Studi Pemilihan Konsep Manajemen Perawatan Kapal-Kapal T I AL Berdasarkan Kriteria Kualitatif Dengan Metode Fuzzy
|
|
- Hamdani Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Sud Pemlha Kosep Maajeme Perawaa Kapal-Kapal I AL Berdasara Krera Kualaf Dega Meode Fuzzy Yaf D.K ), Agug Seyawa ), Keu Budha A 3) ) Mahasswa S3 Program Pasca Sarjaa eolog Kelaua IS ) Mahasswa S Jurusa e Ssem Perapala FK IS 3) Saf Pegajar Jurusa e Ssem Perapala FK IS e-mal : yaf_d@yahoo.com Absra : Paper meyaja sebuah meode aleraf dalam melaua pemlha osep maajeme perawaa opmal uu derapa pada armada perapala NI Agaa Lau. Permbaga dalam melaua pemlha ddasara pada uesoer yag dbua sera memeuh beberapa rera aau araers orgasas, seper mmum cos, herar process, mamum avalably & relably, cocse orgazao, safey & evrome awareess aau hal-hal la. Krera dapa dperoleh dar saf pmpa aau pejaba operasoal bdag logs NI AL, dose aau peel sera pras bdag perawaa, sedaga bobo dar seap rera dperoleh dar aalss daa uesoer. Secara umum, ada dua jes rera pemlha, yau rera ualaf da uaaf. Beberapa rera dalam pegambla epuusa aa dselesaa dega megguaa meode fuzzy. Meode fuzzy membera saraa uu merepreseasa rera yag bersfa edapasa yag berhubuga dega esamara aau euraga formas megea eleme ereu dar masalah yag dhadap. Adapu rera-rera yag dselesaa dega meode fuzzy adalah rera ualaf. Karea rera merupaa rera yag bersfa edapasa da berhubuga dega esamara. Meode fuzzy dguaa uu meghug la preferes seap aleraf berdasara rera ualaf. Dalam pegambla epuusa, rera aa drepreseasa e dalam model maemas yag mecerma hubugahubuga logs aara faor-faor yag medasar pegambla epuusa ersebu. Kaa Kuc : maeace model, arbue, MCDM, fuzzy mehod, qualave. PE DALA Pegaa armada perapala bag Idoesa sudah merupaa suau ewajba, megga saus Negara Marm yag sebaga besar wlayah erdr dar lau. al dduug dega Kebjasaaa Pemerah RI, hususya NI AL yag eruag dalam Racaga Posur I AL h. 5 s.d 4 megea armada perapala yag harus dml pada masa daag. Pegaa berdampa posf pada pegembaga osep maajeme perawaa yag opmal uu dapa memelhara ssem perapala, agar dapa beroperas sesua fugs da usa yag dharapa. Sebalya, ja osep perawaa urag ba, maa aa megurag aau baha mempercepa erusaa apal. Armada perapala duu uu selalu sap (hadal) dalam beroperas. Kods sap meuu ssem maajeme perawaa yag opmal yag bersfa meyeluruh, melpu persol (aa buah apal/abk), admsras da orgasas logs, ssem permesa, bagua apal (plaform), radar, avgas, sejaa da la-laya. Pada osep maajeme perawaa sedr, erdr dar beberapa aleraf, daaraya PMS (Plaed Maeace Sysem), RCM (Relably Ceered Maeace), RBM (Rs Based Maeace), Breadow Maeace aau laya. Proses pemlha osep merupaa egaa yag peuh dega permbaga (arbue/crera). Secara umum arbue erbag mejad dua jes, yau : ualaf da uaaf. Kualaf umumya bersfa subjef, sedaga arbue uaaf bersfa objef. Keadala, eyamaa, eselamaa, reso, omplesas ssem, susaablly, flebly, jes apal, pola operas, sruur aau araers orgasas, referes pmpa/omada adalah beberapa cooh arbue ualaf, sedaga baya, eadala, eersedaa, jumlah apal, loas pagala adalah beberapa arbue uaaf. Pada proses perhuga yag dlasaaa dalam peela, maa edua arbue aa salg mempegaruh aau bereras secara berjejag/berga dalam proses pemlha (seles/rag)
