PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE"

Transkripsi

1 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 sors nformas mana salah sau akbanya aalah varans prmnaan yang ra paa saluran supply chan. Bahkan varablas rsbu cnrung mnngka ar arah hlr k hulu yang namakan fnomna bullwhp ffc. Salah sau prmasalahan alam supply chan managmn yau bagamana mngurang pngaruh ar bullwhp ffc rsbu. alam pnlan n, pngukuran bullwhp ffc kmbangkan alam mol auorgrssv, AR(). Hasl kuanaf mnunukkan bahwa kofsn auorgrssv an la m mnmbulkan umbukan yang cukup bsar paa bullwhp ffc. Kaa Kunc : supply chan, bullwhp ffc, AR() Pnahuluan Prumbuhan nusr yang smakn kompf mnybabkan munculnya banyak pmanpman 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, pngaruh kofsn AR() an la m alam pngukuran Bullwhp Effc (BE) akan kahu mlalu analss mol auorgrssv. Mo Pnlan Tahapan formulas mol pngukuran bullwhp ffc mnggunakan mol AR() (uong, 7) ngan ahapan sbaga brku : a. skrps ssm b. Pross prmnaan c. Pnnuan pramalan prmnaan saa. Pnnuan sanar vas ksalahan pramalan prmnaan saa. Pnnuan varans orr quany. Slanunya mnganalss pngaruh kofsn AR() an la m Prosng Smnar Nasonal Sans an Tknolog Fakulas Tknk Unvrsas Wah Hasym Smarang C.37

2 C.7. Pngukuran Bullwhp Effc ngan Mol Auorgrssv. (Ta Thala) Hasl an Pmbahasan Mol pngukuran BE yang lakukan yau mnggunakan mol auorgrssv, AR(). Ukuran BE kmbangkan paa sau ralr an sau supplr mana ralr mnapkan kbakan sock an pramalan prmnaan. Noas yang gunakan alam pnlan n aalah : : Prmnaan paa pro q : Orr quany paa awal pro S : Orr-up-o-lvl paa awal pro : Kofsn auokorlas orr prama δ : Konsana mol AR : Man pross auorgrssv yang gunakan unuk mnlaskan pross prmnaan : Varans prmnaan : a m orr : Prmnaan saa (a Tm) ˆ : Pramalan prmnaan saa : Sanar vas ksalahan pramalan prmnaan saa : Ksalahan pramalan paa pro Tahapan formulas mol sbaga brku : skrps Ssm ngan mmprmbangkan kbakan nvnory prsamaan orr quany ( aalah : q S S () Jka kbakan nvnory gunakan, S ˆ zˆ q ) paa awal pro S apa nukan mlalu prmnaan saa aalah : Pross Prmnaan asumskan bahwa prmnaan molkan ngan mol AR(). δ (3) mana pross AR() yang sasonr maka : E E (,,...) varabl ranom brsrbus normal ngan man an varans ( ) ( ) Olh karna u ar prsamaan prolh : δ ar prsamaan (3) uga prolh : () (4). Unuk (5) ar prsamaan (4) an (5), apa lha bahwa orr unuk pross prmnaan yang sasonr, maka <. C.38

3 Pnnuan Pramalan Prmnaan Saa Prmnaan saa uls sbaga brku :... (6)... (7) Unuk pross AR(), apa nukan : [ ],,... E (8) Slanunya akan mnghaslkan : δ Jka nyaakan alam, maka : δ Kmuan : δ Mnggunakan prosur aas prolh : δ Slanunya : [ ],,... E... δ δ Slanunya prolh : (9) Pnnuan Sanar vas Ksalahan Pramalan Prmnaan Saa Paa ahap n, prnyaaan varans ar ksalahan pramalan prmnaan saa akan kmbangkan. fnskan : an unuk ksalahan pramalan aalah :... ar prsamaan (8) apa nukan : Prosng Smnar Nasonal Sans an Tknolog Fakulas Tknk Unvrsas Wah Hasym Smarang C.39

4 C.7. Pngukuran Bullwhp Effc ngan Mol Auorgrssv. (Ta Thala)... β β β mana : Maka prolh : Shngga varans ar ksalahan pramalan prmnaan saa ak rganung paa an nukan olh : () Pnnuan Varans Orr Quany ar prsamaan () an prsamaan () apakan : S S q z z ar prsamaan (9), fnskan : q q Ja,, COV q ngan knuan bahwa :, COV 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 ukuran bullwhp ffc apa nukan ngan : C.4

5 ( )( ) q B (, ) () Pngaruh Kofsn AR() an a Tm mana f (, ) ( ) (,,..., ) apa kmbangkan ngan ahapan sbaga brku: ( )( ) ( ) B, (3) B (,) ( )(... ) ( )(... ) (... ) (... ) ( ) Analss mngna prlaku mol prlukan unuk mngahu pngaruh aau fk paramr auorgrssv an la m paa pngukuran bullwhp. Unuk analss prlaku mol n fnskan bahwa ra bullwhp ffc ka nla B (,) aalah >. ar prsamaan rsbu, nrval nla kofsn yang gunakan aalah < <. Slanunya prlaku mol rsbu apa lha ngan mngahu pngaruh paramr AR paa pngukuran bullwhp spr paa Gambar bawah n. Gambar. Efk kofsn auorgrssv paa B(,) Unuk mngahu pngaruh la m paa (,) mnghaslkan Gambar spr brku. B ngan mnggunakan.9 akan Prosng Smnar Nasonal Sans an Tknolog Fakulas Tknk Unvrsas Wah Hasym Smarang C.4

6 C.7. Pngukuran Bullwhp Effc ngan Mol Auorgrssv. (Ta Thala) Gambar. Efk la m paa B (,) Ksmpulan Pnlan n mnylk supply chan srhana ngan sau ralr an sau supplr mana ralr mmpkrakan nvnory brasar kbakan sock. Hasl kuanaf unuk auorgrssv mnunukkan bahwa kofsn auorgrssv an la m mmpunya umbukan yang cukup bsar paa BE. Kka kofsn auorgrssv brnla posf ra BE an akan mnngka kka la m nak. afar Pusaka [] ana, Yan Wu., an E. Kaok., 6, arnng, communcaon, an h bullwhp ffc. Journal of Opraons Managmn, 46, [] 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, 43, [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., 5-6. C.4

IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1)

IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM LKTROMAGNTIK TRAPAN. GLOMBANG LINTAS MDIUM OUTLIN. Glombang Lnas Mdum a) Glombang Jauh Nomal b) Glombang Jauh Mng PNDAHULUAN Jka glombang daa sbasama mlwa aau lbh mdum. Tdapa kmungknan plakuan hadap glombang,

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

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

SISTEM REKOMENDASI NILAI MATA KULIAH MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING

SISTEM REKOMENDASI NILAI MATA KULIAH MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING Semnar Nasonal Informaka 00 (semnasif 00) ISSN: 979-38 UPN Veeran Yogyakara, Me 00 SISTEM REKOMENDASI NILAI MATA KULIAH MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING Puspanngyas Sanjoyo A ) ) Teknk Informaka,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

( ) 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES

PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES Prosng Semnar Nasonal Matematka an Penkan Matematka (SESIOMADIKA) 017 ISBN: 978-60-60550-1-9 Statstka, hal. 14-18 PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES NENENG SUNENGSIH

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih 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

PEMODELAN KOMPUTASI DENGAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 4 UNTUK MENGHITUNG PROSES PENGISIAN DAN PENGOSONGAN KAPASITOR

PEMODELAN KOMPUTASI DENGAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 4 UNTUK MENGHITUNG PROSES PENGISIAN DAN PENGOSONGAN KAPASITOR ol. No. Jul, Tahun 07 Jurnal Pnlan Pnddan MIP Kharah PMODLN KOMPUTSI DNGN MTOD RUNG KUTT ORD UNTUK MNGHITUNG PROSS PNGISIN DN PNGOSONGN KPSITOR Kharah Unvrsas Muslm Nusanara l-washlyah -mal: harahlubs0@gmal.com

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

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

BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Bab ini membahas suatu vektor tidak nol x dan skalar l yang mempunyai

BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Bab ini membahas suatu vektor tidak nol x dan skalar l yang mempunyai BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Bab ini membahas suau vekor idak nol dan skalar l yang mempunyai hubungan erenu dengan suau mariks A. Hubungan ersebu dinyaakan dalam benuk A λ. Bagaimana kia memperoleh

