IV. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Pena lt. 4, Jl. Urip Sumoharjo No. 21, Makassar. PT Media Fajar merupakan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IV. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Pena lt. 4, Jl. Urip Sumoharjo No. 21, Makassar. PT Media Fajar merupakan"

Transkripsi

1 45 IV. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA A. Pengumpulan Data 1. Gambaran Umum PT Media Fajar PT Media Fajar merupakan salah satu dari perusahaan yang termasuk Fajar Grup yang khusus menangani Harian Fajar, terletak di Gedung Graha Pena lt. 4, Jl. Urip Sumoharjo No. 21, Makassar. PT Media Fajar merupakan salah satu penerbit koran terbesar di Sulsel yang juga berada di bawah naungan Jawa Pos Grup. Harian Fajar yang telah terbit sekitar 30 tahun berhasil menjadi surat kabar yang berpengaruh di kawasan Indonesia Timur. Pembaca Harian Fajar tercermin dari hasil survey baik yang dilakukan oleh Litbang Fajar maupun oleh lembaga survey independen di luar Fajar yang menyatakan sekitar 74% masyarakat pembaca Sulsel membaca Harian Fajar. Nielsen, dalam surveynya menempatkan Harian Fajar di urutan 5 koran terbesar di luar Jawa dan urutan 14 koran terbesar di Indonesia. Pembaca Fajar adalah para pelaku ekonomi, para manager, profesional, pedagang, pimpinan instansi pemerintah/bumn dan swasta, ibu rumah tangga, pegawai/karyawan, TNI/Polri, pensiunan, mahasiswa, dan pelajar. Sebagai koran umum yang terbit pagi, Harian Fajar memiliki rubrikasi yang sangat beragam seperti Metro Makassar, ekonomi, daerah, nasional, olahraga, hiburan, luar negeri, keluarga, kesehatan, dan opini.

2 46 Harian Fajar beredar di seluruh wilayah Sulawesi Selatan dengan oplah terbesar berada di kota Makassar. Berikut merupakan hasil peredaran Harian Fajar berdasarkan survey terakhir yang dilakukan oleh Litbang Fajar: Tabel 1.Wilayah Peredaran Harian Fajar Kabupaten Jumlah (%) Makassar 51% Gowa 7 % Takalar 1,8 % Jeneponto 1,5 % Bantaeng 0,7 % Bulukumba 2,2 % Sinjai 1,2 % Selayar 0,9 % Bone 3,1 % Maros 4,9 % Pangkep 1,8 % Barru 1,3 % Sidrap 2,5 % Wajo 1,4 % Soppeng 1,2 % Pinrang 2,8 % Polmas 2,5 % Majene 1,4% Mamuju 1,1 % Enrekang 1,9 % Tana Toraja 2 % Luwu Utara 0,8 % Luar Sulsel 13 % Total surat kabar eksemplar Sumber : Data Sirkulasi PT Media Fajar (2011) Sistem penjualan Harian Fajar yang diberlakukan bagian sirkulasi PT Media Fajar terbagi atas tiga jenis, koran langganan, eceran cash, dan eceran konsinyasi. Sistem pembayaran ketiga jenis koran tersebut juga berbedabeda. Koran langganan dibayar tiap bulan, dapat dilakukan sebelum atau setelah penerimaan koran, eceran cash harus dibayar terlebih dahulu

3 47 sebelum pengambilan barang dan tidak ada pengembalian jika barang tidak laku, sedangkan eceran konsinyasi hanya membayar sebanyak koran yang laku terjual dan jika terjadi return dapat dikembalikan ke bagian sirkulasi. Eceran cash biasanya diperuntukkan untuk agen yang tidak dibawahi PT Media Fajar sedangkan eceran konsinyasi hanya berlaku untuk agen yang dibawahi oleh PT Media Fajar seperti biro Fajar Adapun persentase penjualan Harian Fajar eceran untuk wilayah Makassar terdiri dari 67,82 % eceran cash dan 32,18% eceran konsinyasi, dimana 8,72 % dari eceran konsinyasi merupakan penjualan dari biro Antang sehingga Biro Fajar Antang merupakan penjualan eceran konsinyasi terbesar untuk wilayah Makassar. Biro Bawakaraeng Pengecer Konsumen Kumala Pengecer Konsumen Redaksi Percetakan Sirkulasi Antang Pengecer Konsumen Daya Pengecer Konsumen Mappanyukki Pengecer Konsumen Tinumbu Pengecer Konsumen Gambar 5. Diagram aliran distribusi untuk Wilayah Makassar Sumber : Data Sirkulasi PT Media Fajar (2011) Redaksi merupakan salah satu bagian dari PT Media Fajar yang bertanggung jawab terhadap isi dari Harian Fajar. Redaksi mengatur tentang berita apa saja yang akan dimuat di surat kabar, mengatur penempatan iklan,

4 48 mengatur layout, menentukan banyaknya lembaran untuk satu eksemplar koran, serta bekerjasama dengan para pencari berita dan bagian periklanan. Setelah menentukan apa saja yang akan dimuat pada surat kabar yang akan terbit esok hari, selanjutnya dilakukan proses percetakan. PT Media Fajar tidak melakukan percetakan sendiri melainkan menggunakan jasa percetakan PT Fajar Grafika yang khusus menangani percetakan Harian Fajar. Masalah mengenai jumlah surat kabar yang dicetak berdasarkan pemesanan yang dilakukan oleh bagian sirkulasi PT Media Fajar. Harian Fajar yang dicetak terdiri atas dua jenis yaitu surat kabar yang dicetak 36 halaman dan 40 halaman. Harian Fajar 40 halaman dicetak untuk hari Senin sampai dengan Jumat, sedangkan Harian Fajar 36 halaman dicetak untuk hari Sabtu dan Minggu. Harian Fajar yang telah dicetak akan diedarkan hingga akhirnya sampai kepada konsumen yang ditangani oleh bagian sirkulasi. Sirkulasi bertanggung jawab untuk melakukan pemasaran dan promosi Harian Fajar, menentukan lokasi-lokasi mana yang akan dijadikan titik penjualan, melayani periklanan dan pembelian surat kabar, mengkoordinir dan mengumpulkan pesanan surat kabar untuk semua biro yang dibawahi Fajar. Biro merupakan agen penyalur Harian Fajar yang beroperasi berdasarkan wilayah pemasarannya masing-masing dan dibawahi langsung oleh PT Media Fajar. Biro juga berfungsi mengkoordinir kumpulan agen yang berada di wilayah pemasarannya dan sebagai penghubung bagian sirkulasi dan agen-agen yang tidak dibawahi Fajar. Distribusi untuk wilayah

5 49 Makassar terdiri dari 6 biro, yaitu Biro Antang, Daya, Tinumbu, Bawakaraeng, Kumala, dan Mappanyukki. Masing-masing biro akan melakukan pemesanan surat kabar tiap hari ke bagian sirkulasi Harian Fajar sesuai kebutuhan wilayah pemasarannya. Selain pemasaran dan iklan, aktivitas promosi juga diperlukan untuk meningkatkan pembaca. Kebijakan perusahaan memiliki beberapa metode promosi antara lain memberikan koran secara gratis dalam jumlah yang telah ditentukan ke tempat-tempat ramai, seperti rumah makan, dokter praktek, dll, melakukan door to door ke rumah-rumah untuk mencari pelanggan, mengikuti kegiatan-kegiatan besar. 2. Prosedur Pemesanan dan Penerimaan Surat Kabar Pemesanan Harian Fajar yang terbit esok hari dilakukan pada sore hari pukul WITA melalui telepon ke bagian sirkulasi Harian Fajar. Harian Fajar yang sudah dicetak selanjutnya dikirim ke masing-masing biro pada pukul dini hari, kemudian tiap biro mendistribusikan Harian Fajar tersebut ke pengecer dan kios-kios koran pada pukul dini hari berdasarkan masing-masing lokasi pemasaran. Harian Fajar memiliki beberapa biro yang tersebar di wilayah Makassar berdasarkan daerah pemasarannya masing-masing yaitu Biro Daya, Mappanyukki, Kumala, Tinumbu, Bawakaraeng dan Antang. Khusus Biro Antang menangani pendistribusian surat kabar untuk wilayah Tello- Toddopuli-Batua- Panakukang dan sekitarnya.

