IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1)"

Transkripsi

1 IMPEMENTASI MOE PENGUKURAN BUWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MOE MA() Ta Talha Jurusan Tknk Inusr Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang Emal : a@osn.nus.ac. Absrac In supply chan managmn on of h mos crcal problms whch rqur a lo of ffor wh s how o quanfy an allva h mpac of bullwhp ffc. Faul nformaon can mak soron of nformaon whch on of h consqunc s varanc of man on supply chan channl. In fac varably spos movng upsram ha s bullwhp ffc phnomnon. In hs rsarch a masur of bullwhp ffc wll b vlop hrough movng avrag mol MA(). From h rsulng bullwhp masurmn mol can b mplmn bcaus h valu of r >-.5. Kywors : Bullwhp ffc man MA() Absrak alam Supply Chan Managmn salah sau masalah yang palng krs yang mana mmrlukan banyak usaha ngan bagamana unuk kuanaf an mngurang pngaruh ar bullwhp ffc. Kurangnya nformas apa mnmbulkan sors nformas mana salah sau akbanya aalah varans prmnaan yang ra paa saluran supply chan. Bahkan varablas rsbu cnrung brgrak upsram yang namakan fnomna buulwhp ffc. alam pnlan n pngukuran bullwhp ffc akan kmbangkan mlalu mol movng avrag MA(). ar mol pngukuran bullwhp yang haslkan apa mplmnaskan karna nla r >-.5. Kaa Kunc : Bullwhp ffc prmnaan MA(). PENAHUUAN Prumbuhan nusr yang smakn kompf mnybabkan munculnya banyak pman-pman baru una nusr. Bbrapa prusahaan skarang n mnggunakan srag mnaga rana pasok (supply chan) alam mnguasa aaupun mmprahankan pasar. Namun alam prakknya banyak mu knala alam pnrapan ssm supply chan. Knala yang srng muncul aalah aanya ksalahan nformas yang rma mana salah sau akbanya aalah aanya kakpasan sock yang ra paa supply chan channl. Varablas cnrung mnngka ar arah hlr k hulu (ar cusomr k supplr) mana hal rsbu muncul sbaga suau fnomna yang sbu ngan bullwhp ffc. Bullwhp ffc mrupakan hambaan bag prusahaan alam mnrapkan srag Supply Chan Managmn (SCM).. al (997) mngnfkas 4 pnybab uama ar bullwhp ffc yau man forcasng upang orr bachng prc flucuaon an raonng & shorag gamng. Warburon. al (4) alam proyknya mnybukan bahwa bullwhp ffc mrupakan masalah yang sanga sgnfkan brbaga ns prusahaan an nusr. Bullwhp ffc uga mnybabkan mnngkanya baya karna mnmbulkan klbhan nvnory kakpuasan konsumn an kakpasan rncana prouks (ana Yan Wu an Elna K 6). Moyaux. al (6) mnyaakan bullwhp ffc uga mnybabkan ak aanya fsns alam supply chan yang slanunya uga akan mnngkakan baya. Bullwhp ffc uga cnrung mnmbulkan ysfunconal oucoms. Mskpun sumbr uama yang mnybabkan bullwhp ffc lah nfkas kuanfkas bullwhp ffc mash mna anangan bag banyak pnl. alam pnlan n Tchno Scnc Vol. 4 No. M 59

2 pngaruh kofsn MA() an la m alam pngukuran Bullwhp Effc (BE) akan analss kmuan mol akan mplmnaskan paa salah sau prusahaan garmn.. METOE PENEITIAN Tahap awal pngmbangan mol n yau ngan mnganalss pola aa yang lalu kmuan mnnukan mo yang prgunakan an slanunya mmproykskan aa yang lalu mnggunakan mo yang prgunakan. Mol yang akan kmbangkan aalah B ( ) mana mrupakan kofsn Movng Avrag (). Tahapan formulas mol yang lakukan mnggunakan pnkaan AR(). Varabl yang ambahkan alam pngmbangan mol n aalah paramr MA ( ) sbaga nla aksran unuk mol MA(). 3. HASI AN PEMBAHASAN Pngmbangan Mol Noas yang gunakan alam pngmbangan mol aalah : : Prmnaan paa pro q : Orr quany paa awal pro S : Orr-up-o lvl paa awal pro : : Kofsn korlas MA() : Konsana ar mol MA µ : Man ar pross MA yang gunakan unuk mnskrpskan pross prmnaan : Varans prmnaan : a m orr : Prmnaan saa ˆ : Pramalan prmnaan saa : Sanar vas ksalahan pramalan prmnaan saa : Ksalahan pramalan paa pro Tahap-ahap mmbangun mol ngan mngku prosur yang lakukan uong (7) sbaga brku : a. skrps Ssm ngan mmprmbangkan kbakan nvnory prsamaan orr quany ( q ) paa awal pro aalah : q () S S Jka kbakan nvnory gunakan S ˆ zˆ S apa nukan mlalu prmnaan saa aalah : () b. Pross Prmnaan uong (7) lah mngukur bullwhp ffc brasar kbakan prsaan an pramalan prmnaan mnggunakan AR() yau : φ (3) Implmnas Mol Pngukuran....(Ta) 5

3 Unuk pross MA() ngan q mnghaslkan ρ mana q aalah or ar mo pramalan MA(). Bla ρ gan ngan r yang kahu sbaga auokorlas mprs prolh nla aksran unuk pross MA() maka nla ρ aalah hal. 5). Maka nla pnaksr r apa uls : (Makraks 999 r (4) Mnggunakan prsamaan (3) an prsamaan (4) pross prmnaan rumuskan : (5) mana () varabl ranom brsrbus normal ngan man an varans. Unuk pross MA() yang sasonr maka : E E µ (6) ( ) ( ) Olh karna u ar prsamaan (5) prolh : µ (7) Mngacu paa prsamaan uong (7) ar prsamaan (5) uga prolh : aau (8) ar prsamaan (7) an (8) apa lha bahwa orr unuk pross prmnaan yang sasonr maka <. c. Pnnuan Pramalan Prmnaan Saa Prmnaan saa uls sbaga brku : Unuk pross MA() E (9) () apa nukan : [ ] Slanunya akan mnghaslkan : nyaakan alam maka : Jka Kmuan : Mnggunakan prosur aas prolh :. ( ) () Slanunya : Tchno Scnc Vol. 4 No. M 5

4 5 Implmnas Mol Pngukuran....(Ta) [ ] E µ ar prnyaaan aas prnyaaan kspls prolh an brbnuk prsamaan () brku : µ () Slanunya prsamaan () subsuskan k prsamaan () prolh : µ µ (3). Pnnuan Sanar vas Ksalahan Pramalan Prmnaan Saa Paa ahap n prnyaaan varans ar ksalahan pramalan prmnaan saa akan kmbangkan. fnskan : (4) an unuk ksalahan pramalan aalah : ar prsamaan () apa nukan : mana : Maka prolh : (5) Shngga varans ar ksalahan pramalan prmnaan saa ak rganung paa an nukan olh : (6). Pnnuan Varans Orr Quany ar prsamaan () an prsamaan () apakan : S S q z z (7)

5 53 Tchno Scnc Vol. 4 No. M ar prsamaan (3) q fnskan : q Ja COV q (8) ngan knuan bahwa : (9a) COV (9b) Maka : q q () Shngga varans ar orr quany paa pro apa nukan ngan prsamaan () brku n : q () ngan mngahu varans orr quany maka bullwhp ffc apa valus. Olh karna u ukuran bullwhp ffc apa nyaakan sbaga raso varans orr quany ngan varans prmnaan. Shngga ar prsamaan () ukuran bullwhp ffc apa nukan ngan : q B () f. Pngaruh Kofsn MA() an a Tm ar f apa kmbangkan ngan ahapan sbaga brku : B B (3) B (4)

6 ar prsamaan nla r korlaskan ngan prolh - an nla yang apa mmnuh aalah.5. 5 Prlaku Mol Analss mngna prlaku mol prlukan unuk mngahu pngaruh aau fk paramr MA() an la m paa ukuran bullwhp. Unuk analss prlaku mol n fnskan bahwa ra bullwhp ffc ka nla B ) aalah >. a. Pngaruh Paramr MA ( ) Trhaap B ( ) ( 3.5 Ukuran Bullwhp Effc Kofsn MA() Gambar. Pngaruh rhaap B ( ) Bahwa prubahan nla bullwhp ffc nukan ar nla kofsn. Tranya bullwhp ffc rsbu karna nla yang gunakan aalah - ngan nla B( ) haslkan aalah >. b. Pngaruh a Tm ( ) Trhaap B ( ) B() yang Ukuran Bullwhp Effc B() a Tm () Gambar. ) B (. Nla B ) yang haslkan rsbu sbabkan karna aanya pngaruh la m mana la m apa mnngkakan varablas alam mramalkan prmnaan shngga apa prkrakan ranya bullwhp ffc. ( Implmnas Mol Pngukuran....(Ta) 54

