ALAT BANTU SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO ORDE SATU
|
|
|
- Fanny Muljana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: Yogyakarta, 8 Jui 005 ALAT BANTU SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO ORDE SATU Lizda Iswari da Fathul Wahid Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Islam Idoesia, Yogyakarta Jl. Kaliurag Km. 4 Yogyakarta 5550 Telp. (074) ext., Faks. (074) ext dimarahi@yahoo.com, fathulwahid@fti.uii.ac.id ABSTRAKSI Sugeo s Fuzzy Iferece System is a toolbox for buildig fuzzy logic system based o Sugeo s Method. The mai system characteristic is o its flexibility which meas system facilitate user to modify the data system (dyamic system), ca be used i ay kids of platforms (portability), ad also work for multi operatig system. For the portability ad multiplatform purpose, sytem was created with C programmig laguage, followig the priciple of ANSI C. There are 4 kids of variable that should be etered to the system so that it ca work properly, those are: iput variable data, iput associatio data, output fuctio data, ad rules data. The Sugeo s characteristic ca be see from the form of output fuctio data as liear equatio. The output of the system is defuzzificatio. Keywords: Fuzzy Logic, Fuzzy Iferece System, Sugeo s Method, Defuzzificatio PENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Salah satu bidag kajia Artificial Itelligece (AI) yag megalami perkembaga pesat adalah logika fuzzy. Aplikasi dalam kehidupa yata bayak yag telah megaplikasika logika fuzzy sebagai dasar tekologiya. Duia otomotif, trasportasi, idustri, bahka peralata rumah tagga seperti mesi cuci, kamera, da peyedot debu telah megaplikasika logika fuzzy. Sejala dega pemakaia yag semaki luas, masyarakat terutama bidag pedidika juga semaki tertarik utuk mempelajari da megaplikasikaya. Program aplikasi utuk membagkitka sistem fuzzy dega metode pealara tertetu, disebut juga aplikasi sistem iferesi fuzzy, sebearya telah tersedia da cukup dikeal oleh duia pedidika. Namu, program aplikasi tersebut haya tersedia utuk sebuah sistem operasi tertetu. Selai itu, program aplikasi yag telah tersedia teryata cukup rumit bagi user pemula. Serigkali program aplikasi tersebut membutuha parameter yag terlalu bayak da matematis utuk membagu sebuah sistem fuzzy yag sederhaa. Bahka utuk duia ope source, aplikasi berbasis pada tekologi artificial itelligece masih sagat terbatas. Peelitia yag diagkat utuk meghasilka solusi aplikasi ope source berbasi masih tergolog sedikit. Keterbatasa tersediaya peragkat luak sistem iferesi fuzzy iilah yag medorog pembagua aplikasi sistem iferesi fuzzy yag dititikberatka pada aspek fleksibelitasya. Diharapka peelitia yag memaduka aplikasi peragkat luak berbasis ope source dega program aplikasi sistem iferesi fuzzy dapat dijadika salah satu solusi ope source di bidag tekologi berbasi.. Tujua Peelitia Tujua dilaksaakaya peelitia adalah membagu sistem iferesi fuzzy yag fleksibel. Fleksibel memiliki artia bahwa sistem iferesi fuzzy dapat diguaka oleh berbagai platform sistem operasi (multiplatform), mudah utuk dilakuka perubaha (dyamic) serta memiliki portabilitas utuk berbagai mesi, media peyimpa data elektrois, da berbagai media trasfer data (portability). DASAR TEORI. Pealara Fuzzy Metode Sugeo Dalam membagu sebuah sistem fuzzy dikeal beberapa metode pealara atara lai : Metode Mamdai, Metode Sugeo, Metode Tsukamoto, da sebagaiya. Pealara dega Metode Sugeo hampir sama dega pealara Mamdai, haya saja output (kosekue) sistem tidak berupa himpua fuzzy melaika berupa kostata atau persamaa liier. Metode ii diperkealka oleh Takagi-Sugeo Kag pada tahu 985. Sistem fuzzy Sugeo memperbaiki kelemaha yag dimiliki oleh sistem fuzzy muri utuk meambah suatu perhituga matematika sederhaa sebagai bagia THEN. Pada perubaha ii, sistem fuzzy memiliki suatu ilai rata-rata tertimbag (Weighted Average Values) di dalam bagia atura fuzzy IF-THEN. Sistem fuzzy Sugeo juga memiliki kelemaha terutama pada bagia THEN, yaitu dega adaya perhituga matematika sehigga tidak dapat meyediaka keragka alami utuk merepresetasika pegetahua mausia dega sebearya. Permasalaha kedua adalah tidak adaya kebebasa utuk megguaka prisip yag berbeda dalam logika fuzzy, sehigga ketidakpastia dari K-59
2 Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: Yogyakarta, 8 Jui 005 sistem fuzzy tidak dapat direpresetasika secara baik dalam keragka ii. [KUS0]. Model Fuzzy Sugeo Orde-Nol Secara umum betuk model fuzzy Sugeo Orde-Nol adalah: IF ( x ) ( x ) ( x 3 3 ) ( x is A ) THEN z = k Dega A i adalah himpua fuzzy ke-i sebagai atesede da k adalah suatu kostata (tegas) sebagai kosekue..3 Model Fuzzy Sugeo Orde-Satu Secara umum betuk model fuzzy Sugeo Orde-Satu adalah: IF ( x ) ( x ) THEN z = p * x + + p * x + q Dega A i adalah himpua fuzzy ke-i sebagai atesede da p i adalah suatu kostata (tegas) ke-i da q juga merupaka kostata dalam kosekue. [KUS0].4 Sistem Iferesi Fuzzy Dalam sistem iferesi fuzzy ada beberapa kompoe utama yag dibutuhka. Kompoe tersebut meliputi data variabel iput, data variabel output, da data atura. Utuk megolah data masuka dibutuhka beberapa fugsi meliputi fugsi fuzzifikasi yag terbagi, yaitu fugsi utuk utuk meetuka ilai jeis keaggotaa suatu himpua da fugsi pegguaa operator. Fugsi fuzzifikasi aka megubah ilai crisp (ilai aktual) mejadi ilai fuzzy (ilai kabur). Selai itu, dibutuhka pula fugsi defuzzifikasi, yaitu fugsi utuk memetaka kembali ilai fuzzy mejadi ilai crisp yag mejadi output/ilai solusi permasalaha. 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3. Kebutuha Masuka Sistem Iput atau masuka dari user utuk membagu sistem meliputi:. Data variabel iput: a. Nama variabel iput, himpua fuzzy, da fugsi output b. Nilai yag dicari dari setiap variabel iput c. Jumlah himpua da jeis himpua fuzzy utuk setiap variabel iput d. Jeis fugsi keaggotaa utuk setiap variabel iput da output, yaitu: i. Kurva Liier: Liier aik da Liier turu ii. Kurva Segitiga iii. Kurva Trapesium iv. Kurva Bahu: Bahu kiri da Bahu kaa v. Kurva S: S-peyusuta da S- pertumbuha vi. Kurva Loceg: PI, Beta, da Gauss. Jumlah fugsi output beserta data masuka fugsi output 3. Data atura sistem beserta piliha operator yag diguaka: AND atau OR 3. Kebutuha Fugsioal Adapu fugsi-fugsi yag dibutuhka dalam membagu sistem iferesi fuzzy metode Sugeo meliputi: a. fugsi pembacaa data variabel iput b. fugsi pembacaa data fugsi output c. fugsi pembacaa data atura d. fugsi peetua ilai keaggotaa himpua e. fugsi peetua ilai kosekue f. fugsi pegaplikasia operator / peetua ilai alpha g. fugsi defuzzifikasi 3.3 Kebutuha Hasil Keluara Sistem Hasil keluara sistem diharapka aka berbetuk:. Peragkat luak yag memiliki kemampua utuk membagu sebuah sistem iferesi fuzzy yag baru. Sistem mampu meghasilka file teks (.txt) yag dapat diguaka utuk megubah/megupdate data sistem yag telah ada.. Output sistem berupa ilai defuzzifikasi yag mejadi solusi permasalaha. 3. Hasil keluara sistem juga memberika lapora data masuka yag dapat dimodifikasi (pegubaha parameter fuzzy) tapa harus memulai implemetasi dari awal. 3.4 Asumsi-asumsi yag Diguaka Pada pegembaga sistem iferesi fuzzy metode Sugeo terdapat beberapa asumsi yag diguaka, yaitu:. Peggua telah megetahui perbedaa karakteristik masig-masig sistem iferesi fuzzy, baik yag megguaka metode Sugeo, metode Mamdai, ataupu metode Tsukamoto.. Peggua telah memiliki data yag dibutuhka utuk membagu sistem logika fuzzy dega metode Sugeo. Kebutuha data tersebut meliputi data variabel iput beserta himpua fuzzy, data fugsi output, da data atura. 3.5 Batasa Pegembaga Aplikasi Batasa pegembaga dari pembagua alat batu aplikasi sistem iferesi fuzzy tersebut adalah pegguaa sistem haya dapat diguaka secara tuggal (stadaloe). Batasa lai yag diguaka dalam pegembaga alat batu aplikasi sistem iferesi fuzzy atara lai:. Peragkat luak aplikasi tidak megeal adaya support set (himpua peyokog) da alphacut (ilai ambag). K-60
3 Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: Yogyakarta, 8 Jui 005. Sistem tidak meerima fugsi hedges. 3. Metode pealara yag diguaka adalah Metode Sugeo orde satu. 4. Atarmuka sistem berbasis teks / text-mode. 5. Pemasuka ama variabel iput da himpua haya mampu meerima kata dega jumlah karakter maksimal 30 buah. 6. Jumlah data variabel iput, himpua, fugsi output, da atura maksimal 00 buah. 7. Metode pealara yag diguaka adalah metode Sugeo Orde-Satu. Secara umum betuk model fuzzy Sugeo Orde Satu adalah: IF ( x ) ( x ) THEN z = p * x + + p * x + q Dega A i adalah himpua fuzzy ke-i sebagai atesede da p i adalah suatu kostata (tegas) ke-i da q juga merupaka kostata dalam kosekue. 8. Peulisa tiap data fugsi output memiliki rumusa: jumlah iput + 9. Data fugsi output adalah suatu persamaa liear dega format : ax + bx + + x + C Keteraga: a, b : ilai koefisie tiap variabel iput x, x, x : ilai cari tiap variabel iput : jumlah iput C : kostata akhir 0. Sistem haya megguaka operator dasar Zadeh berupa operator AND da OR.. Peulisa tiap data atura memiliki rumusa : jumlah iput +. Setiap data atura haya mampu meerima jeis operator dega piliha operator Ad (seleksi ilai terkecil/miimum) atau Or (seleksi ilai terbesar/maksimum). 3. Metode defuzzifikasi yag diguaka adalah rata-rata terbobot (averages weight). 4. Tidak sembarag file teks dikeali oleh sistem iferesi fuzzy tersebut. Haya file teks sesuai kaidah peulisa, yag telah ditetapka peyusu, yag dapat dikeali oleh sistem. 5. File teks yag disimpa ataupu yag igi dibaca harus berada dalam satu direktori dega kode sumber program. 4 IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK 4. Implemetasi Secara umum implemetasi dari alat batu sistem iferesi fuzzy adalah membagu, megedit, da megobservasi sistem pealara fuzzy megguaka metode Sugeo. Dalam membagu sistem pealara fuzzy, dibutuhka beberapa parameter masuka meliputi: data yag mejadi variabel iput beserta data himpua yag meyertai tiap data variabel iput, data yag berfugsi sebagai variabel output (dalam sistem iferesi fuzzy disebut sebagai data fugsi output), da data atura. Atura pada suatu model fuzzy dibutuhka utuk meujukka bagaimaa suatu sistem beroperasi. Gambar 4.. Meu utama sistem Sebagai cotoh, diketahui suatu perusahaa makaa setiap hari mampu memproduksi kaleg makaa da juga meerima permitaa kaleg. Dalam 3 bula terakhir, diperoleh data bahwa permitaa tertiggi adalah kaleg. Rata-rata persediaa di gudag adalah 7.500, sedagka kapasitas maksimum gudag adalah kaleg. Apabila sistem produksi megguaka atura fuzzy sebagai berikut: [R] IF permitaa TURUN Ad persediaa BANYAK THEN produksi barag = 000; [R] IF permitaa NAIK Ad persediaa SEDIKIT THEN produksi barag =.5*permitaa persediaa; [R3] IF permitaa NAIK Ad persediaa BANYAK THEN produksi barag = permitaa persediaa; Apabila terdapat permitaa sebayak kaleg da persediaa yag masih ada di gudag kaleg maka cara mecari jumlah produksi barag berdasar logika fuzzy dapat diselesaika melalaui lagkah-lagkah sebagai berikut: Lagkah : Memasukka Jumlah Data Utama Sistem a) Jumlah variabel iput = b) Jumlah data fugsi output = 3 c) Jumlah data atura = 3 K-6
4 Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: Yogyakarta, 8 Jui 005 Gambar 4.. Membuat sistem baru Lagkah : Memasukka Data Variabel Iput Terdapat variabel iput fuzzy yag aka dimodelka, yaitu: o Permitaa, terdiri atas himpua : NAIK da TURUN. o Persediaa, terdiri atas himpua : BANYAK da SEDIKIT. Variabel Permitaa direpresetasika megguaka kurva berbetuk S pada domai/batasa (asumsi: permitaa miimum) sampai dega (permitaa maksimum). Gambar 4.4. Pegisia data himpua TURUN Lagkah 4: Memasukka Data Fugsi Output Dari data atura diperoleh data output: [R] produksi barag =.000; [R] produksi barag =.5*permitaa persediaa; [R3] produksi barag = permitaa persediaa; Misal, dari data ke- berisi peryataa :.5*permitaa persediaa dipresetasika dalam betuk agka mejadi :.5-0 atau dalam betuk perhituga matematis mejadi : (.5)*(5) + (-)*(8) + 0 = 57 Sehigga cara pegisia data di dalam sistem mejadi : Data Fugsi Output Ke- Koefisie Var Iput Ke- :.5 Koefisie Var Iput Ke- : - Kostata Akhir : 0 Isi data fugsi output tersebut memiliki rumusa: (koef )*(ilai cari var iput )+(koef )*(ilai cari var iput )+ +(koef )*(ilai cari var )+C Gambar 4.3. Pegisia data variabel iput Lagkah 3: Memasukka Data Himpua Himpua TURUN megguaka kurva S- Peyusuta da himpua NAIK megguaaka kurva S-Pertumbuha. K-6
5 Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: Yogyakarta, 8 Jui 005 Gambar 4.5. Pegisia data fugsi output Lagkah 5: Memasukka Data Atura Data atura: [R] IF permitaa TURUN Ad persediaa BANYAK THEN produksi barag = 000; [R] IF permitaa NAIK Ad persediaa SEDIKIT THEN produksi barag =.5*permitaa persediaa; [R3] IF permitaa NAIK Ad persediaa BANYAK THEN produksi barag = permitaa persediaa; Gambar 4.6. Pegisia data atura Selai membagu sistem, peragkat luak sistem iferesi fuzzy juga meyediaka fasilitas editig. Editig berfugsi utuk megedit data masuka. Terdapat 3 fugsi utama editig, yaitu utuk megubah, meambah, da meghapus data masuka. Aplikasi data atura tersebut di atas ke dalam peragkat luak aka berbetuk: Data Atura Ke- Ideks Himp Dari Var Iput Ke- : Ideks Himp Dari Var Iput Ke- : Ideks Fugsi Output : Ideks Operator (Ad= Or=) : Ideks himpua ke- dari iput ke- merujuk pada kata permitaa TURUN, ideks himpua ke- dari iput ke- merujuk pada kata persediaa BANYAK. Sedagka ideks fugsi output = karea merujuk pada produksi barag = 000. Data atura tersebut jeis operator yag diguaka adalah Ad maka ideks yag dimasukka adalah. Gambar 4.7. Meu edit data Sistem juga meyediaka fasilitas observasi dalam betuk lapora data masuka, meliputi lapora data variabel iput da himpua, data fugsi output, data atura, da proses perhituga tiap masuka data sehigga diperoleh ilai defuzzifikasi. K-63
6 Semiar Nasioal Aplikasi Tekologi Iformasi 005 (SNATI 005) ISBN: Yogyakarta, 8 Jui 005 sistem iferesi fuzzy tergolog sistem yag fleksibel. Gambar 4.8. Lapora proses perhituga da hasil defuzzifikasi 4. Keterbatasa Aplikasi Secara keseluruha sistem iferesi fuzzy metode Sugeo telah berjala baik sesuai dega kebutuha yag ada. Tetapi masih ada beberapa kekuraga, atara lai:. Kemampua sistem haya dapat meerima satu kata (strig) peamaa variabel.. Pemakaia array statis. Sistem haya meyediaka 00 fuzzy set, yaitu haya mampu membagu sistem dega jumlah data variabel iput, fugsi output, da atura maksimal 00 buah. 3. Atarmuka sistem haya berbasiska mode teks, sehigga kurag user friedly dibadigka sistem berbasis GUI (graphical user iterface). 4. Pegolaha data masuka haya ditujuka kepada data bilaga (baik iteger atau float/real). Sistem tidak memproses data masuka strig/character. 5. Sara Berdasarka papara sub-bab 3.5 Batasa Pegembaga Aplikasi di atas, maka ada beberapa sara yag diajuka utuk pegembaga sistem agar mejadi sebuah sistem yag lebih baik, yaitu:. Pembagua atarmuka berbasis GUI (graphical user iterface) utuk memudahka peggua dalam megoperasikaya, tapa meghilagka karakteristik utama sistem yag portable da multiplatform.. Sistem diharapka mampu utuk membaca da megolah data dari peragkat luak lai yag meyediaka fasilitas sistem iferesi fuzzy metode Sugeo. Sebagai cotoh, file teks.fis dari Matlab. 3. Sistem yag dikembagka saat ii masih megguaka array statis. Sehigga sagat disaraka utuk megguaka array diamis dalam pegembaga sistem selajutya. 4. Sistem juga diharapka mampu megolah data masuka strig. Masuka berupa data strig sagat membatu terutama pada saat peggua memasukka data atura sistem. 5. Letak peyimpaa file sebaikya lebih fleksibel. Sistem diharapka meyediaka fasilitas bagi peggua utuk meetuka sediri letak direktori peyimpaa data sistem. REFERENSI [COX93] Cox, Earl. The Fuzzy Systems Hadbook. New York: AP Professioal, 993. [HAR04] Hartato, Budi. Memahami Logika Pembuata Program C Secara Mudah. Yogyakarta: Peerbit Adi, 004. [KUS0] Kusumadewi, Sri. Aalisis da Desai Sistem Fuzzy Megguaka Tool Box Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu, PENUTUP 5. Kesimpula Berdasarka pegujia da pejelasa cara kerja sistem dalam bab-bab sebelumya, maka dapat ditarik beberapa kesimpula sebagai berikut:. Pegujia sistem telah dilakuka terhadap buah sistem operasi, yaitu : Red Hat 9.0 da Widows 98. Hasil pegujia meujukka, sistem dapat mejalaka semua fugsi program dega baik. Sehigga dapat disimpulka bahwa sistem iferesi fuzzy metode Sugeo merupaka salah satu aplikasi yag multiplatform.. Tersediaya fasilitas editig utuk megubah, meambah, da meghapus data mejadika sistem bersifat diamis. 3. Kemampua sistem utuk meyimpa data agar dapat dibaca da diedit kembali mejadika K-64
BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1. Istalasi Software da Hardware Dalam pembuata program ii, peulis megguaka Microsoft Visual Studio 2008, utuk implemetasiya megguaka program Crystal Report 8 utuk membuat
Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital
Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id
BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder
3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
BAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Rizqi Elmuna Hidayah, S.Si, M.Kom
Techologia Vol 7, No.4, Oktober Desember 06 3 IMPLEMENTASI METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA PENGENALAN WAJAH BERBASIS EIGENFACE Rizqi Elmua Hidayah, S.Si, M.Kom (rizqielmua8@gmail.com) ABSTRAK
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Sistem Pakar Deteksi Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Web
Sistem Deteksi Diabetes Mellitus Megguaka Metode Bayesia Berbasis Web Voy Pawaka Program Studi Tekik Iformatika Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Tajugpura e-mail: voypwk@gmail.com Abstrak
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER
ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)
Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK
BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK 4.1. Aalisis Sistem 4.1.1. Aalisis Dokume Aalisis dokume bertujua utuk megetahui spesifikasi iformasi yag ada dalam sistem yag dipakai utuk dokume. Dokumedokume tersebut diataraya
= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
Inflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD
Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
BAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR
PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR Marhaei, Yoki Saputra Prodi Sistem Iformasi Istitut Sais da Tekologi Nasioal (ISTN) Email :
CATATAN KULIAH Pertemuan I: Pengenalan Matematika Ekonomi dan Bisnis
CATATAN KULIAH Pertemua I: Pegeala Matematika Ekoomi da Bisis A. Sifat-sifat Matematika Ekoomi 1. Perbedaa Matematika vs. Nomamatematika Ekoomi Keutuga pedekata matematika dalam ilmu ekoomi Ketepata (Precise),
BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep
3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Bab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Bab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
HASIL DAN PEMBAHASAN Formulasi Perencanaan
HASIL DAN PEMBAHASAN Formulasi Berdasarka hasil observasi da wawacara yag telah dilakuka, kebutuha iformasi terhadap kaleder akademik mejadi salah satu bagia yag petig pada Sistem Iformasi Maajeme Akademik,
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
BAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
BAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
IV. METODOLOGI PENELITIAN
49 IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Tempat da Waktu Peelitia Ruag ligkup peelitia mecakup perekoomia Provisi NTT utuk megkaji peraa sektor pertaia dalam perekoomia. Kajia ii diaggap perlu utuk dilakuka dega
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADUAN PERMASALAHAN LPSE (LAYANAN PENGADAAN SECARA ELEKTRONIK) KABUPATEN KUDUS DENGAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADUAN PERMASALAHAN LPSE (LAYANAN PENGADAAN SECARA ELEKTRONIK) KABUPATEN KUDUS DENGAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO Agus Wahyudi Program studi sistem iformasi, Fakultas ilmu komputer
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci
Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma utuk Meghitug Bilaga Fiboacci Gregorius Roy Kaluge NIM : 358 Program Studi Tekik Iformatika, Istitut Tekologi Badug Jala Gaesha, Badug e-mail: if8@studets.if.itb.ac.id,
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo
ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT
Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 20 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT Necy Nurjaah 1), Zaial Arifi 2), Dya Marisa Khairia 3) 1,2,3)
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
BAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah
Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN PERWALIAN MAHASISWA BERBASIS WEB
SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN PERWALIAN MAHASISWA BERBASIS WEB Nita Syahputri Uiversitas Potesi Utama Jl. Kl Yos Sudarso Km.6,5 Tajug Mulia Meda Nieta20d@gmail.com Abstrak Web Perwalia merupaka suatu aplikasi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: X
Jural Pegembaga Tekologi Iformasi da Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 8, Agustus 2018, hlm. 2902-2908 http://j-ptiik.ub.ac.id Optimasi Fugsi Keaggotaa Fuzzy Iferece System Tsukamoto dega Particle
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING Moch Arifi 1, Rizal Cahya Pratama 1 Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika Da Tekik Komputer Surabaya Jl.
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia
ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN
Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya
Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Iformasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya izar.radliya@yahoo.com Nama Mahasiswa NIM Kelas Kompetesi Dasar Memahami tekik data miig klasifikasi da mampu meerapka
Universitas Dian Nuswantoro Jalan Nakula 1 No 5-11, (024) , Semarang
PENERAPAN DATA MINING KLASIFIKASI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PADA DATA NASABAH KREDIT DI BANK KREDIT DESA (BKD) KABUPATEN REMBANG Dia Rusdiaa Sari Uiversitas Dia Nuswatoro Jala Nakula 1 No 5-11,
Perancangan Aplikasi Tari Bali Klasik Berbasis Web
Koferesi Nasioal Sistem & Iformatika 207 STMIK STIKOM Bali, 0 Agustus 207 Peracaga Aplikasi Bali Klasik Berbasis Web Nyoma Utami Jauhari ), Ni Luh Ayu Kartika Yuias S 2), Made Rudita 3) STIKOM Bali Jala
REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE LEVEL SUM
PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE LEVEL SUM Yosifayza Septiai 1, Bambag Irawato 2, Susilo Hariyato 3 Departeme Matematika FSM Uiversitas
2.3. PENGEMBANGAN MODEL
megadopsi mesi pae, mesi perotok, mesi pegerig da mesi peggilig padi. Perotoka dega mesi perotok (power thresher), dapat meuruka susut hasil sebesar 3,5 % dari total produksi. 2.2.8. Mekaisasi (Alat da
6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
III. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2005/2006
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Gada 2005-2006 Skripsi Sarjaa Program Gada Semester Gajil 2005/2006 PEMBANGKITAN FRAKTALUNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI KERJA DESAINER GRAFIS MENGGUNAKAN METODE NEWTON RAPHSON
III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
ARTIKEL SKRIPSI SISTEM INFORMASI POIN PELANGGARAN DAN REWARD SISWA PADA SMP 1 SELOMERTO WONOSOBO BERBASIS WEB
ARTIKEL SKRIPSI SISTEM INFORMASI POIN PELANGGARAN DAN REWARD SISWA PADA SMP SELOMERTO WONOSOBO BERBASIS WEB Diajuka utuk memeuhi salah satu srat memperoleh derajat Sarjaa Sistem Iformasi Disusu Oleh Nama
III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.