6 Graha Pena PT Media Biro Fajar Antang Gambar 6. Prosedur dan Penerimaan Surat kabar Sumber : Data Primer (2011) 3. Sumber Data a. Data Primer Adapun data primer yang diperoleh dari penelitian ini adalah: 1. Wawancara dengan pimpinan dan staf bagian sirkulasi Harian Fajar mengenai lokasi pemasaran dan pendistribusian Harian Fajar, sistem penjualan, cara pemesanan yang dilakukan Biro Fajar, jumlah pengecer, dan biaya-biaya yang berkaitan. 2. Wawancara dengan pimpinan dan staf Biro Fajar Antang mengenai prosedur pemesanan Harian Fajar yang dilakukan tiap hari. 3. Wawancara dengan pimpinan dan staf bagian keuangan Harian Fajar mengenai data perusahaan yang ingin digunakan. 4. Pengamatan langsung yang dilakukan pada bagian sirkulasi Harian Fajar dan Biro Fajar Antang.

7 51 b. Data Sekunder Adapun data sekunder yang diperoleh dari penelitian ini adalah: 1. Literatur-literatur yang berhubungan dengan masalah yang sedang diteliti baik cetak maupun elektronik 2. Data-data perusahaan. 4. Data Pemesanan dan Kelebihan Produk Data ini diperoleh dari data historis perusahaan yang berisikan jumlah pemesanan surat kabar yang dilakukan Biro Fajar Antang ke bagian sirkulasi Harian Fajar setiap harinya dan jumlah surat kabar yang kembali karena tidak laku terjual. Data yang digunakan merupakan data pemesanan dan penjualan produk beberapa bulan terakhir (Agustus 2010-Maret 2011), data dapat dilihat pada lampiran Data Biro, Agen dan Pengecer Biro Fajar Antang memiliki beberapa pengecer dan tempat-tempat penjualan koran: a. Kios/lapak Kios atau lapak merupakan tempat penitipan koran konsinyasi. Biasanya berupa kios, minimarket, bengkel, dll. Lapak di wilayah Biro Antang berjumlah 15 lapak b. Pengecer lapangan Pengecer lapangan yaitu orang yang menawarkan koran eceran langsung di lapangan, biasanya di sekitar lampu merah. Biro Antang memiliki 5 orang pengecer lapangan.

8 52 c. Loper Loper merupakan orang yang mengantarkan koran langganan ke lokasi-lokasi konsumen (rumah atau kantor). Biro Antang memiliki 7 orang loper. Biro Fajar Antang selain berfungsi sebagai agen yang dibawahi langsung oleh PT Media Fajar juga berfungsi mengkoordinir agen-agen yang berada di wilayah pemasarannya. Terdapat sekitar 14 agen yang berada di wilayah pemasaran Biro Fajar Antang. Masing-masing agen melakukan pemesanan ke bagian sirkulasi Harian Fajar dan untuk memperoleh surat kabarnya dapat diambil di Biro Fajar Antang. Tiap agen memiliki jatah surat kabar berdasarkan jumlah pemesanannya masingmasing yang rinciannya dapat dilihat pada lampiran Data Biaya Berikut ini merupakan biaya-biaya yang berkaitan: a. Biaya percetakan Harian Fajar yang berada di bawah naungan PT Media Fajar tidak melakukan percetakan sendiri melainkan bekerjasama dengan PT Fajar Grafika. Bagian redaksi PT Media Fajar bertanggung jawab atas isi dari Harian Fajar sedangkan untuk jasa percetakannya diserahkan ke PT Fajar Grafika. Proses percetakan tersebut menyebabkan timbulnya biaya yang terdiri dari: 1. Harian Fajar 36 lembar = Rp 2.800/eks. 2. Harian Fajar 40 lembar = Rp 3.200/eks.

9 53 b. Biaya transportasi Wilayah distribusi Harian Fajar tidak hanya berada di wilayah Makassar melainkan juga sampai di luar Makassar. Untuk menunjang proses pendistribusiannya, diperlukan sarana transportasi yang melakukan pengantaran Harian Fajar ke para agen dan biro. PT media Fajar menggunakan jasa PT Fajar Transport yang masih tergabung dalam Fajar Group untuk membantu pendistribusian surat kabar. Penggunaan jasa ini mengakibatkan bagisan sirkulasi Harian Fajar mengeluarkan biaya sebesar Rp 150 untuk setiap eksemplar. Untuk mengangkut surat kabar PT. Media Fajar mempunyai mobil pengangkut surat kabar sebanyak 8 unit yang beroperasi di wilayah Makassar. c. Biaya pembelian Biro Fajar Antang yang merupakan kumpulan dari beberapa agen yang akan mendistribusikan surat kabar ke konsumen Untuk memperoleh surat kabar, biro melakukan pemesanan ke bagian sirkulasi Harian Fajar agar dapat memenuhi kebutuhannya. Pemesanan ini menimbulkan biaya antara lain: 1. Harga beli untuk surat kabar langganan : Rp 2.090/eks 2. Harga beli untuk surat kabar eceran konsinyasi : Rp 2.250/eks 3. Harga beli untuk surat kabar eceran cash: Rp 2.150/eks d. Biaya penjualan Harga jual surat kabar yang diberikan Biro Fajar Antang ke pengecer dan kios terbagi atas dua jenis, yaitu:

10 54 1. Harga jual surat kabar langganan : Rp /bln 2. Harga jual surat kabar eceran : Rp 2.500/eks Adapun harga jual pengecer ke konsumen juga terbagi atas dua jenis, yaitu: 1. Harga jual surat kabar langganan : Rp /bln 2. Harga jual surat kabar eceran : Rp 3.500/eks Harga jual surat kabar eceran dapat berubah-ubah, tergantung keinginan pengecer. Biasanya pengecer akan menjual dengan harga maksimal di pagi hari untu memaksimalkan keuntungannya sebab sore hari permintaan surat kabar akan menurun. 7. Data Eceran Aktual dan Pemesanan Biro (April dan Mei 2011) Data demand eceran aktual dan pemesanan Biro Antang selama bulan April dan Mei 2011 digunakan dalam analisa perbandingan return dan biaya. B. Pengolahan Data 1. Menentukan data permintaan produk Data perusahaan yang diperoleh menunjukkan jumlah pemesanan surat kabar dan jumlah surat kabar yang kembali karena tidak laku terjual setiap harinya. Data ini dapat digunakan untuk menentukan permintaan surat kabar tiap hari. Data permintaan surat kabar diperoleh dari hasil pengurangan data jumlah pemesanan dengan jumlah return yang terjadi.

11 55 Data permintaan produk selama beberapa bulan terakhir (Agustus 2010 Maret 2011 dijadikan sebagai data historis untuk memperkirakan permintaan di masa yang akan datang. Data rincian tiap hari dapat dilihat pada lampiran Uji Keseragaman Data Pengolahan data dilakukan dengan pemilahan dan pengelompokkan data penjualan eceran berdasarkan hari. Hasil pengelompokkan data dapat dilihat pada lampiran 2. Selanjutnya dilakukan penentuan batas-batas kontrol. Pengolahan ini dilakukan agar semua data penjualan eceran berada dalam batas kontrol sehingga data yang berada di luar batas harus dihilangkan. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan bantuan software SPSS untuk meghitung mean dan standar deviasi dari tiap data yang dapat dilihat pada lampiran 3. Berikut ini merupakan hasil pengujian yang dilakukan pada tiap kelompok data: Hari Senin X = 654, σ = 118 CL = X = 654 UCL = X + 2s = 890 LCL = X 2s = 418 Berdasarkan persamaan di atas, batas kontrol terletak antara , sehingga point 35 yang bernilai 950 berada di luar batas kontrol harus dihilangkan untuk memperoleh keseragaman data.

12 56 Berikut ini batas kontrol dari masing masing data permintaan: Tabel 2. Batas Kontrol dari Masing-Masing Data Permintaan Hari Batas Kontrol UCL CL LCL Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu Pengujian ini juga dilakukan terhadap kelompok data lainnya dengan menghitung batas kontrol masing-masing data dan menghilangkan pointpoint yang terletak di luar batas kontrolnya. Adapun nilai-nilai yang berada di luar batas kontrol untuk hari lainnya antara lain: Hari Selasa : point 7 = 418 Hari Rabu : point 11 = 247 dan point 16 = 173 Hari kamis : point 6 = 370 dan point 34 = 911 Hari Jumat : point1 = 410, point 2 = 413, dan point 34 = 940 Hari Sabtu : point 9 = 642 dan point 31 = 99 Hari Minggu : point 7 = 102 dan point 15 = 699 Grafik batas kontrol dapat dilihat pada lampiran Melakukan peramalan permintaan Peramalan permintaan dilakukan dengan menggunakan metode peramalan Time Series, yang melakukan prediksi permintaan di masa yang akan datang yang dipengaruhi oleh faktor waktu.

13 57 a. Penentuan pola data permintaan Pola data permintaan dapat ditentukan dengan cara memplotkan data historis secara grafis selama interval waktu tertentu. Dari grafik ini secara visual akan dapat diketahui hubungan antara waktu dengan permintaan. Dalam time series terdapat empat jenis pola permintaan, yaitu trend, musiman, siklikal, dan eratik/random. Pola permintaan ini akan berhubungan dengan metode peramalan apa yang akan digunakan untuk meramalkan permintaan tersebut. Pada penelitian ini, penulis membagi data permintaan menjadi tujuh kelompok berdasarkan pemesanan yang dilakukan Biro Fajar Antang, yaitu: 1. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Senin 2. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Selasa 3. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Rabu 4. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Kamis 5. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Jumat 6. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Sabtu 7. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Minggu Berikut ini merupakan hasil plot data historis permintaan surat kabar selama 8 bulan (Agustus 2010 Maret 2011).

14 58 1. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Senin Tabel 3. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Senin (eks) (eks) Senin Grafik 1. Pola data permintaan koran Senin (Agustus Mar 2011)

15 59 2. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Selasa Tabel 4. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Selasa (eks) (eks) Selasa Grafik 2. Pola data permintaan koran Selasa (Agustus Mar 2011)

16 60 3. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Rabu Tabel 5. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Rabu (eks) (eks) Rabu Grafik 3. Pola data permintaan koran Rabu (Agustus Mar 2011)

17 61 4. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Kamis Tabel 6. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Kamis (eks) (eks) Kamis Grafik 4. Pola data permintaan koran Kamis (Agustus Mar 2011)

18 62 5. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Jumat Tabel 7. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Jumat (eks) (eks) Jumat Grafik 5. Pola data permintaan koran Jumat (Agustus Mar 2011)

19 63 6. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Sabtu Tabel 8. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Sabtu (eks) (eks) Sabtu Grafik 6. Pola data permintaan koran Sabtu (Agustus Mar 2011)

20 64 7. Data permintaan Harian Fajar untuk hari Minggu Tabel 9. Permintaan Harian Fajar Untuk Hari Minggu (eks) (eks) Minggu Grafik 7. Pola data permintaan koran Minggu (Agustus Mar 2011)

21 65 Dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa pola data permintaan yang dihasilkan dari memplotkan data selama 8 bulan menghasilkan pola naik turun secara random sehingga untuk dapat melakukan peramalan perlu melakukan peramalan dengan menggunakan beberapa metode agar mendekati pola data permintaan. b. Melakukan peramalan dengan menggunakan beberapa metode Time Series Metode peramalan yang akan digunakan adalah metode Moving Average dan Single Eksponential Smoothing. Pemilihan metode dilakukan secara subjektif dan berdasarkan literatur yang diperoleh. Berikut proses peramalan yang dilakukan dengan menggunakan kedua metode tersebut: 1. Rata-rata bergerak (Moving Average=MA) Secara matematis model ini dinyatakan sebagai berikut: F t = Peramalan permintaan hari Senin (MA = 2 Minggu) F t = = 2 = 504,5 505 Peramalan permintaan hari Selasa (MA = 2 Minggu) F t = 458,5 459 Peramalan permintaan hari Rabu (MA = 2 Minggu) F t = 441,5 442

22 66 Peramalan permintaan hari Kamis (MA = 2 Minggu) F t = 503,5 504 Peramalan permintaan hari Jumat (MA = 2 Minggu) F t = 536,5 537 Peramalan permintaan hari Sabtu (MA = 2 Minggu) F t = 453,5 Peramalan permintaan hari Minggu (MA = 2 Minggu) F t = 435 Peramalan selanjutnya dapat dilihat pada lampiran Single Eksponential Smoothing Formula untuk metode Single Eksponential Smoothing (SES) adalah: F t = α A t + (1-α) F t-1 Dalam melakukan peramalan menggunakan metode SES digunakan α=0,1, α = 0,5, dan α = 0,9. Pemilihan bobot dilakukan secara subjektif. Peramalan permintaan hari Senin F t+1 = α A t + (1-α) F t = (0,1 x 439) + (0,9 x 570) = 556,90 Peramalan permintaan hari Selasa : F t+1 = 461,30 Peramalan permintaan hari Rabu : F t+1 = 452,30 Peramalan permintaan hari Kamis : F t+1 = 502,30 Peramalan permintaan hari Jumat : F t+1 = 516,10

23 67 Peramalan permintaan hari Sabtu : F t+1 = 439,50 Peramalan permintaan hari Minggu : F t+1 = 515,80 Peramalan selanjutnya dapat dilihat pada lampiran 4. c. Evaluasi tingkat kesalahan metode yang telah digunakan Suatu peramalan tidak dapat menghilangkan tingkat kesalahan peramalan hanya dapat meminimalkan ukuran kesalahan. Peramalan yang terbaik akan memberikan tingkat kesalahan yang terkecil. Tingkat kesalahan diukur dengan kriteria MAD, MFE, MSE, dan MAPE. Perhitungan ukuran kesalahan dapat dilihat pada lampiran 6. Berikut perbandingan beberapa tingkat kesalahan dari metode peramalan yang digunakan: Tabel 10. Perbandingan Ukuran Kesalahan Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Senin MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Selasa MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α =

24 68 Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Rabu MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Kamis MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Jumat MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Sabtu MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Metode Peramalan Ukuran Kesalahan Minggu MFE MAD MSE MAPE Moving Average (MA= 2) Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α = Single Eksponential Smoothing α =

25 69 Memilih metode peramalan terbaik di antara metode yang dicoba. Metode terbaik adalah metode yang memberikan tingkat kesalahan terkecil dibandingkan dengan metode lainnya. Berdasarkan perbandingan ukuran kesalahan yang dilakukan terhadap masing-masing metode peramalan, maka diperoleh hasil metode peramalan untuk permintaan hari Senin-Jumat menggunakan metode peramalan Single Eksponential Smoothing dengan nilai α= 0,5, untuk permintaan hari Sabtu menggunakan metode peramalan Single Eksponential Smoothing dengan nilai α = 0,9 dan untuk permintaan hari Minggu menggunakan metode peramalan Moving Average. Metode peramalan yang memberikan tingkat kesalahan terkecil akan digunakan untuk menentukan peramalan yang akan datang. d. Melakukan peramalan Peramalan ini dilakukan untuk memprediksi permintaan surat kabar pada April 2011 dan Mei Tabel 11. Hasil Peramalan tiap hari Senin Selasa Hasil Ramalan Hasil Ramalan SES α = 0.5 SES α =

26 70 Rabu Kamis Hasil Ramalan Hasil Ramalan SES α = 0.5 SES α = Jumat Sabtu Hasil Ramalan Hasil Ramalan SES α = 0.5 SES α = Minggu Hasil Ramalan Moving Average (MA= 2)

27 71 4. Penentuan kuantitas pemesanan dengan metode Single Order Quantity a. Melakukan pengujian distribusi data Data diduga memiliki distribusi normal. Pengujian distribusi normal dilakukan terhadap semua jenis data. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan software SPSS 16 for Windows 7. Salah satu pengujian distribusi normal dapat dilakukan dengan menggunakan One Sample Test yang sering disebut Kolmogorov Smirnov. Ho: data terdistribusi normal H 1 : data tidak terdistribusi normal α = 0,05. Signifikansi < 0,05, tolak Ho. Berikut ini merupakan hasil pengujian distribusi normal untuk tiap jenis data: Tabel 12. Hasil Pengujian Distribusi Normal Hari Signifikansi Ket. Senin 0,498 Normal Selasa 0,464 Normal Rabu 0,069 Normal Kamis 0,130 Normal Jumat 0,154 Normal Sabtu 0,545 Normal Minggu 0,474 Normal Dari hasil pengujian diperoleh bahwa semua nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan data permintaan surat kabar tiap hari terdistribusi normal. Hasil pengujian dapat dilihat pada lampiran 7.

28 72 b. Menghitung rata-rata permintaan dan menghitung standar deviasinya Melakukan perhitungan mean (rata-rata) permintaan dan standar deviasi dari data permintaan masa lalu untuk setiap jenis pola permintaan. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan software SPSS 16 for Windows. Berikut ini merupakan hasil yang diperoleh dari penggunaan SPSS: Tabel 13. Hasil Perhitungan Mean & Standar Deviasi Hari Mean Standar Deviasi Senin 645, ,203 Selasa 663, ,854 Rabu 667, ,954 Kamis 655,121 95,515 Jumat 675,42 99,495 Sabtu 366, ,431 Minggu 469,697 75,006 Hasil pengujian dapat dilihat pada lampiran 7. c. Menghitung service level melalui Cost of Underestimating (Cu) dan Cost of Overestimating (Co) Cu (Cost of Underestimating ) = biaya jika kuantitas pemesanan< permintaan Co (Cost of Overestimating ) = biaya jika kuantitas pemesanan>permintaan

29 73 Perhitungan Cu (Cost of Underestimating ) : 1. Untuk surat kabar dengan jumlah 36 lembar/eks. Cu = harga jual- harga beli = Rp Rp = Rp 550 Cu = Rp 550/eks (kerugian) 2. Untuk surat kabar dengan jumlah 40 lembar/eks. Cu = harga jual- harga beli = Rp Rp = Rp 950 Cu = Rp 950/eks Perhitungan Co (Cost of Overestimating ): 1. Untuk surat kabar dengan jumlah 36 lembar/eks. Co = harga jual harga beli = Rp 83 Rp = Rp Co = Rp 2.717/eks (kerugian) 2. Untuk surat kabar dengan jumlah 40 lembar/eks. Co = harga jual harga beli = Rp 100 Rp = Rp Co = Rp 3.100/eks

30 74 d. Menghitung probabilitas terjadinya shortage (kehabisan stok) dan tidak terjadinya shortage (kelebihan stok) Untuk melihat seberapa besar kemungkinan tidak terjadinya shortage (kelebihan stok) dan terjadinya shortage (kehabisan stok) maka perlu dihitung probabilitas keduanya. Probabilitas inilah yang akan dijadikan nilai service level perusahaan. 1. Menghitung probabilitas terjadinya shortage (kehabisan stok) Surat kabar 40 halaman: P (demand Q*) = [Cu/(Cu+Co)] = Rp 950/(Rp Rp 3.100) = Rp 950/Rp = 0,2346 z = 0, Menghitung probabilitas tidak terjadinya shortage (kelebihan stok) Surat kabar 40 halaman: P (demand Q*) = 1 [Cu/(Cu+Co)] = 1 0,2346 = 0,7654 z = 0,726 Dari hasil perhitungan diperoleh service level yang digunakan perusahaan z = 0,726

31 75 1. Menghitung probabilitas terjadinya shortage (kehabisan stok) Surat kabar 36 halaman: P (demand Q*) = [Cu/(Cu+Co)] = Rp 550/(Rp Rp 2.717) = Rp 550/Rp = 0,1684 z = 0,96 2. Menghitung probabilitas tidak terjadinya shortage (kelebihan stok) Surat kabar 36 halaman: P (demand Q*) = 1 [Cu/(Cu+Co)] = 1 0,18 = 0,8316 z = 0,96 Dari hasil perhitungan diperoleh service level yang digunakan perusahaan z = 0,96 e. Menghitung Q* Kuantitas produksi yang optimal, berdasarkan distribusi permintaan normal: Q* = µ + z σ Data permintaan koran hari Senin Q* = µ + zσ = 645,647 + (0,726 x 108,203)

32 76 = 645, ,555 = 724, Hasil dari penentuan kuantitas ini dapat digunakan untuk menentukan pemesanan Biro Antang untung periode selanjutnya. Berikut ini merupakan kuantitas pemesanan yang diperoleh tiap hari dengan menggunakan metode Single Order Quantity: Tabel 14. Kuantitas Pemesanan Hari Q* (eks) Senin 724 Selasa 738 Rabu 750 Kamis 724 Jumat 748 Sabtu 467 Minggu 542

V. ANALISA DAN PEMBAHASAN. A. Analisa Penentuan Pemesanan Biro Fajar Antang. sehingga mengakibatkan timbulnya return yang masih tinggi.

V. ANALISA DAN PEMBAHASAN. A. Analisa Penentuan Pemesanan Biro Fajar Antang. sehingga mengakibatkan timbulnya return yang masih tinggi. 77 V. ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Analisa Penentuan Pemesanan Biro Fajar Antang Dari hasil wawancara dengan manager Sirkulasi dan pimpinan Biro Fajar Antang, selama ini Biro Fajar Antang melakukan pemesanan

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Produk merupakan hasil dari kegiatan produksi yang berwujud barang.

I. PENDAHULUAN. Produk merupakan hasil dari kegiatan produksi yang berwujud barang. 1 I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Produk merupakan hasil dari kegiatan produksi yang berwujud barang. Produk mempengaruhi kepuasan konsumen karena merupakan sesuatu yang ditawarkan ke pasar untuk memenuhi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini telah dilakukan di PT. Media Fajar (bagian sirkulasi Harian

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini telah dilakukan di PT. Media Fajar (bagian sirkulasi Harian 38 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini telah dilakukan di PT. Media Fajar (bagian sirkulasi Harian Fajar dan Biro Fajar Antang) Makassar pada bulan April hingga Mei

Lebih terperinci

PERSATUAN AHLI GIZI INDONESIA (INDONESIAN NUTRITION ASSOCIATION) PROVINSI SULAWESI SELATAN

PERSATUAN AHLI GIZI INDONESIA (INDONESIAN NUTRITION ASSOCIATION) PROVINSI SULAWESI SELATAN rektur RS. Kab/Kota Se-Sulsel (daftar terlampir) dalam kegiatan Akreditasi Pelayanan RS dan khususnya yang Pelayanan Kesehatan, : Gedung Fajar, Graha Pena Makassar Narasumber : 1. DR. Minarto, MPS ( DPP

Lebih terperinci

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN UNTUK MENGOPTIMUMKAN PESANAN DAN PERSEDIAAN BARANG PADA CV. GARUDA LANGIT BERLIAN

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN UNTUK MENGOPTIMUMKAN PESANAN DAN PERSEDIAAN BARANG PADA CV. GARUDA LANGIT BERLIAN ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN UNTUK MENGOPTIMUMKAN PESANAN DAN PERSEDIAAN BARANG PADA CV. GARUDA LANGIT BERLIAN Aldi Firmansyah Universitas Bina Nusantara, Jl. KH. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

Kata Kunci : Peramalan (Forecasting), Perencanaan Persediaan Metode P dan Q. Sistemik Nomor. 4 Volume. 2, Desember

Kata Kunci : Peramalan (Forecasting), Perencanaan Persediaan Metode P dan Q. Sistemik Nomor. 4 Volume. 2, Desember USULAN PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU TINTA JENIS BW NEWS PERFECTOR BLACK-G YANG OPTIMAL UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA PERSEDIAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE INVENTORI PROBABILISTIK STUDI KASUS DI PT REMAJA

Lebih terperinci

PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BAJA MS DI DIREKTORAT PRODUKSI ATMI CIKARANG

PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BAJA MS DI DIREKTORAT PRODUKSI ATMI CIKARANG PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BAJA MS DI DIREKTORAT PRODUKSI ATMI CIKARANG Siti Rohana Nasution 1, Temotius Agung Lukito 2 1,2) Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Pancasila 1) nasutionana@yahoo.co.id,

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

BOX UMKM : PERKEMBANGAN PEMBIAYAAN KOMODITAS 'GERBANG EMAS' OLEH PERBANKAN SULAWESI SELATAN

BOX UMKM : PERKEMBANGAN PEMBIAYAAN KOMODITAS 'GERBANG EMAS' OLEH PERBANKAN SULAWESI SELATAN BOX UMKM : PERKEMBANGAN PEMBIAYAAN KOMODITAS 'GERBANG EMAS' OLEH PERBANKAN SULAWESI SELATAN PENDAHULUAN Dalam mendorong ekonomi kerakyatan, Pemerintah Daerah Sulawesi Selatan mengembangkan Gerakan Pembangunan

Lebih terperinci

BERITA RESMI STATISTIK

BERITA RESMI STATISTIK Hasil Pendaftaran (Listing) Usaha/Perusahaan Sensus Ekonomi 2016 Provinsi Sulawesi Selatan No. 31/05/Th., 24 Mei 2017 BERTA RESM STATSTK BADAN PUSAT STATSTK PROVNS SULAWES SELATAN Hasil Pendaftaran (Listing)

Lebih terperinci

Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP

Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : 2014 Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP 1 Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menunjukkan jenis Peramalan Menggunakan Metode Peramalan Kuantitatif

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Sejarah Singkat Harian Pagi Radar Bandung. sekarang dipimpin oleh Dahlan Iskan, memiliki sejarah yang sangat panjang.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Sejarah Singkat Harian Pagi Radar Bandung. sekarang dipimpin oleh Dahlan Iskan, memiliki sejarah yang sangat panjang. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Sejarah Singkat Harian Pagi Radar Bandung Berbicara tentang Radar Bandung, ada baiknya kita membicarakan terlebih dahulu JAWA POS sebagai perusahaan induk Radar Bandung. Jawa Pos

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1

BAB I PENDAHULUAN I.1 BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Pengguna jasa transportasi (penumpang) menginginkan pelayanan yang prima, baik dalam hal keselamatan, kenyamanan, maupun harga yang ditawarkan. Saat ini penumpang memiliki

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan Data Data aktual konsumsi bahan bakar minyak solar oleh alat-alat berat dan produksi yang dipergunakan PT. Pamapersada Nusantara adalah data konsumsi bahan bakar

Lebih terperinci

BAB II 2. GAMBARAN UMUM INSTANSI

BAB II 2. GAMBARAN UMUM INSTANSI BAB II 2. GAMBARAN UMUM INSTANSI 2.1. Sejarah Berdirinya PT. Jawa Pos Koran PT. Jawa Pos Koran didirikan pada tahun 1949 dengan nama Djava-Post didirikan oleh The Chung Shen. PT. Jawa Pos Koran merupakan

Lebih terperinci

POTENSI DAN PELUANG EKSPOR PRODUK PERKEBUNAN UNGGULAN DI SULAWESI SELATAN

POTENSI DAN PELUANG EKSPOR PRODUK PERKEBUNAN UNGGULAN DI SULAWESI SELATAN POTENSI DAN PELUANG EKSPOR PRODUK PERKEBUNAN UNGGULAN DI SULAWESI SELATAN PEMERINTAH PROVINSI SULAWESI SELATAN DINAS PERKEBUNAN Jalan Perkebunan No. 7 Makassar Tujuan Penyelenggaraan Perkebunan 1. Meningkatkan

Lebih terperinci

BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SULAWESI SELATAN

BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SULAWESI SELATAN BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SULAWESI SELATAN Seuntai Kata Sensus Pertanian 2013 (ST2013) merupakan sensus pertanian keenam yang diselenggarakan Badan Pusat Statistik (BPS) setiap 10 (sepuluh) tahun

Lebih terperinci

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Koperasi Niaga Abadi Ridhotullah (KNAR) adalah badan usaha yang bergerak dalam bidang distributor makanan dan minuman ringan (snack). Koperasi

Lebih terperinci

SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)

SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS) SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS) Mahasiswa mampu melakukan perencanaan untuk memastikan kelancaran operasi rantai pasok 1. Peramalan dalam organisasi 2. Pola permintaan 3. Metode peramalan

Lebih terperinci

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 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

Lebih terperinci

SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Afni Sahara (0911011) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi semakin sulit untuk diperkirakan. Selama ini, manajer PT. Focus

Lebih terperinci

KEADAAN KETENAGAKERJAAN SULAWESI SELATAN AGUSTUS 2014

KEADAAN KETENAGAKERJAAN SULAWESI SELATAN AGUSTUS 2014 BPS PROVINSI SULAWESI SELATAN No. 65/1/73/Th. VIII, 5 November 2014 KEADAAN KETENAGAKERJAAN SULAWESI SELATAN AGUSTUS 2014 Jumlah angkatan kerja di Provinsi Sulawesi Selatan pada Agustus 2014 mencapai 3.715.801

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini berlangsung dari bulan Agustus hingga Desember 2010 berlokasi di PT.YPP divisi produksi Minyak Telon yang beralamatkan di Jln.Pulo

Lebih terperinci

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi semakin sulit untuk diperkirakan. Sebenarnya perusahaan sudah

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara pengamatan dari dokumen perusahaan. Data yang di perlukan meliputi data penjualan produk Jamur Shiitake,

Lebih terperinci

BAB 3 Metode Penelitian

BAB 3 Metode Penelitian BAB 3 Metode Penelitian 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan konsumen pada PT. Aneka Indofoil terkait dengan jumlah persediaan adalah sebagai berikut:

Lebih terperinci

ANALISIS PENGELOLAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BBM PADA SPBU PT. MANASRI USMAN *)

ANALISIS PENGELOLAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BBM PADA SPBU PT. MANASRI USMAN *) ANALISIS PENGELOLAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BBM PADA SPBU PT. MANASRI USMAN *) Jonathan Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia ABSTRAK Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya

Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya Rudy Adipranata 1, Tanti Octavia 2, Andi Irawan 1 Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya Pendahuluan Pentingnya

Lebih terperinci

BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian sangat berperan penting untuk menyelesaikan masalah secara sistematis dan memberikan solusi yang teratur dan terarah sesuai dengan tujuan penulisan skripsi

Lebih terperinci

BAB V SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Analisis Rasio Ketergantungan Keuangan Daerah

BAB V SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Analisis Rasio Ketergantungan Keuangan Daerah BAB V SIMPULAN DAN SARAN 1.1 Simpulan 5.1.1 Simpulan Analisis Rasio Ketergantungan Keuangan Daerah Berdasarkan analisis rasio ketergantungan daerah, semua pemerintah daerah di Pulau Sulawesi, memiliki

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 19 3.1 Diagram Alir Penelitian BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN MULAI Pengajuan Surat Survei PT. Bangkit Sukses Mandiri (BSM) Diterima? Tidak Ya Observasi Perusahaan Wawancara dengan Direktur PT. BSM Pengamatan

Lebih terperinci

BAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015

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

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Profil Perusahaan 4.1.1 Profil PT. Sinar Perdana Ultra PT. Sinar Perdana Ultra (SPU) yang berdiri pada tahun 1990 pada mulanya adalah Home Industry dan mulai menjadi Perseroan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan 1 PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Manajemen inventory merupakan suatu faktor yang penting dalam upaya untuk mencukupi ketersediaan stok suatu barang pada distribusi dan

Lebih terperinci

Keadaan Ketenagakerjaan Sulawesi Selatan Agustus 2017

Keadaan Ketenagakerjaan Sulawesi Selatan Agustus 2017 BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI SULAWESI SELATAN Keadaan Ketenagakerjaan Sulawesi Selatan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebesar 5,61 persen Jumlah angkatan kerja pada sebanyak 3.812.358 orang, berkurang

Lebih terperinci

PERENCANAAN PRODUKSI

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Objek Penelitian Penelitian dilakukan di PT. Torabika Eka Semesta yang berlokasi di Cikupa, Tangerang Banten. Objek penelitian adalah jaringan distribusi produk

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Halaman KATA PENGANTAR.. ii DAFTAR ISI.. iv DAFTAR TABEL. vi DAFTAR GAMBAR vii DAFTAR LAMPIRAN. viii

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

Lebih terperinci

Dian Kristanti 1) 1 Prodi Pendidikan Matematika, STKIP Bina Bangsa Meulaboh.

Dian Kristanti 1) 1 Prodi Pendidikan Matematika, STKIP Bina Bangsa Meulaboh. PERAMALAN JUMLAH PENDISTRIBUSIAN BAHAN BAKAR MINYAK DI PT. PERTAMINA (PERSERO) REGION III DEPOT MALANG MENGGUNAKAN METODE WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI Dian Kristanti 1) 1 Prodi Pendidikan Matematika,

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL Perbandingan Akurasi Hasil Peramalan MC Tire IRC Tube Type. menganalisa produk MC Tire IRC Tube Type, sebagai berikut :

BAB V ANALISA HASIL Perbandingan Akurasi Hasil Peramalan MC Tire IRC Tube Type. menganalisa produk MC Tire IRC Tube Type, sebagai berikut : BAB V ANALISA HASIL 5.1. Perbandingan Akurasi Hasil Peramalan MC Tire IRC Tube Type Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat dibandingkan seluruh ukuran kesalahan peramalan atas metode peramalan yang

Lebih terperinci

PERAMALAN (FORECASTING)

PERAMALAN (FORECASTING) PERAMALAN (FORECASTING) Apakah Peramalan itu? Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya

Lebih terperinci

Lampiran 1. Nilai Indeks Williamson PDRB per. (fi/ fi)/(yi- ỳ)^2. Kabupaten/K ota PDRB (000) (fi/ fi) (yi-ỳ) (yi-ỳ)^2.

Lampiran 1. Nilai Indeks Williamson PDRB per. (fi/ fi)/(yi- ỳ)^2. Kabupaten/K ota PDRB (000) (fi/ fi) (yi-ỳ) (yi-ỳ)^2. Lampiran 1. Nilai Indeks Williamson 2004 Kabupaten/K ota PDRB (000) 2004 PDRB per Jumlah kapita Penduduk (fi/ fi) (yi-ỳ) (yi-ỳ)^2 (fi/ fi)/(yi- ỳ)^2 Selayar 317.241 111.458 2,8463 0,0151-0,9043 0,8178

Lebih terperinci

PERAMALAN (FORECASTING)

PERAMALAN (FORECASTING) #3 - Peramalan (Forecasting) #1 1 PERAMALAN (FORECASTING) EMA302 Manajemen Operasional Pengertian (1) 2 Oxford Dictionary, Forecast is a statement about what will happen in the future, based on information

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI. Jenis data Data Cara pengumpulan Sumber data 1. Jenis dan jumlah produk yang dihasilkan

BAB III METODOLOGI. Jenis data Data Cara pengumpulan Sumber data 1. Jenis dan jumlah produk yang dihasilkan BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Kegiatan penelitian ini dilaksanakan pada Bulan April 2011 sampai Mei 2011 di PT. Pindo Deli Pulp and Paper di bagian Paper machine 12. Lokasi Industri

Lebih terperinci

BAB V PEMBAHASAN. 5.1 Permintaan Konsumen

BAB V PEMBAHASAN. 5.1 Permintaan Konsumen BAB V PEMBAHASAN 5.1 Permintaan Konsumen Permintaan konsumen selama 12 periode (bulan) terakhir terhadap produk sandal kelom di Sagitria Collection adalah 6654 pasang dengan perincian 379 pasang pada periode

Lebih terperinci

Membuat keputusan yang baik

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

Lebih terperinci

Tabel 8. Luas wilayah Sulawesi Selatan di tiap kabupaten berdasarkan peta dasarnya IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Tabel 8. Luas wilayah Sulawesi Selatan di tiap kabupaten berdasarkan peta dasarnya IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 24 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Keadaan Umum Daerah Sulawesi Selatan Sulawesi Selatan merupakan daerah bagian paling selatan dari pulau Sulawesi yang terhampar luas di sepanjang koordinat 0 o 12 8 o Lintang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengendalian bahan baku kayu di perusahaan manufaktur Sagitria Collection yang beralamat di Jl.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perusahaan Sumber Tirta merupakan perusahaan distributor yang bergerak dalam penjualan air minum kemasan merk aqua. Barang yang dijual pada distributor ini

Lebih terperinci

BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan

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

Lebih terperinci

BAB IV PEMODELAN SISTEM

BAB IV PEMODELAN SISTEM BAB IV PEMODELAN SISTEM 4.1 ASUMSI PERHITUNGAN MODEL Model pengendalian persediaan galon menggunakan berbagai asumsi untuk memberikan batasan terhadap model yang merepresentasikan sistem sebenarnya. Asumsi-asumsi

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU

PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU Romy Biri ), Yohanes A.R. Langi ), Marline S. Paendong ) ) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl.

Lebih terperinci

BAB II 2. GAMBARAN UMUM INSTANSI

BAB II 2. GAMBARAN UMUM INSTANSI BAB II 2. GAMBARAN UMUM INSTANSI 2.1. Sejarah Berdirinya PT. Jawa Pos Koran Usaha swasta di bidang media komunikasi massa berbentuk PT yang didirikan oleh The Chung Sen (Suseno Tejo) dan terbit mulai 1

Lebih terperinci

BAB 4 DATA. Primatama Konstruksi departemen PPIC (production planning and inventory

BAB 4 DATA. Primatama Konstruksi departemen PPIC (production planning and inventory BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Pengumpulan Data Untuk EOQ Dalam melakukan penelitian untuk memecahkan permasalahan di PT. Primatama Konstruksi departemen PPIC

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari

BAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitan Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari PT. Honda Dunia Motorindo. Setelah itu dengan analisa tersebut, penulis berusaha

Lebih terperinci

Lampiran Surat No : KL /BIII.1/1022/2017. Kepada Yth :

Lampiran Surat No : KL /BIII.1/1022/2017. Kepada Yth : Lampiran Surat No : KL.01.01.01/BIII.1/1022/2017 Kepada Yth : Provinsi Papua Barat 1. Kepala Dinas Kesehatan Provinsi Papua Barat 2. Kepala Dinas Kesehatan Kabupaten Raja Ampat 3. Kepala Dinas Kesehatan

Lebih terperinci

GUBERNUR SULAWESI SELATAN PERATURAN GUBERNUR SULAWESI SELATAN NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG

GUBERNUR SULAWESI SELATAN PERATURAN GUBERNUR SULAWESI SELATAN NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG SALINAN GUBERNUR SULAWESI SELATAN PERATURAN GUBERNUR SULAWESI SELATAN NOMOR 3 TAHUN 2016 TENTANG PENGATURAN RUANG LINGKUP TUGAS INSPEKTUR PEMBANTU WILAYAH I, II, III, DAN IV PADA INSPEKTORAT PROVINSI SULAWESI

Lebih terperinci

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2016

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2016 BPS PROVINSI SULAWESI SELATAN No. 22/04/73/Th.II, 17 April 2017 INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2016 IPM Sulawesi Selatan Tahun 2016 Pembangunan manusia di Sulawesi Selatan pada tahun 2016 terus

Lebih terperinci

Pembahasan Materi #7

Pembahasan Materi #7 1 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Pembahasan 2 Pengertian Moving Average Alasan Tujuan Jenis Validitas Taksonomi Metode Kualitatif Metode Kuantitatif Time Series Metode Peramalan Permintaan Weighted Woving

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.

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

Lebih terperinci

BAB III PELAKSANAAN MAGANG

BAB III PELAKSANAAN MAGANG BAB III PELAKSANAAN MAGANG 3.1 Pengenalan Lingkungan Kerja Penulis memulai pelaksanaan magang di PT. Wahana Ekonomi Semesta ( WES ) merupakan perusahaan yang menerbitkan surat kabar harian Rakyat Merdeka

Lebih terperinci

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2015

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2015 BADAN PUSAT STATISTIK No. 34/06/73/Th. I, 15Juni 2016 INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2015 IPM Sulawesi Selatan Tahun 2015 Pembangunan manusia di Sulawesi Selatan pada tahun 2015 terus mengalami

Lebih terperinci

OPTIMASI PERENCANAAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU CAPROLACTAM

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

Lebih terperinci

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

V. HASIL DAN PEMBAHASAN 71 V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Analisis Ketimpangan dan Tingkat Perkembangan Wilayah Adanya ketimpangan (disparitas) pembangunan antarwilayah di Indonesia salah satunya ditandai dengan adanya wilayah-wilayah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 VARIABEL PENELITIAN DAN DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL Variabel Penelitian di sini merupakan suatu atribut atau nilai atau sifat dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai

Lebih terperinci

Metodologi Quick Count

Metodologi Quick Count PRESS RELEASE: QUICK COUNT dan EXIT POLL PEMILIHAN GUBERNUR PROVINSI SULAWESI SELATAN 22 JANUARI 213 Jl. Lembang Terusan D57, Menteng, Jakarta Pusat Telp. (21) 3919582, Fax (21) 3919528 Website: www.lsi.or.id,

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM MODUL I PERAMALAN

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

Lebih terperinci

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada PT. Sebastian Citra Indonesia terkait dengan jumlah penjualan

Lebih terperinci

Laporan Pembayaran Iuran Kehutanan DR Bulan Januari Tahun 2015 BPPHP Wilayah XV Makassar

Laporan Pembayaran Iuran Kehutanan DR Bulan Januari Tahun 2015 BPPHP Wilayah XV Makassar Laporan Iuran Kehutanan DR Bulan Tahun 2015 BPPHP Wilayah XV Makassar No LHP/LP/DKB/LHC SPP DR Realisasi Kekurangan Tagihan Tgl Bank A SULAWESI SELATAN I BANTAENG II BARRU III BONE IV BULUKUMBA V ENREKANG

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI Pada bab ini akan memaparkan berbagai teori yang melandasi penulis dalam membangun aplikasi yang nantinya akan dibuat. 3.1 Customer Relationship Management (CRM) Menurut Buttle (2004,

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL Pada bab ini membahas tentang analisis dan interpretasi hasil perancangan dalam penelitian yang telah dilakukan pada bab sebelumnya. Tujuan bab ini adalah memberikan

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Pada dasarnya setiap perusahaan memiliki tujuan yang sama yaitu mendapatkan keuntungan untuk kelancaraan kontinuitas usahanya dan mampu bersaing

Lebih terperinci

Manajemen Operasional. PERAMALAN (Forecasting)

Manajemen Operasional. PERAMALAN (Forecasting) Manajemen Operasional PERAMALAN (Forecasting) Putri Irene Kanny Putri_irene@staff.gunadarma.ac.id Sub Pokok bahasan pertemuan ke-3 Prediksi dan Peramalan Jenis-jenis Metode Peramalan Metode deret berkala

Lebih terperinci

Seksi Pelayanan Kesehatan Primer Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan Makassar, 25 s.d 27 Maret 2018

Seksi Pelayanan Kesehatan Primer Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan Makassar, 25 s.d 27 Maret 2018 Seksi Pelayanan Kesehatan Primer Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan Makassar, 25 s.d 27 Maret 2018 DASAR HUKUM PERATURAN MENTERI KESEHATAN NOMOR 90 TAHUN 2015 TENTANG : PENYELENGGARAAN PELAYANAN

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

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

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Berdasarkan data permintaan produk Dolly aktual yang didapat (permintaan

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang

BAB II LANDASAN TEORI. Suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang 7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi 2.1.1 Sistem Suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Januari 2008 sampai dengan Desember 2008 rata-rata permintaan semakin

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

Lebih terperinci

III KERANGKA PEMIKIRAN

III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Pemikiran Teoritis 3.1.1. Konsep Permintaan III KERANGKA PEMIKIRAN Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. bidang manufaktur, suatu peramalan (forecasting) sangat diperlukan untuk

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. bidang manufaktur, suatu peramalan (forecasting) sangat diperlukan untuk BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Di dalam melakukan suatu kegiatan dan analisis usaha atau produksi bidang manufaktur, suatu peramalan (forecasting) sangat diperlukan untuk

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 OBSERVASI LAPANG

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 OBSERVASI LAPANG BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 OBSERVASI LAPANG Perum Perhutani Unit III Jawa Barat dan Banten merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi air minum dalam kemasan. Perusahaan memproduksi berbagai

Lebih terperinci

BERHASILKAH GARAM BERYODIUM SEBAGAI SALAH SATU UPAYA PENURUNAN GANGGUAN AKIBAT KEKURANGAN YODIUM (GAKY) DI INDONESIA?

BERHASILKAH GARAM BERYODIUM SEBAGAI SALAH SATU UPAYA PENURUNAN GANGGUAN AKIBAT KEKURANGAN YODIUM (GAKY) DI INDONESIA? BERHASILKAH GARAM BERYODIUM SEBAGAI SALAH SATU UPAYA PENURUNAN GANGGUAN AKIBAT KEKURANGAN YODIUM (GAKY) DI INDONESIA? Atmarita (Pengamat Garam beryodium) I. PENDAHULUAN Garam beryodium sudah ada sebelum

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini, akan dilakukan analisis dan pembahasan terhadap data runtun waktu. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu data

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI X-11-ARIMA. Metode Census II telah dikembangkan oleh Biro Sensus Amerika Serikat.

BAB III METODE DEKOMPOSISI X-11-ARIMA. Metode Census II telah dikembangkan oleh Biro Sensus Amerika Serikat. BAB III METODE DEKOMPOSISI X-11-ARIMA 3.1 Pendahuluan Metode Census II telah dikembangkan oleh Biro Sensus Amerika Serikat. Metode Cencus II memiliki beberapa jenis metode dan perbaikan sejak metode pertama

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian merupakan seluruh proses dalam perencanaan serta pelaksanaan suatu penelitian. Dan menurut Murti Sumarmi dan Salamah Wahyuni (2005, p47),

Lebih terperinci

BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN

BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Kesimpulan dari analisis yang telah dilakukan pada CV. Armindo Inti Perkasa adalah sebagai berikut : 1. Dari metode peramalan yang terdiri dari Moving Average, Weighted

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan sering dipandang sebagai seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang. Secara teoritis peramalan

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3. Desain Penelitian Tabel 3. Desain Penelitian Tujuan Penelitian Desain Penelitian Jenis dan Metode Penelitian Unit Time T Asosiatif/ Survey PT Tirta Tama Longitudinal Bahagia

Lebih terperinci

FORUM PEMBANGUNAN DAERAH MENUJU PEMBANGUNAN EKONOMI SULAWESI SELATAN YANG LEBIH INKLUSIF

FORUM PEMBANGUNAN DAERAH MENUJU PEMBANGUNAN EKONOMI SULAWESI SELATAN YANG LEBIH INKLUSIF FORUM PEMBANGUNAN DAERAH MENUJU PEMBANGUNAN EKONOMI SULAWESI SELATAN YANG LEBIH INKLUSIF oleh: A. M. YAMIN, SE., MS. Kepala DPM-PTSP Prov. Sulawesi Selatan Makassar, 8 Mei 2018 PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI

Lebih terperinci

Dr. dr. H. Racmat Latief, SpPD, KPTI, M.Kes, FINASIM Kepala Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan

Dr. dr. H. Racmat Latief, SpPD, KPTI, M.Kes, FINASIM Kepala Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan Evaluasi Sistem Informasi Kesehatan Di Sulawesi Selatan Menuju Satu Data Dr. dr. H. Racmat Latief, SpPD, KPTI, M.Kes, FINASIM Kepala Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan Pada Pertemuan Pemutakhiran

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1. Peramalan 2.1.1. Pengertian dan Kegunaan Peramalan Peramalan (forecasting) menurut Sofjan Assauri (1984) adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang

Lebih terperinci

Persyaratan Produk. I.1 Pendahuluan

Persyaratan Produk. I.1 Pendahuluan BAB I Persyaratan Produk I.1 Pendahuluan Perkembangan teknologi saat ini merupakan pemicu perusahaan untuk menggali potensi yang dimiliki perusahaan untuk dapat lebih meningkatkan performance perusahaan.

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci: peramalan, single exponential smoothing, single moving average, Economic Order Quantity (EOQ). ABSTRACT

ABSTRAK. Kata Kunci: peramalan, single exponential smoothing, single moving average, Economic Order Quantity (EOQ). ABSTRACT PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERENCANAAN PRODUKSI DAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU TINTA MENGGUNAKAN METODE EOQ (ECONOMIC ORDER QUANTITY) (Studi Kasus Di PT Inktech Indahmulya) *M. Arif Rahman, *Yeni Kustiyahningsih,

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. consumption and that might satisfy a want or need. Produk adalah apa. memenuhi kebutuhan dan harapan konsumen.

II. TINJAUAN PUSTAKA. consumption and that might satisfy a want or need. Produk adalah apa. memenuhi kebutuhan dan harapan konsumen. 7 II. TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Teoritis 1. Produk a. Definisi Produk Definisi produk menurut (Kotler, 1997), A product is anything that can be offered to a market for attention, acquisition, use, or

Lebih terperinci