MODEL DISTRIBUSI BAHAN AJAR UNIVERSITAS TERBUKA DAN IMPLEMENTASINYA
|
|
|
- Yuliana Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODEL DISTRIBUSI BAHAN AAR UNIVERSITAS TERBUKA DAN IMPLEMENTASINYA Sitta Alief Farihati Uiversitas Terbua Amril Ama I. N. Kutha Ardaa Pascasarjaa Istitut Pertaia Bogor ABSTRACT Uiversitas Terbua (UT) was implemetig the cetralized distributio of learig material, it is ot cosidered efficiet. Therefore, the decetralized distributio system which requires warehouses at certai regioal offices will be proposed. The aims of this research are (1) ivestigatig the decetralized learig material distributio model, (2) choosig the optimal locatio of warehouses to miimize the cost of learig material distributio, (3) choosig the regioal offices which will be served optimally by each warehouse, (4) comparig efficiecy of the cetralized ad decetralized learig material distributio system. The distributio problem is modeled as a liear mixed iteger programmig problem. The model will be solved usig Brach ad Boud method. This study cosiders cetralized learig material distributio system ad two alterative of decetralized learig material distributio systems, which are alterative 1 ad alterative 2. It is foud that i 2008 the cost of the alterative 2 is lower tha the cetralized learig distributio system. Besides, if the demad of learig material is icreasig, the alterative 2 is still less costly tha the other systems. Key words : cetralized learig material distributio, decetralized learig material distributio, model, warehouses. Persediaa baha ajar UT di UPB-UT terait dega sistem distribusi baha ajar UT. Sampai saat ii UT melasaaa sistem distribusi baha ajar terpusat. Sistem tersebut meempata Kator Pusat UT sebagai pusat peerbita da pusat pedistribusia baha ajar. Utu peerbita baha ajar, UT melibata perusahaa percetaa subotra. Baha ajar terceta yag belum diirim aa disimpa terlebih dahulu di gudag Kator Pusat UT. Dalam hal pedistribusia baha ajar, Kator Pusat UT aa megirim baha ajar setelah adaya permitaa dari UPB-UT da pegirima dilaua oleh perusahaa pegirima subotra lagsug dari Kator Pusat UT meuju UPB-UT bersaguta. Distribusi baha ajar dega cara tersebut megaibata pegirima baha ajar serig dilaua setiap hari erja dalam apasitas pegaguta sediit. Aibatya pelasaaa distribusi secara terpusat tersebut tida efisie (Sitta, 2009). Meurut Pratmoo (2002), sistem distribusi baha ajar terpusat perlu diubah mejadi sistem distribusi baha ajar tida terpusat. Dalam artielya, Pratmoo meyusu sistem distribusi baha ajar tida terpusat dega meempata percetaa pada UPB-UT tertetu sebagai peyuplai baha ajar e UPB-UT terdeat. Dalam peelitia ii, aa diaji sistem distribusi baha ajar tida
2 Farihati, Model Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua da Implemetasiya terpusat yag meempata gudag di UPB-UT tertetu sebagai loasi peyimpaa semetara da peyuplai baha ajar. Peelitia ii bertujua utu (1) meetua model distribusi baha ajar tida terpusat yag meempata gudag atara Kator Pusat UT dega UPB-UT di seluruh Idoesia, (2) meetua loasi gudag atara Kator Pusat UT e UPB-UT di seluruh Idoesia yag memiimala biaya distribusi baha ajar, (3) meetua UPB-UT yag disuplai oleh setiap gudag da (4) membadiga efisiesi atara sistem distribusi baha ajar tida terpusat dega sistem distribusi baha ajar terpusat. METODOLOGI Peelitia ii dibagi mejadi empat tahap, yaitu (1) pedesripsia da formulasi masalah, (2) pemodela, (3) solusi model da (4) implemetasi model. Pada tahap pemodela, masalah distribusi dimodela sebagai masalah liear mixed iteger programmig. Model tersebut emudia diselesaia dega megguaa metode Brach ad Boud dega batua software Ligo 8.0. Implemetasi model dilaua dega cara meyimulasia model dega