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

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

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

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

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

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak

Lebih terperinci

Metode Elemen Hingga dan Elemen Batas untuk Antena Celah pada Pemandu Gelombang

Metode Elemen Hingga dan Elemen Batas untuk Antena Celah pada Pemandu Gelombang JTETI, Vol. 4, o., M 5 Mto Elmn ngga an Elmn Batas untu ntna Clah paa Pmanu Glombang Iswan bstract In th hghr frqunc rang, th wall-thcnss causs mor ffcts to th charactrstc of slott wavgu antnna. Ths papr

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

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

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

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

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

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

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

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks)

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks) Polieknik Negeri Banjarmasin 4 MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : ( sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran

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

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung

Lebih terperinci

ANALISIS EFISIENSI TEKNIS PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH BESAR DAN PERILAKU PETANI DALAM MENGHADAPI RISIKO

ANALISIS EFISIENSI TEKNIS PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH BESAR DAN PERILAKU PETANI DALAM MENGHADAPI RISIKO ANALISIS EFISIENSI TEKNIS PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH BESAR DAN PERILAKU PETANI DALAM MENGHADAPI RISIKO Saptana 1, Arf Daryanto 2, Hny K. Daryanto 2, dan Kuntjoro 2 1 Pusat Analss Sosal Ekonom dan Kbjakan

Lebih terperinci

PENERAPAN PERHITUNGAN FISHER-SNEDECOR UNTUK UJI F

PENERAPAN PERHITUNGAN FISHER-SNEDECOR UNTUK UJI F PENERAPAN PERHITUNGAN FISHER-SNEDECOR UNTUK UJI F Zihaul Haq 1, Bowo Nurhadiono, S.Si, M.Kom 2 1 Mahasiswa Teknik Informaika, Universias Dian Nuswanoro Semarang 2 Dosen Pembimbing Teknik Informaika, Universias

Lebih terperinci

FUNGSI EKSPONEN, TRIGONOMETRI DAN HYPERBOLIK BAB I FUNGSI EKSPONEN

FUNGSI EKSPONEN, TRIGONOMETRI DAN HYPERBOLIK BAB I FUNGSI EKSPONEN BAB I FUNGSI EKSPONEN Dfinisi Fungsi ksponn aalah fungsi f yang mnntukan k. Rumusnya ialah f(. Fungsi ksponn ngan pubah bbas + yi ( an y bilangan ral aalah (cos y + i sin y. Dari finisi ini, jika : y 0

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

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

Analisis Rangkaian Listrik

Analisis Rangkaian Listrik Sudaryatno Sudirham Analisis Rangkaian Listrik Mnggunakan Transformasi Fourir - Sudaryatno Sudirham, Analisis Rangkaian Listrik (4) BAB Analisis Rangkaian Mnggunakan Transformasi Fourir Dngan pmbahasan

Lebih terperinci

Reduksi Persamaan Dirac ke Persamaan Cauchy Nondegenerate

Reduksi Persamaan Dirac ke Persamaan Cauchy Nondegenerate Jurnal San & Maemaka JSM rkel ISSN 0854-0675 enelan olume 5, Nomor, Januar 007 rkel enelan: 39-43 Reuk eramaan ra ke eramaan Cauhy Nonegenerae Sulo Haryano Juruan Maemaka FMI UNI BSRK---eramaan ra abrak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

LIMIT FUNGSI. 0,9 2,9 0,95 2,95 0,99 2,99 1 Tidak terdefinisi 1,01 3,01 1,05 3,05 1,1 3,1 Gambar 1

LIMIT FUNGSI. 0,9 2,9 0,95 2,95 0,99 2,99 1 Tidak terdefinisi 1,01 3,01 1,05 3,05 1,1 3,1 Gambar 1 LIMIT FUNGSI. Limi f unuk c Tinjau sebuah fungsi f, apakah fungsi f ersebu sama dengan fungsi g -? Daerah asal dari fungsi g adalah semua bilangan real, sedangkan daerah asal fungsi f adalah bilangan real

Lebih terperinci

HIDDEN MARKOV MODEL. Proses Stokastik dapat dipandang sebagai suatu barisan peubah acak dengan T adalah parameter indeks dan X

HIDDEN MARKOV MODEL. Proses Stokastik dapat dipandang sebagai suatu barisan peubah acak dengan T adalah parameter indeks dan X BAB II HIDDE MARKOV MODEL.. Pendahuluan Proses Sokasik dapa dipandang sebagai suau barisan peubah acak { X, } dengan adalah parameer indeks dan X menyaakan keadaan pada saa. Himpunan dari semua nilai sae

Lebih terperinci