KOMENTAR DOSEN PENGUJI
|
|
|
- Budi Halim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DATA PENULIS Nama : I Made Sumaryana Alamat di Bandung : Jl. Cibogo Atas Gg. Siti Murgi No.24C, Bandung Alamat Asal : Jl. Gatot Subroto II No.4 Denpasar, Bali No. Telp Bandung : No. Telp Asal : No. Handphone : Alamat made_sumaryana@yahoo.com Pendidikan : SMUN 3 Denpasar Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Nilai Tugas Akhir : A Tanggal USTA : 30 Juli 2004
2 KOMENTAR DOSEN PENGUJI Nama Mahasiwa : I Made Sumaryana Nrp : Judul Tugas Akhir : Upaya Peningkatan Kapasitas Produksi untuk Memenuhi Permintaan Suku Cadang Lemari Es di PT. Kayo Surya Utama Komentar-komentar Dosen Penguji : 1. Perbaiki perumusan masalah halaman 1-3, butir ke Bab 3, sesuaikan metode peramalan yang dipakai dengan metode yang ada di program QS. 3. Abstrak dan kesimpulan, lengkapi dengan hasil akhir (jumlah penambahan tenaga kerja dan mesin). 4. Perhitungan tambahan pekerja dan mesin setelah dilakukan penyeimbangan di buat tabel. 5. Pelajari kembali istilah-istilah (menu-menu) peramalan dalam QS dengan istilah yang umumnya disebutkan dalam buku referensi.
3 LAMPIRAN
4 LAMPIRAN 1 PETA PEKERJA DAN MESIN L1-1
5 Lampiran 1 L1-2
6 Lampiran 1 L1-3
7 Lampiran 1 L1-4
8 Lampiran 1 L1-5
9 Lampiran 1 L1-6
10 Lampiran 1 L1-7
11 Lampiran 1 L1-8
12 Lampiran 1 L1-9
13 Lampiran 1 L1-10
14 Lampiran 1 L1-11
15 Lampiran 1 L1-12
16 Lampiran 1 L1-13
17 Lampiran 1 L1-14
18 Lampiran 1 L1-15
19 Lampiran 1 L1-16
20 Lampiran 1 L1-17
21 Lampiran 1 L1-18
22 Lampiran 1 L1-19
23 LAMPIRAN 2 PERAMALAN L2-1
24 Lampiran 2 L2-2 Data Permintaan Selama Tiga Tahun ( ) : Bulan Permintaan (unit) Bulan Permintaan (unit) Bulan Permintaan (unit) Apr Apr Apr May May May Jun Jun Jun Jul Jul Jul Aug Aug Aug Sep Sep Sep Oct Oct Oct Nov Nov Nov Dec Dec Dec Jan Jan Jan Feb Feb Feb Mar Mar Mar Total = Berikut ini adalah grafik dari hasil plot data permintaan untuk produk Pipa capilery Tipe AH14A693G08 : Grafik Permintaan Pipa Capilery AH14A693G08 Jumlah Bulan pipa capilery AH14A693G08
25 Lampiran 2 L2-3 Quantitative System (QS) Simple Average Forecast Results for AH14A693G :08:02 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 MAD = MSD = Bias = Forecast Results for AH14A693G :08:02 Page: 2 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 MAD = MSD = Bias = Forecast Results for AH14A693G :08:02 Page: 3 of Period Actual F(t) Forecast Error
26 Lampiran 2 L Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 MAD = MSD = Bias = Forecast Results for AH14A693G :08:02 Page: 4 of Period Actual F(t) Forecast Error Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 MAD = MSD = Bias = Metode Weight Moving Average Forecast Results for AH14A693G :10:19 Page: 1 of Period Actual F(t) W(t) Forecast Error Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 M = Forecast Results for AH14A693G :10:19 Page: 2 of Period Actual F(t) W(t) Forecast Error
27 Lampiran 2 L Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 M = Forecast Results for AH14A693G :10:19 Page: 3 of Period Actual F(t) W(t) Forecast Error Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 M = Forecast Results for AH14A693G :10:19 Page: 4 of Period Actual F(t) W(t) Forecast Error Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 M =
28 Lampiran 2 L2-6 Metode Single Exponensial Smoothing Forecast Results for AH14A693G :12:45 Page: 1 of Period Actual F(t) Forecast Error Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 Alpha = Search criterion: MAD Forecast Results for AH14A693G :12:45 Page: 2 of Period Actual F(t) Forecast Error Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 Alpha = Search criterion: MAD Forecast Results for AH14A693G :12:45 Page: 3 of Period Actual F(t) Forecast Error
29 Lampiran 2 L Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 Alpha = Search criterion: MAD Forecast Results for AH14A693G :12:45 Page: 4 of Period Actual F(t) Forecast Error Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = MSD = Bias = R-square = 0 Alpha = Search criterion: MAD No Metode Peramalan MAD 1 Simple Everage 2354,29 2 Weighted Moving Everage M = ,06 3 Single Exponential Smoothing 2377,35 4 Adaptive Exponential Smooting α = 0,3 2369,47 Berdasarkan nilai MAD terkecil, maka metode yeng terpilih adalah metode peramalan Simple Average dengan nilai MAD = 2354,29.
30 Lampiran 2 L2-8 Uji Verifikasi : t dt dt' dt'-dt (d' t -1 -d t-1 ) MRt (1.000) (1.750) (1.750) (2.800) (2.800) (1.429) (1.429) (3.600) (3.600) (273) (273) (3.250) (3.250) (3.143) (3.143) (7.933) (7.933) (2.588) (2.588) (2.864) (2.864) (4.833) (4.833) (7.640) (7.640) (1.346) (1.346) (296) (296) (2.286) (2.286) (2.471) (2.471) (1.400) (1.400) Total Contoh perhitungan MRt : MRt = (dt' dt) (d' t 1 d1 1 ) MR 2= ( 1.000) 500 = 1.500
31 Lampiran 2 L2-9 MR = n 2 MRt n MR = = 3.074, UCL = +2,66 * MR = +2,66 * 3.074,4 = 8.177, LCL = -2,66 * MR = -2,66 * 3.074,4 = , Variabel yang akan diplot dalam peta moving average adalah : dt = dt dt A B C Uji Verifikasi UCL /3 UCL (1.000) (1.429) (1.750) (2.800) (3.600) (273) (3.250) (3.143) (2.588) (2.864) (4.833) (1.346) (296) (2.286) (2.471) (1.400) 1/3 UCL 1/3 LCL 2/3 LCL A B C (7.933) (7.640) LCL Out of control, jika : 1. Ada titik di luar UCL / LCL (Jawab : tidak ada) 2. Dari 3 titik berturut-turut ada 2 titik atau lebih berada di A (Jawab : tidak ada) 3. Dari 5 titik berturut-turut ada 4 titik atau lebih berada di B (Jawab : tidak ada) 4. Ada 8 titik berturut-turut ada di salah satu sisi. (Jawab : tidak ada) Kesimpulan : Data dikatakan dalam batas kendali.
32 Lampiran 2 L2-10 i Xi X (Xi- X ) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,5 Total , ,6 Rata-rata :
33 Lampiran 2 L2-11 X i X= n X= = ,89 36 Standar deviasi : σ= σ= ( X X) i n ,56 = 2829, Koefisien Variansi : σ CV= x 2829,97 CV= = 0, ,89 CV 0.2 maka data bersifat stasioner. Metode Peramalan Data Stasioner Metode Least Square Pola Data Konstan (Single Average) Manual: dt dt' = dt= n dt' = = 22638,89 36 t dt dt' dt dt' , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,89 361, , , , , , , , , , , ,89 638, , , ,11
34 Lampiran 2 L , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,89 361, , , , , , , , , , , ,89 638, , ,89 638, , , , , , , , , , , ,56 dt dt' MAD= n 85555,56 MAD= = 2376,54 36 Jadi hasil peramalannya : t dt' , , , , , , , , , , , ,89
35 LAMPIRAN 3 DATA WAKTU PROSES L3-1
36 Lampiran 3 L3-2 Operasi (detik) Data ke- Pemasangan cup & karet G08 Penyolderan G08 Penandaan pada pipa yang ada cup G08 Periksa hasil penyolderan G08 Penandaan pada pipa yang ada karet G08 Pembengkokan G ,41 30,21 10,26 15,08 15,23 20, ,26 28,54 11,58 15,49 15,72 20, ,86 30,16 10,65 15,64 15,13 20, ,32 30,58 10,23 14,98 15,21 20, ,02 30,48 8,88 15,12 14,98 20, ,19 31,20 11,65 15,96 14,88 20, ,98 30,12 8,36 15,44 15,03 20, ,36 29,56 10,79 15,62 15,08 20, ,67 30,56 12,25 15,48 15,19 20, ,94 30,48 10,36 16,23 15,46 20, ,04 29,65 10,42 15,41 15,34 21, ,25 32,01 11,02 14,56 16,48 20, ,32 32,56 11,45 14,35 15,21 20, ,33 31,05 10,48 16,18 15,39 22, ,98 29,16 9,45 15,46 17,24 20, ,42 30,48 10,52 15,21 15,44 20, ,20 30,46 9,03 15,32 15,98 20, ,11 28,98 8,42 15,06 14,95 20, ,16 30,63 10,31 15,08 15,44 21, ,62 30,14 11,20 15,46 15,23 21, ,31 31,29 12,03 15,87 15,21 20, ,46 30,15 10,56 16,23 15,62 20, ,28 31,56 9,48 16,48 15,34 20, ,94 30,29 10,95 15,26 15,87 20, ,01 30,45 10,24 15,34 15,32 20, ,22 29,63 11,56 16,10 16,41 21, ,29 30,15 10,61 15,21 15,24 20, ,25 32,36 9,47 15,26 16,48 21, ,78 30,48 10,56 15,64 15,48 20, ,71 30,34 10,21 15,21 15,64 20, ,32 29,46 8,33 15,84 15,03 21, ,42 28,41 10,25 15,31 15,14 21, ,11 32,66 11,20 15,56 15,24 20, ,23 29,48 11,54 16,15 15,18 21, ,64 30,78 9,61 15,01 15,79 18, ,06 31,05 10,25 15,51 15,68 19,89
37 Lampiran 3 L3-3 Operasi (detik) Data ke- Periksa hasil pembengkokan G08 Pemotongan capilery G08 Pembengkokan G01 Periksa hasil pembengkokan G01 Pembengkokan G04 Periksa hasil pembengkokan G ,66 15,21 30,65 4,89 30,09 5, ,12 15,61 30,46 5,12 30,46 5, ,35 15,49 30,12 5,74 30,75 5, ,49 15,14 30,75 5,64 29,98 5, ,45 15,21 30,49 4,78 30,22 5, ,62 16,98 29,56 5,03 30,01 5, ,24 15,46 30,28 5,61 30,46 4,98 8 9,48 15,23 32,05 6,42 30,98 4, ,65 14,89 29,46 7,03 31,09 7, ,48 15,64 29,99 5,12 30,65 6, ,93 17,32 30,49 4,10 31,44 4, ,47 15,21 30,75 4,56 30,16 5, ,65 15,00 30,16 5,16 30,89 5, ,65 15,69 29,82 5,90 30,47 5, ,46 14,65 32,05 5,47 29,46 5, ,35 15,41 30,15 5,61 29,84 5, ,24 15,66 32,01 4,95 30,11 4, ,65 15,22 29,44 5,16 30,91 4, ,11 16,25 30,77 5,22 30,65 6, ,23 15,40 30,46 5,03 30,14 5, ,65 15,60 30,18 5,82 30,47 6, ,32 16,54 29,99 5,64 31,20 5, ,94 15,34 30,46 5,91 31,79 5, ,65 15,64 29,75 5,27 30,26 5, ,44 15,32 30,71 4,54 30,09 5, ,62 15,42 30,21 5,01 30,44 5, ,21 16,03 32,02 6,46 30,13 5, ,33 15,24 31,00 5,33 30,25 7, ,98 15,96 29,65 5,18 31,88 4, ,45 15,47 30,44 5,40 30,41 5, ,15 16,00 30,16 5,72 29,62 5, ,64 15,40 31,07 6,01 30,48 5, ,88 15,61 29,56 5,44 30,94 5, ,32 15,44 29,66 5,13 30,31 5, ,24 15,66 31,94 5,23 30,22 5, ,98 15,42 30,78 5,34 31,14 5,54
38 Lampiran 3 L3-4 Operasi (detik) Data ke- Pembesaran & pengecilan pipa H13 Periksa hasil pembesaran & pengecilan H13 Pembengkokan H13 Periksa hasil pembengkokan H13 Pengelasan capilery G ,12 5,13 25,46 10,65 20, ,39 5,48 25,98 10,06 20, ,49 5,65 25,01 10,49 20, ,46 4,93 25,94 10,66 19, ,04 6,74 26,06 9,85 20, ,06 5,48 25,10 10,13 20, ,23 5,20 24,65 9,46 19, ,46 5,16 23,99 9,76 20, ,78 5,40 24,16 11,04 20, ,64 6,79 26,49 10,46 21, ,49 5,64 25,06 10,00 21, ,45 5,94 25,00 10,34 20, ,26 5,14 26,46 11,16 20, ,48 5,01 25,31 10,47 20, ,64 4,16 25,44 9,89 20, ,98 4,89 25,91 9,64 20, ,76 5,55 25,61 10,97 21, ,46 5,16 24,65 10,46 20, ,32 5,94 24,99 10,31 20, ,49 5,18 25,16 11,46 20, ,49 6,41 25,43 10,79 20, ,42 7,10 25,16 10,44 19, ,02 4,09 26,01 10,31 20, ,17 5,19 26,36 10,10 20, ,74 5,47 25,47 10,94 20, ,13 5,64 25,09 9,46 20, ,26 5,82 25,49 9,89 23, ,22 4,32 25,11 10,00 19, ,43 5,44 25,06 10,64 19, ,16 5,15 26,14 11,51 20, ,46 5,09 25,34 10,19 20, ,44 5,74 25,00 10,40 20, ,27 4,94 24,96 10,64 21, ,49 4,46 24,98 10,23 20, ,02 5,84 26,01 10,90 19, ,39 5,45 25,33 10,49 19,77
39 Lampiran 3 L3-5 Operasi (detik) Data ke- Pembesaran & pengecilan pipa H05 Periksa hasil pembesaran & pengecilan H05 Pembengkokan H05 Periksa hasil pembengkokan H05 Pengelasan pipa & capilery G08 Periksa hasil pengelasan G ,54 5,60 35,69 9,65 20,35 10, ,69 5,03 35,46 11,35 20,45 10, ,88 5,16 35,16 11,45 20,16 10, ,01 4,98 35,47 10,64 20,84 10, ,36 4,65 36,54 10,98 20,11 10, ,43 6,19 35,24 10,45 19,65 9, ,71 5,13 36,54 9,69 20,98 9, ,02 7,01 34,98 10,32 20,46 12, ,59 4,36 35,24 10,56 20,15 10, ,10 5,46 35,97 10,94 20,64 10, ,46 5,49 35,46 10,02 20,22 10, ,44 5,18 36,15 10,13 20,31 10, ,13 5,46 34,98 10,67 20,13 10, ,87 6,01 35,21 9,87 21,65 10, ,04 4,98 34,99 9,31 20,68 10, ,35 4,93 35,13 10,60 20,45 10, ,09 5,13 35,46 11,94 20,46 10, ,99 5,06 35,49 11,04 20,39 9, ,97 5,71 36,41 10,39 20,65 12, ,16 5,46 34,87 10,29 20,15 11, ,98 5,19 34,59 10,84 19,61 10, ,37 6,03 35,45 10,41 20,45 10, ,87 6,10 35,16 9,88 21,62 9, ,13 4,94 35,49 9,15 21,54 10, ,48 5,20 35,48 11,34 20,46 10, ,74 5,60 36,10 11,26 20,86 10, ,16 4,18 34,95 10,25 20,36 10, ,98 4,90 35,29 11,36 20,45 10, ,71 5,78 36,30 10,22 20,47 12, ,68 5,10 35,84 10,99 20,46 11, ,91 5,69 35,94 10,46 19,98 10, ,66 4,99 36,21 10,41 20,54 10, ,31 6,13 34,95 10,91 21,36 9, ,18 6,04 36,09 9,09 20,47 10, ,94 5,78 34,96 11,51 20,64 9, ,96 6,79 35,35 10,79 20,88 10,48
40 Lampiran 3 L3-6 Operasi (detik) Data ke- Tes Kebocoran Pembersihan pipa Pengecekan terakhir Pengemasan 1 25,18 10,65 15,78 15, ,64 10,35 15,64 15, ,44 10,45 15,29 16, ,68 10,98 15,44 14, ,36 10,67 15,36 17, ,33 10,37 15,20 15, ,48 10,44 15,34 16, ,98 10,32 14,65 15, ,46 10,25 15,48 15, ,98 11,65 17,36 15, ,01 12,54 15,49 15, ,64 9,35 15,33 15, ,34 11,00 15,29 15, ,61 9,98 15,42 14, ,34 10,31 16,54 15, ,16 10,95 16,31 16, ,38 10,44 15,24 15, ,45 12,01 14,98 15, ,34 11,65 16,32 15, ,69 10,45 15,22 15, ,99 10,14 15,64 16, ,45 10,65 15,41 15, ,36 10,91 15,24 15, ,44 11,20 15,31 15, ,16 11,47 15,46 15, ,49 10,47 15,34 16, ,78 10,65 15,00 15, ,71 10,34 15,24 15, ,49 9,64 16,23 17, ,41 10,24 17,12 15, ,65 10,65 15,34 17, ,00 10,41 16,10 15, ,98 10,62 15,24 15, ,34 10,55 15,32 15, ,98 10,19 15,94 15, ,44 10,47 15,41 14,34
41 LAMPIRAN 4 UJI NORMAL UJI SERAGAM UJI CUKUP L4-1
42 Lampiran 4 L4-2 Proses : Penyolderan G08 Uji kenormalan Tabel uji Goodness of fit Interval Kelas Batas Kelas o i z 1 z 2 P(z 1 ) P(z 2 ) P(z 2 )-P(z 1 ) e i e i gab o i gab (o igab -e igab ) 2 / e i gab <28,41 <28,405 0 ~ -2,025 0,000 0,021 0,021 0,772 28,41-29,09 28,405-29, ,025-1,335 0,021 0,091 0,070 2,502 9, ,012 29,10-29,78 29,095-29, ,335-0,645 0,091 0,259 0,169 6,067 29,79-30,47 29,785-30, ,645 0,045 0,259 0,518 0,258 9,305 9, ,309 30,48-31,16 30,475-31, ,045 0,735 0,518 0,769 0,251 9,032 9, ,000 31,17-31,85 31,165-31, ,735 1,425 0,769 0,923 0,154 5,547 31,86-32,54 31,855-32, ,425 2,115 0,923 0,983 0,060 2,155 32,55-33,23 32,545-33, ,115 2,805 0,983 0,997 0,015 0,529 8, ,210 >33,23 >33, ,805 ~ 0, ,003 0, ,000 36,000 36,000 X 2 = 0,531 n = 36 k = 1 + (3,3 log n) k = 1 + (3,3 log 36) = 6,136 X max = 32,66 X min = 28,41 X max X min c= k 32,66 28,41 c= = 0,692 0,69 6,136 X X Z1 = S Z Z Z X 28,405 30,43 = = 2,025 1,00 X X = S X 29,095 30,43 = = 1,335 1,00 e e i i X X 2 2 = = ( P( Z2) P( Z1) ) 0,070( 36) = = ( o e ) i gab e i gab i gab (9 9,341) = 9,341 2, o = 0,012 i
43 Lampiran 4 L4-3 v= k r 1 = = 1 α= 0, X ( α, v) = X (0,05;1) = X α, v X 2 3,84 0,531 data data tersebut mengikuti distribusi normal pada tingkatα= 5% Uji keseragaman : Sub grup ke Waktu penyelesaian berturut-turut Harga rata-rata 1 30,21 28,54 30,16 30,58 30,48 31,20 30, ,12 29,56 30,56 30,48 29,65 32,01 30, ,56 31,05 29,16 30,48 30,46 28,98 30, ,63 30,14 31,29 30,15 31,56 30,29 30, ,45 29,63 30,15 32,36 30,48 30,34 30, ,46 28,41 32,66 29,48 30,78 31,05 30,31 Jumlah 182,59 Hitung rata-rata dari harga rata-rata sub grup : xi x= k 182,59 = = 30,43 6 dimana : x adalah harga rata-rata dari sub grup ke-1 k adalah harga banyaknya sub grup yang terbentuk Hitung standar deviasi sebenarnya dari waktu penyelesaian : σ= σ= σ= 1,00 (xi x) N ( 30,21 30,43) + ( 28,54 30,43) ( 31,05 30,43)
44 Lampiran 4 L4-4 N adalah jumlah pengukuran x adalah waktu penyelesaian yang teramati selama pengukuran Hitung standar deviasi dari substitusi harga rata-rata sub grup : σx=σ / n σx= 1,00 / σx= 0,41 6 Batas kontrol atas dan batas kontrol bawah (BKA dan BKB) BKA= x+ 2σx = 30,43+ 2(0,41) = 31,25 BKB= x 2σx = 30,43 2(0,41) = 29,61 Diagram Batas Harga Rata-rata 32,00 31,60 BKA = 31,25 31,20 30,80 30,40 x =30,43 30,00 29,60 BKB = 29,61 29,20 28, Sub grup ke- Rata-rata sub grup semua berada dalam batas- batas kontrol sehingga data-data tersebut seragam.
45 Lampiran 4 L4-5 Uji Kecukupan: α = 0,05 ; c = 2 ; N = 36 X i = 193,770; X 2 2 i = 1051, 176 ; ( X ) , 773 c N' = α 2 0,05 N' = N' = 1,68 N x 36 2 i x i ( x ) 2 ( 33374,742) i 2 i = , ,55 Nilai N N (1,68 36) ini berarti data telah cukup 2
46 Lampiran 4 L4-6 Proses : Pemasangan cup dan karet G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.71 Standar Deviasi Subgrup : 0.29 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.
47 Lampiran 4 L4-7 Max = Min = Range = 3.11 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Penyolderan G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 1.00 Standar Deviasi Subgrup : 0.41 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : 29.61
48 Lampiran 4 L4-8 Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 4.66 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Penandaan pada pipa yang ada cup G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω =
49 Lampiran 4 L4-9 Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 1.00 Standar Deviasi Subgrup : 0.41 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : 9.58 Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = 8.33 Range = 4.25 Persentil 5% = 8.53 Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Periksa hasil penyolderan G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei
50 Lampiran 4 L4-10 Chi-Square : Derajat Kebebasan : 1 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.47 Standar Deviasi Subgrup : 0.19 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 2.48 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Penandaan pada pipa yang ada karet G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand 15.48
51 Lampiran 4 L4-11 Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.51 Standar Deviasi Subgrup : 0.21 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 3.24 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup!
52 Lampiran 4 L4-12 Proses : Pembengkokkan G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 1 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.69 Standar Deviasi Subgrup : 0.28 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.
53 Lampiran 4 L4-13 Max = Min = Range = 4.01 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Periksa hasil pembengkokkan G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 1 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω =
54 Lampiran 4 L4-14 Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.49 Standar Deviasi Subgrup : 0.20 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = 9.48 Range = 2.65 Persentil 5% = 9.59 Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Pemotongan capilery G08 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei
55 Lampiran 4 L4-15 Chi-Square : Derajat Kebebasan : 1 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.53 Standar Deviasi Subgrup : 0.22 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 3.32 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Pembengkokkan G01 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand 30.49
56 Lampiran 4 L4-16 Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.76 Standar Deviasi Subgrup : 0.31 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 3.05 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup!
57 Lampiran 4 L4-17 Proses : Periksa hasil pembengkokkan G01 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand 5.39 Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.57 Standar Deviasi Subgrup : 0.23 Batas Kelas Atas (BKA) : 5.85 Batas Kelas Bawah (BKB) : 4.93 Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.
58 Lampiran 4 L4-18 Max = 7.03 Min = 4.10 Range = 3.03 Persentil 5% = 4.25 Persentil 50% = 5.57 Persentil 95% = 6.88 Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Pembengkokkan G04 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.55 Standar Deviasi Subgrup : 0.22 Batas Kelas Atas (BKA) : 30.96
59 Lampiran 4 L4-19 Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 2.88 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Periksa hasil pembengkokkan G04 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand 5.49 Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) =
60 Lampiran 4 L4-20 Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.54 Standar Deviasi Subgrup : 0.22 Batas Kelas Atas (BKA) : 5.93 Batas Kelas Bawah (BKB) : 5.05 Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = 7.03 Min = 4.59 Range = 3.03 Persentil 5% = 4.71 Persentil 50% = 5.81 Persentil 95% = 6.91 Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Pembesaran dan penegecilan H13 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei
61 Lampiran 4 L Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.72 Standar Deviasi Subgrup : 0.30 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 3.04 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Periksa hasil pembesaran dan pengecilan H13 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand 5.41
62 Lampiran 4 L4-22 Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.67 Standar Deviasi Subgrup : 0.27 Batas Kelas Atas (BKA) : 5.95 Batas Kelas Bawah (BKB) : 4.86 Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = 7.10 Min = 4.09 Range = 3.10 Persentil 5% = 4.24 Persentil 50% = 5.60 Persentil 95% = 6.95 Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup!
63 Lampiran 4 L4-23 Proses : Pembengkokkan H13 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.59 Standar Deviasi Subgrup : 0.24 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam.
64 Lampiran 4 L4-24 Max = Min = Range = 3.49 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Periksa hasil pembengkokkan H13 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 1 Prob(Chi-Square > ) = Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.50 Standar Deviasi Subgrup : 0.21 Batas Kelas Atas (BKA) : 10.81
65 Lampiran 4 L4-25 Batas Kelas Bawah (BKB) : 9.98 Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = 9.46 Range = 2.51 Persentil 5% = 9.56 Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Pengelasan capilery G01 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei Chi-Square : Derajat Kebebasan : 2 Prob(Chi-Square > ) =
66 Lampiran 4 L4-26 Menerima hipotesa kenormalan pada ω = Uji Keseragaman Data Standar Deviasi Sampel : 0.71 Standar Deviasi Subgrup : 0.29 Batas Kelas Atas (BKA) : Batas Kelas Bawah (BKB) : Data pada subgrup 1 seragam. Data pada subgrup 2 seragam. Data pada subgrup 3 seragam. Data pada subgrup 4 seragam. Data pada subgrup 5 seragam. Data pada subgrup 6 seragam. Max = Min = Range = 4.09 Persentil 5% = Persentil 50% = Persentil 95% = Uji Kecukupan Data Jumlah data anda sudah cukup! Proses : Pembesaran dan pengecilan pipa H05 Sub Rata ^2 Grup Subgrup Total Rata-rata grand Uji Kenormalan Data P ( X1 < X X2 ) Oi Ei
KOMENTAR DOSEN PENGUJI
DATA PENULIS Nama : Heru Budikentjana Nrp : 002102 Alamat : Jl. Kancra 2, Buahbatu, Bandung. Tempat / Tgl. Lahir : Bandung, 14 Oktober 1982 Telepon : 701171 (0812214651) Jurusan : Teknik Industri Angkatan
2.11 Return on Investment (ROI) Payback Period BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Penelitian Pendahuluan
ABSTRAK PT. Kayo Surya Utama adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang pembuatan pipa kapiler untuk suku cadang lemari es. Ada beberapa tipe pipa kapiler yang diproduksi, yaitu tipe AH14A693G08,
BAB 4 HASIL DAN BAHASAN
BAB 4 HASIL DAN BAHASAN 4.1 Hasil dan Bahasan 4.1.1 Penentuan Suku Cadang Prioritas Untuk menentukan suku cadang prioritas pada penulisan tugas akhir ini diperlukan data aktual permintaan filter fleetguard
BAB V ANALISA HASIL. Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang
BAB V ANALISA HASIL Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan perencanaan kebutuhan material (MRP). Kemudian dalam bab ini berisikan analisa berdasarkan
LAPORAN PRAKTIKUM MODUL I PERAMALAN
LAPORAN PRAKTIKUM MODUL I PERAMALAN Disusun oleh: Kelompok II 1. Ari Handayani (4409216094) 2. Caecilia Eka A.W.S. (4409216097) 3. Dwi Darmawan Saputra (4409216100) LABORATORIUM SISTEM PRODUKSI FAKULTAS
LAMPIRAN I. Sejarah Perusahaan
LAMPIRAN I Sejarah Perusahaan A. Sejarah Perusahaan PT. Loji Kanakatama Tekstil (PT. Lokatex) Pekalongan yang bergerak dibidang industri tekstil didirikan pada tahun 1991 berdasar akte notaris FX. Budi
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Pengumpulan Data 4.1.1. Sejarah Perusahaan CV. Mitra Abadi Teknik merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang perancangan dan manufaktur untuk peralatan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Permintaan (Forecast Demand) Peramalan permintaan atau forecast demand (FD) adalah peramalan kuantitas permintaan sesuatu (barang atau jasa) dimasa yang akan
BAB I PENDAHULUAN. untuk item yang diproduksi. Peramalan ini berguna sebagai dasar untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Tahap pertama dalam perencanaan dan pengendalian produksi bila produksi bertipe made to stock adalah menentukan suatu peramalan akurat dari permintaan untuk
PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA DEPOT AIR MINUM ISI ULANG AQUA JOSS
PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA DEPOT AIR MINUM ISI ULANG AQUA JOSS Nama : Annis Nur Hayati R. NPM : 10210904 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Gatot Subiyakto, SH.,MM. Bab I. Pendahuluan Latar Belakang
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 5.1 Total Hasil Penjualan
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5. Penyajian Data Tabel 5. Total Hasil Penjualan Total Hasil Penjualan Bulan (dalam jutaan rupiah) Jan-04 59.2 Feb-04 49.2 Mar-04 57.7 Apr-04 53.2 May-04 56.3 Jun-04 60.2 Jul-04
Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting)
Halaman Judul MODUL PERKULIAHAN Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting) Oleh: Andi Ratna Sari Dewi Ratna_fe@unhas.ac.id a.ratnasaridewi@gmail.com DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX Nama : Desty Trisnayannis NPM : 21210860 Latar Belakang Dalam dunia usaha, perusahaan harus memperkirakan hal-hal yang terjadi
Membuat keputusan yang baik
Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi masa yang akan datang
PERAMALAN PENJUALAN GAS LPG PADA TOKO UPAYA TETAP BERKARYA
PERAMALAN PENJUALAN GAS LPG PADA TOKO UPAYA TETAP BERKARYA Nama : Liza Indriani NPM : 14210058 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Lies Handrijaningsih, SE,.MM LATAR BELAKANG MASALAH Perkembangan penggunaan
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SPARE PART BUSSING GARDAN MOBIL TRUK PADA CV. HARAPAN KELUARGA MAKMUR. : Dwi Handoko Npm :
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SPARE PART BUSSING GARDAN MOBIL TRUK PADA CV. HARAPAN KELUARGA MAKMUR Nama : Dwi Handoko Npm : 12211238 Pembimbing : Handayani, SE.,MM PENDAHULUAN Latar Belakang : Berkembangnya
Kuesioner Pendahuluan Kuesioner Penelitian Awal Kuesioner Penelitian Akhir
Kuesioner Pendahuluan Kuesioner Penelitian Awal Kuesioner Penelitian Akhir L1-1 L1- KUISIONER PENDAHULUAN Responden yang terhormat, Saya mahasiswa Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha
BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN 5.1 Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Pada bab ini berisikan tentang analisa hasil dari pengolahan data dalam perhitungan Forecasting dan MRP tepung terigu untuk 12 bulan yang
LAMPIRAN 1 PPO DIAGRAM ALIR PPM
LAMPIRAN 1 PPO DIAGRAM ALIR PPM LAMPIRAN BAGAN ANALISA LAMPIRAN 3 UJI KENORMALAN DATA UJI KESERAGAMAN DATA UJI KECUKUPAN DATA Tabel Pengujian Kenormalan Data untuk Stasiun
Lampiran 1. N= jumlah data tiap subgroup * jumlah subgroup = 6 * 6 = 36 data
Lampiran 1 Pengujian Kenormalan, Keseragaman, dan Kecukupan Data Stasiun 1 (Pemasangan cape 1) Data di bawah ini merupakan data waktu pemasangan cape 1 dalam satuan detik yang diperoleh dari hasil pengamatan,
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Sejarah Perusahaan CV. Kurnia Teknik adalah sebuah CV spesialis moulding dan juga menerima jasa CNC, EDM, INJECT, dan DIGIT. CV. Kurnia
Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu
Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu rahmaanisa@apps.ipb.ac.id REVIEW Tentukan pola dari data deret waktu berikut: Gambar (1) Gambar (2) Gambar (3) Gambar (4) 2 Kriteria kebaikan peramalan data deret
BAB III METODE PENELITIAN. untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan komparatif. Melalui penelitian, manusia dapat menggunakan hasilnya, secara
PERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL
PERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL Nama : Awalludin Ma rifatullah Idhofi NPM : 11212269 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Dr. Dra. Peni Sawitri, MM PENDAHULUAN Latar Belakang
STATISTIKA. Tabel dan Grafik
STATISTIKA Organisasi Data Koleksi data statistik perlu disusun (diorganisir) sedemikian hingga dapat dibaca dengan jelas. Salah satu pengorganisasian data statistik adalah dengan: tabel grafik Organisasi
Seminar Nasional IENACO ISSN PENGELOMPOKAN STASIUN KERJA UNTUK MENYEIMBANGKAN BEBAN KERJA DENGAN METODE LINE BALANCING
PENGELOMPOKAN STASIUN KERJA UNTUK MENYEIMBANGKAN BEBAN KERJA DENGAN METODE LINE BALANCING Joko Susetyo, Imam Sodikin, Adityo Nugroho Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains
BAB I PENDAHULUAN. menyebabkan persaingan dalam dunia bisnis semakin berkembang, karena
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan industri di Indonesia yang sekarang ini sedang berlangsung, menyebabkan persaingan dalam dunia bisnis semakin berkembang, karena banyaknya perusahaan baru
USULAN PENGENDALIAN KEBUTUHAN PERSEDIAAN MENGGUNAKAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY DI PT. INDOTRUCK UTAMA CABANG JAKARTA
USULAN PENGENDALIAN KEBUTUHAN PERSEDIAAN MENGGUNAKAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY DI PT. INDOTRUCK UTAMA CABANG JAKARTA Meri Prasetyawati, Umi Marfuah, Gofan Wijaya Jurusan Teknik Industri, Fakultas
Enter the Problem (Masukkan Permasalahan)
FORECASTING PENGANTAR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN FORECASTING Program ini mempraktekkan time series forecasting dan linear regresi. Metode time series meliputi simple average, moving average, dengan atau
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.. Plotting Data Bahan baku komponen yang dipakai untuk membuat panel listrik jumlahnya cukup banyak dan beragam untuk masing-masing panel listrik yang dibuat. Jadi, penggunaan
Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada. 18-Aug-17. Statistika Teknik.
Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada Statistika Teknik Tabel dan Grafik Organisasi Data Koleksi data statistik perlu disusun (diorganisir) sedemikian hingga dapat dibaca dengan
PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN CAT UNTUK MENINGKATKAN TINGKAT AKURASI PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN CAT PADA PT.
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 1067 PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN CAT UNTUK MENINGKATKAN TINGKAT AKURASI PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
49 BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Standar Optimasi Dasar evaluasi untuk mengoptimalkan supply chain management pada Honda Tebet (PT. Setianita Megah Motor) dari proses bisnis perusahaan
PERENCANAAN PRODUKSI
PERENCANAAN PRODUKSI Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Pengumpulan Data 5.1.1 Pembuatan Daftar Pemesan Rutin ke Perusahaan Berdasarkan data yang diterima dari perusahaan, terdapat total delapan perusahaan yang secara rutin per
UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN
UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA - METODA PERAMALAN PADA DASARNYA METODA PERAMALAN DAPAT DIKELOMPOKKAN KE DALAM 3 KELOMPOK YAITU : 1. METODA KUALITATIF YANG
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah suatu kerangka yang memuat langkah-langkah yang ditempuh dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Pada bagian ini akan dijelaskan secara
Siti Fatimah
Siti Fatimah 16211805 ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE, METODE WEIGHT MOVING AVERAGE, DAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING LATAR BELAKANG, RUMUSAN MASALAH, TUJUAN
Analisis Peramalan Permintaan Kemasan Karton Box Gelombang Pada PT. Multibox Indah
Analisis Peramalan Permintaan Kemasan Karton Box Gelombang Pada PT. Multibox Indah Jaka Satya Bhakti 14213595 Dosen Pembimbing : Supriyo Hartadi. W., S.E., M.M. PENDAHULUAN Latar Belakang Dalam bauran
Materi Komputer 2. Mahasiswa menuliskan contoh soal / kasus distribusi frekuensi berikut dengan microsoft excel pada sheet 1
Pertemuan 3 (frekuensi dan korelasi) Bagian 1 : Menentukan distribusi frekuensi Penjelasan singkat : Dalam latihan ini akan dilakukan penghitungan distribusi frekuensi atau seberapa sering kemunculan suatu
BAB V ANALISA HASIL. Januari 2008 sampai dengan Desember 2008 rata-rata permintaan semakin
BAB V ANALISA HASIL Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan Perencanaan Kebutuhan Material (MRP). Kemudian dalam bab ini berisikan analisa berdasarkan
PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU KEMASAN MINUMAN RINGAN UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA PERSEDIAAN. Mila Faila Sufa 1*, Rizky Novitasari 2
PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU KEMASAN MINUMAN RINGAN UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA PERSEDIAAN Mila Faila Sufa 1*, Rizky Novitasari 2 1,2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah
Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab
71 Lampiran 1. Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab Moving Average Data C1 Length 12 NMissing 0 Moving Average Length 4 Accuracy Measures MAPE 25 MAD 54372 MSD 4819232571 Time C1 MA Predict
Peta Kendali (Control Chart untuk Unit-Unit Individu)
Peta Kendali (Control Chart untuk Unit-Unit Individu) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII November 18, 2015 Ayundyah (UII) Peta Kendali (Control Chart untuk
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Ekstraksi Hasil Pengumpulan Data 5.1.1 Data Umum Produk Perusahaan menggunakan batch sebagai satuan dalam produksi, dimana 1 batch adalah sebesar : 1. Spon untuk ukuran 9
MATERI 3 PER E AM A AL A AN
MATERI 3 PERAMALAN APAKAH PERAMALAN ITU? Peramalan (Forecasting) : Seni dan ilmu memprediksi peristiwa- peristiwa masa depan. Peramalan memerlukan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa
Usulan Perencanaan Kebutuhan Material Electric Chain Hoist dengan Metode MRP di PT. XYZ
JISI : JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI VOLUME 3 NO. 1 FEBRUARI 2016 Usulan Perencanaan Kebutuhan Material Electric Chain Hoist dengan Metode MRP di PT. XYZ Meri Prasetyawati Jurusan Teknik Industri, Fakultas
ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Indonesia saat ini sudah menghadapi pasar bebas. Hal ini membuat persaingan antara produk produk yang ada di Indonesia semakin ketat terutama produk yang sejenis. Dengan semakin ketatnya persaingan
DAFTAR ISI. Halaman KATA PENGANTAR.. ii DAFTAR ISI.. iv DAFTAR TABEL. vi DAFTAR GAMBAR vii DAFTAR LAMPIRAN. viii
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR.. ii DAFTAR ISI.. iv DAFTAR TABEL. vi DAFTAR GAMBAR vii DAFTAR LAMPIRAN. v I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang. 1 1.2 Identifikasi Masalah. 4 1.3 Rumusan Masalah 5 1.4 Tujuan Penelitian
ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 205, Halaman 957-966 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian PREDIKSI NILAI KURS DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
BAB V ANALISIS. Tabel 5.1. Kesalahan Estimasi Peramalan Metode Linear Regression
BAB V ANALISIS 5.1. Analisis Peramalan Peramalan merupakan suatu cara untuk memperkirakan permasalahan dimasa yang akan datang berdasarkan pada data penjualan masa lalu. Dari bulan januari 2010 sampai
MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN
MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN 2301-9115 FORECASTING FITNESS GYM MEMBERSHIP PADA PUSAT KEBUGARAN THE BODY ART FITNESS, AEROBIC & POOL MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING
4.10 Minimum Order Struktur Produk BAB 5 ANALISA 5.1 Pengolahan Data Perhitungan Coefficient of Variance
ABSTRAK Dalam industri manufaktur, ketersediaan bahan baku merupakan salah satu bagian yang penting dalam menunjang kelancaran operasi. Dengan ketersediaan bahan baku yang memadai, maka kegiatan produksi
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SERAGAM PADA KONVEKSI JEDRICO
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SERAGAM PADA KONVEKSI JEDRICO NAMA : OLIVIA RONITASARI NPM : 15211464 JURUSAN : MANAJEMEN PEMBIMBING : Dr. LIES HANDRIJANINGSIH LATAR BELAKANG Salah satu usaha yang cukup berkembang
Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 Edisi... Volume..., Bulan 20.. ISSN :
Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 SISTEM PERAMALAN DAN MONITORING PERSEDIAAN OBAT DI RSPG CISARUA BOGOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN REORDER POINT Nendang
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
60 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil dan Pengumpulan Data 4.1.1 Penentuan Lini Produksi Kritis Pada pengolahan data tahap ini dilakukan perbandingan total kerusakan yang terjadi pada ketiga lini produksi
ANALISA PERAMALAN PENJUALAN PULSA TELKOMSEL PADA JASA TELEKOMUNIKASI SERVER CV. AKBAR PULSA
ANALISA PERAMALAN PENJUALAN PULSA TELKOMSEL PADA JASA TELEKOMUNIKASI SERVER CV. AKBAR PULSA Nama : Safitri Handriyani Npm : 16211546 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Supriyo Hartadi. W, SE, MM Latar Belakang
Pertumbuhan Simpanan BPR dan BPRS
Pertumbuhan Simpanan BPR dan BPRS Semester II Tahun 2014 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko DAFTAR ISI Jumlah BPR/BPRS Peserta Penjaminan Grafik
BAB V ANALISA HASIL. hasil grafik, dapat di lihat bahwa pola permintaan tidak beraturan sbb : BULAN
BAB V ANALISA HASIL 5.1 Analis Peramalan Berdasarkan data permintaan penjualan minuman serbuk merk A6 dari bulan Jan Dec 2012 dapat dibuat grafik untuk mengetahui pola permintaan tersebut. Dari hasil grafik,
BAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Definisi Peramalan Peramalan adalah suatu proses dalam menggunakan data historis yang telah dimiliki untuk diproyeksikan ke dalam suatu model peramalan. Dengan model peramalan
PENGUJIAN KENORMALAN, KESERAGAMAN, KECUKUPAN DATA Stasiun 1 : Obras bahu Tabel L.1.1 Data Mentah Stasiun 1
PENGUJIAN KENORMALAN, KESERAGAMAN, KECUKUPAN DATA Stasun 1 : Obras bahu Tabel L.1.1 Data Mentah Stasun 1 data keobras bahu kr obras bahu kanan (detk) (detk) total (detk) 1 3,0 1,48 3,08 0,94 1,58 33,5
PERBANDINGAN METODE RUNTUN WAKTU FUZZY-CHEN DAN FUZZY- MARKOV CHAIN UNTUK MERAMALKAN DATA INFLASI DI INDONESIA
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 015, Halaman 917-96 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN METODE RUNTUN WAKTU FUZZY-CHEN DAN FUZZY- MARKOV CHAIN
PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI JANUARI 2012
Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 Oct-08 Jan-09 Apr-09 Jul-09 Oct-09 Jan-10 Apr-10 Jul-10 Oct-10 Jan-11 Apr-11 Jul-11 Oct-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI JANUARI 2012 I. TOTAL
PERAMALAN (FORECASTING) #2
#4 - Peramalan (Forecasting) #2 1 PERAMALAN (FORECASTING) #2 EMA302 Manajemen Operasional Model Trend Linear Multiplicative 2 Kecenderungan (trend). Komponen musiman (seasonal): rasio untuk model trend.
Exponential Smoothing with Damped Trend Arum H. Primandari
ALLPPT.com _ Free PowerPoint Templates, Diagrams and Charts Exponential Smoothing with Damped Trend Arum H. Primandari Rob J. Hyndman https://robjhyndman.com/ Pendahuluan Klasifikasi Pegels yang terdiri
Teknik Pengolahan Data
Universitas Gadjah Mada Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Prodi Magister Teknik Pengelolaan Bencana Alam Teknik Pengolahan Data Tabel dan Grafik Organisasi Data Koleksi data sta;s;k perlu disusun (diorganisir)
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA MIE AYAM MAHMURI DI TAMBUN BEKASI AGUS WIDODO / / 3EA26 DP : SRI KURNIASIH AGUSTIN, SE.
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA MIE AYAM MAHMURI DI TAMBUN BEKASI AGUS WIDODO / 10211388 / 3EA26 DP : SRI KURNIASIH AGUSTIN, SE., MM LATAR BELAKANG Dalam menjalankan aktivitas bisnis, perusahaan
Analisa Perencanaan Sistem Produksi Pada Rumah Makan Stallo
Analisa Perencanaan Sistem Produksi Pada Rumah Makan Stallo Pinta Imanda *1), Akhmad Nidhomuz Zaman 2), Harnan Haryono Saputra 3) 1) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pembangunan Nasional
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan Menurut Gaspersz (2004), aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan permintaan dan penggunaan produk sehingga produk-produk
BAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan merupakan suatu bentuk usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu. Esensi peramalan adalah perkiraan peristiwa-peristiwa
BAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Teori Dunia industri biasanya tak lepas dari suatu peramalan, hal ini disebabkan bahwa peramalan dapat memprediksi kejadian di masa yang akan datang untuk mengambil keputusan
Perencanaan Produksi Kotak Karton Tipe PB/GL pada PT.Guru Indonesia Ciracas, Jakarta Timur dengan Metode Transportasi.
Perencanaan Produksi Kotak Karton Tipe PB/GL pada PT.Guru Indonesia Ciracas, Jakarta Timur dengan Metode Transportasi. Ariyanto Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Industri Universitas Gunadarma
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Peramalan Peramalan ( forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK PT X merupakan industri makanan di Depok yang memproduksi roti dengan 23 varian roti. Masalah yang dihadapi perusahaan saat ini adalah sering terjadinya over stock dan terkadang lost sales yang
BAB III. EVALUASI DATA KEANDALAN
BAB III. EVALUASI DATA KEANDALAN 3.1 PENDAHULUAN Pada Bab ini dievaluasi data keandalan APU. Evaluasi yang dilakukan adalah melihat kecenderungan laporan kegagalan APU, pengoperasian APU dan pencatatan
EVALUASI JUMLAH TENAGA KERJA YANG OPTIMAL DENGAN METODE WORK LOAD ANALYSIS (WLA) DAN WORK FORCE ANALYSIS (WFA) DI PT.
EVALUASI JUMLAH TENAGA KERJA YANG OPTIMAL DENGAN METODE WORK LOAD ANALYSIS (WLA) DAN WORK FORCE ANALYSIS (WFA) DI PT. TRIKARTIKA MEGAH NASKAH PUBLIKASI Diajukan Guna Memenuhi dan Melengkapi Syarat Gelar
TINGKAT KUPON pa gross (PER TAHUN)
X-TRA FIXED RATE Untuk keterangan lebih lanjut dapat menghubungi 14041 www.cimbniaga.com : MINGGU 05/ 2018 DENOMINASI IDR MLD1654IDR 14-Nov-16 3 Tahun 7.15% 7.15% 7.15% NA NA 2 8.9375% 97.60% MLD17008IDR
PRESENTASI SIDANG PENULISAN ILMIAH
PRESENTASI SIDANG PENULISAN ILMIAH METODE PERAMALAN PENJUALAN TAHU PADA USAHA KECIL MENENGAH (UKM) MAKMUR JAYA NAMA : Tia Mutiara NPM : 16210881 JURUSAN : Ekonomi Manajemen PENDAHULUAN Peramalan digunakan
BAB IV ANALISIS HASIL PENGOLAHAN DATA
BAB IV ANALISIS HASIL PENGOLAHAN DATA 4.1 Pola Dasar Permintaan Dari hasil pengumpulan data aktual yang telah dilakukan mengenai pertumbuhan jumlah kartu kredit BCA yang dimiliki oleh cardholder BCA Cabang
HASIL DAN PEMBAHASAN . BP D-1
13 a. Ambil contoh acak (n s =n) X, X,.., X dari n data original. Pengambilan sampel dilakukan tanpa pemulihan. b. Berdasarkan bootstrap sample, hitung bootstrap CUSUM, notasikan S, S,, S c. Hitung S,
BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA
69 BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA 4.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Data Penjualan Pipa PVC Pada bab ini ditampilkan data-data penjualan pipa PVC yang diambil pada saat pengamatan dilakukan. Data yang ditampilkan
PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN PELUMAS UNTUK MEMINIMASI TINGKAT KESALAHAN PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN PELUMAS PADA PT.
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 2016 Page 3022 PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN PELUMAS UNTUK MEMINIMASI TINGKAT KESALAHAN PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN
Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 7 ISSN : Pekanbaru, 11 November 2015
Analisa Perbandingan Metode Exponensial Smoothing dan Metode Tredn Analysis Terhadap Parameter Tingkat Error Pada Peramalan Permintaan Produk Ready Mix Concrete (Studi Kasus: Pt. Iga Bina Mix Pekanbaru)
OPTIMASI PERENCANAAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU CAPROLACTAM
OPTIMASI PERENCANAAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU CAPROLACTAM PABRIK NYLON PT. ITS Dyah Lintang Trenggonowati 1), Wisnu Broto Darmawan 2) 1),2 ) Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PRODUKSI (METODE KLASIK) AULIA ISHAK Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sumatera Utara
PERENCANAAN AN PENGENALIAN PROUKSI (METOE KLASIK) AULIA ISHAK Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sumatera Utara Pengambilan kebijakan produksi dengan metode klasik menggunakan matematika
Nama : Rian Surya Aji NPM : Jurusan : Manajemen Pembimbing : Martani, SE, MM.,
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN TERHADAP PENJUALAN DEPOT AIR CV. RAYA AIR DENGAN MENGUNAKAN METODE MA (MOVING AVERAGE), WMA (WEIGHT MOVING AVERAGE), ES (EXPONENTIAL SMOOTHING), TREND LINEAR Nama : Rian Surya
BAB IV ANALISA DATA Ketersediaan Data
BAB IV ANALISA DATA 4.1. Ketersediaan Data Sebelum melakukan perhitungan teknis normalisasi terlebih dahulu dihitung besarnya debit banjir rencana. Besarnya debit banjir rencana dapat ditentukan dengan
Bab V Metode Peramalan Produksi Usulan Dan Studi Kasus
3 25 2 15 1 5 Minyak Air Gas 15-Jun-94 28-Oct-95 11-Mar-97 24-Jul-98 6-Dec-99 19-Apr-1 1-Sep-2 14-Jan-4 28-May-5 14 12 1 8 6 4 2 Bab V Metode Peramalan Produksi Usulan Dan Studi Kasus V.1. Metode Peramalan
Data return 7 mata uang asing diuji dengan beberapa pengujian yang meliputi tes stasionaritasitas, tes normal dan tes heteroskedastik.
40 Tabel 4.2. Gambaran Statistik Data Return NAB Schroder dan Trimegah Parameter Statistik Schroder Dana Istimewa in the out the Schroder dana Prestasi in the out the Trim Kapital in the out the Mean 0.00182-0.00123
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PADA RUMAH MAKAN SOTO MADURA RAWAMANGUN JAKARTA SITI MARIYA / / 3EA08 DP : DR. KOMSI KORANTI
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PADA RUMAH MAKAN SOTO MADURA RAWAMANGUN JAKARTA SITI MARIYA / 17212067 / 3EA08 DP : DR. KOMSI KORANTI LATAR BELAKANG Dunia usaha pada saat ini telah berkembang dengan pesat.
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. AnalisisMasalah Berdasakan analisis dan hasil penelitian yang dilakukan terhadap sistem yang sedang berjalan yang dibutuhkan dalam membangun aplikasi peramalan
PEMANTAUAN DAN EVALUASI PROYEK KONSERVASI ENERGI. titovianto widyantoro
PEMANTAUAN DAN EVALUASI PROYEK KONSERVASI ENERGI titovianto widyantoro Apa yang perlu di pantau dan dievaluasi SEMUANYA ADALAH TENTANG KINERJA ENERGI Pengguna energy yang signifikan Sistem data energy
Penentuan Waktu Produksi Optimal dengan Metode Rougt Cut Capacity Planning Guna Memenuhi Permintaan Konsumen (Studi Kasus PT. Adhitama Abadi Surabaya)
Penentuan Waktu Produksi Optimal dengan Metode Rougt Cut Capacity Planning Guna Memenuhi Permintaan Konsumen (Studi Kasus PT. Adhitama Abadi Surabaya) Dira Ernawati Teknik Industri FTI UPN Veteran Jatim
UJI KENORMALAN DATA. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N 12. Most Extreme Differences Absolute.152. Kolmogorov-Smirnov Z.525
LAMPIRAN UJI KENORMALAN DATA Produk Cup 240 ml One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test demand N 12 Normal Parameters a Mean 49062.5000 Std. Deviation 2132.34026 Most Extreme Differences Absolute.152 Positive.108
BAB V ANALISA HASIL. Berdasarkan data permintaan produk Dolly aktual yang didapat (permintaan
BAB V ANALISA HASIL Bab ini berisikan mengenai analisa hasil dari pengolahan data dalam perhitungan MRP Dolly pada satu tahun yang akan datang yang telah dibahas pada bab sebelumnya. 5.1 Analisa Peramalan
1. Latar Belakang. 2. Tinjauan Pustaka
1. Latar Belakang Indonesia mempunyai kompleksitas dalam fenomena cuaca dan iklim. Atmosfer diatas Indonesia sangat kompleks dan pembentukan awannya sangat unik. Secara latitudinal dan longitudinal, Indonesia
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan
BAB III METODE PENELITIAN. deskriptif adalah suatu kegiatan yang berkenaan dengan pernyataan terhadap
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode deskriptif dan metode komparatif. Menurut Sugiono (2013:89) bahwa penelitian deskriptif
X-TRA Fixed Rate Market Linked Deposit Denominasi USD & IDR
X-TRA Fixed Rate Market Linked Deposit Denominasi USD & IDR Tanggal Laporan 2-Nov-15 UNTUK KETERANGAN LEBIH LANJUT: Call Center CIMB NIAGA 101 www.cimbniaga.com Kode Produk MLD12 28-Sep-12 28-Sep-17 MLD126
X-TRA Fixed Rate Market Linked Deposit Denominasi USD & IDR
X-TRA Fixed Rate Market Linked Deposit Denominasi USD & IDR Tanggal Laporan -Nov-15 UNTUK KETERANGAN LEBIH LANJUT: Call Center CIMB NIAGA 101 www.cimbniaga.com PERFORMA Kode Produk Tanggal Penerbitan Tanggal