megguaa data oordiat geografi bumi, data periraa permitaa baha ajar Pedidia Dasar (Pedas) UT da data biaya pegirima berdasara subotra tahu HASIL DAN PEMBAHASAN Desripsi Masalah Sistem Distribusi Baha Ajar Terpusat Sistem distribusi baha ajar terpusat meempata Kator Pusat UT sebagai pusat produsi da pemaso utama baha ajar e UPB-UT di seluruh Idoesia. Sistem distribusi terpusat memberlaua pegirima dari Kator Pusat UT lagsug e UPB-UT. Biasaya UPB-UT megajua permitaa e Kator Pusat UT miimal 2 ali dalam setahu area terdapat 2 masa registrasi dalam setahu utu Program Pedas. Sistem Distribusi Baha Ajar Tida Terpusat Alteratif 1 ia percetaa terpusat di Kator Pusat UT, maa ditempata gudag-gudag yag berfugsi sebagai loasi peyimpaa da pemaso baha ajar e UPB-UT terdeat. Gudaggudag tersebut aa meempati loasi yag sama dega UPB-UT yag terpilih. Pada sistem ii, percetaa baha ajar terpusat di Kator Pusat UT sehigga di Kator Pusat UT terdapat gudag utama yag aa memaso gudag-gudag di UPB-UT terpilih. Gudag utama haya aa memaso gudag di UPB-UT terpilih da jumlah gudag yag aa dipaso oleh gudag utama lebih dari satu. Sistem Distribusi Baha Ajar Tida Terpusat Alteratif 2 ia percetaa tida terpusat di Kator Pusat UT, maa ditempata percetaa da gudag yag berfugsi sebagai loasi peyimpaa da pemaso baha ajar e UPB-UT terdeat. Percetaa da gudag aa meempati loasi yag sama dega UPB-UT yag terpilih. Sistem ii meempata percetaa baha ajar tida saja di Kator Pusat UT amu juga di UPB-UT terpilih, sehigga gudag Kator Pusat UT sama eduduaya dega gudag di 55
3 ural Matematia, Sais, da Teologi, Volume 10, Nomor 2, September 2009, UPB-UT terpilih. Gudag di Kator Pusat UT aa memaso UPB-UT yag terdeat, begitu pula gudag di UPB-UT terpilih aa memaso UPB-UT terdeat. Pada edua sistem distribusi baha ajar tida terpusat, UPB-UT yag ditempati sebagai gudag juga aa meerima pasoa baha ajar dari gudag tersebut, sehigga biaya trasportasi baha ajar sama dega ol. Setiap UPB-UT haya aa dipaso oleh satu gudag. umlah seluruh UPB-UT yag dipaso sama dega 37, hal ii sesuai dega jumlah seluruh UPB-UT yag ada. Baha ajar aa diirim melalui trasportasi darat, laut da udara. Peetua pegguaa trasportasi dipertimbaga berdasara apasitas edaraa, hal ii disebaba baha ajar merupaa produ yag taha lama sehigga tida perlu dipertimbaga lama watu perjalaa. Formulasi Masalah Tujua utama masalah distribusi baha ajar adalah memiimala biaya distribusi. Dalam pemodela, biaya percetaa da biaya peggudaga di gudag utama diabaia area ompoe biaya distribusi haya meliputi biaya pegirima, biaya peggudaga da biaya pealti, seperti yag diyataa oleh Kotler, Ag, Leog & Ta (2002). Namu, saat membadiga efisiesi atara etiga sistem, biaya percetaa da biaya peggudaga di gudag utama diperhituga. Hal ii bertujua utu meghitug eseluruha biaya operasioal setiap sistem distribusi. Diberia asumsi-asumsi beriut : 1. Setiap UPB-UT da gudag mempuyai permitaa 2. umlah permitaa setiap UPB-UT da gudag tetap 3. umlah permitaa setiap UPB-UT, apasitas setiap gudag da apasitas setiap jeis edaraa pegagut dietahui 4. Setiap edaraa haya melewati satu rute 5. Total biaya trasportasi dari setiap jeis edaraa dietahui, biaya tersebut termasu biaya perjalaa embali dari tujua e sumber 6. Biaya trasportasi setiap jeis edaraa meliputi biaya bogar muat da biaya peyewaa gudag 7. Biaya pembuata gudag baru da biaya operasioal gudag baru dalam satu tahu dietahui 8. Biaya operasioal gudag utama diabaia 9. Biaya percetaa baha ajar diabaia. Model Setiap sistem distribusi baha ajar aa disusu dalam suatu model yag terdiri dari batasa-batasa (costraits). Model I merupaa pemodela sistem distribusi baha ajar terpusat, model II merupaa pemodela sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 1, da model III merupaa pemodela sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 2. Ketiga model megguaa variabel da parameter yag sama. 56
