Analisis Model dan Contoh Numerik
|
|
- Sukarno Kurniawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi. Pada sub bab V.2 diberikan conoh numerik unuk menggambarkan solusi model, dan sub bab V.3 membahas analisis sensiifias unuk mengeahui pengaruh perubahan parameer erhadap solusi model. V.1 Analisis Model Analisis model erdiri aas dua bagian yaiu analisis model kerusakan produk dan analisis model ongkos garansi. Penjelasan dari kedua bagian ersebu diberikan beriku ini. V.1.1 Analisis Model Kerusakan Produk Pada sub bab ini akan dijelaskan perilaku fungsi laju kerusakan r() dan fungsi densias f() erhadap parameer λ dan μ. Kedua fungsi ini berperan pening dalam penenuan model ongkos garansi. Fungsi Laju Kerusakan r() Fungsi laju kerusakan r() adalah fungsi yang meningka dengan lama penggunaan produk, durasi penggunaan produk τ() dan siklus penggunaan produk N(). r() dienukan oleh parameer λ dan μ. Fungsi r() diberikan oleh persamaan IV.8. Perilaku fungsi r() erhadap parameer λ diunjukkan pada Tabel 5.1 beriku. Nilai parameer λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15, dan μ = 1, unuk = 0,, 3 Tabel 5.1 Nilai r() Unuk λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15, dan μ = 1 λ ,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1, ,716 4,722 5,811 7,861 12,917 17, ,245 8,444 10,562 14,694 24,826 34, ,749 12,111 15,312 21,528 36,736 51,816 42
2 Grafik hubungan anara nilai fungsi r() dan nilai dari Tabel 5.1 diunjukkan oleh Gambar ,000 40,000 λ=1 r() 30,000 20,000 λ=2 λ=3 λ=5 λ=10 λ=15 10,000 0, Gambar 5.1 Grafik r() dan Unuk λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 dan μ = 1 Dari Gambar 5.1 erliha bahwa fungsi r() meningka dengan perambahan nilai parameer λ, unuk nilai eap. Tabel 5.2 menjelaskan perilaku fungsi r() erhadap parameer μ. Nilai parameer 1 dan μ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 unuk waku = 0,, 3. Tabel 5.2 Nilai r() Unuk λ = 1 dan μ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 μ ,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1, ,716 3,544 3,434 3,305 3,174 3, ,245 5,888 5,687 5,472 5,264 5, ,749 8,222 7,937 7,639 7,355 7,246 43
3 Grafik hubungan anara nilai fungsi r() dan nilai pada Tabel 5.2 dijelaskan dengan Gambar ,000 9,000 8,000 r() 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 μ=1 μ=2 μ=3 μ=5 μ=10 μ=15 1,000 0, Gambar 5.2 Grafik r() dan Unuk dan, λ = 1 dan μ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 Dari Gambar 5.2 erliha bahwa fungsi r() menurun dengan perambahan nilai parameer μ, unuk nilai eap. Semakin sering produk digunakan maka semakin besar nilai λ sehingga fungsi r() meningka. Sebaliknya semakin sering produk berada pada kondisi idak digunakan maka nilai μ berambah sehingga fungsi r() menurun. Dari penjelasan ersebu dapa disimpulkan bahwa fungsi r() meningka unuk kenaikan nilai λ dan menurun unuk kenaikan nilai μ. Teapi nilai λ lebih berpengaruh erhadap fungsi r() dibandingkan dengan nilai μ. 44
4 Fungsi Densias f() Fungsi densias f() mengindikasikan disribusi kerusakan produk selama renang waku erenu. Fungsi f() diberikan oleh persamaan IV.11. Perilaku fungsi f() erhadap parameer λ diberikan oleh Gambar 5.3. λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 dan μ = 1 unuk = 0,, 3. 2,600 2,400 2,200 2,000 1,800 f() 1,600 1,400 1,200 1,000 0,800 λ=1 λ=2 λ=3 λ=5 λ=10 λ=15 0,600 0,400 0,200 0, Gambar 5.3 Grafik f() dan Unuk λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 dan μ = 1 45
5 Dari Gambar 5.3 erliha bahwa fungsi f() meningka dengan perambahan nilai parameer λ, unuk nilai eap. Perilaku fungsi f() erhadap parameer μ dijelaskan oleh Gambar 5.4. Nilai parameer 1 dan μ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 unuk waku = 0, 1,, 3. 1,200 1,000 0,800 μ=1 f() 0,600 0,400 μ=2 μ=3 μ=5 μ=10 μ=15 0,200 0, Gambar 5.4 Grafik f() dan Unuk λ = 1 dan μ = 1, 2, 3, 5, 10, 15 Dari Gambar 5.4 erliha bahwa fungsi f() menurun dengan perambahan nilai parameer μ, unuk nilai eap. Dari penjelasan ersebu dapa disimpulkan bahwa parameer λ lebih berpengaruh erhadap fungsi r() dibandingkan parameer μ. 46
6 V.1.2 Analisis Model Ongkos Garansi Ekspekasi ongkos garansi dipengaruhi oleh laju kerusakan produk r() dan sraegi layanan garansi yang diberikan. Ekspekasi ongkos garansi dengan sraegi layanan J s (W 1 ) diberikan oleh persamaan IV.17. Bagian ini akan memberikan nilai W 1 opimal yang meminimasi nilai J s (W 1 ). Secara analiik Nilai W 1 * diperoleh dengan kondisi urunan perama dan urunan kedua sebagai beriku: d dw dan d dw J s J ( W1 ) 0 s ( W1) 0 Solusi secara analiik idak dapa diperoleh karena ruminya persamaan sehingga pencarian W 1 * dilakukan dengan cara numerik. Beriku diberikan algorima unuk mendapakan W 1 *. Langkah langkah unuk mendapakan solusi dari permasalahan ersebu adalah: 1. Tenukan nilai parameer-parameer yang diperimbangkan dalam model 2. Cari nilai W 1 * yang meminimumkan J s (W 1 ) dengan menggunakan algorima golden secion. Algorima pencarian solusi ersebu adalah sebagai beriku: Langkah inisialisasi 1. Tenukan panjang inerval penghenian l Tenukan inerval awal pencarian [a 1, b 1 ]. 3. Tenukan Z a b dan Z a b a1, α=0, a1 4. Hiung nilai J s (Z 1k ) dan J s (Z 2k ), enukan k =1 dan lanju ke langkah uama. Langkah uama 1. Jika b a l, berheni, solusi opimal erleak pada inerval [a k, b k ]. k k Jika sebaliknya, unuk Z J Z Z J Z Js k s 2k Js k s 2k 1 lanju ke langkah 3. 1 lanju ke langkah 2 dan unuk 2. Tenukan ak 1 Z1k dan bk 1 bk. Tenukan Z1k 1 Z2k dan 2k 1 k 1 k 1 k 1 Z a b a. Hiung nilai J s (Z 2k+1 ), lanju ke langkah 4. 47
7 3. Tenukan ak 1 ak dan bk 1 Z2k. Selanjunya eapkan Z2k 1 Z1k dan a b a Z. Hiung nilai J s (Z 1k+1 ) dan lanju ke 1k 1 k 1 1 k 1 k 1 langkah Gani k dengan k+1 dan kembali ke langkah 1. V.2 Conoh Numerik Pada sub bab ini akan diberikan conoh numerik unuk mendapakan Gambaran solusi W 1 *. V.2.1 Penenuan parameer Penenuan nilai parameer merupakan langkah awal dalam mencari solusi model. Parameer yang digunakan dalam penghiungan nilai ekspekasi ongkos garansi J s (W 1 ) diampilkan pada Tabel pada Tabel 5.3 beriku: Tabel 5.3 Nilai Parameer Sraegi Layanan Parameer Nilai Sauan W 3 Sauan waku ( bulan, ahun) C r 2 Sauan uang / produk C m 1 Sauan uang / produk λ 1 Jumlah kondisi digunakan / sauan waku μ 1 Jumlah kondisi idak digunakan / sauan waku V.2.2 Hasil numerik Meode numerik yang menggunakan algorima golden secion dengan langkah inisialisasi sebagai beriku: 1. Panjang inerval penghenian l 0,1. 2. Inerval awal pencarian [a 1, b 1 ] = [0, 3]. 3. Z 1 = 1,146 dan Z 2 = 1,854. Dengan menggunakan nilai parameer pada Tabel 5.3, maka hasil rinci perhiungan dengan algorima golden secion seperi pada Tabel 5.4 beriku. 48
8 Tabel 5.4. Hasil Perhiungan Algorima Golden Secion Ierasi a b l Z 1 Z 2 J s (Z 1 ) J s (Z 2 ) 1 0,000 3,000 3,000 1,146 1,854 10,283 10, ,000 1,854 1,854 0,708 1,146 10,952 10, ,708 1,854 1,146 1,146 1,416 10,283 10, ,146 1,854 0,708 1,416 1,584 10,246 10, ,146 1,584 0,438 1,313 1,416 10,224 10, ,146 1,416 0,270 1,249 1,313 10,233 10, ,249 1,416 0,167 1,313 1,352 10,224 10, ,249 1,352 0,103 1,288 1,313 10,226 10, ,288 1,352 Pencarian berheni sampai ierasi ke sembilan dengan inerval pencarian (1,288; 1,352). Nilai W 1 * diesimasi sebagai nilai engah inerval pencarian yaiu 1,320 dengan nilai J s (W 1 ) adalah 10,244. V.2.3 Verifikasi Program Program Mahcad bersifa sensiif erhadap perubahan nilai awal pencarian. Verifikasi program dilakukan unuk memasikan bahwa program yang digunakan memberikan hasil yang benar. Verifikasi dilakukan dengan membandingkan hasil perhiungan yang diperoleh dari program Mahcad 13 dengan hasil algorima golden secion. Hasil verifikasi program unuk nilai parameer dari Tabel 5.3 dengan W = 2, 3, 4, dan 5 diberikan pada Tabel 5.5. W Tabel 5.5 Verifikasi Program Mahcad 13 Golden Secion Error (%) W 1 * J s (W 1 ) W 1 * J s (W 1 ) 2 0,767 5,923 0,756 5,924 1, ,315 10,224 1,320 10,224 0, ,848 15,812 1,846 15,812 0, ,372 22,668 2,368 22,668 0,169 Dari Tabel 5.5, nilai W 1 * yang diperoleh dari algorima golden secion dengan W 1 * hasil program Mahcad 13 hampir sama. Ini dapa diliha dari nilai error yang relaif kecil, anara 0,1% hingga 1,5%. Karena iu perhiungan ekspekasi ongkos layanan garansi selanjunya menggunakan Mahcad
9 V.3 Analisis Sensiifias Analisis sensiifias dilakukan unuk meliha pengaruh perubahan parameer erhadap perilaku solusi model. Nilai parameer yang diubah adalah parameer λ, parameer ongkos pengganian C r, dan parameer periode garansi W. Perubahan parameer yang dilakukan adalah: 1. λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15, dengan μ = 1; C r = 2, 3, 5, 7, 10, dengan C m = 1, unuk W = 2 dan W = W = 2 dan W = 3; C r = 2, 3, 5, 7, 10, dengan C m = 1, unuk λ = 3. Ekspekasi ongkos garansi dengan sraegi layanan J s (W 1 ) dibandingkan dengan ekspekasi ongkos garansi dengan sraegi layanan J r (W). V.3.1 Perubahan Parameer λ Tabel 5.6 menampilkan perilaku W 1 * dan J s (W 1 ) unuk nilai λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15, dan W = 2. Tabel 5.6. Ekspekasi Ongkos Garansi Unuk W = 2 C r λ J r (W) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) 1 0,767 5,923 0,770 6,920 0,775 8,914 0,780 10,908 0,789 13,898 7, ,814 6,946 0,814 7,946 0,815 9,945 0,816 11,944 0,817 14,942 9, ,845 7,959 0,845 8,959 0,845 10,959 0,845 12,958 0,845 15,958 11, ,883 9,973 0,883 10,973 0,883 12,973 0,883 14,973 0,883 17,973 15, ,927 14,988 0,927 15,988 0,927 17,988 0,927 19,988 0,927 22,988 25, ,947 19,993 0,947 20,993 0,947 22,993 0,947 24,993 0,947 27,993 35,833 Dari Tabel 5.6, unuk C r = 3 dapa dijelaskan bahwa nilai W 1 dan J s (W 1 ) berambah unuk kenaikan λ, dan nilai J s (W 1 ) kurang dari nilai J r (W) unuk semua λ. Pada λ = 3, diperoleh nilai W 1 adalah sama unuk semua C r, sedangkan nilai J s (W 1 ) berambah unuk kenaikan C r. Nilai J s (W 1 ) kurang dari nilai J r (W) unuk C r = 2, 3, dan 5, sedangkan unuk C r = 7 dan 10, nilai J s (W 1 ) lebih dari nilai J r (W). Dari penjelasan ersebu dikeahui bahwa unuk C r = 3 garansi dengan sraegi layanan epa dierapkan dari pada garansi dengan perbaikan. Unuk λ = 3, sraegi layanan garansi epa dierapkan hanya hingga C r = 5. Jika C r lebih dari 5 maka garansi dengan perbaikan lebih epa dierapkan. 50
10 Perilaku W 1 * dan J s (W 1 ) unuk nilai λ = 1, 2, 3, 5, 10, 15, dan W = 3 diampilkan pada Tabel 5.7. Tabel 5.7. Ekspekasi Ongkos Garansi Unuk W = 3 C r λ J r (W) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) 1 1,315 10,224 1,315 11,224 1,315 13,224 3,000 14,875 3,000 14,875 14, ,359 12,584 1,359 13,584 1,359 15,584 1,359 17,584 3,000 19,796 19, ,385 14,907 1,385 15,907 1,385 17,907 1,385 19,907 1,385 22,907 24, ,415 19,498 1,415 20,498 1,415 22,498 1,415 24,498 1,415 27,498 33, ,449 30,850 1,449 31,850 1,449 33,850 1,449 35,850 1,449 38,850 56, ,463 42,144 1,463 43,144 1,463 45,144 1,463 47,144 1,463 50,144 79,230 Dari Tabel 5.7, unuk C r = 3 diperoleh bahwa nilai W 1 dan J s (W 1 ) berambah unuk kenaikan λ, dan nilai J s (W 1 ) kurang dari nilai J r (W) unuk semua λ. Pada λ = 3, diperoleh nilai W 1 adalah sama unuk semua C r, sedangkan nilai J s (W 1 ) berambah unuk kenaikan C r. Nilai J s (W 1 ) kurang dari nilai J r (W) unuk seluruh C r. Dari penjelasan ersebu dikeahui bahwa unuk C r = 3 sraegi layanan garansi epa dierapkan dari pada rekifikasi dengan perbaikan. Unuk λ = 3, sraegi layanan garansi epa dierapkan unuk seluruh C r. Dari penjelasan Tabel 5.6 dan 5.7 dapa disimpulkan bahwa unuk nilai C r erenu, nilai W 1 dan J s (W 1 ) meningka dengan kenaikan λ. unuk nilai λ erenu, nilai W 1 eap aau meningka dengan kenaikan nilai C r, sedangkan nilai J s (W 1 ) meningka dengan kenaikan nilai Cr. V.3.2 Perubahan Parameer W Tabel 5.8 menampilkan perilaku W 1 * dan J s (W 1 ) unuk nilai W = 2 dan 3, dan λ = 3. 51
11 Tabel 5.8. Ekspekasi Ongkos Garansi Unuk λ = 3 C r W J r (W) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) W 1 J s (W 1 ) 2 0,814 6,946 0,814 7,946 0,815 9,945 0,816 11,944 0,817 14,942 9, ,359 12,584 1,359 13,584 1,359 15,584 1,359 17,584 3,000 19,796 19,796 Dari Tabel 5.8 erliha bahwa unuk C r = 5, nilai W 1 dan J s (W 1 ) meningka unuk perambahan nilai W. Nilai J s (W 1 ) kurang dari nilai J r (W) unuk kedua nilai W. Pada W = 2, nilai W 1 dan J s (W 1 ) meningka unuk perambahan nilai C r. Nilai J s (W 1 ) kurang dari nilai J r (W) unuk nilai C r = 2, 3, 5, dan 7. Hal yang sama erjadi unuk W = 3, sehingga diperoleh bahwa pada W = 2 dan 3, sera λ = 3, sraegi layanan garansi epa dierapkan hanya hingga C r = 7. Jika C r lebih dari 7 maka garansi dengan perbaikan epa dierapkan. Dari uraian di aas disimpulkan bahwa unuk nilai C r erenu, nilai W 1 dan J s (W 1 ) meningka dengan kenaikan W. unuk nilai W erenu, nilai W 1 eap aau meningka dengan kenaikan nilai C r, sedangkan nilai J s (W 1 ) meningka dengan kenaikan nilai Cr. 52
BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
11 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Salah sau masalah analisis persediaan adalah kesulian dalam menenukan reorder poin (iik pemesanan kembali). Reorder poin diperlukan unuk mencegah erjadinya kehabisan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel
BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN NUMERIK
BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK Dengan memperhaikan fungsi sebaran peluang berahan dari masingmasing sebaran klaim, sebagai mana diulis pada persamaan (3.45), (3.70) dan (3.90), perhiungan numerik idak mudah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinci1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu
.4 Persamaan Schrodinger Berganung Waku Mekanika klasik aau mekanika Newon sanga sukses dalam mendeskripsi gerak makroskopis, eapi gagal dalam mendeskripsi gerak mikroskopis. Gerak mikroskopis membuuhkan
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. salad ke piring setelah dituang. Minyak goreng dari kelapa sawit juga memiliki sifat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam kehidupan sehari hari kia biasa menjumpai produk makanan yang sifanya kenal. Sebagai conoh produk mayonaisse yang diambahkan pada salad. Viskosias (kekenalan)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciGERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL
Suau benda dikaakan bergerak manakalah kedudukan benda iu berubah erhadap benda lain yang dijadikan sebagai iik acuan. Benda dikaakan diam (idak bergerak) manakalah kedudukan benda iu idak berubah erhadap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Poensi sumberdaya perikanan, salah saunya dapa dimanfaakan melalui usaha budidaya ikan mas. Budidaya ikan mas yang erus berkembang di masyaraka, kegiaan budidaya
Lebih terperinciSUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia
SUPLEMEN 3 Resume Hasil Peneliian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredi Bank di Sumaera Selaan erhadap Kebijakan Moneer Bank Indonesia Salah sau program kerja Bank Indonesia Palembang dalam ahun 2007 adalah
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperinciFaradina GERAK LURUS BERATURAN
GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciLIMIT FUNGSI. 0,9 2,9 0,95 2,95 0,99 2,99 1 Tidak terdefinisi 1,01 3,01 1,05 3,05 1,1 3,1 Gambar 1
LIMIT FUNGSI. Limi f unuk c Tinjau sebuah fungsi f, apakah fungsi f ersebu sama dengan fungsi g -? Daerah asal dari fungsi g adalah semua bilangan real, sedangkan daerah asal fungsi f adalah bilangan real
Lebih terperinciBAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF
BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun
Lebih terperinciIII. PEMODELAN HARGA PENGGUNAAN INTERNET
8 III EMODELAN HARGA ENGGUNAAN INTERNET 3 Asumsi dan Model ada peneliian ini diperhaikan beberapa asumsi yaiu sebagai beriku: Waku anarkedaangan menyebar eksponensial dengan raaan λ - (laju kedaangan adalah
Lebih terperinciPENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN
M-6 PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN Enny Suparini 1) Soemarini 2) 1) & 2) Deparemen Saisika FMIPA UNPAD arhinii@yahoo.com 1) ine_soemarini@yahoo.com 2) Absrak
Lebih terperinciJurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
15 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Ruang Sampel dan Kejadian 2.1.1 Definisi Ruang Sampel Himpunan semua hasil semua hasil (oucome) yang mungkin muncul pada suau percobaan disebu ruang sampel dan dinoasikan dengan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perawaan (Mainenance) Mainenance adalah akivias agar komponen aau sisem yang rusak akan dikembalikan aau diperbaiki dalam suau kondisi erenu pada periode waku erenu (Ebeling,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami
11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga
Lebih terperinciMODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI
ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI 3.. Tujuan Ö Prakikan dapa memahami perhiungan alokasi biaya. Ö Prakikan dapa memahami analisis kelayakan invesasi dalam pendirian usaha. Ö Prakikan dapa menyusun proyeksi/proforma
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciHIDDEN MARKOV MODEL. Proses Stokastik dapat dipandang sebagai suatu barisan peubah acak dengan T adalah parameter indeks dan X
BAB II HIDDE MARKOV MODEL.. Pendahuluan Proses Sokasik dapa dipandang sebagai suau barisan peubah acak { X, } dengan adalah parameer indeks dan X menyaakan keadaan pada saa. Himpunan dari semua nilai sae
Lebih terperinciRANK DARI MATRIKS ATAS RING
Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciIII KERANGKA PEMIKIRAN
III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Teori Risiko Produksi Dalam eori risiko produksi erlebih dahulu dijelaskan mengenai dasar eori produksi. Menuru Lipsey e al. (1995) produksi adalah suau kegiaan yang mengubah
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR ANTENA
BAB II TEORI DASAR ANTENA.1. endahuluan Anena didefinisikan oleh kamus Webser sebagai ala yang biasanya erbua dari meal (sebagai iang aau kabel) unuk meradiasikan aau menerima gelombang radio. Definisi
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciMetode Regresi Linier
Modul 1 Meode Regresi Linier Prof. DR. Maman Djauhari A PENDAHULUAN nalisis regresi linier, baik yang sederhana maupun yang ganda, elah Anda pelajari dalam maa kuliah Meode Saisika II. Dengan demikian
Lebih terperinciSekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,
Lebih terperinciBAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi
Bab II Maeri Penunjang BAB II MATERI PENUNJANG.1 Keuangan.1.1 Opsi Sebuah opsi keuangan memberikan hak (bukan kewajiban) unuk membeli aau menjual sebuah asse di waku yang akan daang dengan harga yang disepakai.
Lebih terperinciANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ)
hp://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/opsi OPSI Jurnal Opimasi Sisem Indusri ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING (STUDI KASUS : PT XYZ) Ahmad Muhsin, Ichsan Syarafi Jurusan
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Persediaan dapat diartikan sebagai barang-barang yang disimpan untuk digunakan atau
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Persediaan Persediaan dapa diarikan sebagai barang-barang yang disimpan unuk digunakan aau dijual pada masa aau periode yang akan daang. Persediaan erdiri dari bahan
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang kegiaan uamanya menerima simpanan giro, abungan dan deposio. Kemudian bank juga dikenal sebagai
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciIDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES
IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya
Lebih terperinciBAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan
BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus
Lebih terperinciKARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP
Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs
Lebih terperinciAplikasi Metode Seismik 4D untuk Memantau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg
Aplikasi Meode Seismik 4D unuk Memanau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg Prillia Aufa Adriani, Gusriyansyah Mishar, Supriyano Absrak Lapangan minyak Erfolg elah dieksploiasi sejak ahun 1990 dan sekarang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Meode Peneliian Pada bab sebelumnya elah dibahas bahwa cadangan adalah sejumlah uang yang harus disediakan oleh pihak perusahaan asuransi dalam waku peranggungan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah
Lebih terperinciKontrol Optimal pada Model Economic Order Quantity dengan Inisiatif Tim Penjualan
Jurnal Teknik Indusri, Vol. 19, No. 1, Juni 17, 1- ISSN 111-5 prin / ISSN 7-739 online DOI: 1.97/ji.19.1.1- Konrol Opimal pada Model Economic Order Quaniy Inisiaif Tim Penjualan Abdul Laif Al Fauzi 1*,
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s
Sudaryano Sudirham Analisis angkaian Lisrik Di Kawasan s Sudaryano Sudirham, Analisis angkaian Lisrik () BAB 3 Fungsi Jargan Pembahasan fungsi jargan akan membua kia memahami makna fungsi jargan, fungsi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu (time series) bulanan
III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Daa Daa yang digunakan adalah daa sekunder runun waku (ime series) bulanan dari 2002:01 sampai dengan 2009:06 yang bersumber dari Laporan dan websie Bank Indonesia
Lebih terperinciVar X y x E X y. g x y dx. dan varians bersyarat dari Y diberikan X = x dirumuskan sebagai berikut: Var Y x y E Y x. h y x dy
0 VARIANS BERSYARAT Penenuan varians bersara dari sebuah peubah acak diberikan peubah acak lainna, baik diskri maupun koninu dijelaskan dalam Definisi 7.. Definisi 7.: VARIANS BERSYARAT UMUM Jika X dan
Lebih terperinciBab II Dasar Teori Kelayakan Investasi
Bab II Dasar Teori Kelayakan Invesasi 2.1 Prinsip Analisis Biaya dan Manfaa (os and Benefi Analysis) Invesasi adalah penanaman modal yang digunakan dalam proses produksi unuk keunungan suau perusahaan.
Lebih terperinciBAB X GERAK LURUS. Gerak dan Gaya. Buku Pelajaran IPA SMP Kelas VII 131
BAB X GERAK LURUS. Apa perbedaan anara jarak dan perpindahan? 2. Apa perbedaan anara laju dan kecepaan? 3. Apa yang dimaksud dengan percepaan? 4. Apa perbedaan anara gerak lurus berauran dan gerak lurus
Lebih terperinciADOPSI REGRESI BEDA UNTUK MENGATASI BIAS VARIABEL TEROMISI DALAM REGRESI DERET WAKTU: MODEL KEHILANGAN AIR DISTRIBUSI DI PDAM SUKABUMI
ADOPSI REGRESI BEDA UNTUK MENGATASI BIAS VARIABEL TEROMISI DALAM REGRESI DERET WAKTU: MODEL KEHILANGAN AIR DISTRIBUSI DI PDAM SUKABUMI Yusep Suparman Universias Padjadjaran yusep.suparman@unpad.ac.id ABSTRAK.
Lebih terperinciMODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH)
Journal Indusrial Servicess Vol. No. Okober 0 MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Abdul Gopar ) Program Sudi Teknik Indusri Universias
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Disini tujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuatan suatu aplikasi
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Disini ujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuaan suau aplikasi program yang digunakan unuk membanu perusahaan dalam menenukan jumlah produksi demand. Disini ada
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Pengangguran Pengangguran aau una karya merupakan isilah unuk orang yang idak mau bekerja sama sekali, sedang mencari kerja, bekerja kurang dari dua hari selama seminggu,
Lebih terperinciIII. KERANGKA PEMIKIRAN
III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Teoriis 3.1.1 Daya Dukung Lingkungan Carrying capaciy aau daya dukung lingkungan mengandung pengerian kemampuan suau empa dalam menunjang kehidupan mahluk hidup secara
Lebih terperinciSIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK
Jurnal Maemaika Murni dan Terapan εpsilon Vol.9 No.2 (215) Hal. 15-24 SIMULASI PEGEAKAN TINGKAT BUNGA BEDASAKAN MODEL VASICEK Shanika Marha, Dadan Kusnandar, Naomi N. Debaaraja Fakulas MIPA Universias
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Produksi Akivias produksi sebagai suau bagian dari fungsi organisasi perusahaan yang beranggung jawab erhadap pengolahan bahan baku menjadi produksi jadi yang dapa dijual. Terdapa
Lebih terperinci(Indeks Rata-rata Harga Relatif, Variasi Indeks Harga, Angka Indeks Berantai, Pergeseran waktu dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014
ANGKA NDEKS (ndeks Raa-raa Harga Relaif, Variasi ndeks Harga, Angka ndeks Beranai, Pergeseran waku dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014 NDEKS RATA-RATA HARGA RELATF Rumus, 1 P 100% n P,0 = indeks raa-raa
Lebih terperinciPENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA
ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan
Lebih terperinciEstimasi Parameter. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Esimasi Parameer Dr. Suawanir Darwis P PENDAHULUAN roses sokasik S,,, S adalah koleksi peubah acak S dengan menyaakan indeks waku,. Kumpulan semua nilai S yang mungkin, dinamakan sae space. Suau
Lebih terperinci=====O0O===== Gerak Vertikal Gerak vertikal dibagi menjadi 2 : 1. GJB 2. GVA. A. GERAK Gerak Lurus
A. GERAK Gerak Lurus o a Secara umum gerak lurus dibagi menjadi 2 : 1. GLB 2. GLBB o 0 a < 0 a = konsan 1. GLB (Gerak Lurus Berauran) S a > 0 a < 0 Teori Singka : Perumusan gerak lurus berauran (GLB) Grafik
Lebih terperinciHUMAN CAPITAL. Minggu 16
HUMAN CAPITAL Minggu 16 Pendahuluan Invesasi berujuan unuk meningkakan pendapaan di masa yang akan daang. Keika sebuah perusahaan melakukan invesasi barang-barang modal, perusahaan ini akan mengeluarkan
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Model Peneliian Dalam menganalisa efekifias kebijakan pemerinah, maka model yang digunakan dalam skripsi ini adalah model yang diurunkan dari eori kekuaan monopoli,
Lebih terperinciSEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan)
SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galaia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Saionary Disribuion of Swiss Bonus-Malus
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya
III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian yang dilakukan mengenai analisis perencanaan pengadaan una berdasarkan ramalan ime series volume ekspor una loin beku di PT Tridaya Eramina
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.
III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Usahaani belimbing karangsari adalah kegiaan menanam dan mengelola anaman belimbing karangsari unuk menghasilkan produksi, sebagai sumber
Lebih terperinciKINEMATIKA GERAK LURUS
Kinemaika Gerak Lurus 45 B A B B A B 3 KINEMATIKA GERAK LURUS Sumber : penerbi cv adi perkasa Maeri fisika sanga kenal sekali dengan gerak benda. Pada pokok bahasan enang gerak dapa imbul dua peranyaan
Lebih terperinciBAB KINEMATIKA DENGAN ANALISIS VEKTOR
BAB KINEMATIKA DENGAN ANALISIS VEKTOR Karakerisik gerak pada bidang melibakan analisis vekor dua dimensi, dimana vekor posisi, perpindahan, kecepaan, dan percepaan dinyaakan dalam suau vekor sauan i (sumbu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciProyeksi Penduduk Provinsi Riau Menggunakan Metode Campuran
Saisika, Vol. 10 No. 2, 129 138 Nopember 2010 Proyeksi Penduduk Provinsi Riau 2010-2015 Menggunakan Meode Campuran Ari Budi Uomo, Yaya Karyana, Tei Sofia Yani Program Sudi Saisika, Universias Islam Bandung
Lebih terperinciFungsi Bernilai Vektor
Fungsi Bernilai Vekor 1 Deinisi Fungsi bernilai vekor adalah suau auran yang memadankan seiap F R R dengan epa sau vekor Noasi : : R R F i j, 1 1 F i j k 1 dengan 1,, ungsi bernilai real Conoh : 1. 1 F
Lebih terperinci