Perbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Perbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya"

Transkripsi

1 Perbakan Sstem Persedaan Tnta Fotokop d CV. NEC, Surabaya Indr Hapsar, Jerry Agus Arlanto, dan Albert Sutanto Teknk Industr Unverstas Surabaya Jl. Raya Kalrungkut Surabaya Emal: ndr@ubaya.ac.d Abstrak CV. Never Endng Coper memlk tga ens gudang yatu gudang sparepart, gudang mesn fotocopy dan gudang toner yang menympan 9 ens toner. Permasalahan pada gudang toner adalah serng teradnya kekurangan persedaan atau kelebhan persedaan pada produk toner yang mengakbatkan perusahaan mengalam kerugan akbat lost sales atau over stock. Untuk mengatas permasalahan yang dhadap perusahaan maka dlakukan perbandngan total nventory cost antara metode awal perusahaan dengan metode usulan yang menggunakan Fxed Order Quantty Mult-tem Sngle Suppler untuk perode yang sama. Hasl perbandngan menunukkan dengan metode usulan terad penghematan baya persedaan sebesar Rp ,- atau sebesar 62,07%. Langkah berkutnya adalah menyusun rencana persedaan pada perode selanutnya dengan melakukan peramalan, menentukan umlah pemesanan optmal,menghtung safety stock sehngga dperoleh batas reorder pont yang sesua bag perusahaan. Keyword : Fxed Order Quantty, Mult-tem Sngle Suppler, Safety Stock Abstract CV. Never Endng Coper has three warehouses for photocopy spare parts, used photocopy machnes and photocopy toners. The owner always orders products wthout good consderaton that makes overstock and stock out. Product supply comes from some supplers, whch a suppler can supply some products. To solve these problems, t was needed to compare the total nventory cost between company s method and appled probablstc nventory method. FOQ Mult-tem Sngle Suppler wll be used and the cost wll be compare for the same hstorc perod. Comparson s result show the appled probablstc nventory method more cost effcent, t was showed by savng n total nventory cost about Rp ,- or n percentage 62,07%. Savng can be acheved because order cost n Mult-tem Sngle Suppler s mnmzed. Next step was plan nventory method for the next perod by forecastng, takng decson for the optmal order quantty and safety stock, whch wll be ganed reorder pont for the company. Keyword : Fxed Order Quantty, Mult-tem Sngle Suppler, Safety Stock 1. Pendahuluan CV. Never Endng Coper (NEC) adalah perusahaan dstrbutor yang bergerak dalam bdang mesn fotokop bekas (rekonds), penualan sparepart, dan tnta fotokop serta menerma servce bag mesn fotokop yang rusak. CV. NEC menyedakan sektar 1300 ens spare part mesn yang dsmpan dalam gudang spare part. Adapun gudang tnta saat n memlk persedaan 9 ens tnta yang berbeda, dengan total persedaan mencapa 2-3 ton. Permasalahan yang serng terad pada gudang tnta n adalah perusahaan kurang memperhatkan poss umlah stock toner dan tdak memperhtungkan lead tme datangnya toner dar suppler. Hal n mengakbatkan persedaan perusahaan menad kosong dalam beberapa har sehngga perusahaan mengalam banyak kerugan akbat lost sales. Perusahaan menyadar akan perlunya suatu sstem persedaan agar kerugan perusahaan akbat lost sales dan overstock dapat dtekan.

2 2. Kaan Lteratur dan Metodolog Persedaan (Tersne, 1994) merupakan sumber daya yang palng pentng bag suatu perusahaan, karena persedaan tu dgunakan untuk mengantspas fluktuas permntaan pada masa yang akan datang. Adapun komponen-komponen dar baya yang berkatan dengan sstem persedaan adalah baya pembelan (purchased cost), baya pemesanan (order cost), baya penympanan (holdng cost), dan baya kekurangan bahan (stockout cost). Baya pembelan adalah baya yang dkeluarkan untuk melakukan pembelan. Data harga bel untuk masng-masng ens nventory dperoleh dar data harga bel untuk pembelan 9 ens toner kepada phak suppler selama bulan Oktober September Sedangkan baya pemesanan merupakan baya yang harus dkeluarkan oleh perusahaan setap kal melakukan pemesanan. Pemesanan kepada suppler dapat dlakukan setap saat melalu telepon apabla perusahaan membutuhkan barang tersebut. Dar hasl wawancara dengan pemlk CV. NEC dperoleh persentase baya smpan selama n berupa bunga deposto sebesar 7 % (Oktober 2008) dan bunga mplst yang berasal dar depresas bangunan gudang sebesar 3,94 %, sehngga total persentase baya smpan adalah 10,94 %. Menurut Slver & Peterson (1998), ada beberapa model persedaan yang dapat dgunakan, salah satunya adalah model persedaan dengan menggunakan Mult-Item Sngle Suppler, yatu metode untuk menentukan waktu pemesanan dar barang-barang yang hendak dpasok d gudang serta umlah pemesanan yang ekonoms. Jka nterval waktu antar pemesanan bersama Mult-tem, T, dan menggunakan kelpatan nteger, m, terhadap nterval waktu T untuk masng-masng ens produk, maka umlah pemesanan Q untuk ens produk dengan lau permntaan R per perode, adalah: Q RmT (1) Total nventory relevan per perode dapat dnyatakan sebaga berkut: n c C n 1 m P FRmT TRC( t, m ' s) (2) T 1 2 Baya pemesanan gabungan yang dlakukan setap nterval waktu T adalah C, sedangkan baya pesan untuk masng-masng ens produk yang terad setap nterval waktu m T adalah c. P adalah harga bel per unt dan F adalah fraks baya smpan per unt per tahun. Konds optmal dperoleh dengan melakukan dervarf total baya nventory relevan terhadap nterval waktu pemesanan gabungan, T, dan tetapkan sama dengan nol, sehngga untuk mendapatkan T optmal sebaga berkut: n c 2 C 1 m T * ( m ' s) (3) n F P R m Dengan mensubttus nterval waktu pemesanan gabungan ke fungs total baya nventory relevan, maka akan menghaslkan mnmum total baya nventory relevan. 1 Tugas Akhr Teknk Industr Unverstas Surabaya

3 n n c TCR( m ' s) 2 C F P Rm (4) 1 m 1 Selanutnya perlu dtentukan besarnya m untuk masng-masng ens produk yang dapat c Pk Rk memnmalkan TRC(m s). Pada nla raso m terhadap m k, ka, maka nla P R c m akan lebh kecl dar nla m k. Oleh karena tu untuk ens produk yang memlk nla c terkecl, akan memlk nla m terkecl pula. Dalam hal n, nla m dbatas harus P R nteger, sehngga memungknkan akan terdapat beberapa ens produk dengan nla m = 1. c Jka ens produk 1 memlk nla terkecl, maka m = 1 dan untuk ens produk yang P R lan, m c P R P1 R1 C c 1 ; 2,3,..., n. (5) Karena ada constrant yang mengharuskan adanya mnmum order, maka ada perubahan mengena perhtungan formulas Q dengan mengambl nla m dar hasl teras Solver.xla. Formulas awal : Q RmT (6) Constrant : Q mnmum order Dengan mempertmbangkan keberadaan persedaan awal (I 0 ), maka dapat dcar Q dengan mempertmbangkan mnmum order atau Q adust Q adust R I m T 0 (7) Karena adanya perubahan formulas dar Q RmT menad Qadust maka formulas total relevan cost menad: n c C n Q 1 m adust TRC P F T (8) 1 2 Safety stock menurut Slver & Peterson (1998), merupakan persedaan lebh yang dsmpan untuk mengantspas teradnya kekurangan karena adanya gangguan (fluktuas) yang terad secara acak. Safety stock dperlukan karena peramalan atau estmas kurang sempurna dan suppler serngkal gagal dalam mengrmkan produknya tepat waktu, sehngga seharusnya safety stock dapat menanggung konds lau kebutuhan yang lebh tngg dar predks dan keterlambatan pengrman barang. Dstrbus Normal, Posson, dan Eksponensal Negatf merupakan dstrbus probabltas yang palng umum untuk menggambarkan permntaan. Jka permntaan danggap kontnu, maka dstrbus yang palng serng dgunakan adalah dstrbus Normal. Reorder pont dapat dperoleh dengan formulas berkut: B M SS M z. = reorder pont dalam unt (9) M Dmana M adalah rata-rata permntaan selama lead tme dalam unt, SS merupakan safety stock dalam unt, z adalah devas normal standar, dan M merupakan standar devas permntaan selama lead tme. k Tugas Akhr Teknk Industr Unverstas Surabaya

