelta 4. Iteret Idetfkas masalah Mecar peyebab tmbulya Masalah Pegumpula data. Data Umum Perusahaa : -Sejarah Perusahaa -Sstem Orgasas da keteragakerjaa -Sstem kerja baga perawata -Proses produks da baha baku. Data khusus -Data mes yag dtaga baga mateace -Waktu kerusaka mes (Taggal, jam kejada, waktu dperbak, deskrps permasalaha). Peetua Mes da kompoe krts. Perhtuga TTF (Tme to Falure) da TTR ( Tme to repare) Gambar. Dagram Alr Model Metodolog Pemecaha Masalah

52 60 Idetfkas dsrbus pada TTF da TTR Uj Kesesuaa dstrbus Data kerusaka Tdak Sesua Ya Perhtuga Parameter dar masg-masg dstrbus Perhtuga MTTF (Mea Tme to Falure) da MTTR ( Mea Tme to repare) Perhtuga da perbadga realblty dega target Perusahaa Perhtuga da perbadga dowtme sekarag dega prevetve mateace usula Gambar. Dagram Alr Model Metodolog Pemecaha Masalah (Lajuta)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Perawata (Mateace) Meurut Assaur (999, p95) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peyesuaa, atau peggata yag dperluka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 22 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pedahulua 2.1.1 Pegerta Mateace Beberapa pegerta perawata (mateace) meurut ahl : 1. Meurut Corder (1988), perawata merupaka suatu kombas dar tdaka yag dlakuka utuk mejaga suatu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 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 terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB 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 terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN 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 terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN 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 terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN 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 terperinci

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 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 terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Pegerta Pemelharaa da Perawata Pegerta Pemelharaa da Perawata ( Mateace ) meurut Assaur adalah suatu kegata utuk mejaga atau memelhara fasltas da peralata pabrk da megadaka perbaka

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. 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 terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 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 terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pemelharaa (Mateace) 2.1.1 Pegerta Pemelharaa Defs pemelharaa (mateace) meurut Patrck (2001, p407) adalah suatu kegata utuk memelhara da mejaga fasltas yag ada serta memperbak,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 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 terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 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 terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di 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 terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 9 BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Agar suatu kegata produks dapat berlagsug dega lacar, meghaslka produk-produk yag bermutu tgg, maka perlu ddukug oleh mes-mes atau peralata yag hadal da sap bekerja

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (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 terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Perawata (Mateace) Perawata (mateace) adalah memperbak alat-alat mekak atau elektrk yag sedag rusak atau tergaggu (dkeal sebaga reparas, tdak terjadwal atau pemelharaa secara kebetula),

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar 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 terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Pegerta pemelharaa (mateace) Pemelharaa atau perawata merupaka kegata utuk mejaga atau memelhara fasltas atau perawata pabrk dega megadaka perbaka, peyesuaa atau pergata yag dperluka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Pemelharaa (Mateace) Tujua pemelharaa adalah utuk memelhara kemampua sstem da megedalka baya sehgga system harus dracag da dpelhara utuk mecapa stadar mutu da kerja yag dharapka.

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB 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 terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 8 BAB LANDASAN TEORI. Prevetve Mateace.. Pegerta Perawata (Mateace) Meurut Assaur (999, p59) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peesuaa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Perawata (Mateace) Perawata (mateace) adalah memperbak alat-alat mekak atau elektrk yag sedag rusak atau tergaggu (dkeal sebaga reparas, tdak terjadwal atau pemelharaa secara kebetula),

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA 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 terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB 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 terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan 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 terperinci

ANALISIS KEANDALAN (RELIABILITY) MESIN PRODUKSI DENGAN FUNGSI DISTRIBUSI WEIBULL

ANALISIS KEANDALAN (RELIABILITY) MESIN PRODUKSI DENGAN FUNGSI DISTRIBUSI WEIBULL ANALISIS KEANDALAN (RELIABILITY) MESIN PRODUKSI DENGAN FUNGSI DISTRIBUSI WEIBULL Agus Fkr, ST., MM Muhammad Irva, ST.,MT. ABSTRACT I a producto system, all mache related to the creato of added value of

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB 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 terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. 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 terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN 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 terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji 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 terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA

UNIVERSITAS INDONESIA UNIVERSITAS INDONESIA OPTIMASI PREVENTIVE MAINTENANCE DAN PENJADWALAN PENGGANTIAN KOMPONEN MESIN KOMPRESSOR DENGAN MENGGUNAKAN MIXED INTEGER NON LINIER PROGRAMMING DARI KAMRAN TESIS PRIMA FITHRI 0906495886

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan 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 terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM 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 terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab 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 terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. 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 terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB 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 terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. 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 terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS 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 terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 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 terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 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 terperinci

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup: PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I 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 terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS 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 terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. 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 terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Metode Sychroous Servcg Secara umum hubuga mausa da mes dapat berbetuk salah satu dar tpe berkut (Wgjosoebroto,S., 000. Ergoom Stud Gerak da Waktu, halama 53): Sychroous servcg. Completely

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger Paleleh pada semester geap tahu ajara 0/0. Peelta berlagsug selama 4 bula (Aprl, Me, Ju, Jul) mula dar persapa hgga pelaksaaa

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 4 BAB LANDASAN TEORI. Prevetve Mateace.. Pegerta Perawata ( Mateace ) Meurut Assaur (999, p95) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peyesuaa,

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi 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 terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 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

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean 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 terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

; θ ) dengan parameter θ,

; θ ) dengan parameter θ, Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci