BAB 3 GAMBARAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK Sejarah Singkat BPS (Badan Pusat Statistik) A. Masa Pemerintahan Hindia Belanda
|
|
- Benny Kusumo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 3 GAMBARAN UMUM BADAN PUAT TATITIK 3.. ejarah ingka BP (Badan Pusa aisik) A. Masa Pemerinahan Hindia Belanda Pada bulan Februari 920, Kanor aisik perama kali didirikan oleh Direkur peranian, Kerajinan dan Perdagangan (Direcure Vand Landbow Nijeverheiden Handed) dan Berkedudukan di Bogor. Kanor ini diserahi ugas unuk mengolah dan mempublikasikan daa saisik. Pada bulan Mare 923, dibenuk suau komisi unuk saisik yang anggoanya merupakan wakil dari iap-iap deparemen. Komisi ersebu diberi ugas unuk merencanakan indakan-indakan yang mengarah sejauh mungkin unuk mencapai kesauan dalam kegiaan di bidang saisik di Indonesia. Pada anggal 24 epember 924, nama lembaga ersebu digani dengan nama Cenral Kanor Voor de aisik (CK) aau kanor saisik dan di pindahkan ke Jakara. Bersama dengan iu beralih pula pekerjaan mekanisme aisik Perdagangan yang semula dilakukan oleh kanor Invoer Vivoer en Accijnsen (IUA) yang sekarang disebu kanor Bea dan Cukai. B. Masa Pemerinahan Jepang Pada bulan Juni 944, pemerinah Jepang baru mengakifkan kembali kegiaan aisik yang uamanya diarahkan unuk memenuhi kebuuhan perang aau milier. Pada masa ini Cenral Kanor Voor de aisik (CK) digani namanya menjadi homubu Chosasisu Gunseikanbu. Universias umaera Uara
2 C. Masa Kemerdekaan Republik Indonesia eelah Proklamasi kemerdekaan RI anggal 7 Agusus 945, kegiaan aisik diangani oleh lembaga aau insansi baru sesuai dengan suasana kemerdekaan yaiu KAPPURI (Kanor Penyelidik Perangkaan Umum Republik Indonesia) dipindahkan ke Yogyakara sebagai sekuens dari perjanjian Linggarjai. emenara iu pemerinah Belanda (NICA) di Jakara mengakifkan kembali Cenral Kanor Voor de aisik (CK). Berdasarkan sura edaran kemenrian kemakmuran anggal 2 Juni 950 Nomor 29/.C, KAPURRI (Kanor Penyelidik Perangkaan Umum Republik Indonesia) dan Cenral Voor de aisik (CK) dilebur menjadi Kanor Pusa aisik (KP) dan berada dibawah dan beranggung jawab meneri Kemakmuran. Dengan sura Meneri Perekonomian anggal Mare 952 Nomor p/44, Lembaga Kanor Pusa aisik (KP) berada dibawah dan beranggungjawab meneri Perekonomian. elanjunya kepuusan Meneri Perekonomian anggal 24 Desember 953 Nomor:8.099/M, KP dibagi menjadi dua bagian yaiu bagian Research yang disebu Afdeling A dan bagian penyelenggaraan aa usaha yang disebu Afdeling B. Dengan kepuusan Presiden RI Nomor 3 ahun 957, kemenrian Perekonomian dipecah menjadi kemenrian Perdagangan dan kemenrian Perindusrian. Unuk selanjunya kepuusan Presiden RI Nomor 72, erhiung anggal Juni 957 Kanor Pusa aisik (KP) diubah menjadi Biro Pusa aisik yang semula menjadi anggung jawab dan wewenang berada dibawah perdanana menri. D. Masa Orde Baru ampai ekarang Dalam rangka perencanaan dan evaluasi pembangunan, maka unuk mendapakan saisik yang handal, lengkap, epa, akura dan erpercaya mulai diadakan pembenahan pada organisasi Badan Pusa aisik. Universias umaera Uara
3 Dalam masa orde baru ini Badan Pusa aisik elah mengalami empa kali perubahan srukur organisasi:. Perauran Pemerinah Nomor 6 ahun 968 enang organisasi Badan Pusa aisik. 2. Perauran Pemerinah Nomor 6 ahun 980 enang organisasi Badan Pusa aisik. 3. Perauran Pemerinah Nomor 2 ahun 992 enang organisasi Badan Pusa aisik dan Kepuusan Presidan Nomor 6 ahun 992 enang kedudukan, fungsi, susunan dan aa Kerja Biro Pusa aisik. 4. Undang-undang Nomor 6 ahun 97 enang aisik 5. Kepuusan Presiden RI Nomor 86 ahun998 enang Badan Pusa aisik 6. Kepuusan Pemerinah Nomor 5 ahun 999 enang Penyelenggaraan aisik Tahun 968,dieapkan perauran Pemerinah Nomor 6 ahun 968 yaiu yang mengaur organisasi dan aa kerja di pusa dan di daerah.tahun 980 perauran pemerinah nomor 6 ahun 980 enang organisasi sebagai penggani perauran pemerinah Nomor 6 ahun 968. Berdasarkan perauran Pemerinah Nomor 6 ahun 980 di iap provinsi erdapa perwakilan BP. Pada anggal 7 Juni 998 dengan kepuusan Presiden Republik Indonesia Nomor 86 ahun998 dieapkan Badan Pusa aisik, sekaligus mengaur aa kerja dan srukur organisasi BP yang baru Visi dan Misi BP (Badan Pusa aisik) Provinsi umaera Uara a. Visi BP (Badan Pusa aisik) Badan Pusa aisik mempunyai visi menjadikan informasi saisik sebagai ulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung umber Daya Manusia yang berkualias, ilmu pengeahuan dan eknologi informasi yang muakhir. Universias umaera Uara
4 b. Misi BP (Badan Pusa aisik) Dalam menunjuk pembangunan nasional Badan Pusa aisik mengemban misi mengarahkan pembangunan saisik pada penyediaan daa saisik yang bermuu, handal, efekif dan efisien, peningkaan kesadaran masyaraka akan ari dan kegunaan saisik sera pengembanan ilmu pengeahuan saisik rukur Organisasi Badan Pusa aisik Propinsi umaera Uara eiap perusahaan baik perusahaan pemerinah maupun swasa mempunyai srukur organisasi, karena perusahaan juga merupakan organisasi.dimana organisasi adalah suau sisem dari akivias kerjasama yang erorganisir, yang dilaksanakan oleh sejumlah orang unuk mencapai ujuan bersama. Dalam srukur organisasi dieapkan ugas-ugas, wewenang dan anggung jawab seiap orang dalam mencapai ujuan yang elah dieapkan sera bagaimana hubungannya yang sau dengan yang lain. Dengan adanya srukur organisasi perusahaan yang baik, maka dapa dikeahui pembagian ugas anara para pegawai dalam rangka pencapaian ujuan. Adapun srukur organisasi yang dipakai oleh Badan Pusa aisik Provinsi umaera Uara adalah berbenuk Lini dan saff. Bagian Taa Usaha/Kepegawaian 2. Bidang aisik Produksi 3. Bidang aisik Disribusi 4. Bidang aisik Kependudukan 5. Bidang Pengolahan, Penyajian dan Pelayanan aisik 6. Bidang Neraca Wilayah dan Analisis aisik Universias umaera Uara
5 Gambar 3.3 TRUKTUR ORGANIAI BADAN PUAT TATITIK PROVINI Universias umaera Uara
6 BAB. 4 PENGOLAHAN DATA 4.. Pengolahan Daa Pengolahan daa dilakukan agar diperoleh hasil sesuai dengan yang diinginkan. Dalam bab ini akan dicoba menganalisa enang perkembangan jumlah penumpang Kapal Pelayaran Dalam Negeri Dan Luar Negeri di Pelabuhan Belawan Medan unuk periode ahun berdasarkan ahun di Pelabuhan Belawan Medan. Tabel 4.. Jumlah Penumpang Kapal Pelayaran Dalam Negeri dan Luar Negeri. PERIODE Dalam Negeri Luar Negeri Januari Februari Mare April Mei Juni Juli Agusus epember Okober November Desember Dari able diaas, dapa diliha bahwa jumlah penumpang Dalam Negeri dan Luar Negeri idak meraa, eruama pada penupang luar negeri yang mengalami penurunan di ahun 20. Pada ahun baru erjadi peningkaan (bulan januari) dan di bulan epember pada penumoang dalam negeri, dari sini disimpulkan bahwa erjadi peningkaan pada hari libur, yakni pada ahun baru dan idul firi. Universias umaera Uara
7 Unuk lebih jelasnya kia bias liha perumbuhan penumpang Dalam Negeri dan Luar NEgeri melalui grafik sebagai beriku:! # Dalam proses analisa daa ini, secara sisemais akan dilakukan langkah langkah sebagai beriku:. Menenukan besarnya forecas dengan menggunakan 0, sampai dengan 0,9 dengan menenukan,, a, b dan F + m 2. Menenukan nilai raa raa Kesalahan (Mean quare Error) ME e 2 i n Unuk menenukan opimal, maka diambil nilai ME yang paling minimum. 3. eelah dikeahui nilai ME yang paling minimum, maka dapa dikeahui nilai yang akan digunakan unuk menghiung forecas pada ahun 203 sampai Peramalan (Forecasing) dengan Double Exponensial moohing unuk Penumpang Dalam Negeri Forecas dengan double Exponenial moohing ( 0,0 sampai 0,09) pada bulan perama pada ahun 203 Universias umaera Uara
8 Forecas pada 0,0 Unuk 0,0 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X + ( α ) 0,0 (8.598) + (-0,0) (9.945) 9.83,53 α α + ( ) 0,0 (9.83,53) + (-0,0) (9.945) 9.943,87 3. a (9.83,53) 9.943, ,9 α b ( ) α 0,0 (9.83, ,87) 0,0 -,3 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,9 -,3 () 9.78,06 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
9 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,0) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,9 -,3 Mare ,5 9.94, ,99-2, ,06 April , ,45 9.7,93-3, ,44 Mei , , ,44-5, ,07 Juni , , ,39-5, ,22 Juli , , ,56-6, ,5 Agusus , , ,35-7, ,7 epember , , ,76-6, ,00 Okober , , ,98-7, ,96 November , , ,60-9, , Desember , , ,2-9, ,2 Januari , , ,92-9, ,22 Februari , , ,98-0, ,45 Mare , , ,05 -, ,67 April , , ,26-2, ,92 Mei , , ,60-2, ,94 Juni , , ,26-3, ,69 Juli , ,6 7.86,94-3, ,6 Agusus , , ,04-3, ,76 epember , , ,9-3,4 7.24,68 Okober , , ,29-3, ,77 November , , ,82-5, ,32 Desember , , ,07-5, ,44 Januari , , ,7-5, ,32 Februari , , ,87-5, ,00 Mare , , ,90-6, ,9 April , , ,40-7, ,0 Mei , , ,38-8, ,54 Juni , , ,20-8, ,9 Juli , , ,50-8, ,39 Agusus , , ,30-8, ,90 epember , , ,52-8, ,28 Okober , , ,86-9, ,23 November , , ,57-20, ,53 Desember , , ,46-20, ,84 Januari m 5.44,03 Universias umaera Uara
10 Forecas pada 0,02 Unuk 0,02 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X α ) + ( 0,02 (8.598) + (-0,02) (9.945) 9.78,06 α ) + ( α 0,02 (9.78,06) + (-0,02) (9.945) 9.940,46 3. a (9.78,06) 9.940, ,66 α b ( ) α 0,02 (9.78, ,46) 0,02-4,54 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,66-4,54 () -4,54 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
11 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,02) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,66-4,54 Mare , , ,79-0,0 9.49,2 April , , ,26-5, ,70 Mei , , ,44-20, ,09 Juni , , ,68-22, ,5 Juli , , ,36-24, ,8 Agusus , , ,56-27, ,23 epember , , ,95-24, ,06 Okober , , ,5-28, ,24 November , , ,67-34, ,59 Desember , , ,48-35, ,6 Januari , , ,82-33, ,69 Februari , , ,49-35, ,80 Mare , , ,5-38, ,74 April , , ,62-42, ,83 Mei , , ,3-43, ,27 Juni , 9.460, ,78-43, ,20 Juli ,6 9.47,2 5.72,0-43,32 5.9,94 Agusus , ,9 5.38,69-43, ,78 epember , 9.332, ,83-4, ,47 Okober , , ,60-44, ,32 November , , ,57-48, ,5 Desember , , ,02-49, ,68 Januari , , ,08-46, ,53 Februari , , ,27-48, ,86 Mare , , ,80-5, ,72 April , , ,49-54, ,42 Mei , , ,76-55, ,9 Juni , , ,28-56, ,99 Juli , , ,0-54, ,9 Agusus , , ,40-50, ,86 epember , , ,34-5, 3.729,47 Okober , , ,24-54, ,23 November , , ,37-59, ,9 Desember , , ,29-56, ,38 Januari m 2.935,56 Universias umaera Uara
12 Forecas pada 0,03 Unuk 0,03 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X α ) + ( 0,03 (8.598) + (-0,03) (9.945) 9.604,59 α + ( α ) 0,03 (9.604,59) + (-0,03) (9.945) 9.934,79 3. a (9.604,59) 9.934, ,39 α b ( ) α 0,03 (9.604, ,79) 0,03-0,2 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,39-0,2 () 9.264,8 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