4 Pada umumnya perusahaan tdak mengetahu besarnya baya kekurangan atau merasa sangat kesultan untuk mengestmasnya. Pada konds n, basanya phak manaemen menetapkan tngkat pelayanan (servce level) untuk menentukan besarnya reorder pont. Tngkat pelayanan menunukkan kemampuan memenuh permntaan dar persedaan yang terseda, atau dengan beberapa cara lannya. Umumnya ada dua tngkat pelayanan yang dgunakan, yatu pelayanan per sklus pemesanan dan pelayanan per unt permntaan. Tngkat pelayanan berdasarkan unt yang dbutuhkan menunukkan persentase permntaan yang akan dpenuh dan mengnkan perlakuan yang seragam untuk produk yang berbeda. Tngkat pelayanan per unt untuk kasus backorder: EM B Sl u 1 (10) Q EM B M E( z) (11) Tngkat pelayanan per unt per permntaan untuk kasus lost sales: EM B Sl u 1 (12) Q EM B Oleh karena umlah pemesanan Q pada umumnya auh lebh besar dar pada ekspektas umlah unt kekurangan selama sklus pemesanan E(M>B), maka hasl dar formulas untuk kasus lost sales tdak auh berbeda dbandngkan dengan pada kasus backorder. Baya kekurangan merupakan komponen baya persedaan yang palng sult untuk dtentukan. Baya kekurangan mungkn dapat dakbatkan oleh backorder atau lost sales, dan dapat dnyatakan dalam per unt atau per keadan, atau dasar yang lannya. Pada dstrbus permntaan selama lead-tme adalah kontnu, ekspektas total baya safety stock per tahun dapat dnyatakan sebaga berkut: R TC SS H ( B M ) A E( M B) (13) Q HQ dengan nla P( M B) (14) AR A adalah baya backorder per unt. Pada kasus lost sales, semua unt kekurangan tdak akan dpenuh. Rata-rata umlah sklus per R R tahun tdak lag tetap dmana E(M>B) adalah ekspektas dar umlah Q Q E( M B) unt kekurangan per sklus pemesanan. Basanya E(M>B) relatf sangat kecl dbandngkan dengan umlah pemesanan sehngga rata-rata umlah sklus per tahun dasumskan tetap Q R. Ekspektas total baya safety stock per tahun untuk kasus lost sales dengan baya kekurangan per unt adalah: R TC SS H ( B M ) A H E( M B) Q (15) dengan nla HQ P( M B) AR HQ (16) Tugas Akhr Teknk Industr Unverstas Surabaya

5 A adalah baya lost sales per unt. Untuk mencar ttk reorder pont ddapatkan dengan menurunkan formulas total cost safety stock terhadap reorder pont. PFQ PM B (17) AR 3. Hasl dan Dskus Perhtungan total baya persedaan metode perusahaan yang akan dlakukan melput satu perode yatu Oktober 2007 September 2008, sehngga semua data yang dgunakan uga berasal dar perode tersebut. Perhtungan baya pesan dperoleh berdasarkan baya telepon dalam sekal pesan. Dalam perhtungan yang menggunakan sstem Mult-tem Sngle Suppler dbutuhkan adanya baya pemesanan ndvdu untuk tap ens toner. Untuk menghtung baya pemesanan ndvdu dperlukan data ga karyawan gudang dan umlah frekuens kedatangan toner. Karyawan gudang bertanggung awab atas ketga gudang yang ada d perusahaan sehngga dapat dasumskan bahwa proses penermaan toner hanya menggunakan 20% dar total aktvtas karyawan gudang karena rata-rata frekuens penermaan toner setap bulan dperoleh 5-6 kal per bulan. Baya pemesanan ndvdu danggap sama dengan baya per kedatangan untuk tap ens toner. Perhtungan baya smpan dperoleh dengan mengalkan rata-rata persedaan dengan harga aktual dan fraks baya smpan per unt/bulan. Untuk nla T, Q, dan TC Mult-tem Sngle Suppler yang ddapat dar ntegras nla m dar Solver.xla dapat dlhat selengkapnya pada tabel 1. Nla m yang ada merupakan kelpatan untuk nla nterval pada masng-masng ens toner. Output Solver menghaslkan nla nterval pemesanan untuk masng-masng ens barang dalam satu suppler yang sama. Interval pemesanan untuk toner IR 5000, toner selex black, toner EOP abu-abu, toner EOP nerah adalah 0,0476 tahun = 18 har. Pemesanan untuk toner IR 5000, toner selex black, toner EOP abu-abu, toner EOP merah dlakukan secara bersama setap 18 har sekal. Dengan nla m dan T datas, maka ddapatkan nla Q dengan adanya constrant lebh besar sama dengan mnmal order sepert pada tabel 2. Total nventory cost untuk gabungan metode Mult-tem Sngle Suppler dengan metode FOQ sebesar Rp ,- Dengan membandngkan total baya persedaan perode 1 Oktober September 2008 untuk metode awal perusahaan sebesar Rp ,- maka dperoleh nla penghematan baya persedaan sebesar Rp ,- atau penghematan sebesar 62,07 % dar total baya persedaan metode awal perusahaan. Dengan menggunakan langkah-langkah perhtungan dengan sstem Mult-tem Sngle Suppler dengan bantuan program Solver, maka dapat drencanakan nterval waktu pemesanan gabungan dan umlah pemesanan yang ekonoms untuk masng-masng ens barang pada tap suppler untuk perode selanutnya. Total nventory cost untuk umlah barang yang dpesan selama perencanaan persedaan perode 1 Oktober September 2009 adalah sebesar Rp ,-. Tugas Akhr Teknk Industr Unverstas Surabaya

6 Tabel 1. Perhtungan T, Q dan TC Mult-tem Sngle Suppler No Nama Barang Suppler Jumlah R Io R-Io P c C k Q m 1 TONER IR 5000 M TONER SELEX BLACK M TONER EOP ABU-ABU M TONER EOP MERAH M TONER BLACK PANTHER A TONER EXCEL A TONER SGN SGN TONER HQ BLACK AF SGN TONER OPC SUPER GL SGN No Nama Barang c/m P R m T (P F R m T) / 2 TC 1 TONER IR , ,95 2 TONER SELEX BLACK 4.210, ,95 3 TONER EOP ABU-ABU , ,35 4 TONER EOP MERAH , , , , , TONER BLACK PANTHER , ,69 6 TONER EXCEL 5.614, , , , , TONER SGN , ,05 8 TONER HQ BLACK AF 5.614, ,45 9 TONER OPC SUPER GL , , , , ,62 Rp

7 Tabel 2. Perhtungan Q adust untuk suppler M Nama Barang R-Io m T Mn. Order Q adust TONER IR TONER SELEX BLACK ,0476 TONER EOP ABU-ABU TONER EOP MERAH Untuk kasus overstock dapat dmnmas dar perhtungan umlah pemesanan ekonoms datas. Sedangkan untuk kasus stockout pada ttk waktu tertentu akan dmnmas dengan adanya servce level yang dharapkan oleh perusahaan. Perusahaan menetapkan servce level sebesar 95% sebaga tolak ukur kemampuan perusahaan dalam memenuh permntaan dar persedaan yang telah terseda. Baya kekurangan yang dtanggung oleh perusahaan untuk pengadaan safety stock adalah sebesar 80% dar baya kekurangan kasus backorder, dan 20% dar baya kekurangan kasus lost sales. Besarnya bobot dberkan oleh perusahaan berdasarkan data penualan masa lalu. Dengan menggunakan formulas (10) dan (11) untuk menghtung tngkat pelayanan per unt untuk kasus backorder, formulas (14) untuk menghtung baya kekurangan yang dkenakan untuk pengadaan safety stock pada kasus backorder, dan formulas (12) dan (16) untuk kasus lost sales, maka akan ddapatkan baya kekurangan total untuk satu ens toner. Selanutnya akan dapat dketahu total cost untuk pengadaan safety stock d gudang dengan menggunakan formulas (13). Dar hasl perhtungan, ddapatkan total cost untuk safety stock perode 1 Oktober September 2009 sebesar Rp , - Rngkasan proses perhtungan total cost untuk safety stock perode Oktober 2008 September 2009 dapat dlhat pada tabel 3. Perencanaan total cost untuk perode 1 Oktober September 2009 adalah umlah dar total nventory cost dar proses pengadaan barang dan penympanan perode 1 Oktober September 2009 serta total cost untuk safety stock perode 1 Oktober September 2009, yatu sebesar Rp , - 4. Kesmpulan Dengan menggunakan metode FOQ Mult-tem Sngle Suppler dharapkan akan dapat dketahu nterval waktu pemesanan bersama serta umlah pemesanan yang ekonoms untuk tap ens persedaan dengan mempertmbangkan constrant yang ada, yatu mnmum order. Jumlah pemesanan berdasarkan sstem Mult-tem Sngle Suppler memberkan nla lebh ekonoms karena pemesanan dlakukan secara bersama-sama untuk frekuens pemesanan tap ens barang dalam satu suppler yang sama pada nterval waktu tertentu.interval waktu pemesanan bersama akan memnmas total nventory cost dar seg baya pesan. Indkator umlah pemesanan ekonoms adustable yang ddapat dar formulas sstem FOQ Mult-tem Sngle Suppler bersfat konstan untuk setap melakukan pemesanan. Jka permntaan pada suatu waktu lebh besar dar persedaan yang ada d gudang, maka