4 Farihati, Model Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua da Implemetasiya Didefiisia : I 0,1,, i,, ; 37 adalah himpua ides yag meyataa loasi gudag, dega i 0 adalah ides gudag utama di Kator Pusat UT 1,, j,,37 adalah himpua ides yag meyataa loasi osume K 1,,,, adalah himpua ides yag meyataa jeis edaraa Variabel da parameter yag diguaa adalah : = jumlah baha ajar yag diirim dari gudag i e osume j, a ij q j Cap Q f M v i c ij w ij d ij = jumlah permitaa baha ajar per tahu setiap osume j, = apasitas gudag, Cap = apasitas edaraa jeis, = biaya peggudaga, f Q = biaya pealti baha ajar yag tida diirim (tersisa di gudag), = jumlah miimal baha ajar yag diirim per tahu, M = jumlah baha ajar yag diirim dari gudag i, vi = biaya trasportasi dari gudag i e osume j megguaa edaraa, c ij = freuesi pegirima per tahu dari gudag i e osume j, 1 a ij q j wij, 0 = ostata biaya utu setiap edaraa jeis, = jara (pada permuaa bumi) atara gudag i da osume j, jia titi oordiat gudag/osume pada sistem oordiat geografi adalah,, oordiat litag da oordiat bujur, maa dij cos si i si j cos i cos j cos i j, dij (Chag, 2004). Variabel eputusa yag diguaa utu meetua terpilih tidaya UPB-UT sebagai gudag adalah : 1, jia gudag ditempata di i xi 0, selaiya Selai itu diperlua pula variabel eputusa utu meetua edaraa yag diguaa sebagai alat trasportasi pegirima yaitu : 1, jia edaraa jeis diguaa dari gudag i e osume j yij 0, selaiya 57
5 ural Matematia, Sais, da Teologi, Volume 10, Nomor 2, September 2009, Model I Diasumsia sto baha ajar di gudag utama tersedia sebesar permitaa seluruh osume. Fugsi objetifya adalah : Miimuma Fugsi 37 y0 c0 a0 j11 j j j 37 j11 0 j 0 j 0 j y c a meyataa jumlah biaya pegirima dari gudag utama e osume. Batasa yag diguaa adalah : 1. Satu ali pegirima baha ajar tida lebih dari permitaa osume w M q utu 0 j j j Kedala ii utu meetua freuesi pegirima baha ajar e setiap osume. 2. Pegirima baha ajar e osume dilaua miimal dua ali dalam setahu utu w 0 j 2 j Kedala ii utu meetua freuesi pegirima baha ajar e setiap osume miimal dua ali dalam setahu. 3. umlah baha ajar yag disuplai sama dega jumlah permitaa baha ajar w a q utu j 0j 0j j Kedala ii utu memastia setiap permitaa osume dipeuhi. 4. Setiap gudag da osume dapat dilayai dega edaraa jeis y a Q utu K ; j 0j 0j Kedala ii utu meetua jeis edaraa yag aa megirim baha ajar dari gudag utama e osume berdasara apasitas edaraa. 5. Setiap osume haya disuplai oleh satu edaraa jeis ' y 0 j 1 i1 1 utu j Kedala ii utu memastia edaraa yag aa megirim baha ajar dari gudag utama e setiap osume haya satu jeis. 6. Hubuga atara biaya trasportasi da jara c d utu K ; j 0j 0j Kedala ii utu meetua biaya trasportasi setiap jeis edaraa dari gudag utama e osume. 58
6 Farihati, Model Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua da Implemetasiya Pada model II da model III, diasumsia sto baha ajar di gudag utama tersedia sebaya permitaa seluruh gudag terpilih model II. Model II Diasumsia sto baha ajar di gudag terpilih sama dega ol. Fugsi objetifya adalah : Fugsi ' 37 Miimuma y c Cap y c a x f x Cap v ' i1 1 terpilih. Fugsi 0i 0i ij ij ij i i i i1 1 i1 j1 1 i1 i1 0i 0i y c Cap osume. Fugsi i1 x Cap v i 37 i1 j1 1 i i1 xf i meyataa jumlah biaya pegirima dari gudag utama e gudag ij ij yca ij meyataa jumlah biaya pegirima dari gudag terpilih e meyataa jumlah biaya peggudaga di gudag terpilih. Fugsi meyataa jumlah biaya pealti di gudag terpilih. Batasa yag diguaa adalah : 1. Satu ali pegirima baha ajar tida lebih dari permitaa osume w M q i I 0 ; j ij utu j 2. Pegirima baha ajar e osume dilaua miimal dua ali dalam setahu 2 i I 0 ; j w utu ij 3. umlah baha ajar yag disuplai gudag sama dega jumlah permitaa osume w a q i I 0 ; j utu ij ij j 4. Setiap gudag da osume dapat dilayai dega edaraa jeis y Cap Q utu K i I 0 0i ij ij Q y a utu K, ; i I 0 ; j 5. Setiap osume haya disuplai oleh satu gudag ' 37 yijaij xicap utu ii 0 1 j1 Kedala ii utu memastia osume j tida dapat dilayai dari i ecuali gudag ditempata di i da setiap gudag aa meyuplai osume terdeat. 59
7 ural Matematia, Sais, da Teologi, Volume 10, Nomor 2, September 2009, Setiap osume haya disuplai oleh satu edaraa jeis ' 1 y 0i ' i1 1 x i yij 1 utu utu ii 0 j 7. umlah baha ajar yag diirim oleh gudag terpilih sama dega jumlah permitaa seluruh osume yag dilayaiya ' 37 yijaij vi utu ii 0 1 j1 Kedala ii utu memastia jumlah permitaa seluruh osume yag dilayai oleh setiap gudag terpilih terpeuhi. 8. Hubuga atara biaya trasportasi da jara utu K ; i I 0 c c 0i d0i ij dij ; i I 0 utu K ; j Model III Diasumsia sto baha ajar di gudag terpilih tersedia sebaya apasitasya. Fugsi objetifya adalah : 37 Miimuma y c a x f x Cap v ij ij ij i i i i0 j1 1 i1 i0 Batasa yag diguaa adalah : 1. Satu ali pegirima baha ajar tida lebih dari permitaa osume w M q utu i I ; j ij j 2. Pegirima baha ajar e osume dilaua miimal dua ali dalam setahu w 2 utu i I ; j ij 3. umlah baha ajar yag disuplai sama dega jumlah permitaa baha ajar w a q utu i I ; j ij ij j 4. Setiap gudag da osume dapat dilayai dega edaraa jeis y a Q utu K ; i I ; j ij ij 5. Setiap osume haya disuplai oleh satu gudag 60
8 Farihati, Model Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua da Implemetasiya ' 37 yij aij xicap utu i I 1 j1 6. Setiap osume haya disuplai oleh satu edaraa jeis ' yij 1 utu i1 1 j 7. umlah baha ajar yag diirim oleh gudag terpilih sama dega jumlah permitaa seluruh osume yag dilayaiya ' 37 yijaij vi utu i I 1 j1 8. Hubuga atara biaya trasportasi da jara utu K ; i I ; c ij dij j IMPLEMENTASI MODEL Data Simulasi Simulasi dilaua dega megguaa data oordiat geografi bumi, data periraa permitaa baha ajar Pedas UT da data biaya pegirima berdasara subotra tahu Kostata pegali ( ) pada biaya trasportasi ditetua dega metode Least Squares, da diperoleh ilai utu edaraa darat* 1,467 rupiah/m.g ; trucig 9113 rupiah/m ; laut 2,317 rupiah/m.g ; udara 5,315 rupiah/m.g. Dimisala apasitas edaraa jeis darat* masimal ilogram, trucig masimal ilogram, laut masimal ilogram da udara masimal ilogram. Biaya pealti terhadap baha ajar yag tersisa di gudag sebesar Rp ,- per ilogram. umlah miimal pegirima baha ajar setiap tahu ilogram. Verifiasi Model Pada verifiasi ii aa diguaa data simulasi. Hasil yag diharapa adalah apabila pada model II da model III gudag terpilih tida diguaa maa seluruh osume aa dilayai oleh gudag utama. Hal ii meujua edua model aa sama dega model I. Dari hasil verifiasi, diperoleh bahwa model valid, biaya peggudaga di setiap gudag terpilih utu satu ali pegirima sebesar apasitas ilogram seilai Rp ,- da apasitas gudag di gudag utama sebesar ilogram. Simulasi Model Setelah dilaua pembadiga biaya distribusi dega apasitas gudag ; ; ; ; da ilogram, gudag dega apasitas ilogram direomedasia sebagai solusi terbai utu model II da III. 61