13 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,03) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,39-0,2 Mare , , ,27-22, ,8 April , , ,28-33, ,76 Mei , , ,00-44, ,80 Juni , , ,54-48, ,66 Juli , , ,55-5, ,0 Agusus , , ,04-57, ,39 epember , , ,85-50, ,25 Okober , , ,27-58,3 6.35,43 November , , ,8-69, ,4 Desember , , ,42-72, ,74 Januari , , ,24-64, ,37 Februari , , ,37-69, ,7 Mare , , ,86-74, ,83 April , , ,7-8, ,79 Mei , , ,47-83, ,89 Juni , , ,8-82, ,5 Juli , 8.89, ,20-79, ,50 Agusus , , ,33-78, ,47 epember , , ,3-73, ,6 Okober , , ,62-77,7 3.94,05 November , , ,74-87, ,9 Desember , , ,39-87, ,46 Januari , , ,53-78, ,5 Februari , , ,55-82, ,03 Mare , , ,00-87, ,99 April , , ,87-92, ,33 Mei , ,06.920,8-94, ,93 Juni , ,96.87,86-94,0.825,38 Juli , ,4 2.42,9-88,55.777,77 Agusus , , ,74-79, ,64 epember , , ,38-79, ,87 Okober , ,95 2.0,2-85, ,9 November , ,20.402,9-94, ,8 Desember , ,88.729,39-88,32.307,44 Januari m.64,06 Universias umaera Uara
14 Forecas pada 0,04 Unuk 0,04 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku 2. X α X α ) + ( 0,04 (8.598) + (-0,04) (9.945) 9.49,2 α ) + ( α 0,04 (9.49,2) + (-0,04) (9.945) 9.926,84 3. a (9.49,2) 9.926, ,40 α b ( ) α 0,04 (9.49, ,84) 0,04-8,6 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,40-8,6 ().055,33 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
15 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,04) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,40-8,6 Mare , , ,29-39, ,24 April , , ,30-58, ,63 Mei , , ,6-76, ,9 Juni , , ,82-82, ,6 Juli , , ,70-85, ,46 Agusus , , ,95-95, ,07 epember , ,4 5.59,0-8, , Okober , , ,43-93, ,09 November , , ,65 -, ,2 Desember , , ,83-4, ,84 Januari , , ,99-99, ,33 Februari , ,4 3.77,32-06, ,8 Mare , , ,82-2, ,84 April , , ,06-24, ,98 Mei , , ,90-26, ,22 Juni , , ,20-2,77 2.3,24 Juli , , ,63-5, ,43 Agusus , , ,93-0, ,27 epember , , ,52-00, ,98 Okober , , ,23-07,35 3.5,4 November , ,0.935,77-22, ,88 Desember ,6 7.77,76.897,47-2,26.82,78 Januari , , ,90-04,6.776,2 Februari , ,4 2.24,59-0, ,74 Mare , ,4.72,46-8, ,40 April , ,47.24,02-25,95.603,47 Mei ,9 7.3,72.000,0-27,74.088,07 Juni , ,77.008,74-24, ,36 Juli , ,0.437,3-3, ,79 Agusus , , ,5-97,06.323,64 epember , , ,63-95, ,09 Okober , ,64.538,88-05, ,58 November , , ,7-2,03.433,53 Desember , ,23.63,72-08, ,4 Januari m.055,33 Universias umaera Uara
16 Forecas pada 0,05 Unuk 0,05 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X α ) + ( 0,05 (8.598) + (-0,05) (9.945) 9.377,65 α α ) + ( 0,05 (9.377,65) + (-0,05) (9.945) 9.96,63 3. a (9.377,65) 9.96, ,67 α b ( ) α 0,05 (9.377, ,63) 0,05-28,37 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,67 28,37 () 8.80,30 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
17 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,05) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,67-28,37 Mare , , ,7-6,4 8.80,30 April , , ,62-89, ,30 Mei , , ,99-6, ,6 Juni , , ,49-22,98 5.2,90 Juli , , ,72-25, ,5 Agusus , , ,20-39, ,88 epember ,5 9.47, ,67-3, ,65 Okober , , ,84-3, ,73 November , , ,85-58, 3.894,5 Desember , , ,20-59, ,74 Januari , , ,36-33, ,46 Februari , , ,77-42, ,08 Mare , , ,02-50, ,99 April , ,2.745,62-67, ,32 Mei , ,3.559,74-67,80.578,29 Juni , ,46.779,99-57,85.39,93 Juli , 7.632, ,59-45,82.622,4 Agusus , , ,5-37,23.945,77 epember , , ,64-9, ,27 Okober , , ,6-29, ,4 November , ,84.308,40-52, ,55 Desember , ,9.325,47-47,93.56,3 Januari , , ,68-9,72.77,54 Februari , ,93.825,9-28, ,95 Mare , ,48.260,43-39,45.696,93 April , , ,70-50,66.20,98 Mei , , ,75-52, ,04 Juni ,48 6.0, ,59-46, ,67 Juli , ,87.37,55-27, ,23 Agusus , , ,3-00,78.00,04 epember , , ,7-97,42.95,53 Okober , ,30.363,3-3,37.985,29 November , , ,29-37,4.249,94 Desember , ,6 0.98,4-6, ,88 Januari m 0.864,68 Universias umaera Uara
18 Forecas pada 0,06 Unuk 0,06 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X α ) + ( 0,06 (8.598) + (-0,06) (9.945) 9.264,8 α α ) + ( 0,06 (9.264,8) + (-0,06) (9.945) 9.904,5 3. a (9.264,8) 9.904, ,2 α b ( ) α 0,06 (9.264, ,5) 0,06-40,85 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,2-40,85 () 8.583,36 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
19 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,06) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,2-40,85 Mare , , ,40-87, ,36 April , , ,56-26, ,79 Mei , , ,65-62, ,28 Juni , , ,69-69, ,4 Juli , , ,88-70, ,57 Agusus ,0 9.00, ,4-87, ,65 epember , , ,74-47, ,35 Okober , , ,70-69, ,69 November , 8.478, ,53-205, ,79 Desember , ,53.845,24-205,6.89,58 Januari , , ,43-64,08.640,08 Februari , , ,75-75, ,35 Mare , ,77.953,23-84, ,03 April , ,.066,69-206,66.768,27 Mei , , ,49-204, ,03 Juni , ,35.258,60-88, ,72 Juli , ,66.695,24-68,68.070,60 Agusus , ,85.974,99-54,8.526,56 epember , , ,29-27,72.820,7 Okober , ,8 2.28,75-4, ,58 November , , ,4-73,93.987,43 Desember , 6.26,63.007,59-66, ,22 Januari , , ,87-24, ,34 Februari , ,84.682,49-36, ,45 Mare , ,88.042,55-5,96.546,0 April , , ,35-67, ,59 Mei , , ,57-68, ,08 Juni , , ,98-58, ,36 Juli ,8 5.78,53.075,83-30,94 0.7,06 Agusus , ,3 2.96,79-92, ,89 epember , , ,37-87, ,57 Okober , ,88.393,08 -, ,44 November , , ,49-46,24.28,58 Desember , , ,05-5, ,25 Januari m 0.878,8 Universias umaera Uara
20 Forecas pada 0,07 Unuk 0,07 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X α ) + ( 0,07 (8.598) + (-0,07) (9.945) 9.50,7 α α ) + ( 0,07 (9.50,7) + (-0,07) (9.945) 9.889,40 3. a (9.50,7) 9.889, ,02 α b ( ) α 0,07 (9.50, ,40) 0,07-55,60 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,02 55,60 () 8.356,42 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