8 Tabel 3. Perhtungan baya safety stock perode Oktober 2008 September 2009 P (Rp) Q A (B) A (LL) A P(M>B) z stdev DL (bulan StDev M rata2 R Rata2 M B A No Nama Barang SS Rata2 M B E(z) E(M>B) TC (Rp) 1 TONER IR Rp 694,235 2 TONER SELEX BLACK Rp 33,902 3 TONER EOP ABU-ABU Rp 517,942 4 TONER EOP MERAH Rp 181,105 5 TONER BLACK PANTHER Rp 608,167 6 TONER EXCEL Rp 24,497 7 TONER SGN Rp 1,154,871 8 TONER HQ BLACK AF Rp 13,780 9 TONER OPC SUPER GL Rp 40,683 Rp 3,269,183

9 Tugas Akhr Teknk Industr Unverstas Surabaya

10 perusahaan dnkan untuk melakukan pemesanan barang ke suppler sebelum nterval waktu yang dtentukan. Pemesanan yang dlakukan seumlah Q. Jka pada suatu waktu tertentu poss persedaan d gudang sudah menyentuh batas reorder pont dmana batas nterval waktu pemesanan gabungan belum dcapa, maka perusahaan dnkan untuk melakukan pemesanan barang ke suppler sebelum nterval waktu yang dtentukan. Pemesanan yang dlakukan seumlah Q, dan dengan tetap memesan barang seumlah Q pada nterval waktu berkutnya. 5. Daftar Ruukan [1] Slver, E.A, Pyke D.F. & Peterson R. (1998) Inventory Management and Producton Plannng and Schedulng, 3 rd ed., Wley, New York, USA: John Wlley and Sons, Inc. [2] Tersne, R.J. (1994) Prncple of Inventory and Materal Management, 4 th ed., Prentce- Hall, New Jersey.

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos 1, Pabelan,

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos Pabelan

Lebih terperinci

Kata Pengantar. Terima kasih dan sampai jumpa di NIEC ! Surabaya, 20 Oktober Editor

Kata Pengantar. Terima kasih dan sampai jumpa di NIEC ! Surabaya, 20 Oktober Editor Kata Pengantar Selamat bertemu kembal d 6th Natonal Industral Engneerng Conference 2011! Event rutn dua tahunan yang dselenggarakan Jurusan Teknk Industr Unverstas Surabaya kal n mengambl tema Logstcs

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

Bab III Analisis Rantai Markov Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada

Lebih terperinci

MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN

MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN Mkyana Ramadan, Nughthoh Arfaw Kurdh, dan Sutrma Program Stud Matematka FMIPA UNS Abstrak.

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PERBAIKAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN DI CV XYZ SURABAYA. Denny Herdianto, Amelia Santoso, Dina Natalia Prayogo.