7 Implmnas Mol MA() ar aa prmnaan barang yang kumpulkan prolh nla r yau kofsn korlas unuk MA(). Tabl. aa Pramalan MA() Bulan Akual (X) Pramalan (Y) XY X Y Jan Fb Mar Apr M Jun Jul Agus Sp Ok Nov s Toal ngan mnggunakan rumusan : n XY ( X )( Y ) r XY n X X n Y Y prolh nla Cov VarX VarY r XY mana korlas mprs unuk MA() aalah XY r. Sbagamana lah laskan sblumnya nla yang gunakan alam mol MA() aalah - shngga apa uls -.5 r.5. Hal n mnunukkan bahwa mol yang haslkan apa mplmnaskan paa prusahaan karna nla r > KESIMPUAN Pnlan n mnylk supply chan srhana ngan sau ralr an sau supplr mana ralr mmpkrakan nvnory brasar kbakan sock. Hasl kuanaf unuk mol MA() mnunukkan bahwa kofsn MA an la m mmpunya umbukan yang cukup bsar paa BE. ar mol pngukuran bullwhp yang haslkan apa mplmnaskan karna nla r >-.5 AFTAR PUSTAKA [] ana Yan Wu. an E. Kaok. (6). arnng communcaon an h bullwhp ffc. Journal of Opraons Managmn [] I Nyoman Puawan. (5). Supply Chan Managmn. Surabaya Guna Wya. [3] H. P. Pamanabhan an S. Whang. (997). Informaon soron n a supply chan: Th bullwhp ffc. Managmn Scnc [4] Moyaux T. B. Chab-raa S. Amours. (6). Informaon Sharng as Mchansm for Rucng h Bullwhp Effc In A Supply Chan. Naonal Scnc an Engnrng Rsarch. Unvrsy aval Qubc Cy Qubc Canaa. [5] Warburon R.. H. (4). An analycal nvsgaon of h bullwhp ffc. Journal of Proucon an Opraons Managmn 3 no Tchno Scnc Vol. 4 No. M 55

PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE

PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE PENGUKURAN BUWHIP EFFECT ENGAN MOE AUTOREGRESSIVE Ta Talha Program Su Tknk Inusr, Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang E-mal : a@osn.nus.ac. Absrak Kurangnya nformas apa mnmbulkan

Lebih terperinci

RESPONS STRUKTUR SDOF AKIBAT BEBAN SINUSOIDAL DENGAN METODE INTEGRAL DUHAMEL

RESPONS STRUKTUR SDOF AKIBAT BEBAN SINUSOIDAL DENGAN METODE INTEGRAL DUHAMEL RESPONS STRUKTUR SO KT EN SNUSOL ENGN METOE NTEGRL UHMEL Rn Suryana Jurusan Tknk Spl akulas Tknk Unvrsas Rau Kampus na Wya Jl. H.R. Sobranas Km.,5 Pkanbaru mal : rn@unr.ac. Hnra Sarfka Jurusan Tknk Spl

Lebih terperinci

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada

Lebih terperinci

PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1)

PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1) PNDKATAN BAS MPIRIK PADA PNDUGAAN STATISTIK ARA KCIL BRBASIS MODL POISSON-GAMMA DNGAN PUBAH PNRTA ) Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara

Lebih terperinci

Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta

Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta Pnkaan Bas mprk Paa Pnugaan Sask Ara Kcl Brbass Mol Posson-Gamma Dngan Pubah Pnra Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Absrak Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara kcl ang apa

Lebih terperinci

BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN BAB 8 RUANG EIGEN Masalah nilai dan vkor ign banyak skali dijumpai dalam bidang rkayasa, spri maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, komprsi pada pngolahan cira, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah

Lebih terperinci

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN Pmbahasan harga opsi idak dapa dilpaskan dari pmbahasan nang skurias lain yang brhubungan dngan haga opsi. Shingga prlu dibahas masalah

Lebih terperinci

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan TRFRS DA DFRAKS Maa Kulah: Glombang & Opk Dosn: Anhy Sawan A. nfns nfns mupakan ppauan ua aau lbh glombang sbaga akba blakunya pnsp supposss. nfns ja bla glombang glombang sbu kohn, yau mmpunya pbaan fas

Lebih terperinci

Pengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja

Pengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja 8 Pngaruh Pnyspan Indukor dan Kapasor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabl Dsrbus kv rhadap Prambaan Glombang gangan Surja Moch. Dhofr Absrak Dalam ulsan n dpaparkan pngaruh sspan L sr aau C parall danara

Lebih terperinci

BAB IV DATA DAN ANALISA

BAB IV DATA DAN ANALISA BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari

Lebih terperinci

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas:

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas: Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11] BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Umum Tngkat playanan suatu jarngan jalan tntukan olh waktu prjalanan, baya prjalanan (tarf an bahan bakar), knyamanan, an kamanan pnumpang. Jka trja pnurunan tngkat playanan

Lebih terperinci

ANALISA ANALITIS KARATERISTIK ARUS MOTOR DC YANG DISUPLAI PENYEARAH DIODA SATU FASA

ANALISA ANALITIS KARATERISTIK ARUS MOTOR DC YANG DISUPLAI PENYEARAH DIODA SATU FASA K, ol. 5, No. Pbruar SSN: 978-5 NS NTS KTSTK US MOTO C YNG SUP PNYH O STU FS ky Salana Tknk lkro Polknk Ngr bon vkysalana@yahoo.o STK Ths suy nns o look a h hararss of urrn rawn by h oor whn suppl by a

Lebih terperinci

5 Model sebaran pergerakan

5 Model sebaran pergerakan 5 Mol sbaran prgrakan Pmolan bangktan prgrakan tlah trangkan paa bab 4 scara rnc. D stu prkrakan bsarnya prgrakan yang haslkan ar zona asal an yang trtark k zona tuuan. Bsarnya bangktan an tarkan prgrakan

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier TKE 403 SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT Kuliah 5 Transformasi Fourir Bagian II Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Tknik Elkro Fakulas Tknik dan Ilmu Kompur Univrsias Mrcu Buana Yogyakara 009 KULIAH 5

Lebih terperinci

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi BAB DASAR TEOR. Prsamaan Grak Rok dalam Ruang Tiga Dimnsi Prsamaan grak rok di bidang ruang iga dimnsi pada Taa Acuan Koordina Bnda diurunkan dari Prsamaan Dinamik Rok [Rf. ] sbagai briku: Grak Translasi

Lebih terperinci

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN RUANG EIGEN Masalah nilai dan vko ign banyak skali dijumpai dalam bidang kayasa, spi maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, kompsi pada pngolahan cia, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah nilai dan

Lebih terperinci

BAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan.

BAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan. BAB IV TURUNAN FUNGSI Sla kia mmbaas i an kkoninuan fungsi paa bab sblumna, kia akan mmbaas nang urunan ang konspna ikmbangkan ari konsp i Pmbaasan urunan ibagi mnjai ua bagian, bagian prama mmbaas pngrian,

Lebih terperinci

MODEL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPESIES

MODEL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPESIES MODL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPSIS Wj Bu Pratkno an Sunarsh Program Stu Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soarto SH Smarang 575 Astract. Thr spcs foo chan mols ar mol that xprss th ntracton of thr populatons

Lebih terperinci

BAB III TURUNAN FUNGSI

BAB III TURUNAN FUNGSI BAB III TURUNAN FUNGSI Sandar Kompnsi Mahasiswa mmahami konsp urunan unsi dan knik-knik an dapa diunakan unuk mnnukan urunan, baik unsi ksplisi maupun unsi implisi,. Kompnsi Dasar Slah mmplajari pokok

Lebih terperinci

Model Gelombang Panjang dengan Metoda Elemen Hingga Diskrit. Syawaluddin Hutahean 1)

Model Gelombang Panjang dengan Metoda Elemen Hingga Diskrit. Syawaluddin Hutahean 1) Huahan Vol. 0 No. Januar 003 urnal TEKNIK SIPIL Modl Glombang Panjang dngan Moda Elmn Hngga Dskr Syawaluddn Huahan ) bsrac Ths papr nroducs Dscr Fn Elmn Mhod (DFEM) o solv long war wav quaon. Ths mhod

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA SISTEM MEKANIKA

MODEL MATEMATIKA SISTEM MEKANIKA MODEL MAEMAIKA SISEM MEKAIKA PEGAAR Paa bagian ini akan ibaha mngnai pmbuaan mol mamaika ari im mkanika baik alam bnuk pramaan iffrnial, fungi alih maupun iagram blok. Prgrakan ari lmn im mkanika apa ikripikan

Lebih terperinci

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona

Lebih terperinci

Filosofi Dasar. Konsep Dasar Susunan Antena. Superposisi Medan Listrik. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT

Filosofi Dasar. Konsep Dasar Susunan Antena. Superposisi Medan Listrik. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT Oulin TTG3D3 Anna Mul#4a Anna an Prpagasi Knsp Dasar Susunan Anna Olh : Nachwan Mufi Ariansah, ST, MT Filsfi Dasar: Suprpsisi Man Lisrik Susunan Sumbr Tiik Isrpis Prinsip Prkalian Diagram an Sinsa Paa

Lebih terperinci

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak

Lebih terperinci

Solusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu:

Solusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu: KARTIKA YULIANTI Jurusan Pndidian Mamaia FPMIPA - Univrsias Pndidian Indonsia Jl. Dr. Syabudhi 9, Bandung Tlp. () 8, Fa () 8 -mail: yar_ia @ yahoo.com DINAMIKA FLUIDA EXERCISE. Ta as iniial spcrum a bloc

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIS DAN SIMULASI PERGERAKAN HARGA SAHAM SKRIPSI

MODEL MATEMATIS DAN SIMULASI PERGERAKAN HARGA SAHAM SKRIPSI MODEL MATEMATI DAN IMULAI PERGERAKAN HARGA AHAM KRIPI Dajukan Unuk Mmnuh alah au yara Mmprolh Glar arjana ans Program ud Mamaka Dsusun Olh : RIDWAN RAHADIYANTO NIM : 334 PROGRAM TUDI MATEMATIKA JURUAN

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS Program Sudi MMT-ITS, Surabaya Agusus ESTIMASI PARAMETER UA LEVEL MOEL GSTARX- Andria Prima iago dan Suharono Program Sudi Magisr Saisika, Insiu Tknologi Spuluh Nopmbr Jl Arif Rahman Hakim, Surabaya,,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Di dalam dunia bisnis yang smakin ktat saat ini prusahaan dituntut untuk mmiliki banyak kunggulan komptitif agar dapat brsaing dngan yang lainnya. Maka dari itu, prusahaan

Lebih terperinci

Analisis Variansi Multivariat

Analisis Variansi Multivariat Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak

Lebih terperinci

BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH

BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH Sjak bbrapa ahun yang lalu, ilmuwan asal Amrika Marin Nowak dan Sbasian Bonhoffr mncoba mmplo daa dari pnliian oba ani-hiv.

Lebih terperinci

DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV)

DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV) DEFOMSI INTEKSI DU PKET GELOMBNG DI PESMN IMPOVED KdV IKdV Sumn Jurusan Mamaa FMIP Unvrsas Dongoro Jl. Prof. H. Sodaro SH Tmbalang Smarang 575 E-mal: su_mn@yaoo.om bsra: Hr W wll sudy nonlnar wo wavs a

Lebih terperinci

PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG

PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG ROYESI ENDUDU ROVINSI MALUU DENGAN MENGGUNAAN MODEL ERTUMBUHAN LOGISTI ADA BEBERAA TAHUN MENDATANG [unuk mmnuhi ugas maa kuliah modlan] Disusun olh: 1. CAROLINA LAISINA 2. ELSA M. TAHALEA 3. FRISA NAHUWAY

Lebih terperinci

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak Pranan Formulasi Invrsi pada Fungsi Karakrisik Suau Variabl Acak Jon Maspupu Pusfasainsa LAPAN, Jl Dr Djundjunan No 33 Bandung 473, lp 66 Ps 6 Fax 64998 E-mail: jon_mspp@yaoocom Absrac: In probabiliy ory,

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA

MODIFIKASI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUASI-STABIL CECEP A.H.F. SANTOSA MODIFIKAI METODE RELE UNTUK MODEL PENDUDUK QUAI-TABIL CECEP A.H.F. ANTOA EKOLAH PACAARJANA INTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 28 Hak Cipa milik Insiu Pranian Bogor, ahun 28 Hak Cipa ilinungi unang-unang 1.

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu

Lebih terperinci

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka

Lebih terperinci

BAB II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan

BAB II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan BAB PENYEAAH TEKENDA Unuk menghalkan egangan keluaran yang erkenal gunakan pengenal faa hyror. Tegangan keluaran penyearah erkenal apa varakan engan mengonrol aau mengaur uu penyalaan hyror. Thyror nyalakan

Lebih terperinci

INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL

INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL A Sawa Program S Mamaka Isr a Saska Faklas Sas a Mamaka Uvrsas Krs Saya Wacaa Jl Dpogoro 5-6 Salaga 57

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR) ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka

Lebih terperinci

KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL

KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta

Lebih terperinci

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral Sudarano Sudirham Sudi Mandiri Fungi dan Grafik Difrnial dan Ingral Sudarano Sudirham, Fungi dan Grafik, Difrnial dan Ingral Darublic 6 Pramaan Difrnial Ord Dua 6.. Pramaan Difrnial Linir Ord Dua Scara

Lebih terperinci

Minggu 4 RATA-RATA BERGERAK DAN EXPONENTIAL SMOOTHING. Peramalan Data Time Series

Minggu 4 RATA-RATA BERGERAK DAN EXPONENTIAL SMOOTHING. Peramalan Data Time Series Minggu 4 RATA-RATA BERGERAK DAN EXPONENTIAL SMOOTHING Bab ini memperkenalkan model berlaku unuk daa ime series dengan musiman, ren, aau keduana komponen musiman dan ren dan daa sasioner. Meode peramalan

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

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

Lebih terperinci

ANALISIS SAMBUNGAN PAKU

ANALISIS SAMBUNGAN PAKU 4 ANALISIS SAMBUNGAN PAKU Alat sambung paku masih sring ijumpai paa struktur atap, ining, atau paa struktur rangka rumah. Tbal kayu yang isambung biasanya tiak trlalu tbal brkisar antara 0 mm sampai ngan

Lebih terperinci

PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta

PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

Penentuan Koefisien Difusi Gas SF 6 pada Tanah Sawah dengan Metode Spektroskopi Fotoakustik Laser CO 2

Penentuan Koefisien Difusi Gas SF 6 pada Tanah Sawah dengan Metode Spektroskopi Fotoakustik Laser CO 2 Jurnal Ilmu Pngahuan dan Tknolog TELAAH Volum 27, M 21 Pnnuan Kofsn Dfus Gas SF 6 pada Tanah Sawah dngan Mod Spkroskop Fooakusk Lasr CO 2 ALI JOKO WASONO Lab. Fooakusk FMIPA Fska UGM, Yogyakara Indonsa

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK

ANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK ANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK Supani 1 Astrak Prsaingan khiupan i alam apat ikatgorikan ua jnis yaitu prtama prsaingan antara ua spsis

Lebih terperinci

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt

Lebih terperinci

Perbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz

Perbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz Prosiding Smiraa FMIPA Univrsias Lampung, Prbandingan Prhiungan Jumlah Pnduduk Tahunan dngan Inrpolasi Splin dan Simulasi Asumsi Gomprz Ds Alwin Zayani Jurusan Mamaika FMIPA Univrsias Sriwaya E-mail: dalwinzayani@yahoo.com

Lebih terperinci

MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI

MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI Indah Puspiasari, M. Sahid Akbar, Suharono Mahasiswa Jurusan Saisika ITS Dosn Jurusan

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma RSA dan CBC (Chiper Block Chaining) untuk Enkripsi-Dekripsi Citra Digital

Penerapan Algoritma RSA dan CBC (Chiper Block Chaining) untuk Enkripsi-Dekripsi Citra Digital Pnrapan Algoritma RSA an CBC (Chipr Block Chaining) untuk - Citra Digital Muhamma Hilmi Asyrofi an 13515083 1 Program Stui Tknik Informatika Skolah Tknik Elktro an Informatika Institut Tknologi Banung,

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12.5 Pekanbaru

Jurusan Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12.5 Pekanbaru KINERJA STRUKTUR GEDUNG BERATURAN DUAL SYSTEM (CONCRETE FRAME RC ALL STRUCTURES) MENGGUNAKAN METODE DIRECT DISPLACEMENT BASED DESIGN DAN CAPACITY SPECTRUM METHOD Raja Parulan Purba 1), Zulkar Djauhar ),

Lebih terperinci

Solusi Persamaan Schrodinger 1-dimensi untuk Potensial Deng Fan MenggunakanKonstruksi Supersimetri

Solusi Persamaan Schrodinger 1-dimensi untuk Potensial Deng Fan MenggunakanKonstruksi Supersimetri ISSN: 57-533X Solusi Prsamaan Shroingr 1-imnsi untuk Potnsial Dng Fan MnggunakanKonstruksi Suprsimtri 1. Wahyulianti, A. Suparmi, C. Cari 1, Program Stui Ilmu Fisika Pasasarjana Univrsitas Sblas Mart,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial

Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: 2355-83X Prod Maaa

Lebih terperinci

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:

Lebih terperinci

( L ). Matriks varians kovarians dari

( L ). Matriks varians kovarians dari LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL

MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL ISSN : 407 846 -ISSN : 460 846 MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL Chrish Rikardo *, Taufik Limansyah, Dharma Lsmono Magistr Tknik Industri,

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 4 BAB II LANDAAN EORI ala sau insrun rivaif yang punyai ponsi unuk ikbangkan aala opsi. Opsi aala suau konrak anara ua piak, sala sau piak (sbagai pbli) punyai ak unuk bli aau njual suau as rnu ngan arga

Lebih terperinci

MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1 Pnurunan Tanah pada Fondasi Dangkal Fakultas Program Studi Tatap Muka Kod MK Disusun Olh Tknik Prnanaan Tknik A41117AB dan Dsain Sipil 9 Abstrat Modul ini brisi bbrapa

Lebih terperinci

RISK IDENTIFICATION & IMPLEMENTATION OF RISK MANAGEMENT METHOD AT FUEL OIL SYSTEMS (CASE STUDY : PAITON POWER PLANT, PT.PJB)

RISK IDENTIFICATION & IMPLEMENTATION OF RISK MANAGEMENT METHOD AT FUEL OIL SYSTEMS (CASE STUDY : PAITON POWER PLANT, PT.PJB) ISK IDENTIFICATION & IMPLEMENTATION OF ISK MANAGEMENT METHOD AT FUEL OIL SYSTEMS CASE STUDY : PAITON POWE PLANT, PT.PJB Anda Iviana Juniani, ST Safy Enginring, Spuluh Nopmbr Insiu of Tchnology Sukolilo

Lebih terperinci

IV. Konsolidasi. Pertemuan VII

IV. Konsolidasi. Pertemuan VII Prtmuan VII IV. Konsolidasi IV. Pndahuluan. Konsolidasi adalah pross brkurangnya volum atau brkurangnya rongga pori dari tanah jnuh brpmabilitas rndah akibat pmbbanan. Pross ini trjadi jika tanah jnuh

Lebih terperinci

ESTIMASI PELUANG KEMUNCULAN KLAIM PADA PERUSAHAAN ASURANSI KECELAKAAN MELALUI PEMODELAN POINT PROCESS

ESTIMASI PELUANG KEMUNCULAN KLAIM PADA PERUSAHAAN ASURANSI KECELAKAAN MELALUI PEMODELAN POINT PROCESS Prosng Semnar Nasonal Volume 02, Nomor 1 ISSN 2443-1109 ESTIMASI PELUANG KEMUNCULAN KLAIM PADA PERUSAHAAN ASURANSI KECELAKAAN MELALUI PEMODELAN POINT PROCESS Irmayan 1, Nur Asm Rahmawa 2 Unversas Cokroamnoo

Lebih terperinci

MATEMATIKA TERAPAN I. REVIEW

MATEMATIKA TERAPAN I. REVIEW MATEMATIKA TERAPAN Dafar isi : I. Rviw Dfinisi Dasar Fungsi Variabl Turunan/Drivaif Bbrapa auran pada oprasi urunan Laihan Soal Ingral Bbrapa sifa pada oprasi ingral Bbrapa sifa rigonomri ang prlu diprhaikan

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

MODEL DAN ANALISIS DATA SURVIVAL MENGGUNAKAN SEBARAN LOG-LOGISTIK NURMAULIDAH G

MODEL DAN ANALISIS DATA SURVIVAL MENGGUNAKAN SEBARAN LOG-LOGISTIK NURMAULIDAH G MODEL DAN ANALII DATA URVIVAL MENGGUNAKAN EBARAN LOG-LOGITIK NURMAULIDAH G 54325 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 27 2 ABTRACT NURMAULIDAH.

Lebih terperinci

PENENTUAN ALOKASI PESANAN BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE FUZZY-TOPSIS DAN MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DI PT. DJARUM KUDUS

PENENTUAN ALOKASI PESANAN BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE FUZZY-TOPSIS DAN MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DI PT. DJARUM KUDUS Jural SIMETRIS Vol 6 No Novmbr 5 ISSN: 5-98 PENENTUN LOKSI PESNN BHN BKU ENGN INTEGRSI METOE FUZZ-TOPSIS N MULTI CHOICE GOL PROGRMMING I PT JRUM KUUS aa Puspa Sar Fakulas Tkk Program Su Tkk Iusr Uvrsas

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON

PENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON Pnntuan Nilai E/m Elktron 013 PENENTUAN NILAI /m ELEKTRON Intan Masruroh S, Anita Susanti, Rza Ruzuqi, Zaky Alam Laboratorium Fisika Radiasi, Dpartmn Fisika Fakultas Sains Dan Tknologi, Univrsitas Airlangga

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA TUJUAN SURABAYA BALIKPAPAN DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Joko Ariyadi (308 030 060) Pembimbing : Drs. Brodjol Suijo Suprih Ulama, M.Si Laar Belakang 2 Laar

Lebih terperinci

Kendali Optimal pada Masalah Persediaan Barang yang Mengalami Peningkatan

Kendali Optimal pada Masalah Persediaan Barang yang Mengalami Peningkatan Sminar Nasional Tnologi Informasi, omuniasi dan Indusri (SNTII) 9 ISSN (Prind) : 579-77 Faulas Sains dan Tnologi, UIN Sulan Syarif asim Riau ISSN (Onlin) : 579-5406 Panbaru, 8-9 Mi 07 ndali Opimal pada

Lebih terperinci

OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB)

OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB) OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Stud Kasus Produk Flash Dsk dngan Kapastas Pnympanan 4 GB dan 8 GB) Skrps OLEH: DIAN SETYA ARINI I0307038 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL DO-BOD DALAM PENGELOLAAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG 1) (The DO-BOD Model Develompent for Ciliwung River Water Quality Management)

PENGEMBANGAN MODEL DO-BOD DALAM PENGELOLAAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG 1) (The DO-BOD Model Develompent for Ciliwung River Water Quality Management) Pngmbangan Modl DO-BOD dalam Pnglolaan Kualias Air Sungai Ciliwung (W. Asono al. PENGEMBANGAN MODEL DO-BOD DALAM PENGELOLAAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG 1 (Th DO-BOD Modl Dvlompn for Ciliwung Rivr War

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

ADSORPSI METHYLEN BLUE DENGAN ABU DASAR PT.IPMOMI PROBOLINGGO JAWA TIMUR DAN ZEOLIT BERKARBON

ADSORPSI METHYLEN BLUE DENGAN ABU DASAR PT.IPMOMI PROBOLINGGO JAWA TIMUR DAN ZEOLIT BERKARBON Prosiding Skripsi Smsr Gasal 2009/2010 ADSORPSI METHYLEN BLUE DENGAN ABU DASAR PT.IPMOMI PROBOLINGGO JAWA TIMUR DAN ZEOLIT BERKARBON Inan Prmaa Sari*, Nurul Widiasui 1 Jurusan Kimia, Fakulas Mamaika dan

Lebih terperinci

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Disini tujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuatan suatu aplikasi

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Disini tujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuatan suatu aplikasi BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Disini ujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuaan suau aplikasi program yang digunakan unuk membanu perusahaan dalam menenukan jumlah produksi demand. Disini ada

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api. 6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi

Lebih terperinci

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ISO SEBAGAI IT RISK MANAGEMENT PADA PT. BANK MANDIRI, TBK

IMPLEMENTASI ISO SEBAGAI IT RISK MANAGEMENT PADA PT. BANK MANDIRI, TBK bidang REKAYASA IMPLEMENTASI ISO 31000 SEBAGAI IT RISK MANAGEMENT PADA PT. BANK MANDIRI, TBK I MADE ANDHIKA Tknik Informatika Univrsitas Komputr Indonsia Jalan Dipatiukur 114-116 Bandung -mail: dandhika@studnts.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB VI APLIKASI PERSAMAAN DIFFERENSIAL

BAB VI APLIKASI PERSAMAAN DIFFERENSIAL BAB VI APIKASI PERSAMAAN DIFFERENSIA Tujuan Pmblajaran Tujuan dari pmblajaran PD, adalah mmbawa mahasiswa unuk brpikir sara mamais, nang pmahaman fnomna alam smsa ini. Pmaparan fnomna alam smsa k bahasa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag Modl Modl Pngukuran dalam Pmodlan Prsamaan Struktural Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Tulisan ini akan mmbahas bbrapa modl dalam SEM yang unik. Dikatakan unik karna jarang dipakai. Tulisan hanya

Lebih terperinci

ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK PADA PD. BPR BKK KENDAL DENGAN METODE RGEC TAHUN

ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK PADA PD. BPR BKK KENDAL DENGAN METODE RGEC TAHUN ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK PADA PD BPR BKK KENDAL DENGAN METODE RGEC TAHUN 2009 2012 NABELLA ROSALIANA Unvrstas Dan Nuswantoro Smarang E-mal: nabllarosalana@gmalcom ABSTRACT Th bankng ndustry s fnancal

Lebih terperinci

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

PENGARUH TAWAS HASIL SINTESIS DARI LIMBAH KALENG MINUMAN TERHADAP KINETIKA ADSORPSI METHYL ORANGE OLEH KAPAS DAN SERAT KAIN

PENGARUH TAWAS HASIL SINTESIS DARI LIMBAH KALENG MINUMAN TERHADAP KINETIKA ADSORPSI METHYL ORANGE OLEH KAPAS DAN SERAT KAIN Pran Kimia dan Pndidikan Kimia dalam Rangka Mncapai Kmandirian Bangsa Ruang Sminar FMIPA UNY, 16 Novmbr 2013 PENGARUH TAWAS HASIL SINTESIS DARI LIMBAH KALENG MINUMAN TERHADAP KINETIKA ADSORPSI METHYL ORANGE

Lebih terperinci

PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK JAM AIR JENIS POLYVASCULAR CLEPSYDRA DENGAN KASUS VISCOSITY DOMINATED. Linda Maria Evi Dewi 1 dan Widowati 2

PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK JAM AIR JENIS POLYVASCULAR CLEPSYDRA DENGAN KASUS VISCOSITY DOMINATED. Linda Maria Evi Dewi 1 dan Widowati 2 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK JAM AIR JENIS POLYVASCULAR CLEPSYDRA DENGAN KASUS VISCOSITY DOMINATED Linda Maria Evi Dwi dan Widowai, Jurusan Mamaika FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Sodaro, S.H, Smarang 575 linda_m

Lebih terperinci

ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN

ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN A. Nna Rosana Chytrasar 1), Sr Haryatm 2), Danardono 3) 1) Mahasswa Jur. Matmatka FMIPA UGM

Lebih terperinci