21 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,07) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,02-55,60 Mare , , ,22-8, ,42 April , , ,46-68, ,08 Mei , , ,30-24, ,99 Juni , , ,69-29, ,07 Juli , , ,78-27,37 3.2,0 Agusus , , ,85-236, ,4 epember , , ,69-78, ,3 Okober , , ,06-207, ,7 November , ,55.340,6-253, ,8 Desember , 7.826,74.25,47-248,8.086,68 Januari , , ,39-89, ,66 Februari , , ,0-203, ,80 Mare , ,65.533,72-23,99.822,49 April , , ,05-24,32.39,73 Mei , , ,37-236, 0.324,72 Juni , , ,64-20, ,26 Juli , ,39.488,66-82, ,7 Agusus , ,46.856,06-62,93.305,76 epember , , ,6-25,43.693,2 Okober , , ,77-44, 2.60,73 November , , ,05-88,27.942,66 Desember , , ,0-76, ,78 Januari , , ,2-8, ,38 Februari , ,26.69,04-35,68 2.5,22 Mare , , ,65-56,92.555,36 April , , ,45-77, ,73 Mei , , ,87-77, ,07 Juni , , ,20-64, ,97 Juli , ,53.45,62-26, ,69 Agusus , , ,54-73,66.09,62 epember , 4.350,65 2.5,56-69, ,88 Okober , ,94.58,76-02, ,35 November , , ,36-50,65.46,05 Desember , ,3.092,50-08, ,7 Januari m 0.983,52 Universias umaera Uara
22 Forecas pada 0,08 Unuk 0,08 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku X α X α ) + ( 0,08 (8.598) + (-0,08) (9.945) 9.037,24 α α ) + ( 0,08 (9.037,24) + (-0,08) (9.945) 9.872,38 3. a (9.037,24) 9.872, ,0 α b ( ) α 0,08 (9.037, ,38) 0,08-72,62 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,0-72,62 () 8.29,48 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
23 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,08) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,0-72,62 Mare , , ,03-52, ,48 April , , ,65-25, ,8 Mei , , ,7-27, ,03 Juni , , ,92-273,6 2.79,80 Juli , , ,35-265, ,3 Agusus , ,85.802,43-287, 2.309,37 epember ,0 8.99, ,96-206,79.55,33 Okober , , ,65-24, ,7 November , , ,69-299,3 2.5,76 Desember , , ,86-289, ,38 Januari , , ,99-208, ,57 Februari , ,04.759,07-225, ,5 Mare , ,7.250,0-236,88.534,02 April , , ,34-270,62.03,4 Mei , , ,25-26, ,72 Juni , 5.939, ,22-226, ,95 Juli , ,68.420,36-88, ,97 Agusus , ,90.869,02-6,78.232,04 epember , , ,7-2,88.707,24 Okober , , ,83-38, ,82 November , , ,50-96,5 2.08,49 Desember ,9 4.96, ,92-80, ,99 Januari , , ,34-04, ,20 Februari , ,53.785,58-27, ,37 Mare , , ,0-56,36.657,63 April , , ,05-83,3 0.89,66 Mei , , ,63-83, ,92 Juni , , ,27-65, ,32 Juli , ,4.28,07-4, ,92 Agusus , , , -47,55.66,0 epember , , ,64-43, ,55 Okober , ,02.676,95-89, ,67 November , , ,3-53,58.587,07 Desember ,0 3.49,53.26,67-98, ,55 Januari m.7,76 Universias umaera Uara
24 Forecas pada 0,09 Unuk 0,09 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X α X α ) + ( 0,09 (8.598) + (-0,09) (9.945) 8.923,77 α α ) + ( 0,09 (8.923,77) + (-0,09) (9.945) 9.853,09 3. a (8.923,77) 9.853, ,45 α b ( ) α 0,09 (8.923, ,09) 0,09-9,9 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F ,45-9,9 () ,54 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
25 Tabel Jumlah Penumpang Dalam Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,09) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari , ,00 Februari , , ,45-9,9 Mare , , ,70-9, ,54 April , , ,47-267, ,09 Mei , , ,53-332, , Juni , , ,9-329,95.994,54 Juli , , ,85-34,92.728,97 Agusus , ,28.264,68-336,99.732,92 epember , ,7 3.86,00-230, ,70 Okober , , ,78-272, ,43 November , , ,33-342,45.788,06 Desember , , ,42-325, ,88 Januari , , ,96-29, ,76 Februari , ,9.599,54-239, ,05 Mare , ,86.07,88-253,33.359,78 April , , ,72-294, ,55 Mei , , ,80-280, ,25 Juni , , ,68-234, ,4 Juli , ,37.450,58-85, ,48 Agusus , ,26.972,32-52,.265,5 epember , ,2 3.4,07-9,4.820,2 Okober , , ,29-25, ,93 November , , ,53-200, ,86 Desember , , ,03-79, ,26 Januari , , ,32-84, ,0 Februari , ,8.922,58-5, ,20 Mare , ,83.08,8-52,36.807,38 April , , ,24-86, ,46 Mei , , ,92-86, ,62 Juni , , ,22-63, ,40 Juli , ,3.443,9-99, ,73 Agusus , , ,6-6,0.343,30 epember , , ,6-4, ,6 Okober , ,45.833,06-75, ,69 November , , ,24-57,39.757,68 Desember ,0 3.2,22.335,98-87, ,85 Januari m.248,5 Universias umaera Uara
26 Nilai Raa Raa Kesalahan (Mean quare Error) ME e 2 i n. Unuk 0,0 ME ME e 2 i n ,9 34 ME ,29 2. Unuk 0,02 ME ME e 2 i n ,04, 34 ME ,00 3. Unuk 0,03 ME ME e 2 i n ,3, 34 ME ,77 4. Unuk 0,04 e 2 i ME n ME ,90 34 ME ,7 5. Unuk 0,05 e 2 i ME n ME ,63 34 ME ,28 Universias umaera Uara
27 6. Unuk 0,06 ME ME e 2 i n ,83 34 ME ,44 7. Unuk 0,07 ME ME e 2 i n ,2 34 ME ,56 8. Unuk 0,08 ME ME e 2 i n ,48 34 ME ,63 9. Unuk 0,09 ME ME e 2 i n ,95 34 ME ,5 Unuk menenukan nilai yang opimal, maka diambil dari nilai ME yang paling minimum yaiu ME pada 0,07. Biar lebih jelas dapa diliha di Tabel Universias umaera Uara
28 Tabel Nilai Pemulusan Eksponensial Unuk Penumpang Dalam Negeri BULAN Periode Jumlah 0,0 0,02 Penumpang Forecas e Forecas e Januari Februari Mare , , , , , ,29 April ,44-3.9, , , , ,94 Mei , , , , , ,86 Juni , , , ,5-5.57, ,5 Juli ,5-5.73, , ,8-4.06, ,66 Agusus , , , , , ,2 epember , , , , , ,69 Okober , , , , , ,97 November , -5.5, , , , ,3 Desember , , , ,6-4.32, ,32 Januari , , , , , ,5 Februari , , , , , ,4 Mare ,67-8.2, , , , ,63 April , , , , , ,4 Mei , , , , , ,23 Juni , , , ,20 26, ,42 Juli ,6-765, ,23 5.9,94.37, ,4 Agusus , , , ,78 250, ,84 epember , , , , , ,0 Okober , , , , , ,96 November , , , , , ,03 Desember , , , , , ,4 Januari , , , , , ,43 Februari , , , , , ,25 Mare , , , , , ,7 April , , , , , ,44 Mei , , , , , ,82 Juni ,9-3.35, , ,99-800, ,86 Juli , , , ,9 4.68, ,54 Agusus , , , , , ,89 epember , , , ,47-432, ,52 Okober , , , , , ,26 November , , , , , ,42 Desember , , , , , ,6 Januari 203 (m ) 5.44, ,56 Jumlah , , , ,45 Universias umaera Uara