2 osep perawaa yag emuda berlaju pada racaga orgasas, prosedur/proses, desa logs, forma eseus perawaa sera pegembaga eolog formas maajeme perawaa yag dharapa dapa derapa pada sysem armada perapala.. I JAA PSAKA Maajeme Perawaa Perawaa dlaua uu mecegah egagala ssem maupu uu megembala fugs ssem ja egagala elah erjad. Jad ujua uama dar perawaa adalah uu mejaga da memperba eadala dar ssem da elacara produs aau operas. (Pryaa, 3). Kebjasaaa dalam perawaa pada dasarya saga ergaug pada pha maajeme (sebaga hal uama), reomedas dar pha decso maer, pegalama, ualas da ods operas, eersedaa daa da eaga sera jadwal operas apal (Yaf, 5). Maajeme da jama ualas dalam perawaa medapaa perhaa yag lebh mega dar ahu-ahu sebelumya. al erjad area adaya doroga uu megaplasa ragaa sadar erasoal ISO 9 (Pryaa, 3). Dega ma megaya aplas eolog moder da jumlah peralaa sera permesa yag ada d apal, maa desa dar ssem perawaa d apal juga sema omples. ga omplesas juga eradag mejad ma gg saa osep maajeme perawaa yag dembaga da dsesuaa dega araers operasoal (ms) apal ersebu. al pada ahrya aa mempegaruh ga emampua dalam memperahaa fugs ompoe yag drawa agar bsa eap beroperas aau da megalam egagala dalam operas, ga eamaa operas, da overall effcecy (Araa, 4). Berdasar pada flosof uu memperahaa erja suau ssem maa pemelharaa d beraa pada ompoe yag rs (crcal compoe) yag mempegaruh eadala ssem. Aalsa ompoe rs saga bermafaa dalam desa ssem, dagosa da opmas (Pryaa, 4). Pada ssem egras perawaa, saga dperlua osep perecaaa (plaed), pembuaa (desged), e (egeered) da corolled dega memaa e opmas maupu sas. e quaave dalam perawaa dguaa pada operag, corollg da mprovg maeace sysem (Duffuaa, 999). Dasar Loga Fuzzy Dalam megdefas suau obje, mausa serg al megguaa varabel lgusc seper besar, ecl, gg, redah, dll. Sfa ebeara yag dadug adalah sama area aara sau ebeara dega ebeara yag la da egas. Kebeara yag dema dsebu dega ebeara fuzzy. Sealpu dema edapasa (vagueess) yag mejad araers dar bahasa aural da selalu megmplasa hlagya eela aau eberara. Pada prspya hmpua fuzzy da la adalah perluasa hmpua crsp, yau hmpua yag membag seelompo dvdu e dalam dua aegor yau aggoa da bua aggoa. Peceus gagasa loga fuzzy adalah Zadeh (965) dar Calfora versy d Bereley (965, 969). Kemampua se fuzzy uu megespresa ga perubaha dar eaggoaa da sebalya mempuya eguaa saga luas. da haya merepreseasa peguura edapasa, eap juga merepreseasa osep esamara (fuzzess). Lebh jauh meuru Marm () ssem fuzzy merupaa peduga umer yag ersruur da dam. Ssem mempuya emampua megembaga ssem elje dalam lguga yag da pas da da epa. Loga fuzzy merupaa baga dar loga Boolea, yag dguaa uu meaga osep deraja ebeara aara bear da salah. Meode fuzzy dapa dembaga sebaga ool dalam melaua pelaa erhadap aleraf desa ssem produs yag membera la ambah bag suau perusahaa (Deba, ). Aplas la sebaga ala bau dalam pemlha aleraf reaa proye dega memperhaa beberapa rera sebaga persyaraa (Cherry, ). ragular Fuzzy umber (F ) Dalam FN, seap la uggal (crsp) meml fugs eaggoaa yag erdr dar ga la yag masg-masg merepreseasa la bawah, la egah da la aas. Secara grafs fugs eaggoaa dega FN dapa dgambara seper pada gambar beru :
3 µa() a a a Gambar. ragular Fuzzy Number (FN) A (a, a 3, a ) Fugs eaggoaa uu FN pada gambar d aas adalah sebaga beru : µ A () uu < a a a a uu a < < a a a 3 3 a uu a < < a 3 Fuzzfas la Fuzzfas merupaa pemrosesa suau blaga secara maema fuzzy berdasara meode represeas yag dguaa. Meode represeas yag dguaa daaraya adalam model FN, model p, model Z da model rapezoda. Masg-masg model ersebu mempuya formula maemas uu medefsa la fuzzy dar blaga yag dolah. Marm () megemuaa bahwa defuzzfas merupaa proses pegubaha oupu fuzzy e oupu yag berla uggal (crsp). erdapa baya meode defuzzfas, amu yag basa dguaa adalah meode Cerod da Mamum. Dalam meode Cerod, la uggal dar varabel oupu dhug dega meemua la varabel dar ceer of gravy suau fugs eaggoaa uu la fuzzy. Sedaga dalam meode Mamum, sau dar la-la varabel yag merupaa la epercayaa masmum gugus fuzzy dplh sebaga la uggal uu varabel oupu. 3. MEODOLOGI PE ELIIA u pegolaha awal, dlaua pemboboa erhadap ga epega rera ualaf yag ada dar masg-masg pela (pegambl epuusa). Selajuya dlaua peela pada masgmasg alerave berdasara crera ualaf ersebu. asl perhuga performace dguaa uu meeua osep maajeme perawaa yag erba. Lagah-lagah algorma Fuzzy MCDM :. meeua la egah blaga fuzzy, dega cara mejumlaha la yag mucul d seap level sala lgus da emuda membag hasl jumlaha ersebu dega jumlah rera yag laya masu e dalam level pelaa lgus ersebu. Adapu oas maemaya adalah sebaga beru : a a j j j la egah blaga fuzzy uu level pelaa lgusc e- level pelaa saga redah, redah, sedag, gg da saga gg jumlah faor sala dar sala lgus uu aleraf e- dar faor e- j la umer dar sala lgus uu aleraf e- dar faor e-j
4 . meeua la baas bawah da la baas aas, dmaa la baas bawah (c b( )) sama dega la egah level d bawahya, sedaga uu la baas aas (b b( )) adalah sama dega la egah level d aasya 3. meabela hasl pemboboa pelaa ga rera ualaf uu medapaa la bobo agregasya 4. meeua bobo agrega dar masg-masg rera ualaf, area dalam peela dguaa beu pelaa lgus yag elah mempuya defs blaga fuzzy ragular, maa proses agregas yag dlaua adalah dega mecar la agrega dar masg-masg la baas bawah (c), la egah (a) da la baas aas (b), yag dapa dmodela sebaga beru : j c j j a j c ; a ; b Dmaa : c j la baas bawah rera ualaf e- oleh pembua epuusa e-j a j la egah rera ualaf e- oleh pembua epuusa e-j b j la baas aas rera ualaf e- oleh pembua epuusa e-j jumlah pela (pembua epuusa) Nla agregaya adalah ( c, a, b) Dmaa N la bobo agregas uu rera ualaf e- 5. meabela hasl rag pelaa aau preferes uu masg-masg aleraf berdasara reera ualaf yag ada. 6. meghug la preferes seap aleraf berdasara rera ualaf. Dalam perhuga bobo agrega masg-masg aleraf uu ap-ap rera dapa dcar la fuzzy agregaya dega model sebaga beru : q j o j p j q j q j ; o j o j ; p j c j j la baas bawah aleraf uu rera ualaf e- oleh pembua epuusa e-j la egah aleraf uu rera ualaf e- oleh pembua epuusa e-j la baas aas aleraf uu rera ualaf e- oleh pembua epuusa e-j jumlah pela (pembua epuusa) M q, o, p Nla agregaya adalah j Dmaa M j la bobo agregas uu aleraf e- uu rera ualaf e- 7. mela masg-masg aleraf reaa uu ap-ap rera uaaf, doasa dega j (la aleraf e- uu rera obyef e-j), emuda la (sor) ersebu dabela. 8. meghug la de fuzzy dar hasl pelaa seap aleraf uu rera ualaf yag doasa dega G. erlebh dahulu ddapaa la M da N, uu medapaa la de ecocoa fuzzy G uu ap- ap rera subyef. D s G bua merupaa blaga fuzzy ragular, melaa blaga fuzzy : ( Y Q, Z ;,, ) G,,,...m,, Nla de fuzzy ersebu ddapaa dega cara megoperasa seap eleme blaga fuzzy ragular dar hasl omor da 4 dega oas sebaga beru : p j ( o q )( a c ) ; [ q ( a c ) c ( o q )]
5 a b o p ; [ ] b a p p o b ; c q Y a o Q b p Z 9. meghug la ulas seap aleraf uu rera ualaf L R Y X Z X G 4 R z X 4 L z X Dmaa If D, Sup D m D D, > α fg D /,,,...m fg adalah fugs eaggoaa blaga fuzzy ragular yag drumusa sebaga beru : [ ] [ ] laya,, /, / Z Q Z Q Y Y fg Adapu ahap perama yag dlaua adalah mecar la defuzzfas rera da preferes aleraf erhadap rera, dmaa meode defuzzfas yag dguaa adalah meode cerod. Rumus dar defuzzfas rera adalah sebaga beru :
6 Defuzzf as c a ( c) ( a c ) a ( c) ( a c ) c d d b ( b) ( a b) a d b ( b ) d a a b Dmaa rera,, 3,... Sedaga rumus peeua la defuzzfas uu preferes aleraf erhadap rera ualaf adalah sebaga beru : Defuzzf as M q o ( q) ( o q ) o ( q) ( o q ) q d d p ( p) ( o p ) o d p ( p ) d o o p Dmaa aleraf,, 3,...m ; rera,, 3,.... meghug la ragg seap aleraf berdasara rera ualaf dega megguaa rumus sebaga beru : S m ( G ) ( G ) Dmaa : S la ragg aleraf e- berdasar rera ualaf. memlh aleraf erba berdasara la ragg yag ergg. 4. A ALISA DAA DA PEMBAASA Ipu daa yag dguaa dalam peyelesaa permasalaha adalah dega megguaa uesoer. Dmaa uesoer dbera epada pha-pha yag berweag d NI AL, adapu respode-respode ersebu adalah DAN KRI, KKM KRI, Aslog da DrKeu. Daa yag ddapa dar hasl pegolaha uesoer dguaa uu memeeua bobo ap rera da bobo seap aleraf berdasara rera ualaf. Dalam pegolaha daa ersebu dguaa meode fuzzy uu meguafasa daa yag ualaf (daa yag bersfa da pas). abel meujua hasl reapulas daa uesoer dar respode uu ga epega rera, sedaga pada abel meujua reapulas daa hasl uesoer uu seap aleraf berdasara rera ualaf. Dalam uesoer ersebu erdapa dua sala pelaa yau sala lgus da sala umer. Sala lgus dbedaa mejad 5 level pelaa yau saga redah, redah, sedag, gg da saga gg. Sedaga pelaa uu sala umer aara -. abel. Reapulas Daa Kuesoer u Kepega Krera No Krera DAN KRI KKM ASLOG DIR KE Lg Num Lg Num Lg Num Lg Num Compley S 5 S 5 S 6 R 4 erarchy Process S 5 S 5 S 5 S 5 Operably 3 Orgazao R 4 R 3 R 4 R 4 4 Evrome S 6 7 S 6 S 6 5 Safey Relably Avalably Susaably
7 abel. Reapulas Daa Kuesoer u ap Aleraf Berdasara Krera Kualaf No Krera Aleraf DAN KRI KKM ASLOG DIR KE Lg Num Lg Num Lg Num Lg Num RCM S 6 S 6 S 5 S 6 Compley RBM S 5 S 6 S 5 S 6 PMS R 4 R 4 R 4 R 3 BM R 3 R 3 R 4 R 4 RCM S 5 S 6 S 5 S 5 erarchy Process RBM S 5 S 5 S 6 S 5 PMS Operably BM RCM S 5 S 5 S 5 S 6 3 Orgazao RBM S 5 S 5 S 6 S 6 PMS S 6 S 5 S 5 S 5 BM R 3 R 3 R 3 R 4 RCM Evrome RBM PMS BM R 4 R 4 R 4 R 3 RCM Safey RBM PMS BM R 4 R 4 R 3 R 3 RCM S 6 S 6 S 6 S 6 6 Relably Avalably RBM S 6 S 5 S 6 S 6 PMS R 4 R 4 R 4 R 4 BM R 3 R 4 R 3 R 4 RCM Susaably RBM S 6 S 6 S 5 S 6 PMS S 5 S 6 S 6 S 6 BM S 6 S 6 S 5 S 6 Dar hasl daa d aas maa dapa dbua dbua graf fugs eaggoaa uu ap respode berdasara ga epega rera maupu uu pelaa ap aleraf. Berdasara baas la bawah, egah da aas sesua dega persamaa ddapaa hasl sebaga beru : abel 3. FN Respode u Kepega Krera No Level Lgus DAN KRI KKM ASLOG DIR KE C a b c a b c a b c a b Saga Redah Redah Sedag gg Saga gg Graf dbawah meujua fugs eaggoaa FN uu ap respode dalam ga epega rera. Dmaa seap respode dujua dalam la baas bawah, egah da aas dega deraja eaggoaa.
8 Graf. Fugs Keaggoaa FN DAN KRI uu ga Kepega Krera Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp Graf. Fugs Keaggoaa FN KKM uu ga Kepega Krera Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp Graf 3. Fugs Keaggoaa FN ASLOG uu ga Kepega Krera Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp
9 Graf 4. Fugs Keaggoaa FN DIRKE uu ga Kepega Krera Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp abel 4. FN Respode u Pelaa Aleraf No Level Lgus DAN KRI KKM ASLOG DIR KE c a B c a b c a b c a b Saga Redah Redah Sedag gg Saga gg Graf dbawah meujua fugs eaggoaa FN uu ap respode dalam ga epega rera. Dmaa seap respode dujua dalam la baas bawah, egah da aas dega deraja eaggoaa. Graf 5. Fugs Keaggoaa FN DAN KRI uu Pelaa Aleraf Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp
10 Graf 6. Fugs Keaggoaa FN KKM KRI uu Pelaa Aleraf Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp Graf 7. Fugs Keaggoaa FN ASLOG uu Pelaa Aleraf Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp Graf 8. Fugs Keaggoaa FN DIRKE uu Pelaa Aleraf Redah Sedag gg Deraja Keaggoaa Nla Crsp Seap respode megevaluas seap seles rera dega megguaa sala lgus uu medapaa ga bobo uu epega rera. Bobo dalam sala lgus elah dujua pada abel d aas. Dega megguaa persamaa aa ddapaa bobo agrega uu masgmasg rera yag aya dguaa dalam melaua defuzzfas. Adapu hasl dar bobo agrega raa-raa uu epega rera dujua pada abel beru :
11 abel 5. Bobo Agrega Krera Kualaf No Krera Raa-Raa Bobo (N) c a b Compley erarchy Process Operably 3 Orgazao Evrome Safey Relably Avalably Susaably Respode juga meghug la preferes seap aleraf berdasara rera ualaf. Dalam perhuga bobo agrega masg-masg aleraf uu ap-ap rera dapa dcar la fuzzy agregaya dega megguaa persamaa 3 sehgga ddapaa hasl sebaga beru : abel 6. Bobo Aleraf erhadap Krera Kualaf No Krera M Operably Compley erarchy Process 3 Orgazao 4 Evrome 5 Safey 6 Relably Avalably 7 Susaably Aleraf RCM RBM PMS BM q o p q o p q o p q o p q o p q o p q o p Nla de fuzzy dar hasl pelaa seap aleraf uu rera ualaf doasa dega G. erlebh dahulu ddapaa la M da N, uu medapaa la de ecocoa fuzzy G uu ap- ap rera subyef. D s G bua merupaa blaga fuzzy ragular, melaa blaga fuzzy.
12 abel 7. Nla Ide Pembeu Fugs Evaluas Ide Aleraf RCM RBM PMS BM Y Q Z Mecar la defuzzfas rera da preferes aleraf erhadap rera, dmaa meode defuzzfas yag dguaa adalah meode cerod. Dega megguaa persamaa 7 da 8 ddapaa hasl defuzzfas uu rera da aleraf erhadap rera ualaf. abel 8. Defuzzfas Nla No Krera Defuzzfas Bobo Defuzzfas Aleraf RCM RBM PMS BM Compley Operably erarchy Process Orgazao Evrome Safey Relably Avalably Susaably abel 9. Nla Performas Aleraf Aleraf G RCM RBM PMS BM oal la performas ap aleraf dperoleh yau dega cara megala raa-raa bobo rera da la aleraf pada seap rera yag elah ddefuzzfas. abel. Deraja Keagoaa ap Aleraf Aleraf Nla Deraja Keaggoaa fg() RCM RBM PMS BM Dar perhuga G da fg() maa dapa deahu la da la , dmaa merupaa la G mmum sedaga uu adalah la G masmum. Nla da dguaa uu meghug la ulas masg-masg aleraf. Adapu hasl perhuga uu la ulas masg-masg aleraf adalah sebaga beru :
13 abel. Ide Pembeu las Aleraf (G) RCM RBM PMS BM Dega megguaa persamaa ragg uu aleraf berdasara rera ualaf adalah sebaga beru : abel. Ragg Aleraf Aleraf (G) RCM RBM PMS BM.9945 Dar hasl peraga d aas dapa deahu bahwa dar e empa aleraf, RCM merupaa merupaa plha yag palg ba dega la sehgga RCM dapa dreomedasa sebaga aleraf yag palg ba uu djada osep maajeme perawaa d NI AL. 5. KESIMPLA Dalam peela, algorma mulple crera dembaga uu melaua pemlha osep maajeme perawaa dega beberapa rera ualaf. Kosep blaga fuzzy da varabel lgus dpereala dega harapa dapa megevaluas ecocoa seap aleraf berdasara bobo epega dar seap rera ualaf. Dar algorma perhuga MCDM dega megguaa meode fuzzy dperoleh sau aleraf yag palg ba uu derapa sebaga osep maajeme perawaa d NI AL. Sebaga oseues uu pu daa yag omples, perhuga da rasformas aara sala lgus da ragular fuzzy umber dapa juga dembaga dalam sebuah peraga lua ompuer uu mempermudah dalam pegerjaa pegambla epuusa dega rera jama. DAFAR PSAKA Duffuaa, Salh., Raouf, A., ad Campbell, J.D. (999), Plag ad Corol of Maeace Sysems : Modelg ad Aalyss. Joh Wley & Sos, Ic. arwa, Wahyu. (), Aplas meode Fuzzy mul rera decso masg berbass ompuer dalam seles aryawa uu jabaa ereu d P. PJB Pembaga ugas Ahr S-, e Idusr, IS Ishda, K., ashmoo,., ad Araa, K.B. (), Relably based, mare machery seleco: a case sudy o ma ege coolg sysem, Proceedg. of he ISME 6h oyo, pp , Ocober. Kusumadew, Sr da Puromo, ar. (4), Aplas Loga Fuzzy u Peduug Kepuusa, Graha Ilmu, Yogyaara Lag, G.S, ad Wag, M.J. (994), Persoel Seleco sg Fuzzy MCDM Algorhm, Europe Joural of Operaoal Research, vol. 78 pp. -3. Mabes NI AL (4), Blue Pr NI AL 3. Saay.L. (988), he Aalyc erarchy Process, McGraw ll, New Yor. Se, P. ad Yag, J.B. (995), Mulple Crera Decso-Mag Desg Seleco ad Syhess, Joural of Egeerg Desg, Vol. 6 No. 3, pp Wag, C.L. ad Yoo, K. (98), Mulple Arbue Decso Mag Mehods ad Applcaos. A Sae of he Ar Survey, Sprger Verlag, New Yor.
14 Yag, J.B. (99), A ybrd Mulple Crera Decso Suppor Evrome for Egeerg Desg, Research repor EDC /MCDM/PAPERS/3/, Egeerg Desg Ceer, versy of Newcasle po ye, K. Zeley, Mla. (984), MCDM : Pas Decade ad Fuure reds (A Source boo of MCDM). he Joseph A. Maro Graduae School of Busess Admsrao Fordh. v. Lodo. hp:// hp:// hp:// maeace_bechmarg_survey_4.pdf. hp:// edo47.shml hp:// Asse_ealh_Care_Program.pdf. hp:// RCFA_Iegraed_Approach.pdf.
III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Laar Belaag D alam erdapa baya seal jes mahlu hdup. Mahlu hdup ersebu aa mejala seles alam d maa yag ua yag aa beraha. Salah sau ejada yag dapa dama adalah persaga uu memperoleh maaa dalam
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA
JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK
Lebih terperinciPENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas
Lebih terperinciUji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor
Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra -
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN A.
25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pegeahua megea pasag suru d Idoesa dapa dguaa uu peeua baas wlayah, pemeaa bamer, surve hdrograf, da avgas. LAT (Lowes Asroomcal Tde dguaa oleh Idoesa sebaga char daum
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinci3. BAHAN DAN METODE. Lokasi penelitian yang dikaji adalah daerah perairan Samudera Hindia
3. BAHA DA METODE 3.1. au da Loa Peela Loa peela yag daj adalah daerah perara Samudera Hda pada 0,5 LS, 7,5º LS, 16,5º LS, 31,5 LS dar 40,5 BT ampa 100,5 BT, eper pada Gambar 7. Pembaga lag berdaara lea
Lebih terperinciMODEL PENILAIAN ASPEK AFEKTIF AKHLAK MULIA BERBASIS DATA LINGUISTIK
MODEL PENILAIAN ASPEK AFEKTIF AKHLAK MULIA BERBASIS DATA LINUISTIK Sr Adaya 1 T-13 1 Jurusa Peddka Maemaka FMIPA UNY adaya_uy@yahoo.com Absrak Pelaa aspek afekf d sekolah merupaka proses pegambla kepuusa
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pasag suru lau adalah feomea pergeraa a uruya permuaa ar lau secara perod yag dsebaba oleh pegaruh gravas beda-beda lag eruama bula da maahar (Poerbadoo da Djuarsjah,
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL EKSPONEN DAN MODEL SPLINE SERTA PENENTUAN LAMA WAKTU OPTIMAL DALAM PROSES SINTERING KERAMIK DI PT. KUALI MAS
PERBANDINGAN MODEL ESPONEN DAN MODEL SPLINE SERA PENENUAN LAMA WAU OPIMAL DALAM PROSES SINERING ERAMI DI P. UALI MAS Ulfa Meda Nurmaa(389) I Noma Budaara Mahasswa Jurusa Sasa FMIPA-IS Dose Pembmbg ugas
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciJEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciMulti Criteria Decision Analysis Berbasis Fuzzy Set Theory untuk Pengambilan Keputusan
Performa (006) Vol. 5, No. : -0 Mult Crtera Decso Aalyss Berbass Fuzzy Set Theory utu Pegambla Keputusa Taufq Rochma Jurusa Te Idustr Faultas Te Uverstas Sebelas Maret Suraarta Jl. Ir. Sutam No.36 Suraarta
Lebih terperinciMODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG SKRIPSI Dajua epada Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Neger ogyaara uu memeuh sebaga persyaraa gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Oleh: Naala Jagrum
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciOPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu 4.2 Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4. Loas da Watu Peelta dlasaaa d Strawberry Café yag berloas d Jala Gadara No.75 Jaarta Selata. Loas peelta dplh da dtetua dega segaja sesua dega pertmbaga dar peelt. Alasa utama memlh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN: INTERVAL KONFIDENSI SPLINE KUADRAT
PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAISIA UNIVERSIAS DIPONEGORO 0 ISBN: 978-979-097-4-4 INERVAL ONFIDENSI SPLINE UADRA DENGAN PENDEAAN PIVOAL QUANIY Rowa Dafl Saraamual I Noma Budaara ) Mahasswa Magser Jurusa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive
BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval
Peerapa Aljabar Max Plus Ierval pada Jarga Ara dega Wau Afas Ierval M. Ady Rudho Mahasswa S Maeaa FMIPA UGM da Saff Pegajar FKIP Uversas Saaa Dhara Yogyaara rudho@saff.usd.ac.d Sr Wahyu, Ar Suparwao Jurusa
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Lebih terperinciANALISIS & INTERPRETASI DATA KINETIKA SISTEM REAKTOR BATCH
NLISIS & INTERPRETSI DT KINETIK SISTEM REKTOR BTH PEROBN KINETIK REKSI Salah sau caupa aau ruag gup sud ea reas adalah peeua ecepaa reas secara uaaf; hal mejad bera peerjaa seorag chemcal egeer yag harus
Lebih terperinciPERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113
PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Peremua 3 Oule: Meode Peramala: Expoeal Smoohg (Sgle) Double Expoeal Smoohg Wer s Mehod for Seasoal Problems Error Forecas MAD, MSE, MAPE, MFE aau Bas Referes:
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Laar Belaag Jahe (Zgber offcale Rosc. merupaa salah sau es aama oba yag mempuya baya eguaa ba sebaga baha oba aaupu maaa. Jahe besar serg dguaa dalam dusr maaa da muma peghaga. Jahe puh ecl,
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciFungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret
JM Volue I Noor Deseer 0 Fugsoal Ad Orogoal pada W 0 () d dala R Ryad Faulas Kegurua da Ilu Pedda Uversas Seelas Mare Asrac Ths paper dscusses aou a represeao heore o a orhogoally addve ucoal o W 0 ()
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciPROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA
ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciRangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL. Partial Differential Equations PDE
PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL Paral Dffereal Equaos PDE Persamaa Dferesal Parsal PDE Acua Chapra, S.C., Caale R.P., 99, Numercal Mehods for Egeers, d Ed., McGraw-Hll Boo Co., New Yor. Chaper 3 da, hlm.
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciBAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Lebih terperinciPenggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Lebih terperinciBAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA
BAB III DATA DA ETODE PEGOLAHA DATA 3. Daa Daa ag dguaa adalah daa ecepaa arus d perara Sela Lfaaola da uu edees edees orelasa dega feoea El ño da La ña pada ahu-ahu 004 sapa 006 dguaalah daa Ides Oslas
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE
ANAISIS FATOR-FATOR YANG MEMPENGARUHI PRODUSI EDEAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRI SPINE Da Amela, I Nyoma Budaara Jurusa Sasa, FMIPA, Isu Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciANALISA HANTARAN GELOMBANG LISTRIKMAGNET DENGAN MENGGUNAKAN METODA FINITE DIFFERENCE TIME DOMAIN (FDTD)
Tuoral Rse Uggula Terpadu RUT VI PNGMBANGAN SISTM RADAR BAWA TANA PULSA IRP ANALISA ANTARAN GLOMBANG LISTRIKMAGNT DNGAN MNGGUNAKAN MTODA FINIT DIFFRN TIM DOMAIN FDTD Ieses P db Peel Uama Ir. Josapha Teuo
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau perawaa (maeace) merupaka kegaa uuk mejaga aau memelhara faslas-faslas da peralaa pabrk, sera megadaka perbaka, peyesuaa aau peggaa yag dperluka uuk medapaka
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciPENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY
PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY Ajeg Ye Seagrum 1, da Muhammad Kholl Jurusa Tekk Idusr, Fakulas Tekk Uversas Mercu Buaa
Lebih terperinci