9 ural Matematia, Sais, da Teologi, Volume 10, Nomor 2, September 2009, Hasil simulasi model II meujua bahwa gudag utama aa megirima baha ajar e gudag terpilih megguaa edaraa jeis trucig. Gudag terpilih berada di Palembag, aarta, Bogor, Suraarta da Majee. Gudag terpilih aa megirima baha ajar e UPB-UT yag dilayai megguaa edaraa jeis darat*. UPB-UT yag dilayai oleh setiap gudag terpilih itu adalah : Gudag terpilih Palembag melayai UPB-UT Bada Aceh, Meda, Batam, Padag, Peabaru, ambi, Palembag da Begulu. Gudag terpilih aarta melayai UPB-UT Pagal Piag, Badar Lampug, aarta, Potiaa, Palagaraya, Bajarmasi, Samarida da Terate. Gudag terpilih Bogor melayai UPB-UT Serag, Bogor, Badug, Purwoerto da Semarag. Gudag terpilih Suraarta melayai UPB-UT Suraarta, Yogyaarta, Surabaya, Malag, ember, Depasar, Mataram da Kupag. Gudag terpilih Majee melayai UPB-UT Maassar, Majee, Palu, Kedari, Maado, Gorotalo, Ambo da ayapura. Gambar 1. Loasi gudag terpilih da UPB-UT yag dilayaiya pada sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 1. Hasil simulasi model III meujua bahwa gudag terpilih berada di Peabaru, aarta, Malag, Majee da Terate. Gudag terpilih aa megirima baha ajar e UPB-UT yag dilayai megguaa edaraa jeis darat*. UPB-UT yag dilayai oleh setiap gudag terpilih itu adalah : Gudag terpilih Peabaru melayai UPB-UT Bada Aceh, Meda, Batam, Padag, Peabaru, ambi, Palembag da Begulu. Gudag terpilih aarta melayai UPB-UT Pagal Piag, Badar Lampug, aarta, Serag, Bogor, Badug, Purwoerto da Potiaa. Gudag terpilih Malag melayai UPB-UT Semarag, Suraarta, Yogyaarta, Surabaya, Malag, ember, Depasar da Mataram. 62
10 Farihati, Model Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua da Implemetasiya Gudag terpilih Majee melayai UPB-UT Palagaraya, Bajarmasi, Samarida, Kupag, Maassar, Majee, Palu da Kedari. Gudag terpilih Terate melayai UPB-UT Maado, Gorotalo, Ambo, ayapura da Terate. Gambar 2. Loasi gudag terpilih da UPB-UT yag dilayaiya pada sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 2. Aalisis Masalah Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua Berdasara Hasil Simulasi Dimisala, biaya percetaa di gudag utama seilai Rp ,- da di gudag terpilih Rp ,- per ilogram. Biaya peggudaga di gudag utama utu satu ali pegirima sebesar apasitas ilogram seilai Rp ,-. Tabel 1. Hasil Keseluruha Simulasi Ketiga Model Model Model I Model II Model III umlah biaya pegirima dari gudag e osume (rupiah) Biaya distribusi utu satu ali pegirima (rupiah) Total biaya operasioal utu satu ali pegirima (rupiah) Ketiga model disusu utu meetua biaya distribusi miimal dalam satu tahu, hal ii diareaa tolo uur dari peyusua model II da III adalah pemiliha gudag. Dalam hal ii, utu membadiga efisiesi etiga model dilihat dari jumlah biaya pegirima dari gudag e osume. Selai itu dilihat pula total biaya operasioal yaitu pejumlaha dari biaya distribusi, biaya peggudaga di gudag utama da biaya percetaa di setiap gudag. Berdasara Tabel 1, jia jumlah permitaa seluruh osume merupaa jumlah miimal pegirima dalam satu tahu maa total biaya operasioal sistem distribusi baha ajar terpusat palig miimal, sehigga sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 1 da 2 tida megutuga bagi UT. 63
11 ural Matematia, Sais, da Teologi, Volume 10, Nomor 2, September 2009, Aalisis Masalah Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua Berdasara Total Biaya Operasioal Pada Tabel 2 diperlihata perbadiga atar model berdasara total biaya operasioal utu eseluruha permitaa UPB-UT tahu Pada total biaya operasioal beriut, dimisala utu setiap eaia permitaa UPB-UT diberia masimal permitaa setiap UPB-UT sebesar ilogram dalam satu tahu. Tabel 2. Perbadiga Keaia Permitaa Kosume terhadap Total Biaya Operasioal pada Ketiga Model Model Model I Model II Model III Total biaya operasioal (rupiah) Permitaa tahu Permitaa tahu Permitaa tahu Pada Tabel 2 terlihat bahwa total biaya operasioal model III lebih ecil daripada model I utu seluruh permitaa baha ajar tahu Total biaya operasioal model II aa selalu lebih besar dibadiga model I, disebaba biaya distribusi pada model II lebih besar daripada model I da adaya biaya peggudaga di gudag terpilih pada model II. Selai itu, terlihat bahwa jia permitaa baha ajar meigat sebaya elipata jumlah permitaa baha ajar tahu 2008 maa total biaya operasioal model III palig ecil dibadiga model yag lai. Berdasara hasil perhituga pada Tabel 2, beriut aa diperlihata grafi dari setiap ompoe total biaya operasioal, sehigga aa dietahui fator-fator yag mempegaruhi perbedaa biaya setiap model. Gambar 4. Grafi perbadiga biaya peggudaga etiga model Gambar 5. Grafi perbadiga biaya pealti etiga model 64
12 Farihati, Model Distribusi Baha Ajar Uiversitas Terbua da Implemetasiya Gambar 6. Grafi perbadiga biaya pegirima etiga model Gambar 7. Grafi perbadiga biaya percetaa etiga model Gambar 8. Grafi perbadiga biaya distribusi etiga model Dari Gambar 4 sampai dega Gambar 7, dapat diyataa bahwa eaia setiap ompoe biaya pada total biaya operasioal sebadig dega eaia permitaa baha ajar. KESIMPULAN Sistem distribusi baha ajar tida terpusat yag meempata gudag atara Kator Pusat UT dega UPB-UT ada dua macam, yaitu sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 1 da sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 2. Kedua sistem tersebut dimodela mejadi model II da model III. 65
13 ural Matematia, Sais, da Teologi, Volume 10, Nomor 2, September 2009, Simulasi model II meujua bahwa gudag terpilih ditempata di Palembag, aarta, Bogor, Suraarta da Majee. Gudag terpilih Palembag melayai UPB-UT Bada Aceh, Meda, Batam, Padag, Peabaru, ambi, Palembag da Begulu. Gudag terpilih aarta melayai UPB-UT Pagal Piag, Badar Lampug, aarta, Potiaa, Palagaraya, Bajarmasi, Samarida da Terate. Gudag terpilih Bogor melayai UPB-UT Serag, Bogor, Badug, Purwoerto da Semarag. Gudag terpilih Suraarta melayai UPB-UT Suraarta, Yogyaarta, Surabaya, Malag, ember, Depasar, Mataram da Kupag. Gudag terpilih Majee melayai UPB-UT Maassar, Majee, Palu, Kedari, Maado, Gorotalo, Ambo da ayapura. Simulasi model III meempata gudag terpilih di Peabaru, aarta, Malag, Majee da Terate. Gudag terpilih Peabaru melayai UPB-UT Bada Aceh, Meda, Batam, Padag, Peabaru, ambi, Palembag da Begulu. Gudag terpilih aarta melayai UPB-UT Pagal Piag, Badar Lampug, aarta, Serag, Bogor, Badug, Purwoerto da Potiaa. Gudag terpilih Malag melayai UPB-UT Semarag, Suraarta, Yogyaarta, Surabaya, Malag, ember, Depasar da Mataram. Gudag terpilih Majee melayai UPB-UT Palagaraya, Bajarmasi, Samarida, Kupag, Maassar, Majee, Palu da Kedari. Gudag terpilih Terate melayai UPB-UT Maado, Gorotalo, Ambo, ayapura da Terate. Selai itu, hasil simulasi meujua bahwa sistem distribusi baha ajar terpusat merupaa sistem yag total biaya operasioalya lebih murah dibadiga dega sistem distribusi baha ajar tida terpusat yag diusula jia permitaa baha ajar setiap osume merupaa jumlah miimal pegirima dalam satu tahu. Namu utu eseluruha permitaa baha ajar tahu 2008 da elipata eaiaya, sistem distribusi baha ajar tida terpusat alteratif 2, yaitu sistem yag meempata percetaa da gudag di UPB-UT terpilih utu melayai UPB-UT terdeat, lebih efisie daripada sistem distribusi baha ajar terpusat. REFERENSI Chag, K.T. (2004). Geographic iformatio system. New Yor : The McGraw-Hill Compaies ic. Kotler, P., Ag, H.S., Leog, M.S., & Ta, T.C. (2002). Maajeme pemasara perspetif Asia Buu 2. (1 st ed). Hadoyo P & Hami, peerjemah. Yogyaarta : Adi Offset. Pratmoo, A. (2002). Sistem distribusi baha ajar Uiversitas Terbua megguaa metode simples trasportasi (Tijaua Alteratif). ural Matematia, Sais da Teologi 3 ; 1-10 Sitta, A. (2009). Model distribusi baha ajar Uiversitas Terbua da implemetasiya. Tesis Master yag tida dipubliasia, Istitut Pertaia Bogor, Bogor. 66
Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN Adam Priyo Hartoo 1), Farida Haum 2), Toi Bahtiar 3) 1)2)3) Departeme Matematia, FMIPA, Istitut Pertaia Bogor Kampus
MODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi
MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?
Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai
Representasi sinyal dalam impuls
Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil
Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik
ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri
BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi
BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)
BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
Bab 16 Integral di Ruang-n
Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat
Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5
Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah
MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng
MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag
Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )
(Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat
Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia
Bab 6: Analisa Spektrum
BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi
MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS
Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia
ANALISIS MODEL DISTRIBUSI BAHAN AJAR TERPUSAT AKIBAT DARI PERUBAHAN BIAYA PENGIRIMAN ABSTRAK
ANALISIS MODEL DISTRIBUSI BAHAN AJAR TERPUSAT AKIBAT DARI PERUBAHAN BIAYA PENGIRIMAN Sitta Alief Farihati, Zulmahdi Dailami 2, 2 Jurusan Matematia Universitas Terbua, Tangerang Selatan, 658 sitta@ ut.ac.id
Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit
Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.
ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI
ANALIA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHAAP FREKUENI REPAIR EBELUM AN EUAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PAA AMBUNGAN COL PLICING ABTRAKI Ach. Hadi Widodo¹,Priyagug Hartoo²,uatmio³ ¹Mahasiswa Tei Mesi,Uiversitas
Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu
Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug
PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR
Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Penggunaan Transformasi z
Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes
eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =
BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial
5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial
PROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas
OPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTED GENERATION PADA IEEE 30 BUS SYSTEM MENGGUNAKAN BEE COLONY ALGORITHM
OPTIMASI PENEMPATAN DISTRIBUTED GENERATION PADA IEEE 30 BUS SYSTEM MENGGUNAKAN BEE COLONY ALGORITHM Nur Ilham Luthfi *), Yuigtyastuti, ad Susatyo Hadoo Jurusa Tei Eletro, Uiversitas Dipoegoro Semarag Jl.
MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI
Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri
PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)
PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat
Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks
Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh
Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-
Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT
BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta
Peerapa Algoritma Dijstra dalam Pemiliha Traye Bus Trasjaarta Muhammad Yafi 504 Program Studi Tei Iformatia Seolah Tei Eletro da Iformatia Istitut Teologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 40, Idoesia 504@std.stei.itb.ac.id
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi
Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal
Jural Ilmu Matematia da Terapa Maret 16 Volume 1 Nomor 1 Hal. 61 68 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi asus: Pasie
Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif
Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige
Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.
Jural MIPA 38 () (5): 68-78 Jural MIPA http://ouraluesacid/u/idephp/jm APROKSIMASI ANUIAS HIDUP MENGGUNAKAN KOMBINASI EKSPONENSIAL LJ Siay S Gurito Guardi 3 Jurusa Matematia FMIPA Uiversitas Pattimura
Pemodelan Matematis Beban Tersebar Sebagai Beban Terpusat pada Sistem Distribusi 20 kv untuk Studi Aliran Daya
Pemodela Matematis Beba Tersebar Sebagai Beba Terpusat pada Sistem Distribusi 0 V utu Studi Alira Daya I Made Giarsa da I Made Ari Nrartha Dose Jurusa Tei Eletro Faultas Tei Uiversitas Mataram Tel. +6-30-63616
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Anova (analysis of varian)
ova (aalysis of varia) Ui hipotesis perbedaa ilai rata-rata dari atau lebih elompo idepede Cotoh: daah perbedaa berat bayi lahir dari eluarga E tiggi dega E sedag atau E redah sumsi Ui ova: 1. ube diambil
1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi
Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap
GRAFIKA
6 5 7 3 6 3 3 GRAFIKA 3 6 57 08 0 9 5 9 385 946 5 3 30 0 8 9 5 9 3 85 946 5 ANALISA REAL Utu uliah (pegatar) aalisa real yag dilegapi dega program MATLAB Dr. H.A. Parhusip G R A F I K A Peerbit Tisara
Model Antrian Multi Layanan
Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah
UJI STATISTIK PENGARUH PERLAKUAN PERMUKAAN TERHADAP UMUR FATIK DENGAN DATA TERBATAS
Uji Statisti Pegaruh Perlaua Permuaa terhadap dega Data Terbatas (Agus Suhartoo) Areditasi LIPI omor : 536/D/007 Taggal 6 Jui 007 UJI STATISTIK PEGARUH PERLAKUA PERMUKAA TERHADAP UMUR FATIK DEGA DATA TERBATAS
Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.
PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,
PENJADWALAN FLOWSHOP DUA KRITERIA DENGAN SETUP TIME TERPISAH DAN DETERIORASI LINIER
Prosidig Semiar Nasioal Maaeme Teologi VIII PENJADWALAN FLOWSHOP DUA KRITERIA DENGAN SETUP TIME TERPISAH DAN DETERIORASI LINIER Ceria Farela Mada Tatria, Patdoo Suwigo da Stefaus Eo Wirato Jurusa Tei Idustri
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega
BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012
IfiityJual Ilmiah Pogam Studi Matematia STKIP Siliwagi Badug, Vol, No., Septembe HIMPUNAN KOMPAK PADA RUANG METRIK Oleh : Cee Kustiawa Juusa Pedidia Matematia FPMIPA Uivesitas Pedidia Idoesia eeustiawa@yahoo.om
BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan
BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu
3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
WAKILAN DIAGRAMATIK UNTUK TEORI USIKAN DALAM MEKANIKA KUANTUM. M Farchani Rosyid Dwi Satya Palupi. Jurusan Fisika, FMIPA, UGM.
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidia, da Peerapa MIPA Faultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyaarta, 6 Mei 9 WAKILAN DIAGRAMATIK UNTUK TEORI USIKAN DALAM MEKANIKA KUANTUM M Farchai Rosyid Dwi Satya Palupi
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA
TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE
Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS
Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA
SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA KELAS D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga Yogyaarta e-mail: malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRAK Himpua
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
KONTRAK PERKULIAHAN. Disusun Oleh: Supardi Nani, SE., M.Si
KONTRAK PERKULIAHAN Disusu Oleh: Supardi Nai, SE., M.Si Mata Kuliah : Maajeme Pemasara Kode : 9114-6-0253 Program Studi : Peddika Ekoomi Jurusa : Pedidika Ekoomi Fakultas : Ekoomi da Bisis Jumlah Pertemua
BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)
BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas
Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak
Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
SEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak
METODE PEGEMBAGA PEDEKATA RATA- RATA SAMPEL UTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP Faridawaty Marpaug Abstra Peelitia ii megemuaa metode pegembaga pedeata rata rata sampel utu program stoasti dua tahap. Metodologi
3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP KREDIT YANG DISALURKAN SERTA DAMPAKNYA TERHADAP RENTABILITAS PERUSAHAAN
Jural Autasi FE Usil, Vol. 4, No., 009 ISSN : 907-9958 PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP KREDIT YANG DISALURKAN SERTA DAMPAKNYA TERHADAP RENTABILITAS PERUSAHAAN Rai Rahma Dose Jurusa Autasi Faultas Eoomi Uiversitas
MODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER
ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)
BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belaag Kombiatoria mempuyai beberapa aspe, yaitu eumerasi, teori graf, da ofigurasi atau peyusua. Eumerasi membahas peghituga susua berbagai tipe. Sebagai cotoh: (i) meghitug
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL
MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi
OPTIMASI PENJUALAN EKSPOR DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DI PT.PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA
OPTIMASI PENJUALAN EKSPOR DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DI PT.PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA Sugeg da Udisubati Ciptomulyoo Program Studi Magister Maaeme Teologi IstituteTeologi
FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )
βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
APLIKASI PROGRAM LINIER DALAM PEMBELIAN BAHAN BAKU
Semiar SaidaTekologi ISSN : 693 6809 APLIKASI PROGRAM LINIER DALAM PEMBELIAN BAHAN BAKU Tri Herawati Prodi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Islam Sumatera UtaraMeda Abstrak Pegambila keputusa
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai
37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
KINETIKA REAKSI PIROLISIS PLASTIK LOW DENSITY POLIETHYLENE (LDPE)
KINETIKA REAKSI PIROLISIS PLASTIK LOW DENSITY POLIETHYLENE (LDPE) Sumari 1, Ai Purwati 2 1,2 Jurusa Tei Kimia, Istitut Sais & Teologi AKPRIND Yogyaarta e-mail : ai4wati@gmail.com ABSTRAT The ucatalytic
PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK
PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK Oleh, Edag Cahya M.A. Jrsa Pedidia Matematia FPMIPA UPI Badg Jl. Dr. Setiabdi 9 Badg E-mail ecma@ds.math.itb.ac.id Abstra Tlisa ii mejelasa prisip masimm
BAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki