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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung PERECAAA KEBUUHA EAGA KERA FLEKSBEL PADA SSEM OB SHOP MEMPERGUAKA EKK SHOKA Arf Rahman Program Stud eknk ndustr Fakultas eknk Unverstas Brawaya Malang (UB) l. Mayen Haryono 167 Malang ndonesa Phone/Fax : E-mal : posku@ub.ac.d Abstrak Perencanaan kebutuhan tenaga kera menad aktvtas pentng dalam menalankan produks yang peka terhadap perubahan permntaan. Strateg mengkut permntaan (chase demand strategy) dengan teknk pengaturan umlah tenaga kera (varyng workforce sze) dlaksanakan dengan mengatur tenaga kera secara fleksbel dalam merekrut dan memberhentkan pekera sesua dengan kebutuhan produks (manpower hre and layoff). Penentuan umlah tenaga kera basanya destmaskan tanpa memperhatkan pembagan kera, atau dasumskan setap tenaga kera akan mengerakan keseluruhan aktvtas produks dar pertama hngga terakhr. Peneltan n akan menunukkan perencanaan kebutuhan tenaga kera fleksbel pada sstem ob shop dengan dua skenaro, yatu tanpa pembagan kera,dan dengan pembagan kera. Pada skenaro pertama, penentuan kebutuhan tenaga kera berdasarkan pada total kebutuhan produks d seluruh operas dbandngkan kapastas tap orang tanpa pembagan kera. Pada skenaro kedua, penentuan kebutuhan tenaga kera dmula dar kebutuhan produks d setap operas selanutnya dlakukan pembagan kera. Skenaro kedua dengan pembagan kera menggunakan teknk shonka untuk menentukan kebutuhan tenaga kera secara fleksbel menyesuakan terhadap perubahan permntaan. Kata kunc : Shonka, perencanaan kebutuhan tenaga kera, sstem ob shop. 1. PEDAHULUA Pengaturan kebutuhan tenaga kera merupakan salah satu perencanaan angka menengah yang menad bagan dar perencanaan produks agregat atau aggregate plannng. umlah tenaga kera dtentukan (varyng workforce sze) sesua dengan kebutuhan produks dalam memenuh permntaan yang berubah dalam menerapkan chase demand strategy. Sstem produks dengan kapastas produks yang tergantung pada manusa sebaga penggerak utamanya memerlukan perencanaan yang tepat pada pengaturan umlah tenaga kera. Perencanaan kebutuhan tenaga kera fleksbel dsesuakan kebutuhan produks berdasarkan peramalan permntaan yang akan dlayan. Prnsp chase demand strategy menambahkan umlah tenaga kera (manpower hre) saat kebutuhan produks tngg dan mengurang umlah tenaga kera (manpower layoff) saat kebutuhan produks rendah. Perencanaan kebutuhan umlah tenaga kera pada perencanaan produks agregat umumnya dhtung berdasarkan total waktu kebutuhan produks yang mengkonverskan peramalan permntaan produk dalam satuan am-orang (manhour) yang kemudan dbag dengan kapastas waktu kera perorang yang terseda dalam satuan am. Perhtungan tersebut dpergunakan apabla pada lanta produks tdak terdapat penugasan atau pembagan kera dan dasumskan setap tenaga kera tdak mempunya kemampuan khusus yang berbeda dan dapat melakukan pekeraan mula operas pertama hngga terakhr. Pada lanta produks yang mempergunakan pembagan kera, maka serngkal penghtungan umlah tenaga kera tersebut ternyata mash belum mencukup terutama d operas bottleneck. Penerapan teknk shonka dalam perencanaan kebutuhan tenaga kera dharapkan dapat melakukan efsens pemberdayaan tenaga kera namun tetap mempertmbangkan penugasan atau pembagan kera. Pada SB PPS M 241

2 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung sstem produks flow shop d mana alran materal hanya satu macam, maka perencanaan kebutuhan tenaga kera mempergunakan teknk shonka dawal dengan melakukan pembagan kera atau penugasan mempergunakan analsa kesembangan ln/lntasan produks terlebh dahulu (Rahman, 2011). Pada sstem produks ob shop d mana alran materal lebh dar satu macam, perencanaan kebutuhan tenaga kera mempergunakan teknk shonka perlu mempertmbangkan pembagan kera dengan cara yang berbeda. 2. DASAR EOR 2.1 Perencanaan Produks Agregat Perencanaan produks agregat memberkan ketentuan kapastas dan persedaan yang dperhatkan dalam perencanaan angka menengah dan angka panang yang dapat menad masukan dalam perencanaan fnansal, perencanaan pemasaran dan perencanaan produks yang lebh rnc (arasmhan, 1995). Perencanaan produks agregat membantu pengendalan produks untuk menad dasar penadwalan nduk produks. uuan dar perencanaan produks agregat adalah utlsas sumber daya manusa dan peralatan dengan lebh produktf. Perencanaan agregat merupakan perencanaan yang mengatur sumber daya secara bruto untuk memenuh total permntaan dar semua tem produk yang mempergunakan sumber daya atau fasltas secara bersama (Bedworth, 1987). erdapat dua strateg murn utama dalam perencanaan produks agregat, yatu strateg mengkut permntaan (chase demand strategy) dan strateg produks konstan (level producton strategy). Dar masngmasng strateg terdapat beberapa teknk perencanaan. Perencanaan produks agregat dapat dsusun dengan memadukan beberapa teknk perencanaan dar salah satu strateg murn atau keduanya. Strateg yang memadukan kedua strateg murn basa dsebut dengan hybrd strategy. Pada strateg produks konstan terdapat beberapa teknk perencanaan. eknk perencanaan pertama dengan mengendalkan persedaan, d mana produks akan menambah tngkat persedaan pada saat permntaan rendah, dan persedaan akan dpergunakan pada saat permntaan tngg. eknk yang kedua dengan mempergunakan subkontrak, d mana produks tetap konstan sesua permntaan rata-rata, namun apabla terad kekurangan maka dpenuh dengan melakukan subkontrak kepada mtra outsourcng. eknk yang ketga dengan mempengaruh pasar (nfluencng demand), d mana melakukan negosas untuk menunda pengrman (backorder) saat permntaan tngg dan memberkan penawaran menark saat permntaan rendah. Pada strateg mengkut permntaan uga terdapat beberapa teknk perencanaan. eknk perencanaan pertama dengan mengatur am kera, d mana dperbolehkan bekera tdak penuh waktu (undertme) pada saat permntaan rendah dan akan memberlakukan bekera lembur (overtme) pada saat permntaan tngg. eknk yang kedua dengan mengatur sumber daya atau tenaga kera, d mana akan menambah tenaga kera saat permntaan tngg namun akan mengurang tenaga kera saat permntaan rendah. erdapat beberapa metode untuk menyusun perencanaan produks agregat, yatu dengan mempergunakan metode heurstk transportas atau tabel, dengan mempergunakan metode optmas programa lner atau programa dnams. 2.2 eknk Shonka Shonka merupakan salah satu teknk yang dkembangkan oleh oyota d dalam sstem produksnya (oyota Producton System). Shonka adalah suatu teknk untuk mencapa fleksbltas dalam pengaturan umlah pekera d tempat kera dengan menyesuakan dr terhadap perubahan permntaan (Monden, 2000). Konsep dar shonka menuntut agar pekera dapat menanggap perubahan dalam waktu sklus, rutn operas dan kewaban terhadap pekeraan masng-masng. Pekera harus memlk ketanggapan yang cepat, sehngga pekera haruslah merupakan pekera fungs ganda. Dengan art bahwa pekera harus dlath untuk menad seorang pekera terampl untuk setap ens pekeraan dan proses apapun. Untuk mencapa pekera fungs ganda yang perlu dlakukan adalah dengan menerapkan rotas pekeraan. Rotas pekeraan merupakan suatu kegatan dmana setap pekera berglran melalu dan melakukan setap pekeraan d tempat keranya. Setelah melewat satu perode atau waktu yang dtetapkan, masng-masng pekera dharapkan memlk kemampuan dsegala bdang pekeraan sehngga pekera fungs ganda dapat tercapa. SB PPS M 242

3 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung Gambar 1 Faktor utama shonka (Sumber : Monden, 2000) 2.3 Perencanaan Kebutuhan enaga Kera anpa Pembagan Kera Permntaan agregat merupakan total permntaan tngkat bruto keseluruhan produk yang perlu dproduks pada fasltas atau sumber daya yang sama secara berbag. Perhtungan kebutuhan waktu proses untuk masng-masng produk adalah : 1 p. t = Kebutuhan waktu proses setap 1 unt produk ke- (ment) p = umlah part produk ke- pada operas ke- (unt) t = waktu operas part produk ke- pada operas ke- (ment) = umlah operas (pers.1) otal kebutuhan waktu proses beberapa tem produk dengan mempertmbangkan permntaan masngmasng produk dapat dhtung dengan : total 1 D. 1 1 D. p. t (pers.2) total = otal kebutuhan waktu proses semua produk (ment) = Kebutuhan waktu proses setap 1 unt produk ke- (ment) SB PPS M 243

4 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung D = Permntaan produk ke- (unt) p = umlah part produk ke- pada operas ke- (unt) t = waktu operas part produk ke- pada operas ke- (ment) = varan produk = umlah operas Penentuan kebutuhan tenaga kera dengan 20 har kera per bulan, 8 am per har dperoleh berdasarkan perhtungan sebaga berkut : total days hours mnutes (pers.3) D. p. t total = otal kebutuhan waktu proses semua produk (ment) D = Permntaan produk ke- (unt) p = umlah part produk ke- pada operas ke- (unt) t = waktu operas part produk ke- pada operas ke- (ment) = varan produk = umlah operas = umlah kebutuhan tenaga kera 2.4 Perencanaan Kebutuhan enaga Kera dengan Pembagan Kera pada Sstem Flow Shop Rahman (2011) menerapkan teknk Shonka dalam menentukan kebutuhan tenaga kera pada perencanaan agregat pada sstem flow shop dengan ln produk tunggal atau hanya satu alran materal. Langkah yang palng awal adalah menyusun daftar waktu sklus dan kapastas ln produks dengan semua alternatf mula dar waktu sklus terbesar hngga waktu sklus terkecl sepert pada abel 1. Waktu sklus terbesar sebandng dengan total waktu operas atau menyatakan bahwa semua operas dkerakan oleh satu orang tenaga kera. Waktu sklus terkecl sebandng dengan waktu operas terbesar atau menyatakan bahwa lntasan operas tergantung pada operas bottleneck. Semua alternatf umlah tenaga kera mula dar 1 orang dengan waktu sklus terbesar hngga n orang dengan waktu sklus terkecl danalsa mempergunakan analsa kesembangan ln untuk mendapatkan waktu sklus optmal dan efsens lntasan yang bak. Kapastas masng-masng alternatf dperoleh dar perhtungan berkut : days hours mnutes C c (pers.4) 20 8 c = umlah tenaga kera C = kapastas lntasan dengan tenaga kera (unt) c =waktu sklus lntasan dengan tenaga kera (ment) abel 1. Daftar umlah enaga Kera & Waktu sklus o enaga Kera Waktu Sklus Kapastas 1 1 c 1 = C c 2 C 2 : : : : n n c n = bottleneck C n Langkah yang kedua adalah menghtung waktu sklus maksmal yang dperkenankan agar kapastas produks dar lntasan mampu melayan kebutuhan memenuh permntaan pada bulan tersebut. Waktu sklus dhtung berdasarkan total waktu kera dalam satu bulan dbag dengan permntaan produk d bulan yang sama, d mana dalam satu bulan bekera 20 har dan 8 am perhar sepert formulas berkut: SB PPS M 244

5 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung days hours mnutes cmax D (pers.5) 20 8 D c max =batas waktu sklus lntasan untuk memenuh permntaan (ment) D = permntaan produk (unt) Langkah yang ketga adalah menentukan umlah kebutuhan tenaga kera dengan membandngkan waktu sklus pada tabel 1 dengan batas waktu sklus yang dperoleh dar rumus (5). Dplh umlah tenaga kera yang efsen namun mempunya waktu sklus yang lebh kecl atau sama dengan batas waktu sklus, sepert persamaan berkut : Mnmze{ } Subect to c c max = umlah kebutuhan tenaga kera c =waktu sklus lntasan dengan tenaga kera (ment) c max =batas waktu sklus lntasan untuk memenuh permntaan (ment) (pers.6) 3. HASL DA PEMBAHASA Perencanaan kebutuhan tenaga kera dengan pembagan kera pada sstem ob shop perlu memperhatkan keragaman permntaan dar banyak produk dengan ln produks yang bervaras. Langkah pertama menghtung waktu yang dperlukan masng-masng operas untuk memproses multtem produk dpengaruh oleh permntaan setap produk, kebutuhan part dar setap tem d operas tersebut, dan waktu operasnya dengan mengabakan urutan operas. Kebutuhan waktu proses d masng=masng operas dperoleh dar : 1 D. p. t (pers.7) = Kebutuhan waktu proses pada operas ke- (ment) D = Permntaan produk ke- (unt) p = umlah part produk ke- pada operas ke- (unt) t = waktu operas part produk ke- pada operas ke- (ment) = varan produk Langkah kedua menghtung total kebutuhan waktu proses beberapa tem produk dengan menumlah seluruh kebutuhan waktu proses semua operas dan dhtung dengan : total D. p. t (pers.8) total = otal kebutuhan waktu proses semua produk (ment) = Kebutuhan waktu proses pada operas ke- (ment) D = Permntaan produk ke- (unt) p = umlah part produk ke- pada operas ke- (unt) t = waktu operas part produk ke- pada operas ke- (ment) = varan produk = umlah operas Langkah ketga mengestmaskan kebutuhan mnmal tenaga kera dengan 20 har kera per bulan, 8 am per har dperoleh berdasarkan perhtungan sebaga berkut : SB PPS M 245

6 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung total days hours mnutes 1 1 D. p. t 208 total = otal kebutuhan waktu proses semua produk (ment) D = Permntaan produk ke- (unt) p = umlah part produk ke- pada operas ke- (unt) t = waktu operas part produk ke- pada operas ke- (ment) = varan produk = umlah operas = umlah kebutuhan mnmal tenaga kera (pers.9) Langkah keempat penentuan kebutuhan tenaga kera dengan melakukan penugasan atau pembagan kera. Penugasan dengan cara mengombnaskan operas tap tenaga kera dengan kendala total waktu memenuh batasan waktu kera 20 har perbulan, 8 am perhar serta memperhatkan kesembangan beban kera antar tenaga kera. Penentuan kebutuhan tenaga kera mengkut persamaan berkut : Mnmze{ } Mnmze{Mean( Delay)} Mnmze{StDev( Delay)} Subect to (a) (b) Delay where n 1,... n1 A n n, 1 1 A n, where 1,... = umlah kebutuhan tenaga kera Delay n =waktu menganggur dar tenaga kera ke-n (ment) Mean(Delay)=rata-rata waktu menganggur StDev(Delay)=standar devas waktu menganggur = Kebutuhan waktu proses pada operas ke- (ment) A n, = Penugasan tenaga kera ke-n pada operas ke- (bernla 1 ka dtugaskan dan 0 ka tdak) = umlah operas = umlah kebutuhan mnmal tenaga kera (pers.10) 3.1 Contoh Permasalahan Suatu perusahaan memproduks dua tem produk X dan Y yang dproses melalu 10 operas. Permntaan atas produk X sebesar 100 unt dan produk Y sebesar 200 unt. Masng-masng part dar setap produk yang dproses d setap operas adalah hanya 1. Urutan operas tdak dperhatkan, waktu operas dar setap part dar masng-masng produk d masng-masng operas dtunukkan pada abel 2. SB PPS M 246

7 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung abel 2. Waktu operas Operas Produk X Produk Y otal anpa Pembagan Kera Melalu 10 operas untuk memproduks 1 unt produk X membutuhkan 132 ment, dan untuk memproduks 1 unt produk Y membutuhkan 123 ment. Perhtungan kebutuhan waktu proses untuk setap 1 unt produk adalah sebaga berkut : Waktu proses 1 unt produk X X p1,. t1, 132 ment 1 Waktu proses 1 unt produk Y Y p2,. t2, 123 ment 1 otal kebutuhan waktu proses untuk semua produk dengan memperhatkan permntaan adalah sebesar ment. otal kebutuhan waktu proses dhtung sebaga berkut : total D ment Penentuan kebutuhan tenaga kera dengan 20 har kera per bulan, 8 am per har dperoleh berdasarkan perhtungan sebaga berkut : total , orang Dalam perencanaan kebutuhan tenaga kera untuk memproduks 100 unt produk X dan 200 unt produk Y tanpa pembagan kera dtentukan bahwa dbutuhkan sebanyak 4 orang. SB PPS M 247

8 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung 3.3 Dengan Pembagan Kera Kebutuhan waktu proses setap operas dtunukkan abel 3. Pada operas ke-1, untuk memproses 100 unt produk X dengan waktu operas 12 ment dan 200 unt produk Y dengan waktu operas 16 ment membutuhkan waktu proses sebesar ment. 1 D. p 1. t ment abel 3. Kebutuhan Waktu Proses Per-operas Operas Produk X Produk Y otal Berdasarkan total kebutuhan waktu proses sebesar ment dengan setap tenaga kera bekera selama 9.0 ment, maka umlah tenaga kera mnmal destmaskan sebanyak 4 orang. Penugasan atau pembagan kera dlakukan sepert pada abel 4. abel 4. Pembagan kera tap tenaga kera Operas Waktu enaga kera A n, otal Dengan pembagan kera sepert yang dtunukkan pada abel 4, maka perencanaan kebutuhan tenaga kera untuk memproduks 100 unt produk X dan 200 unt produk Y dtentukan bahwa dbutuhkan sebanyak 4 orang. Waktu menganggur rata-rata tenaga kera tap bulan adalah sebesar 150 ment dan standar devas sebesar 50 ment. 4. Kesmpulan Penerapan teknk shonka dalam perencanaan kebutuhan tenaga kera dapat menekan kebutuhan tenaga kera secara efsen dengan pembagan kera secara fleksbel. eknk shonka membutuhkan ketanggapan dar tenaga kera dalam menalankan tugasnya yang mungkn terad perubahan. SB PPS M 248

9 Magster eknk ndustr Program Pascasarana, Unverstas Katolk Parahyangan, Bandung Untuk dapat menghaslkan 100 unt produk X dan 200 unt produk Y dengan pembagan kera fleksbel mempergunakan teknk shonka akan membutuhkan 4 orang. umlah tersebut sama dengan apabla tanpa pembagan kera yatu sebesar 4 orang. Daftar Pustaka Rahman, A.(2011), mplementas Shonka Pada Perencanaan Produks Agregat Dengan Pengaturan enaga Kera Dan Pembagan Kera Fleksbel, Prosdng Semnar asonal eknk ndustr BKS V, USU, Medan arasmhan,sl, McLeavey, DW & Bllngton, P.(1995), Producton Plannng And nventory Control. Prentce Hall, ew ersey Bedworth,DD & Baley, E (1987), ntegrated Producton Control Systems, ohn Wley &Sons,Sngapore, 1987 Monden, Y., (2000),. Sstem Produks oyota. Penerbt PPM : akarta SB PPS M 249

Perencanaan Kebutuhan Tenaga Kerja dengan Teknik Shojinka di Sistem Make To Order Kendala Penyisipan Job dalam On-going Schedule

Perencanaan Kebutuhan Tenaga Kerja dengan Teknik Shojinka di Sistem Make To Order Kendala Penyisipan Job dalam On-going Schedule Prosdng Semnar asonal Teknon 01 ISB o. 978-979-96964-3-9 Perencanaan Kebutuhan Tenaga Kerja dengan Teknk Shojnka d Sstem Make To Order Kendala Penyspan Job dalam On-gong Schedule Arf Rahman 1) Purnomo

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi ) APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

Model Potensial Gravitasi Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populasi Daerah

Model 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

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

Lebih terperinci

PERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT. SUMBER MAKMUR)

PERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT. SUMBER MAKMUR) Prosdng Semnar Nasonal Aplkas Sans & Teknolog (SNAST) Perode III ISSN: 979-9X Yogyakarta, 3 November 0 PERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I-1

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

Lebih terperinci

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK 6. Masalah Penyaluran Daya Lstrk Andakan seorang perencana sstem kelstrkan merencakan penyaluran daya lstrk dar beberapa pembangkt yang ternterkoneks dan terhubung dengan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Perbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya

Perbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya Perbakan Sstem Persedaan Tnta Fotokop d CV. NEC, Surabaya Indr Hapsar, Jerry Agus Arlanto, dan Albert Sutanto Teknk Industr Unverstas Surabaya Jl. Raya Kalrungkut Surabaya Emal: ndr@ubaya.ac.d Abstrak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004 Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 004 Yogyakarta, 19 Jun 004 Aplkas Pemrograman Komputer Dalam Bdang Teknk Kma Arf Hdayat Program Stud Teknk Kma Fakultas Teknolog Industr, Unverstas Islam Indonesa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah

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

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 2 Tahun Pelajaran

METODE PENELITIAN. dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 2 Tahun Pelajaran III. METODE PENELITIAN A. Settng Peneltan Peneltan n menggunakan data kuanttatf dengan jens Peneltan Tndakan Kelas (PTK). Peneltan n dlaksanakan d SMAN 1 Bandar Lampung yang beralamat d jalan Jend. Sudrman

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

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

Lebih terperinci

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB 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 terperinci

Oleh : Fifi Fisiana

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Bab 2 Tnjauan Pustaka 2.1 Peneltan Terdahulu Pemlhan stud pustaka tentang sstem nformas penlaan knerja karyawan n juga ddasar pada peneltan sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Bab n membahas tentang prosedur pengembangan pembelajaran dan mplementas model Problem Based Learnng dalam pembelajaran Konsep Dasar Matematka, Subjek Peneltan, Teknk dan Instrumen

Lebih terperinci

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

EVALUASI METODE PENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK DENGAN ANALISIS INTERBLOK

EVALUASI METODE PENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK DENGAN ANALISIS INTERBLOK Prosdng SPMIPA. pp. 147-15. 006 ISBN : 979.704.47.0 EVALUASI METODE PENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK DENGAN ANALISIS INTERBLOK Rta Rahmawat, I Made Sumertajaya Program Stud Statstka Jurusan Matematka FMIPA

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

APLIKASI JARINGAN PETRI PADA PEMBUATAN HIDRANT PILAR DUA (TWO WAY HIDRANT) MODEL H-14 AP DI PT. KARYA PADUYASA LEBAKSIU KABUPATEN TEGAL

APLIKASI JARINGAN PETRI PADA PEMBUATAN HIDRANT PILAR DUA (TWO WAY HIDRANT) MODEL H-14 AP DI PT. KARYA PADUYASA LEBAKSIU KABUPATEN TEGAL APLIKASI JARINGAN PETRI PADA PEMBUATAN HIDRANT PILAR DUA (TWO WAY HIDRANT) MODEL H-14 AP DI PT. KARYA PADUYASA LEBAKSIU KABUPATEN TEGAL Saufk Luthfanto Suwandono Sswyant Program Stud Teknk Industr Unverstas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam situs BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal dari dua

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam situs BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal dari dua BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Ruang Lngkup Peneltan Reksadana yang dgunakan dalam peneltan n adalah reksadana yang terdaftar dalam stus BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal

Lebih terperinci

MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN

MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN Tjutju T. Dmyat Jurusan Teknk Industr Unverstas Pasundan E-mal : admyat@bdg.centrn.net.d ABSTRAK Penentuan rute kendaraan (Vehcle

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL 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 terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 44 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Menurut Arkunto (00:3) peneltan ekspermen adalah suatu peneltan yang selalu dlakukan dengan maksud untuk melhat akbat dar suatu perlakuan. Metode yang penuls

Lebih terperinci

Oleh : Enny Supartini Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padjadjaran

Oleh : 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

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

Lebih terperinci

Penentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster

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

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

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

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

JURNAL 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 terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang akan dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan Research and Development (R&D) n merupakan

Lebih terperinci

OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA

OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog IV Program Stud MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Dars Putr

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan yang bertujuan untuk mendeskrpskan langkah-langkah pengembangan perangkat pembelajaran matematka berbass teor varas berupa Rencana

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI PERENCANAAN INVESTASI GALANGAN KAPAL DENGAN PENDEKATAN PROGRAMASI TUJUAN GANDA

MODEL OPTIMASI PERENCANAAN INVESTASI GALANGAN KAPAL DENGAN PENDEKATAN PROGRAMASI TUJUAN GANDA MAKARA, TEKOLOGI, VOL. 6, O. 3, DESEMBER 2002 MODEL OPTIMASI PERECAAA IVESTASI GALAGA KAPAL DEGA PEDEKATA PROGRAMASI TUJUA GADA Al Azhar Jurusan Teknk Perkapalan, Insttut Teknolog Adh Tama Surabaya Jl.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal 157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

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

Lebih terperinci

Analisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank

Analisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank ISSN 907-0500 Analss Kecepatan Dan Percepatan Mekansme Empat Batang (Four Bar ngkage Fungs Sudut Crank Nazaruddn Fak. Teknk Unverstas Rau nazaruddn.unr@yahoo.com Abstrak Pada umumnya analss knematka dan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

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

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Vol. 4, No. 1, Mei 2016 ISSN: JURNAL REKAVASI. Jurnal Rekayasa & Inovasi Teknik Industri

Vol. 4, No. 1, Mei 2016 ISSN: JURNAL REKAVASI. Jurnal Rekayasa & Inovasi Teknik Industri Vol. 4, No. 1, Me 2016 ISSN: 2338-7750 JURNAL REKAVASI Jurnal Rekayasa & Inovas Teknk Industr Jurnal REKAVASI Insttut Sans & Teknolog AKPRIND Yogyakarta Hlm. Vol. 4 No. 1 Yogyakarta 1-59 Me 2016 ISSN:

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX)

PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX) PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX) Maro Chran, Ahmad Rusdansyah, Nurhad Sswanto Mager Manajemen Teknolog, Jurusan

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

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

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN (THE ANALYSIS OF ADDED VALUE AND INCOME OF HOME INDUSTRY KEMPLANG BY USING FISH AND TAPIOCA AS

Lebih terperinci