29 Tabel Nilai Pemulusan Eksponensial Unuk Penumpang Dalam Negeri BULAN Periode Jumlah 0,03 0,04 Penumpang Forecas e Forecas e Januari Februari Mare , , , , , ,70 April , , , , , ,43 Mei , , , , , ,70 Juni , , , , , ,4 Juli ,0-3.02, , , , ,0 Agusus , , , , , ,3 epember , , , , 9.272, ,38 Okober , , , , , ,59 November ,4-2.57, , , , ,86 Desember , , , , , ,08 Januari , , , , , ,84 Februari , , , , , ,52 Mare , , , , , ,23 April , , , , , ,70 Mei , , , , , ,9 Juni ,5.832, ,56 2.3, , ,84 Juli , , , , , ,43 Agusus ,47.723, , , , ,39 epember , , , , , ,54 Okober ,05-5.5, ,8 3.5,4-4.36, ,69 November , , , , , ,46 Desember ,46 49, ,2.82,78.080, ,94 Januari ,5 9.70, ,83.776, , ,36 Februari , , , , , ,86 Mare , , , , , ,3 April , , ,73.603, , ,53 Mei , , ,4.088, , ,55 Juni ,38 786, , ,36.739, ,9 Juli , , , , , ,96 Agusus , , ,32.323, , ,28 epember ,87 753, , ,09.256, ,56 Okober , , , , , ,5 November , , ,67.433, , ,94 Desember , , , , , ,48 Januari 203 (m ).64,06.055,33 Jumlah , , , ,36 Universias umaera Uara
30 Tabel Nilai Pemulusan Eksponensial Unuk Penumpang Dalam Negeri BULAN Periode Jumlah 0,05 0,06 Penumpang Forecas e Forecas e Januari Februari Mare , , , , , ,2 April , , , , , ,27 Mei , , , , , ,5 Juni , , , ,4 -.93, ,2 Juli ,5 -.46, , ,57-306, ,58 Agusus , , , , , ,89 epember , , , ,35., ,72 Okober , , , , , ,53 November ,5-0.74, ,9 3.90, , ,70 Desember ,74-65, ,58.89,58 220, ,52 Januari , , ,4.640,08.4, ,59 Februari , , , , , , Mare , , , , , ,93 April , , ,38.768, , ,3 Mei ,29-90, , ,03 527, ,84 Juni , , , , , ,38 Juli ,4 4.84, ,85.070, , ,50 Agusus , , ,32.526, , ,09 epember , , ,64.820, , ,7 Okober , , , , , ,69 November , , ,83.987, , ,7 Desember ,3.736, , , , ,64 Januari ,54.283, , ,34.69, ,82 Februari , , , , , ,90 Mare , , ,.546, , ,40 April , , , , , ,55 Mei ,04-567, , ,08-262, ,36 Juni , , , , , ,72 Juli , , ,25 0.7, , ,54 Agusus , , , , , ,98 epember ,53.345, , ,57.92, ,56 Okober , , , , , ,05 November , , ,3.28, , ,6 Desember , , ,8 0.02, , ,59 Januari 203 (m ) 0.864, ,8 Jumlah , , , ,05 Universias umaera Uara
31 Tabel Nilai Pemulusan Eksponensial Unuk Penumpang Dalam Negeri BULAN Jumlah 0,07 0,08 Periode Penumpang Forecas e Forecas e Januari Februari Mare , , , , , ,83 April , , , , , ,99 Mei , , , , , ,49 Juni ,07 -.3, , ,80-350, ,38 Juli ,0 47, , ,3.9, ,68 Agusus , , , , , ,46 epember ,3.876, ,90.55, , ,40 Okober , , , , , ,65 November , , ,50 2.5, , ,90 Desember ,68 953, , ,38.565, ,68 Januari , , , , , ,7 Februari , , , , , ,53 Mare , , ,38.534, , ,50 April , , ,3.03, , ,20 Mei ,72.063, , ,72.455, ,02 Juni , , , , , ,06 Juli ,7 5.72, , , , ,72 Agusus , , ,0.232, , ,29 epember , , ,64.707, , ,43 Okober ,73-3.8, , , , ,86 November , , , , , ,30 Desember , , , , , ,67 Januari ,38.782, , ,20.836, ,2 Februari , , , , , ,90 Mare , , ,85.657, , ,96 April , , , , , ,82 Mei ,07-05,07.038, ,92-27,92 779,27 Juni , , , , , ,79 Juli , , , , , ,89 Agusus , , ,0.66, , ,67 epember ,88 908, , ,55 560, ,4 Okober , , , , , ,48 November , , ,45.587, , ,09 Desember , , , , , ,07 Januari 203 (m ) 0.983,52.7,76 Jumlah , , , ,79 Universias umaera Uara
32 Tabel Nilai Pemulusan Eksponensial Unuk Penumpang Dalam Negeri BULAN Periode Jumlah 0,09 Penumpang Forecas e Januari Februari Mare , , ,93 April , , ,65 Mei , -8.0, ,72 Juni ,54 374, ,69 Juli ,97.855, ,25 Agusus , , ,7 epember , , ,76 Okober , , ,63 November , , ,64 Desember , , ,39 Januari , , ,35 Februari , , ,22 Mare , , ,65 April , , ,3 Mei ,25.736, ,32 Juni , , ,92 Juli , , ,33 Agusus ,5 4.3, ,7 epember , , ,3 Okober , , ,97 November , , ,3 Desember ,26 2.5, ,95 Januari ,0.827, ,34 Februari , , ,6 Mare , , ,39 April , , ,33 Mei ,62 3,38 79,3 Juni , , ,63 Juli , , ,79 Agusus , , ,28 epember ,6 89, ,8 Okober , , ,69 November , , ,2 Desember , , ,66 Januari 203 (m ).248,5 Jumlah 503, ,8 Universias umaera Uara
33 Forecas pada Tahun Dikeahui bahwa yang akan digunakan adalah 0,07. Maka dapa dihung Forecas unuk Tahun F + a b (m) m Dimana: + a.092,50 b -08,98 Forecas unuk Tahun 203 Bulan.092,50-08,98 () 0984 Bulan 2.092,50-08,98 (2) 0875 Bulan 3.092,50-08,98 (3) 0766 Bulan 4.092,50-08,98 (4) 0657 Bulan 5.092,50-08,98 (5) 0548 Bulan 6.092,50-08,98 (6) 0439 Bulan 7.092,50-08,98 (7) 0330 Bulan 8.092,50-08,98 (8) 022 Bulan 9.092,50-08,98 (9) 02 Bulan 0.092,50-08,98 (0) 0003 Bulan.092,50-08,98 () 9894 Bulan 2.092,50-08,98 (2) 9785 Forecas unuk Tahun 204 Bulan.092,50-08,98 (3) 9676 Bulan 2.092,50-08,98 (4) 9567 Bulan 3.092,50-08,98 (5) 9458 Bulan 4.092,50-08,98 (6) 9349 Bulan 5.092,50-08,98 (7) 9240 Bulan 6.092,50-08,98 (8) 93 Bulan 7.092,50-08,98 (9) 9022 Bulan 8.092,50-08,98 (20) 893 Bulan 9.092,50-08,98 (2) 8804 Universias umaera Uara
34 Bulan 0.092,50-08,98 (22) 8695 Bulan.092,50-08,98 (23) 8586 Bulan 2.092,50-08,98 (24) 8477 Forecas unuk Tahun 205 Bulan.092,50-08,98 (25) 8368 Bulan 2.092,50-08,98 (26) 8259 Bulan 3.092,50-08,98 (27) 850 Bulan 4.092,50-08,98 (28) 804 Bulan 5.092,50-08,98 (29) 7932 Bulan 6.092,50-08,98 (30) 7823 Bulan 7.092,50-08,98 (3) 774 Bulan 8.092,50-08,98 (32) 7605 Bulan 9.092,50-08,98 (33) 7496 Bulan 0.092,50-08,98 (34) 7387 Bulan.092,50-08,98 (35) 7278 Bulan 2.092,50-08,98 (36) 769 Universias umaera Uara
35 Tabel Forecas dengan Doubel Eksponenial moohing ( 0,07) Bulan Dalam Negeri Januari Februari Mare April Mei Juni Juli Agusus epember Okober November Desember $ # # % $ & Gambar Forecasing dengan double exponensial smoohing ( 0,07) Universias umaera Uara
36 4.3. Peramalan (Forecasing) dengan Double Exponensial moohing unuk Penumpang Luar Negeri Forecas dengan double Exponenial moohing ( 0,0 sampai 0,09) pada bulan perama pada ahun Forecas pada 0,0 Unuk 0,0 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku. 2. X 2 0 α X α + ( ) 0,0 (0) + (-0,0) (0) 0 α α ) + ( 0,0 (0) + (-0,0) (0) 0 3. a (0) 0 0 α b ( ) 0 α 0,0 (0 0) 0,0 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F () 0 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
37 Tabel Jumlah Penumpang Luar Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,0) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari 0 0,00 0,00 Februari 2 0 0,00 0,00 0,00 0,00 Mare 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 April 4 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mei 5 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Juni 6 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Juli 7 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Agusus 8 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 epember 9 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Okober 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 November 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Desember 2 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Januari 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Februari 4 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mare 5 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 April ,72 0,07 3,37 0,07 0,00 Mei 7 0 6,65 0,3 3,7 0,07 3,44 Juni 8 0 6,59 0,20 2,97 0,06 3,24 Juli 9 0 6,52 0,26 2,78 0,06 3,04 Agusus ,46 0,32 2,59 0,06 2,84 epember 2 0 6,39 0,38 2,40 0,06 2,65 Okober ,33 0,44 2,2 0,06 2,46 November ,26 0,50 2,03 0,06 2,27 Desember ,00 0,60 9,4 0,09 2,08 Januari 203 9, Forecas pada 0,02 Unuk 0,02 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku X 2 0. α X α + ( ) 0,02 (0) + (-0,02) (0) 0 Universias umaera Uara
38 2. α α + ( ) 0,02 (0) + (-0,02) (0) 0 3. a (0) 0 0 α b ( ) 0 α 0,02 (0 0) 0,02 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F () 0 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
39 Tebel Jumlah Penumpang Luar Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,02) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari 0 0,00 0,00 Februari 2 0 0,00 0,00 0,00 0,00 Mare 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 April 4 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mei 5 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Juni 6 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Juli 7 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Agusus 8 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 epember 9 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Okober 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 November 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Desember 2 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Januari 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Februari 4 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mare 5 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 April ,44 0,27 26,6 0,27 0,00 Mei 7 0 3,7 0,53 25,82 0,26 26,88 Juni 8 0 2,9 0,77 25,04 0,25 26,07 Juli 9 0 2,65,0 24,29 0,24 25,29 Agusus ,40,24 23,55 0,23 24,52 epember 2 0 2,5,46 22,84 0,22 23,78 Okober 22 0,9,67 22,4 0,2 23,06 November 23 0,67,87 2,47 0,20 22,35 Desember ,03 2,2 35,86 0,34 2,67 Januari , Forecas pada 0,03 Unuk 0,03 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku X 2 0. α X α + ( ) 0,03 (0) + (-0,03) (0) 0 Universias umaera Uara
40 2. α α + ( ) 0,03 (0) + (-0,03) (0) 0 3. a (0) 0 0 α b ( ) 0 α 0,03 (0 0) 0,03 5. Forecas bulan ke 2 (m ) F + a b (m) m + F () 0 Dengan demikian dapa kia liha dari Tabel Universias umaera Uara
41 Tabel Jumlah Penumpang Luar Negeri di Pelabuhan Belawan Periode (dengan 0,03) BULAN Periode Jumlah Penumpang a b Forecas Januari 0 0,00 0,00 Februari 2 0 0,00 0,00 0,00 0,00 Mare 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 April 4 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mei 5 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Juni 6 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Juli 7 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Agusus 8 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 epember 9 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Okober 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 November 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Desember 2 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Januari 3 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Februari 4 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mare 5 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 April ,6 0,60 39,72 0,60 0,00 Mei 7 0 9,56,7 37,94 0,57 40,32 Juni 8 0 8,97,7 36,23 0,53 38,5 Juli 9 0 8,40 2,2 34,59 0,50 36,76 Agusus ,85 2,68 33,02 0,47 35,09 epember 2 0 7,3 3,2 3,5 0,44 33,49 Okober ,79 3,53 30,06 0,4 3,95 November ,29 3,9 28,67 0,38 30,47 Desember ,20 4,6 49,79 0,70 29,05 Januari Forecas pada 0,04 Unuk 0,04 diambil sebagai sampel pada bulan kedua dengan menggunakan langkah langkah sebagai beriku X 2 0. α X α + ( ) 0,04 (0) + (-0,04) (0) 0 Universias umaera Uara
BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET. Pertanian, Kerajinan dan Perdagangan (Directure Vand Landbow Nijeverheiden
17 BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET 3.1 Masa Pemerinahan Hindia Belanda Pada bulan Februari 1920, Kanor Saisik perama kali didirikan oleh Direkur Peranian, Kerajinan dan Perdagangan (Direcure Vand Landbow
Lebih terperinciBAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET Latar Belakang Terbentuknya Kabupaten Simalungun. dengan Bupati yang pertama yaitu Madja Purba.
BAB 3 SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET 3.1 Sejarah Singka Kabupaen Simalungun 3.1.1 Laar Belakang Terbenuknya Kabupaen Simalungun Pada ahun 1999, Pemerinah Republik Indonesia meneapkan Undang-undang No.70
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang kegiaan uamanya menerima simpanan giro, abungan dan deposio. Kemudian bank juga dikenal sebagai
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami
11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciJurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciPERAMALAN TINGKAT KEBUTUHAN BERAS PADA TAHUN 2008 DI KABUPATEN TAPANULI SELATAN SAMIRA SIREGAR
PERAMALAN TINGKAT KEBUTUHAN BERAS PADA TAHUN 2008 DI KABUPATEN TAPANULI SELATAN SAMIRA SIREGAR 052407082 PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciPERAMALAN PENDAPATAN KECAMATAN BERASTAGI DARI SEKTOR PAJAK HOTEL UNTUK TAHUN 2009 TUGAS AKHIR RILPI BISMA GINTING SUKA
PERAMALAN PENDAPATAN KECAMATAN BERASTAGI DARI SEKTOR PAJAK HOTEL UNTUK TAHUN 2009 TUGAS AKHIR RILPI BISMA GINTING SUKA 062407095 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciPROYEKSI TINGKAT PRODUKSI KETERSEDIAAN JAGUNG PROPINSI SUMATERA UTARA TUGAS AKHIR ENDANG SUSANTI PURBA
PROYEKSI TINGKAT PRODUKSI KETERSEDIAAN JAGUNG PROPINSI SUMATERA UTARA TUGAS AKHIR Diajukan Unuk Melengkapi Tugas dan Memenuhi Syara Mencapai Gelar Ahli Madya ENDANG SUSANTI PURBA 062407040 PROGRAM STUDI
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciJurnal Edik Informatika. Peramalan Kebutuhan Manajemen Logistik Pada Usaha Depot Air Minum Isi Ulang Al-Fitrah
Jurnal Edik Informaika Peneliian Bidang Kompuer Sains dan Pendidikan Informaika V.i(5-4) Peramalan Kebuuhan Manajemen Logisik Pada Usaha Depo Air Minum Isi Ulang Al-Firah Henny Yulius, Islami Yei Universias
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Pengangguran Pengangguran aau una karya merupakan isilah unuk orang yang idak mau bekerja sama sekali, sedang mencari kerja, bekerja kurang dari dua hari selama seminggu,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perekonomian dunia telah menjadi semakin saling tergantung pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Masalah Perekonomian dunia elah menjadi semakin saling erganung pada dua dasawarsa erakhir. Perdagangan inernasional merupakan bagian uama dari perekonomian dunia dewasa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk, dan Grafein adalah
37 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian-pengerian Kependudukan sanga era kaiannya dengan demgrafi. Kaa demgrafi berasal dari bahasa Yunani yang berari Dems adalah rakya aau penduduk, dan Grafein adalah
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Jurnal Informaika Polinema ISSN: 2407-070X SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Mansyur, Erfan Rohadi Program Sudi Teknik Informaika,
Lebih terperinciBAB 3 SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK (BPS)
23 BAB 3 SEJARAH SINGKAT BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) 3.1 Sejarah Badan Pusa Saisik (BPS) 3.1.1 Masa Pemerinahan Hindia Belanda 1. Pada bulan Februari 1920 di kanor Saisik unuk perama kalinya didirikan
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI. 3.1 Pengertian dan Kegunaan Peramalan (Forecasting)
BAB 3 LANDAAN TEORI 3.1 Pengerian dan Kegunaan Peramalan (Forecasing) Dalam melakukan analisis dibidang ekonomi, sosial dan sebagainya, kia memerlukan suau perkiraan apa yang akan erjadi aau gambaran enang
Lebih terperinciSISTEM PREDIKSI PENJUALAN GAMIS TOKO QITAZ MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING. Oleh: Salman Alfarisi
S. Alfarisi / Journal of Applied Business and Economics Vol. 4 No. 1 (Sep 2017) 80-95 SISTEM PREDIKSI PENJUALAN GAMIS TOKO QITAZ MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING Oleh: Salman Alfarisi Program
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciAPLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 APLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI
Lebih terperinciHUMAN CAPITAL. Minggu 16
HUMAN CAPITAL Minggu 16 Pendahuluan Invesasi berujuan unuk meningkakan pendapaan di masa yang akan daang. Keika sebuah perusahaan melakukan invesasi barang-barang modal, perusahaan ini akan mengeluarkan
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan pada kasus pengolahan ikan asap IACHI Peikan Cia Halus (PCH) yang erleak di Desa Raga Jaya Kecamaan Ciayam, Kabupaen Bogor,
Lebih terperinciPerancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informaika ASIA (JITIKA) Vol.10, No.2, Agusus 2016 ISSN: 0852-730X Perancangan Sisem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Meode Triple Exponenial Smoohing Tria
Lebih terperinciAnalisis Model dan Contoh Numerik
Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X
USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Meode Peneliian Pada bab sebelumnya elah dibahas bahwa cadangan adalah sejumlah uang yang harus disediakan oleh pihak perusahaan asuransi dalam waku peranggungan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Supply Chain Managemen Supply chain managemen merupakan pendekaan aau meode dalam memanajemen hubungan perusahaan dengan supplier dan konsumen yang erjadi pada pengendalian
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Anibioik 2.1.1 Defenisi Anibioik adalah segolongan senyawa, baik alami maupun sineik, yang mempunyai efek menekan aau menghenikan suau proses biokimia di dalam organisme, khususnya
Lebih terperinciPENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA
ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian yang dilakukan mengenai analisis perencanaan pengadaan una berdasarkan ramalan ime series volume ekspor una loin beku di PT Tridaya Eramina
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PERAMALAN VOLUME PENGGUNAAN AIR BERSIH DENGAN METODE WINTERS EPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENENTUKAN VOLUME
Lebih terperinciJurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V1.i1(64-69)
Jurnal Edik Informaika Peneliian Bidang Kompuer Sains dan Pendidikan Informaika Peramalan Penjualan Pada Usaha Kecil Menengah (UKM) Roi Sania Dengan Menggunakan Program POM QM Henny Yulius 1, Yadi Prawinaa
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian mengenai kelayakan pengusahaan pupuk kompos dilaksanakan pada uni usaha Koperasi Kelompok Tani (KKT) Lisung Kiwari yang menjalin mira dengan Lembaga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciSISTEM PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOTHING UNTUK STOK BAHAN SPARE PART MOTOR DI GARUDA MOTOR JAJAG
ITEM PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOTHING UNTUK TOK BAHAN PARE PART MOTOR DI GARUDA MOTOR JAJAG 1 Muhammad Iqbal (1110651220) 2 Bagus eya R,.Kom M.Kom, 3 Heny Wahyu,.Kom Jurusan Teknik
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciMODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH)
Journal Indusrial Servicess Vol. No. Okober 0 MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Abdul Gopar ) Program Sudi Teknik Indusri Universias
Lebih terperinciProyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran
Saisika, Vol. 10 No. 2, 129 138 Nopember 2010 Proyeksi Penduduk Provinsi Riau 2010-2015 Menggunakan Meode Campuran Ari Budi Uomo, Yaya Karyana, Tei Sofia Yani Program Sudi Saisika, Universias Islam Bandung
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES
IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Poensi sumberdaya perikanan, salah saunya dapa dimanfaakan melalui usaha budidaya ikan mas. Budidaya ikan mas yang erus berkembang di masyaraka, kegiaan budidaya
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design
Lebih terperinciPENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Studi pada karyawan tetap PT PG Tulangan Sidoarjo)
PENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Sudi pada karyawan eap PT PG Tulangan Sidoarjo) Niken Dwi Okavia Heru Susilo Moehammad Soe`oed Hakam Fakulas Ilmu Adminisrasi
Lebih terperinciPENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 2012/2013
Jurnal Lensa Kependidikan Fisika Vol. 1 Nomor 1, Juni 13 ISSN: 338-4417 PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 1/13
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Peneliian Keinginan Kelompok Tani Duma Lori yang erdapa di Desa Konda Maloba dan masyaraka sekiar akan berdirinya penggilingan gabah di daerahnya, elah
Lebih terperinci*Corresponding Author:
Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion
Lebih terperinciPENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI
PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di Tempa Pelayanan Koperasi (TPK) Cibedug, Kecamaan Lembang, Kabupaen Bandung, Jawa Bara. Pemilihan lokasi dilakukan secara
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Disini tujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuatan suatu aplikasi
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Disini ujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuaan suau aplikasi program yang digunakan unuk membanu perusahaan dalam menenukan jumlah produksi demand. Disini ada
Lebih terperinciRANK DARI MATRIKS ATAS RING
Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias
Lebih terperinciIII METODE PENELITIAN
III METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Tempa Peneliian Peneliian mengenai konribusi pengelolaan huan rakya erhadap pendapaan rumah angga dilaksanakan di Desa Babakanreuma, Kecamaan Sindangagung, Kabupaen Kuningan,
Lebih terperinciTUGAS AKHIR PERONIKA S TARIGAN
PROYEKSI JUMLAH PENUMPANG DOMESTIK PADA PT.(PERSERO) ANGKASA PURA II BANDARA POLONIA MEDAN TAHUN 2010-2011 TUGAS AKHIR PERONIKA S TARIGAN 062407043 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinci(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF
Seminar Nasional Saisika 12 November 2011 Vol 2, November 2011 (T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Gumgum Darmawan, Sri Mulyani S Saf Pengajar Jurusan Saisika FMIPA UNPAD
Lebih terperinciANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ)
hp://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi OPSI Jurnal Opimasi Sisem Indusri ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ) Ahmad Muhsin, Ichsan Syarafi Jurusan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciPENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC TMP C CILACAP
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
23 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian dilaksanakan di iga empa berbeda. Unuk mengeahui ingka parisipasi masyaraka penelii mengambil sampel di RT 03/RW 04 Kelurahan Susukan dan RT 05/RW
Lebih terperinciKLASIFIKASI DATA PRODUKSI PADI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMECLASSIFICATION VERSION 4.5 (C4.5)
KLASIFIKASI DATA PRODUKSI PADI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMECLASSIFICATION VERSION 4.5 (C4.5) Dwi Seyowai, Yuliana Susani, Supriyadi Wibowo Program Sudi Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciMENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK. Oleh: Yoyo Zakaria Ansori
MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK Oleh: Yoyo Zakaria Ansori Peneliian ini dilaarbelakangi rendahnya kemampuan memecahkan
Lebih terperinciANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI
Achmadi, Analisis Anrian Angkuan Umum Bus Anar Koa Reguler di Terminal ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI Seno Achmadi Absrak : Seiring dengan berkembangnya aku,
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciMetode Regresi Linier
Modul 1 Meode Regresi Linier Prof. DR. Maman Djauhari A PENDAHULUAN nalisis regresi linier, baik yang sederhana maupun yang ganda, elah Anda pelajari dalam maa kuliah Meode Saisika II. Dengan demikian
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI
BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1. Deskripsi Teori 3.1.1. Pengerian Peramalan Unuk membanu ercapainya suau kepuusan yang efisien unuk penjualan produknya, perusahaan memerlukan suau cara yang epa, sisemais dan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya
III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. 5.1 Kesimpulan. Berdasarkan hasil analisis regresi pada bab IV, kesimpulan yang penulis. peroleh adalah :
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis regresi pada bab IV, kesimpulan yang penulis peroleh adalah : 1. Kelemahan sisem pengendalian akunansi dan pelaporan berpengaruh negaif erhadap penenuan
Lebih terperinci