BAB VI PERAMALAN TRAFIK UNTUK PERENCANAAN JARINGAN (TRAFFIC FORECASTING FOR NETWORK PLANNING)
|
|
- Yuliana Hermawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 55 Dktat Rekayasa Trafk BB V PERMLN TRFK UNTUK PERENCNN JRNGN (TRFFC FORECSTNG FOR NETWORK PLNNNG) Peramalan sangat dperlukan untuk membuat keputusan. Dalam perencanaan arngan peramalan dgunakan sebaga dasar perencanaan yang akan menad gude lne mplementas. da dua peramalan yang dgunakan untuk tuuan perencanaan arngan, yatu peramalan demand dan peramalan trafk 6.1 Peramalan Demand Pertumbuhan demand dpengaruh beberapa factor eksternal dan factor nternal. Factor eksternal antara lan factor ekonom, factor socal sedangkan factor nternal sepert factor pentarfan dan strateg marketng. Pertumbuhan demand basanya pola pertumbuhan sbb: Phase of startng Phase of startng atau Phase awal pada phase n pertumbuhan demand bersat lner dan lambat. Phase of rapd growth Pada fase n pertumbuhan demand sangat cepat Phase of saturaton Pada fase n pertumbuhan demand cenderung menurun metode peramalan demand a. metode makro a.1.metode tme seres trend lner y a + bx [6.1] dmana : y varable tak bebas hasl ramalan x varable bebas berupa perode waktu a,b konstanta trend kuadrats/ parabolk y a + bx + cx [6.] dmana : y varable tak bebas hasl ramalan x varable bebas berupa perode waktu a,b,c konstanta Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
2 56 Dktat Rekayasa Trafk trend eksponensal bx y a. e [6.3] dmana: y varable tak bebas hasl ramalan x varable bebas berupa perode waktu a,b konstanta e blangan natural a.. metode regres metode n untuk mengetahu factor-faktor yang menyebabkan teradnya fluktuas trafk. regres lner y a + bx [6.4] regres non lner y a + bx + cx [6.5] dmana: y varable tak bebas hasl ramalan x varable bebas berupa PDRB a,b,c konstanta untuk mengetahu korelas antara parameter, maka dcar koefsen korelasnya, yatu : ( x x)( y y) r [6.6] ( x x) ( y y) harga r dar -1<r<1 lrl 1, korelas penuh r0, tdak ada korelas r<50%<r, terad korelas b. metode mkro suatu metode peramalan dengan memproyekskan kebutuhan telepon d masa yang akan datang berdasrkan umlah pelanggan, calon pelanggan dan bangunan pada saat dlakukan survey. Langkah-langkah : tentukan kategor demand - demand resdensal - demand bsns - demand ndustr - demand fasltas umum Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
3 57 Dktat Rekayasa Trafk bag area peramalan menad blok/ grd grd yatu bagan yang sama luasnya yang dgunakan untuk mempredks demand. Contoh : DK 6,01 Ha (510 x 510 ) m Luar DK 5,00 Ha (500 x 500 ) m tentukan factor penetras (FP) Faktor penetras adalah perbandngan umlah telepon dengan bangunan d daerah tersebut untuk setap bangunan. ( ) ST + DT + SD FP 0 [6.7] Bangunan dmana : ST : sambungan nduk tersambung DT : daftar tunggu SD : supessed demand 5 % (ST+DT) Untuk daerah yng belum ada sambungan telepon : Q + DT FP [6.8] Bangunan dmana : ΣQ hasl survey predks FP untuk tahun yang dramalkan FP t FP 0 1+ r [6.9] () ( )( ) t dmana : r lau pertumbuhan demand FP(t) factor penetras tahun yang dramalkan FP(0) factor penetras tahun ke 0 ( tahun referens) predks umlah bangunan y t y 1+ r [6.10] 0 () ( ) umlah demand per grd umlah demand per grd FP t y t [6.11] ( ) ( ) total demand total demand FP t y t [6.1] () ( ) Grd Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
4 58 Dktat Rekayasa Trafk 6. Peramalan trafk Peramalan Trafk dlakukan untuk mengestmas umlah trafk pada waktu dlakukan forecast demand. Peramalan trafk dgunakan sebaga dasar untuk : Manaemen plannng Theoretcal study dar optmum network Menentukan umlah equpment Peramalan dbedakan dalam tga perode, yatu : a. perode angka pendek b. perode angka menengah c. perode angka panang Peramalan trafk ada dua yatu : a. peramalan trafk untuk umlah satuan sambungan b. peramalan trafk untuk perencanaan arngan 6..1 peramalan trafk umlah satuan sambungan a. trend method suatu kuanttas yang dambl dar hasl pengamatan dalam suatu waktu ser (tme sers) dapat mengkut suatu pola tertentu dan dcar perkembangannya untuk waktu yang akan datang yatu memperkrakan kecenderungan perkembangan untuk yang akan datang. Contoh : Trend gars lurus b. statstcal demand analyss dapat danggap bahwa perkembangan suatu besaran tertentu (msalnya umlah pelangga) mengkut suatu pola tertentu msalnya tergantung atas umlah penduduk, standard kehdupan, perkembangan ekonom dan lan-lan. Bla beberapa varable mempunya relas yang nalar pada perkembangan telepon, maka varable tersebut dapat dgunakan untuk menelaskan perkembangannya. c. analycal comparson membandngkan tahap-tahap perkembangan telekomunkas. Danggap bahwa perkembangan dar suatu Negara (wlayah) akan mengkut (sama dengan) perkembangan Negara (wlayah) yang sudah lebh berkembang. d. ndvdual udgement n dtentukan secara prbad. Peramalan ddasarkan pada pengalaman dan nformas yang telah dkumpulkan. Tdak ada analss secara sstemats yang dbuat. Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
5 59 Dktat Rekayasa Trafk 6.. peramalan trafk untuk perencanaan arngan Matrks trafk sekarang Jumlah sst tap sentral sekarang Jumlah sst tap sentral y a d Peramalan trafk Matrks trafk y a d gambar 6.1 peramalan trafk untuk perencanaan arngan 6.3 Metode Peramalan Trafk Bla data trafk terseda, maka peramalan trafk bsa menggunakan metode : a. Tme Seres Metode n menentukan trend tme seres berdasarkan data sebelumnya. Metode n antara lan: Trend lner Trend quadratc Eksponensal logstk b. Metode Regres c. Global Forecastng dengan pertmbangan local d. Smple forecastng untuk pertumbuhan lau trafk pon to pont Bla data trafk tdak terseda, maka peramalan trafk bas menggunakan metode: a. Forecastng total orgnatng trafk b. Forecastng long dstance outgong trafk c. Forecastng trafk flow antar sentral Untuk keperluan peramalan trafk, dperlukan : a. konds trafk saat n (0) b. umlah sambungan telepon per exchange saat n N (0) c. umlah sambungan telepon per exchange masa yang akan datang N (0) Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
6 60 Dktat Rekayasa Trafk 1. Marks Trafk Untuk mengdentfkas kebutuhan trafk tap-tap sentral, dbuat suatu matrk yang menggambarkan konss trafk dar beberapa tempat yang berbeda. Ke dar 1 n Σ O 1 (11) (1n) O (1) () () O () () () O () n (n1) (nn) O (n) Σ T T (1) T () T( ) T (n) Gambar 6. matrk trafk Dmana : () adalah trafk dar ke () adalah trafk dar ke () adalah trafk local sentral O () adalah umlah seluruh trafk orgnatng sentral T () adalah seluruh trafk termnatng sentral O ) T ( ) ( [6.13]. Pont to Pont Forecast Estmas total trafk Untuk mengestmas total trafk dar berbaga katagor subscrber dhtung dengan rumus : t) N ( t). α + N ( t). α... N n ( t). α [6.14] ( n dmana : N n (t) peramalan umlah subscrber untuk kategor n α n trafk pada subscrber dengan kategor n ka tdak mungkn membag subscrber dalam kategor-kategor maka total trafk yang akan datng dhtung dengan rumus : N( t) ( t) (0) [6.15] N(0) Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
7 61 Dktat Rekayasa Trafk dmana : N (t) umlah subscrber pada tahun ke t N (0) umlah subscrber pada tahun sekarang (t) umlah trafk pada tahun ke t (0) umlah trafk pada tahun sekarang Estmas pont to pont trafk Untuk mengestmas trafk dar suatu sentral ke sentral lan, dhtung dengan rumus : WG + W G ( t) (0) [6.16] W + W dmana : G w pertumbuhan subscrber pada suatu sentral N ( t) N ( t) G dan G N (0) N (0) Bobot. da beberapa metode mendapatkan bobot W Metode RPP S 1 Metode RPP S Metode USTRLN TELECOM Formula RPP S 1 W N (t) W N (t) Dasumskan bahwa trafk per subscrber dar sentral ke sentral sebandng dengan umlah subscrber pada sentral Formula RPP S W N (t) W N (t) dasumskan bahwa trafk orgnatng dan trafk termnatng per subscrber sangat kecl Formula ustralan Telecom W N ( 0) + N ( t) N ( 0) + N ( t) W Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
8 6 Dktat Rekayasa Trafk persamaan n dperoleh dar penurunan RPP S 1. dar substtus persamaan tersebut dperoleh: ( t) (0) N ( t). N ( t) N (0). N (0) ( t) (0). G. G 3. KRUTHOF S DOUBLE FCTOR METHOD Metode n dgunakan untuk menentukan trafk yang akan datang dar suatu tempat ke tempat lan atau dalam matrk trafk. Dengan asums : Beban trafk dketahu Rencana umlah trafk orgnatng (umlah bars) dan trafk termnatng (umlah kolom) uga telah dtentukan. Tuuan metode n adalah mencar konfguras beban trafk terbak antara sentral. s dubah menad ( ) s Penyesuaan terhadap bars o ( n) O O () t [6.17] Penyesuaan terhadap kolom ( n) T T () t [6.18] dmana : n O (t) T (t) teras ke n trafk orgnatng sentral pada tahun ke t ( nla yang dharapkan) trafk termnatng sentral pada tahun ke t ( nla yang dharapkan) Note : Untuk memperoleh konfguras yang optmal perlu dlakukan beberapa teras. Jka hasl dar dua teras yang berurutan haslnya sama atau mendekat maka perhtungan bsa dhentkan dan konfguras optmum telah ddapat. Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
9 63 Dktat Rekayasa Trafk 6.4 contoh soal Perhtungan TRFK SENTRL dar WLYH TRFK Trafk dar sentral 1 ke sentral lannya (ms: dalam ME) Dketahu: a. wlayah local dbag dalam beberapa wlayah trafk (no.1,,3,dan 4). Trafk yad antara wlayah trafk tsb dramalkan. b. Wlayah local dbag dalam beberapa wlayah sentral ( wlayah sentral tdak sama dengan wlayah trafk) c. Dcoba dhtung trafk yad antara sentral dan sentral, B d. Beberapa nformas Sentral : 5000 sst dar wlayah trafk yang seluruhnya sst : 8000 sst dar wlayah trafk yang seluruhnya sst Sentral B : 9000 sst dar wlayah trafk 3 yang seluruhnya d sentral B 000 sst dar wlayah trafk 4 yang seluruhnya 6000 sst e. Dar ramalan trafk ddapat: f. Dar wl trafk Ke wl trafk Total trafk (erl) Penyelesaan: sums: trafk dar 1 sst d wlayah trafk tertentu ke 1 sst d wlayah trafk tertentu yang lan konstan (tetap). Dr wl trafk Ke wl trafk Trafk antara sst (erl) /( ) 0, /( ) 0, /( ) 0, /( ) 0, Sehngga trafk yang dharapkan (yg akan ada) antara sentral dan sentral B dapat dhtung: Trafk B : 5000 x 9000 x 0, x 000 x 0, x 9000 x 0, x 000 x 0, ,98 + 1,1 156,08 erl Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
10 64 Dktat Rekayasa Trafk Car matrk trafk antar sentral dar matrk trafk antar wl sbb: Wlayah trafk : Jumlah sst : Orgnatng trafk/sst : 0,06 erl Dstrbus trafk : 60% ke wl, 5 % ke wl, 15 % ke wl Wlayah trafk : Jumlah sst : Orgnatng trafk/sst : 0,05 erl Dstrbus trafk : 50% ke wl, 30 % ke wl, 0 % ke wl Wlayah trafk : Jumlah sst : Orgnatng trafk/sst : 0,04 erl Dstrbus trafk : 50% ke wl, 5 % ke wl, 5 % ke wl Dlayan oleh beberapa semtral : sentrl 1,, n. htung trafk dar sentral 1 ke sentral bla : sentral 1 melayan 5000 sst dar wl dan 3000 sst dar wl, sentral melayan 4000 sst dar wl dan 000 sst dar wl. Jawab: Dr wl trafk Ke wl trafk Total trafk 5% x x 0, Erl 15% x x 0,06 90Erl 50% x 5000 x 0,05 15Erl 0% x 5000 x 0,05 50Erl 50% x 5000 x 0,04 100Erl 5% x 5000 x 0,04 50Erl 60% x x 0,06 360Erl Trafk dar sentral 1 ke senral : Dr wl trafk Ke wl trafk Total trafk (5000/10000) (4000/10000) x 360 Erl 7 Erl (5000/10000) (000/5000) x 90 Erl 18 Erl (3000/5000) (4000/10000) x 15 Erl 30 Erl (3000/5000) (000/5000) x 50 Erl 1Erl Trafk dar sentral 1 ke senral : Erl Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
11 65 Dktat Rekayasa Trafk Pada suatu ME dengan buah sentral, dketahu trafk exstng sebaga berkut: - trafk nternal sentral 0 erlang - trafk nternal sentral B 80 erlang - trafk dar sentral ke sentral B 40 erlang - trafk dar sentral B ke sentral 40 Erlang Dengan menggunakan kruthoff double factor, htunglah harga trafk d atas pada tahun yang akan datang, ka saat yang dramalkan : - trafk nternal sentral + trafk dar sentral ke B 10 erlang - trafk nternal sentral B + trafk dar sentral B ke 180 erlang - trafk nternal sentral + trafk dar sentral B ke 80 erlang - trafk nternal sentral B + trafk dar sentral ke B 0 erlang awab : Trafk tahun ke nol (0) Dr B ΣO ke B ΣT Trafk tahun yang dramalkan (t) Dr B ΣO ke?? 10 B?? 180 ΣT Langkah pertama :Penyesuaan terhadap bars ( n) O O () t (1) 0 x 10 / B (1) 40 x 10 / B (1) 40 x 180 / BB (1) 80 x 180 / Dar hasl perhtungan, ddapatkan matrk (1) sbb: Dr / ke B ΣO B ΣT Matrk trafk yang dhaslkan belum sesua dengan matrk trafk yang dharapkan, maka dlanutkan dengan langkah berkutnya yatu penyesuaan terhadap kolom. Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
12 66 Dktat Rekayasa Trafk Langkah kedua : Penyesuaan terhadap kolom ( n) T T () t () 40 x 80 / B () 80 x 0/ B () 60 x 80 / BB () 10 x 0 / Dar hasl perhtungan, ddapatkan matrk () sbb: Dr B ΣO ke B ΣT Dar hasl perhtungan teras ke, matrk trafk yang dhaslkan sudah sama dengan yang dharapkan, maka teras berhent. () (t). 6.5 Soal : 1. pada suatu kota mempunya pelanggan sebanyak sst. Yang terbag dalam 4 area pelayanan (area,, dan V). Pada area pelanggan sebanyak sst Pada area pelanggan sebanyak sst Pada area pelanggan sebanyak sst Pada area V pelanggan sebanyak sst Sentral melayan 5000 sst pada area dan 8000 pada area Sentral B melayan 9000 sst pada area dan 000 pada area V Pada suatu saat perkraan trafk antar area adalah sbb: Dr ke V Htung perkraan ntenstas trafk dar sentral ke sentral B Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
13 67 Dktat Rekayasa Trafk. Dketahu data pelanggan sbb: Tahun/bulan Maret Jun gustus Desember Bla trend lner mempunya persamaan y a + bx, Htung umlah pelanggan pada tahun 1988 untuk bulan maret, un, agustus dan desember. 3. forecasrng umlah pangglan SLJJ umlah pangglan SLJJ bertambah dengan bertambahnya umlah telepon dan deraat otomas. Jka : y umlah panggla SLJJ x 1 umlah telepon x deraat otomas dan terdapat data sbb: Tahun Pangglan SLJJ Telepon (X 1 ) (uta) Deraat otomas (x ) persamaan regres y a + bx 1 + cx a. tentukan persamaan regres d atas b. htung pangglan SLJJ untuk tahun Dketahu matrk trafk pada tahun ke 0 sbb : Ke dar 1 3 Σ Σ Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
14 68 Dktat Rekayasa Trafk Dan umlah subscrber per sentral untuk tahun ke t, dperkrakan sbb : sentral N (0) N (t) Tentukan matrk trafk pada tahun ke t, dengan menggunakan metode : RPP S 1 RPP S USTRLN TELECOM 5. dketahu, keadaan trafk pada saat n : J 1 Σ Σ Dan telah drencanakan bahwa total trafk pada tahun ke t adalah sbb : Trafk orgnatng sentral 1 : 45 Trafk orgnatng sentral : 105 Trafk termnatng sentral 1 : 50 Trafk termnatng sentral : 100 Dengan menggunakan metode kruthoff double factor Htung : Trafk nternal sentral 1 dan Trafk dar sentral 1 ke sentral Trafk dar sentral ke sentral 1 Sofa Nanng Hertana Sekolah Tngg Teknolog Telkom
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 terperinciPeramalan (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 terperinciBAB II PENDEKATAN PROBABILITAS DAN MODEL TRAFIK
Dktat Rekayasa Trafk BB II PDKT PROBBILITS D MODL TRFIK 2. Pendahuluan Trafk merupakan perstwa-perstwa kebetulan yang pada dasarnya tdak dketahu kapan datangnya dan berapa lama akan berlangsung. Maka untuk
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciREGRESI 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB IV TRIP GENERATION
BAB IV TRIP GENERATION 4.1 PENDAHULUAN Trp Generaton td : 1. Trp Producton 2. Trp Attracton j Generator Attractor - Setap tempat mempunya fktor untuk membangktkan dan menark pergerakan - Bangktan, Tarkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciPendahuluan. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIV. 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012
Pertemuan ke-4 Analsa Terapan: Metode Numerk 4 Oktober Persamaan Non Non--Lner: Metode NewtonNewton-Raphson Dr.Eng. Agus S. Muntohar Metode Newton Newton--Raphson f( f( f( + [, f(] + = α + + f( f ( Gambar
Lebih terperinciModel Potensial Gravitasi Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populasi Daerah
Performa (2004) Vol. 3, No.1: 28-32 Model Potensal Gravtas Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populas Daerah Bambang Suhard Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sebelas Maret, Surakarta Abstract Gravtaton
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut :
BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA REGRESI DAN KORELASI Tujuan metode kuadrat terkecl adalah menemukan nla dugaan b0 dan b yang menghaslkan jumlah kesalahan kuadrat
Lebih terperinciANALISIS KOVARIANSI part 2
ANALISIS KOVARIANSI part Analss Kovarans merupakan suatu analss statstka untuk mengetahu pengaruh satu atau lebh varabel bebas terhadap varable terkat dengan memperhatkan satu atau lebh varable konkomtan
Lebih terperinciAnalisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :
Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan
Lebih terperinciBab 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN
BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat
Lebih terperinciBAB 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 terperinciKORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /
KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu
4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciMANAJEMEN 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 terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Regresi)
0 Oktober 206 Analtk Data Tngkat Lanut (Regres) Imam Cholssodn mam.cholssodn@gmal.com Pokok Bahasan. Konsep Regres 2. Analss Teknkal dan Fundamental 3. Regres Lnear & Regres Logstc (Optonal) 4. Regres
Lebih terperinciA. Soal 1 yg dikerjakan seharian tadi ttg regresi tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA
009 T u g a s a p l k a s S t a t s t k P a g e 1 A. Soal 1 yg dkerjakan seharan tad ttg regres tunggal MENGHITUNG REGRESI LINEAR SEDERHANA Persamaan umum regres lnear sederhana adalah : Ŷ = a + bx Contoh
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
8 III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan adalah suatu cara yang dpergunakan untuk pemecahan masalah dengan teknk dan alat tertentu sehngga dperoleh hasl yang sesua dengan tujuan peneltan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB LANDASAN TEORI Unverstas Sumatera Utara . Pengertan Regres Istlah regres pertama kal dperkenalkan oleh Francs Galtom. Menurut Galtom, analss regres erkenaan dengan stud ketergantungan dar satu varael
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinci2.1 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 terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciIII. 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 terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciBab 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,
Lebih terperinciBab 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag
BAB IV APLIKASI Pada bagan n akan dbahas bagamana contoh mengestmas parameter model yang dasumskan memlk karaterstk spasal lag sekalgus spasal error. Estmas dlakukan dengan menggunakan software Evews 3
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB V TEOREMA RANGKAIAN
9 angkaan strk TEOEM NGKIN Pada bab n akan dbahas penyelesaan persoalan yang muncul pada angkaan strk dengan menggunakan suatu teorema tertentu. Dengan pengertan bahwa suatu persoalan angkaan strk bukan
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Lebih terperinciCAKUPAN PEMBAHASAN. APT (Arbritage Pricing Theory) Overview. Pengujian CAPM. CAPM (Capital Asset Pricing Model) Portofolio pasar.
http://www.deden08m.wordpress.com CAKUPAN PEBAHASAN Overvew CAP (Captal Asset Prcng odel) Portofolo pasar Gars pasar modal Gars pasar sekurtas Estmas Beta Pengujan CAP APT (Arbrtage Prcng Theory) 1/40
Lebih terperinciIII. 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 terperinciBab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara
Bab IV Pemodelan dan Perhtungan Sumberdaa Batubara IV1 Pemodelan Endapan Batubara Pemodelan endapan batubara merupakan tahapan kegatan dalam evaluas sumberdaa batubara ang bertuuan menggambarkan atau menatakan
Lebih terperinciPENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Lebih terperinciPowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian
SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :
JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud
Lebih terperinciOleh : Enny Supartini Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padjadjaran
Abstrak MENGESTIMASI BEBERAPA DATA HILANG (MISSING DATA) DAN ANALISIS VARIANS UNTUK RANCANGAN BLOK ACAK SEMPURNA Oleh : Enny Supartn Departemen Statstka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSTATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND
E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la
Lebih terperinciTIN309 - Desain Eksperimen Materi #13 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN
Mater #13 Genap 016/017 6 6 3 - T a u f q u r R a c h m a n 6 6 3 - T a u f q u r R a c h m a n Mater #13 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Prnsp Dasar ANCOVA merupakan teknk analss yang berguna untuk menngkatkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
Lebih terperinciP 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 terperinciBAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data.
BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan harus dsesuakan dengan masalah dan tujuan peneltan, hal n dlakukan untuk kepentngan perolehan dan analss data. Mengena pengertan metode peneltan,
Lebih terperinciMETODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline.
METODE NUMERIK INTERPOLASI Interpolas Beda Terbag Newton Interpolas Lagrange Interpolas Splne http://maulana.lecture.ub.ac.d Interpolas n-derajat polnom Tujuan Interpolas berguna untuk menaksr hargaharga
Lebih terperinciDua cara melakukan proyeksi risiko : 1. Probabilitas di mana risiko adalah nyata 2. Konsekuensi masalah yang berhubungan dengan risiko
PROYEKSI RISIKO / PERKIRAAN RISIKO Dua cara melakukan proyeks rsko : 1. Probabltas d mana rsko adalah nyata 2. Konsekuens masalah yang berhubungan dengan rsko Perencanaan proyek bersama dengan manajer
Lebih terperinci3 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 terperinciBAB 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 terperinciOPTIMASI 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 terperinciUJI 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada
Lebih terperinciPENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI
TEKNIK SAMPLING PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI PENDAHULUAN Pendugaan parameter dar peubah Y seharusnya dlakukan dengan menggunakan nformas dar nla-nla peubah Y Bla nla-nla peubah Y sult ddapat, maka
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya
Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang
Lebih terperinciPENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN INTERGRADIEN. Rita Rahmawati Program Studi Statistika FMIPA UNDIP
PENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN INTERGRADIEN Rta Rahmawat Program Stud Statstka FMIPA UNDIP Abstrak Dalam Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL), asums terpentng adalah
Lebih terperinci