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PERBAIKAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN DI CV XYZ SURABAYA. Denny Herdianto, Amelia Santoso, Dina Natalia Prayogo. PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PERBAIKAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN DI CV XYZ SURABAYA Denny Herdanto, Amela Santoso, Dna Natala Prayogo Jurusan Teknk Industr, Unverstas Surabaya Raya Kalrungkut, Surabaya

Lebih terperinci

Oleh : Fifi Fisiana

Oleh : Fifi Fisiana Optmas Baya Produks menggunakan Metode Revsed Mult Choce Goal programmng dengan Tahap Persedaan Terkontrol Supply Chan Model stud kasus : PT.Gunungarta Manunggal, Gempol Oleh : Ff Fsana 1207100018 Dosen

Lebih terperinci

Analisis Persediaan Multy Item dengan Mempertimbangkan Faktor Kadaluarsa

Analisis Persediaan Multy Item dengan Mempertimbangkan Faktor Kadaluarsa Analss Persedaan Multy Item dengan Mempertmbangkan Faktor Kadaluarsa 1 onny Cputra 1, Theresa Sunarn Jurusan Teknk Industr Sekolah Tngg Teknk Mus, Palembang E-mal : donnycputra@gmal.com Jurusan Teknk Industr

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3) PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang

Lebih terperinci

MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN

MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN By: Rn Halla Nasuton, ST, MT MERANCANG JARINGAN SC Perancangan jarngan SC merupakan satu kegatan pentng yang harus

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

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

Lebih terperinci

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Pertemuan 5 Outlne: Independent Demand Inventory Models: Determnstk (EOQ dan EPQ), Probablstk (FOQ dan FOI) Referens: Tersne, Rchard J., Prncples of Inventory

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP

Lebih terperinci

3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW

3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Uj Normaltas Llefors D dalam pengendalan persedaan, perumusan lmu statstk dgunakan untuk menentukan pola dstrbus, dmana pola dstrbus tersebut dapat dhtung dengan menguj kenormalan

Lebih terperinci

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal. Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu

Lebih terperinci

Pengembangan Model Persediaan Single Vendor-Single Buyer dengan Lead Time Dapat Dikontrol

Pengembangan Model Persediaan Single Vendor-Single Buyer dengan Lead Time Dapat Dikontrol Performa (2007) Vol. 6, No.2: 2-8 Pengembangan Model Persedaan Sngle Vendor-Sngle Buyer dengan Lead Tme apat kontrol Wakhd Ahmad Jauhar Jurusan Teknk Industr Unverstas Sebelas Maret Surakarta Abstract

Lebih terperinci

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. smoothing, dan siklis untuk barang jadi Mie Atom Metode Regresi Linier. Nama barang jadi: Mie Atom.

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. smoothing, dan siklis untuk barang jadi Mie Atom Metode Regresi Linier. Nama barang jadi: Mie Atom. BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Penghtungan 4.1.1 Penghtungan Peramalan 4.1.1.1 Peramalan Me Atom Contoh perhtungan peramalan permntaan dengan metode regres lner, regres kuadrats, double movng average,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

MODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL

MODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL MODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL Noprad, T.P.Nababan, Endang Lly Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

PENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO

PENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

Peramalan (Forecasting) dalam Perencanaan Sentral

Peramalan (Forecasting) dalam Perencanaan Sentral Peramalan (Forecastng) dalam Perencanaan Sentral Pendahuluan Perencanaan arngan telepon ddasarkan pada estmas kebutuhan trafk masa depan Long-term forecast dbutuhkan dalam rencana pengembangan untuk menamn

Lebih terperinci

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil .1 Sstem Makroskopk dan Sstem Mkroskopk Fska statstk berangkat dar pengamatan sebuah sstem mkroskopk, yakn sstem yang sangat kecl (ukurannya sangat kecl ukuran Angstrom, tdak dapat dukur secara langsung)

Lebih terperinci

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS

Lebih terperinci

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,

Lebih terperinci

FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU. H. Bernik Maskun

FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU. H. Bernik Maskun FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU oleh H. Bernk Maskun Departemen Statstka, FMIPA Unverstas Padjadjaran bernkmaskun69@gmal.com Abstrak

Lebih terperinci

PERENCANAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA FLEKSIBEL PADA SISTEM JOB SHOP MEMPERGUNAKAN TEKNIK SHOJINKA

PERENCANAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA FLEKSIBEL PADA SISTEM JOB SHOP MEMPERGUNAKAN TEKNIK SHOJINKA Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung PERECAAA KEBUUHA EAGA KERA FLEKSBEL PADA SSEM OB SHOP MEMPERGUAKA EKK SHOKA Arf Rahman Program Stud eknk ndustr Fakultas eknk

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat

Lebih terperinci

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Pertemuan 4 Outlne: Sstem Persedaan Indenpendent Demand Inventory Models (1) Referens: Elsayed, A. Elsayed. Analss and Control of Producton System, Prentce

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 7 II TINJUN PUSTK 2.1 Manaemen Proyek 2.1.1 Pengertan Manaemen Proyek Sebelum mengemukakan apa art dar Manaemen Proyek, terlebh dahulu akan mengetahu art dar Manaemen dan Proyek tu. Menurut Hamng dan Nurnaamuddn

Lebih terperinci

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

BAB II TEORI ALIRAN DAYA BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

toto_suksno@uny.ac.d Economc load dspatch problem s allocatng loads to plants for mnmum cost whle meetng the constrants, (lhat d http://en.wkpeda.org/) Economc Dspatch adalah pembagan pembebanan pada pembangktpembangkt

Lebih terperinci

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT BIAStatstcs (05) Vol. 9, No., hal. -7 PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT Faula Arna Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sultan Ageng Trtayasa Banten Emal : faulaarna@yahoo.com

Lebih terperinci

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu

Lebih terperinci

Penentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster

Penentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster Performa (2004) Vol.3, No.1:1-8 Penentuan Jumlah dan Lokas Gudang Yang Optmal Dengan Menggunakan Metode Cluster Sulstyanngsh Jat Murt, Azzah Asyat dan Bambang Suhard Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sebelas

Lebih terperinci

Pemilihan Lokasi Kontinyu (1)

Pemilihan Lokasi Kontinyu (1) Pemlhan Lokas Kontnu 1 - Model Dasar - 6 Oleh : Debrna Puspta Andran Teknk Industr, Unverstas Brawjaa e-mal : debrna@ub.ac.d www.debrna.lecture.ub.ac.d Medan method Gravt method Contour-Lne method Weszfeld

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama

Lebih terperinci

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI ISSN: 1693-6930 167 SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAA OPERASI Subyanto Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Neger Semarang Gedung E6 Lt. Kampus Sekaran

Lebih terperinci

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN I-1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155

Lebih terperinci

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

Preferensi untuk alternatif A i diberikan Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

ANALISIS PENENTUAN UKURAN PEMESANAN OLI MENGGUNAKAN METODE EOQ DI BENGKEL XYZ

ANALISIS PENENTUAN UKURAN PEMESANAN OLI MENGGUNAKAN METODE EOQ DI BENGKEL XYZ INDEPT, Vol. 2, No. 2, Jun 2012 ISSN 2087 9245 ANALISIS PENENTUAN UKURAN PEMESANAN OLI MENGGUNAKAN METODE EOQ DI BENGKEL XYZ Andy Purwanto, ST. Sekretars Jurusan Teknk Industr, Fakultas Teknk Unverstas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER

PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas

BAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan

Lebih terperinci

Kritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur

Kritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur Krtkan Terhadap Varans Sebaga Alat Ukur Varans mengukur penympangan pengembalan aktva d sektar nla yang dharapkan, maka varans mempertmbangkan juga pengembalan d atas atau d bawah nla pengembalan yang

Lebih terperinci

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,

Lebih terperinci

GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE)

GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE) GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE) Muhammad Khosy n 1,2, Muh Iman Prajtno 2, Aro Isnad 3, Mochamad Haryad 4 1 Electrcal

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan. 3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukkan, guna menjawab persoalan yang dhadap. Adapun rencana

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF

Lebih terperinci

Model Koordinasi Pemanufaktur Tunggal Multi Pembeli Dengan Permintaan Probabilistik

Model Koordinasi Pemanufaktur Tunggal Multi Pembeli Dengan Permintaan Probabilistik ess Model Koordnas Pemanufaktur unggal Mult Pembel Dengan Permntaan Probablstk Dsusun Oleh: Moch Anshor (2508203004) Dbmbng Oleh: Prof. Ir. I. Nyoman Puawan M. Eng. PhD. Stefanus Eko Wratno S M. Coordnatng

Lebih terperinci

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

KEPUTUSAN-KEPUTUSAN LINTAS WAKTU

KEPUTUSAN-KEPUTUSAN LINTAS WAKTU KEPUTUSA-KEPUTUSA LITAS WAKTU Dr. Mohammad Abdul Mukhy Page Modal adalah uang dan sumber daya yang dnvestaskan Bunga (nterest) adalah pengembalan atas modal atau sejumlah uang yang dterma nvestor untuk

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia) PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci