SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PILIHAN MINAT PERGURUAN TINGGI DI KOTA JAMBI DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
|
|
- Ida Kurniawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semnar Nasonal plas Tenolog Informas 20 (SNTI 20) ISSN: Yogyaarta, 7-8 Jun 20 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSN UNTUK MENENTUKN PILIHN MINT PERGURUN TINGGI DI KOT JMBI DENGN MENGGUNKN FUZZY MULTI CRITERI DECISION MKING Suma Pusptorn, ST, Serly frsa Shotang, S.Kom Program Stud Ten Informata STMIK Nurdn Hamzah Jamb Jl. Kol. bunjan, Spn-Kota Jamb 362 Telp. (074) Fax. (074) Emal : sum4pt@gmal.com BSTRK Salah satu cabang lmu ecerdasan buatan (artfcal ntellgence) adalah Sstem Penduung Keputusan (Decson Support System). Terdapat banya metode yang dapat dgunaan oleh pengambl eputusan untu membantu menemuan solus atau alternatf yang optmum untu sebuah masalah. Salah satu metode tersebut adalah Fuzzy Mult-Crtera Decson Mang (FMCDM). Metode n aan membantu pengambl eputusan untu menentuan eputusan ahr dengan memperhatan nla alternatf eputusan dengan beberapa rtera. Tugas hr n aan mengaplasan Sstem Penduung Keputusan dengan menggunaan Metode Fuzzy Mult Crtera Decson Mang (FMCDM) untu menentuan plhan mnat Perguruan Tngg d Kota Jamb. Kata Kunc : rtfcal Intellgence, Decson Support System, Fuzzy Mult Crtera Decson Mang. PENDHULUN Ja dbandngan dengan zaman dahulu, ebutuhan untu menerusan penddan ejenjang Perguruan Tngg saat n sudah menngat. Banya fator yang mempengaruh orang untu belajar d Perguruan Tngg sepert nat dar dr sendr untu belajar, seedar untu mengambl gelar dan ada juga yang hanya ut-utan. Dar alasan tersebut, serngal calon mahaswa urang tepat dalam mengambl eputusan untu menentuan Perguruan Tngg yang aan dplh. Padahal dalam menentuan Perguruan Tngg, banya hal yang harus dpertmbangan sepert jurusan yang dmnat (dan harus sesua dengan emampuan), leta ampus, jara ampus dengan tempat tnggal, baya yang dtawaran dar masng-masng Perguruan Tngg juga fasltas lan yang dtawaran guna menduung egatan belajar mengajar msalnya beasswa. Pada asus sepert n, aan sangat membantu ja dapat dbuat suatu aplas yang dapat membantu dalam menentuan plhan mnat Perguruan Tngg, dengan memperhatan rterartera yang ada yang nantnya dapat menjad acuan dalam mengambl eputusan. Keputusan-eputusan yang ada tda selamanya bersfat past (crps), aan tetap ada yang bersfat ambgu, yatu dmana terdapat eraguan atau etdapastan terhadap beberapa alternatf yang mana yang aan dplh. Sepert contoh, seorang calon mahasswa ngn melanjutan stud e Perguruan Tngg, sementara seseorang tersebut mengalam esultan dalam menentuan Perguruan Tngg mana yang aan dplh arena begtu banyanya Perguruan Tngg yang ada d Kota Jamb. Oleh arena tu seseorang tersebut dapat mempertmbangan beberapa rtera yang ada yang nantnya mendapat epastan yang jelas d Perguruan Tngg mana aan melanjutan studnya. Krtera-rtera tersebut dapat berupa jara tempat tnggal calon mahasswa tersebut dengan Perguruan Tngg, baya yang dtawaran serta fasltas-fasltas yang ada guna menduung egatan belajar mengajar. Dengan memperhatan rtera-rtera tersebut, maa dharapan nantnya calon mahasswa dapat memlh Perguruan Tngg yang tepat. Karena tu salah satu metode untu menduung pengamblan eputusan adalah metode Fuzzy Mult Crtera Decson Mang (FMCDM). Metode n dgunaan arena dapat membantu dalam pengamblan eputusan dengan memperhatan rtera yang ada serta nformas yang dberan bersfat ualtatf. 2. LNDSN TEORI 2. Sstem Penduung Keputusan (Decson Support System) Konsep Sstem Penduung Keputusan (SPK)/ Decson Support System (DSS) pertama al dungapan pada awal tahun 970-an oleh Mchael S. Scott Morton dengan stlah Management Decson System. Sstem tersebut adalah suatu sstem yang berbass omputer yang dtujuan untu membantu pengambl eputusan dalam memanfaatan data dan model tertentu untu memecahan berbaga persoalan yang tda terstrutur. Sepert duraan d atas, stlah SPK mengacu pada suatu sstem yang memanfaatan duungan omputer dalam proses pengamblan eputusan. Lttle (970) mendefnsan DSS sebaga seumpulan prosedur berbass model untu data pemrosesan dan penlaan guna membantu para manajer mengambl eputusan. Boncze, d (980) mendefnsan DSS sebaga sstem berbass E-66
2 Semnar Nasonal plas Tenolog Informas 20 (SNTI 20) ISSN: Yogyaarta, 7-8 Jun 20 omputer yang terdr dar tga omponen yang salng bernteras yatu sstem bahasa (meansme untu memberan omunas antara pengguna dan omponen DSS lan), sstem pengetahuan (repostor pengetahuan doman masalah yang ada pada DSS ba sebaga data maupun prosedur), dan sstem pemrosesan masalah (hubungan antara dua omponen lannya, terdr dar satu atau lebh apabltas manpulas masalah umum yang dperluan untu pengambl eputusan). Secara luas, dapat dataan bahwa SPK drancang untu menghaslan berbaga alternatf yang dtawaran epada para pengambl eputusan dalam melasanaan tugasnya. Karena, sebagan besar proses pemgamblan eputusan yatu perumusan masalah, pencaran alternatf telah derjaan oleh sstem, maa dharapan pengambl eputusan aan lebh cepat dan aurat dalam menangan masalah yang dhadapnya. Jad secara umum, dapat dataan bahwa SPK memberan manfaat bag pengambl eputusan dalam menngatan efetftas dan efsens erjanya terutama dalam proses pengamblan eputusan. 2.2 Fuzzy Mult Crtera Decson Mang Mult Crtera Decson Mang (MCDM) adalah suatu metode pengamblan eputusan untu menetapan alternatf terba dar sejumlah alternatf berdasaran beberapa rtera tertentu. Krtera basanya berupa uuran-uuran, aturan-aturan atau standar yang dgunaan dalam pengamblan eputusan. Secara umum MCDM bertujuan untu memlh alternatf terba dar seumpulan alternatf berdasaran rtera-rtera tertentu. Fuzzy MCDM dapat dpaham sebaga MCDM dengan data fuzzy. Data fuzzy dsn dapat terjad pada data setap alternatf pada setap atrbut atau tngat epentngan pada setap rtera. Pada metode Fuzzy Mult Crtera Decson Mang (FMCDM), ada 3 (tga) langah pentng yang harus derjaan, yatu: representas masalah, evaluas hmpunan fuzzy pada setap alternatf eputusan dan melauan seles terhadap alternatf yang optmal Representas Masalah Pada bagan n ada 3 (tga) atvtas yang harus dlauan, yatu : b. Identfas tujuan dan umpulan alternatf eputuannya. Tujuan eputusan dapat drepresentasan dengan menggunaan bahasa alam atau nla numers sesua dengan aratert dar masalah tersebut. Ja ada n alternatf eputusan dar suatu masalah, maa alternatf-alternatf tersebut dapat dtuls sebaga = { =,2,..., n}. c. Identfas umpulan rtera, ja ada rtera, maa dtulsan C = {Ct t =,2,..., }. d. Membangun strutur hrar dar masalah tersebut berdasaran pertmbanganpertmbangan tertentu. Strutur Hrarnya adalah: Krtera C lternatf Gambar. Strutur Hrar Evaluas Hmpunan Fuzzy Pada bagan n, ada 3 atvtas yang harus dlauan, yatu: a. Memlh hmpunan ratng untu bobot-bobot rtera dan derajat ecocoan setap alternatf dengan rteranya. Secara umum, hmpunanhmpunan ratng terdr-atas 3 elemen, yatu: varabel lngust (x) yang merepresentasan bobot rtera dan derajat ecocoan setap alternatf dengan rteranya, T(x) yang merepresentasan ratng dar varabel lngust dan fungs eanggotaan yang berhubungan dengan setap elemen dar T(x). Sesudah hmpunan ratng n dtentuan, maa ta harus menentuan fungs eanggotaan untu setap ratng. Basanya dgunaan fungs segtga b. Mengevaluas bobot-bobot rtera dan derajat ecocoan setap alternatf dengan rteranya. c. Mengagregasan bobot-bobot rtera dan derajat ecocoan setap alternatf dengan rteranya. Dengan menggunaan operator mean, F drumusan sebaga: F ( ) S W S W S W...() t t t 2 2 Dengan cara mensubsttusan S t dan W t dengan blangan fuzzy segtga, yatu S t = (o t, p t, q t ); dan Wt = (a t, b t, c t ); maa F t dapat ddeat sebaga: Krtera C 2 Tujuan lternatf 2 F Y, Q, Z...(2) dengan: Y ot, a...(3) t Q pt, b...(4) t Z qt, c...(5) t dengan =,2,3,,n. t Krtera C lternatf n E-67
3 Semnar Nasonal plas Tenolog Informas 20 (SNTI 20) ISSN: Yogyaarta, 7-8 Jun Seles lternatf Yang Optmal da 2 atvtas yang dlauan, yatu: a. Memprortasan alternatf eputusan berdasaran hasl agregas. Prortas dar hasl agregas dbutuhan dalam ranga proses perangngan alternatf eputusan. Karena hasl agregas n drepresentasan dengan menggunaan blangan fuzzy segtga, maa dbutuhan metode perangngan untu blangan fuzzy segtga. Salah satu metode yang dapat dgunaan adalah metode nla total ntegral. Msalan F adalah blangan fuzzy segtga, F = (a, b, c), maa nla total ntegral dapat drumusan sebaga berut: a I F c b a...(6) t 2 Nla a adalah ndes eoptmsan yang merepresentasan derajat eoptmsan bag pengambl eputusan (0=a=). pabla nla a seman besar mengndasan bahwa derajat eoptmsannya seman besar. b. Memlh alternatf eputusan dengan prortas tertngg sebaga alternatf yang optmal. Seman besar nla F berart ecocoan terbesar dar alternatf eputusan untu rtera eputusan dan nla nlah yang aan menjad tujuannya. Contoh Kasus : Seorang calon mahasswa ngn melanjutan studnya e Perguruan Tngg d Kota Jamb. Da lebh tertar untu masu ebdang Komputer. da 4 alternatf yang harus dplh yatu jurusan Ten Informata STIKOM DB Jamb, Ten Informata STMIK NH Jamb, dan Sstem Informas STIKOM DB Jamb, Sstem Informas STMIK NH Jamb. Masng-masng alternatf mempunya 7 (tujuh) rtera. Berut n adalah contoh perhtungan penyelesaannya dengan menggunaan Metode Fuzzy Mult Crtera Decson Mang (FMCDM). Langah-langah penyelesaan a. Untu lternatf Komputer yatu : Ten Informata STMIK NH Jamb () Ten Informata STIKOM DB Jamb (2) Sstem Informas STIKOM DB Jamb (3) Sstem Informas STMIK NH Jamb (4) b. Sedangan rteranya adalah : Mempunya perangat omputer yang lengap (hardware dan software terbaru) [C] Baya SPP tda terlalu mahal [C2] Status Jurusan harus sudah teraredtas [C3] Menawaran beasswa [C4] Tenaga pengajar berompeten dalam bdang jurusan masng-masng [C5] Fasltas yang dtawaran lengap [C6] Melulusan mahasswa yang potensnya menjanjan dlapangan peerjaan [C7] c. Menentuan derajat epentngan dar rtera plhan. Bobot epentngan rtera T (epentngan) W = {Kurang Pentng (KP), ga Pentng (P), Pentng (P), Cuup Pentng (CP), Pentng Seal (PS)}. d. Menentuan Ratng epentngan dan ecocoan Tabel Ratng epentngan setap rtera Krtera C C2 C3 C4 C5 C6 C7 Ratng P P SP P P P P Tabel 2 Ratng ecocoan lter Ratng Kecocoan natf C C2 C3 C4 C5 C6 C7 CC C SC CC CC CC C 2 CC C SC CC CC C C 3 CC C SC CC C CC C 4 CC C SC CC C C C e. Menentuan derajat ecocoan alternatf terhadap rtera Derajat ecocoan alternatf terhadap rtera T (ecocoan) S = {Kurang Coco (KC), ga Coco (C), Coco (C), Cuup Coco (CC), Sangat Coco (SC)} f. Menentuan derajat epentngan masng-masng alternatf terhadap rtera Fungs eanggotaan untu setap elemen drepresentasan dengan menggunaan blangan fuzzy segtga sebaga berut : PS = SC (0,75;;) CP = CC (0,5;0,75;) P = C (0,25;0,5;0,75) P = C (0;0,25;0,5) KP = KC (0;0;0,25) g. Mengagregasan bobot-bobot rtera dan derajat ecocoan setap alternatf dengan rteranya Untu alternatf Ten Informata STMIK NH Jamb () Tabel 3 Ratng epentngan setap rtera Krtera C C2 C3 C4 C5 C6 C7 Ratng CC C SC CC CC CC C lternatf Y = /7((P*CC) + (P*C) + (PS*SC) + (P*CC) + (P*CC) + (P*CC) + (P*C)) =/7((0.25*0.5)+(0.25*0)+(0.75*0.75)+(0*0.5) + (0.25*0.5) +(0*0.5) +(0*0.25)) = Q = /7((P*CC) + (P*C) + (PS*SC) + (P*CC) + (P*CC) + (P*CC) +(P*C)) =/7((0.5*0.75)+(0.5*0.25)+(*)+(0.25*0.75) + (0.5*0.75) +(0.25*0.75)+ (0.25*0.5)) = E-68
4 Semnar Nasonal plas Tenolog Informas 20 (SNTI 20) ISSN: Yogyaarta, 7-8 Jun 20 Z = /7((P*CC) + (P*C) + (PS*SC) + (P*CC) + (P*CC) + (P*CC) +(P*C)) = /7((0.75*) + (0.75*0.5) + (*) + (0.5*) + (0.75*) + (0.5*) + (0.5*0.75)) = Sampa dengan alternatf 4 dperoleh hasl Tabel 4. Hasl gregras Untu Setap lternatf y = a q = b z = c h. Memlh alternatf eputusan dengan prortas tertngg sebaga alternatf yang optmal. Seman besar nla F brart ecocoan terbesar dar alternatf eputusan untu rtera eputusan, dan nla nlah yang aan menjad tujuannya. Untu α = 0.5 maa dperoleh nla F untu alternatf dengan crtera C, C2, C3, dan C4 adalah sebaga berut : F =/2*(0.5* (0.5)*0.60) = F 2 =/2*(0.5* (0.5)*0.25) = F 3 = /2*(0.5* (0.5)*0.07) = F 4 =/2*(0.5* (0.5)*0.60) = Maa untu 4 alternatf dan 7 rtera dperoleh nla total ntegral dengan nla α=0.5 dan α= sebaga berut Tabel 5. Indes ecocoan rtera eputusan dan alternatf α = 0 α = 0.5 α = Dar tabel datas dlhat bahwa nla F terbesar adalah, maa calon mahasswa tersebut tersebut masu e STMIK NH Jamb dengan jurusan Ten Informata. 3. DIGRM LIR SISTEM Mula Representas Masalah Identfas lternatf, =,2,3,n Identfas Krtera C, Varable-varabel yang merepresentasan bobot epentngan untu setap crtera adalah : W={Kurang Pentng (KP). ga Pentng (P), Pentng (P), Cuup Pentng(CP), Pentng Seal(SP) Derajat ecocoan setap alternatve dengan crtera adalah S={Kurang Coco (KC), ga Coco (C), Coco (C), Cuup Coco (CQ), Sangat Coco (SC) Mengevaluas bobot pada setap crtera dan derajat ecocoan serta alternatf terhadap rtera Evaluas hmpunan fuzzy untu alternatfalternatf eputusan dan melauan agregas bobot-bobot pada setap rtera dan derajat ecocoan alternatf yang drumusan Y o a t, Q p t, b t t Z q t, c t Menyeles alternatf yang optmal Memprortasan alternatve eputusan menggunaan aggregras Mencar nla ntegral a I t 2 F cb Menentuan alternatf eputusan berdasaran nla total ntegral tertngg Selesa Gambar 2. Bagan lr Program a E-69
5 Semnar Nasonal plas Tenolog Informas 20 (SNTI 20) ISSN: Yogyaarta, 7-8 Jun IMPLEMENTSI DN PENGUJIN 4. ntar Mua lternatf ntar mua n menamplan data alternatf sesua dengan yang dnputan oleh user. Gambar 3. ntar Mua lternatf 4.2 ntar Mua Krtera Sama sepert antar mua alternatf, antar mua rtera n bersan data rtera yang dnputan oleh user. Gambar 6. ntar Mua Kecocoan 4.4 ntar Mua Ratng Kepentngan ntar mua ratng epentngan menamplan nla epentngann untu masng-masng rtera yang telah dnputan. Gambar 7 ntar Mua Ratng Kepentngan Gambar 4. ntar Mua Krtera 4.3 ntar Mua Kepentngan dan Kecocoan ntar mua n merepresentasan bobot epentngan dan ecocoan. dapun batasan nla yang dgunaan bersar antara ntar Mua Ratng Kecocoan ntar mua n menamplan nla ecocoan alternatf terhadap setap rtera. Gambar 8 ntar Mua Ratng Kecocoan Gambar 5. ntar Mua Kepentngan E-70
6 Semnar Nasonal plas Tenolog Informas 20 (SNTI 20) ISSN: Yogyaarta, 7-8 Jun ntar Mua gregras bobot-bobot rtera ntar mua n manmplan nla F untu masng-masng alternatf pada saat reomendas tergantung pada data-data yang dnputan oleh user. PUSTK hmad, rwan Khoruddn, dan Imam Muslmn. Prosdng KNSI (Konferens Nasonal Sstem Informas) 200 Kampus STMIK GI MDP Palembang, hal Kusumadew, Sr dan Har Purnomo plas Loga Fuzzy Untu Penduung Keputusan. Graha Ilmu. Yogyaarta. Gambar 9. ntar Mua Indes Kecocoan 4.7 ntar Mua Memlh lternatf Keputusan Dengan Prortas Tertngg ntar mua n menamplan nla total ntegral untu masng-masng alternatve dengan nla α dar s/d. lternatf optmal dplh berdasaran nla total ntegral terbesar Kusumadew, Sr., Fuzzy Mult Crtera Decson Mang, Informata.com, dases tanggal 30 Maret 200. Kusumadew, Sr., D. Fuzzy Mult trbut Decson Mang (FUZZY MDM). Graha Ilmu: Yogyaarta Negnevtsy, Mchael rtfcal Intellgence Gude to Intellgent Systems. ddsn- Wesley: Harlow, England. Turban, Efram. Joy E. ronson. Tng-Peng Lang Decsson Support Systems and Intellegent System (Sstem Penduung Keputusan dan Sstem Cerdas ). nd Offset. Yogyaarta Gambar 0. ntar Mua lternatf Keputusan Dengan Prortas Tertngg 5. KESIMPULN DN SRN Salah satu metode yang bsa dgunaan untu mengambl eputusan dalam menentuan plhan mnat Perguruan Tngg adalah Metode Fuzzy Mult Crtera Decson Mang (FMCDM). Berdasaran alternatf plhan dan beberapa rtera yang ada dapat dtentuan nla ahr dar alternatf yang dtuju. Proses pengecean data pada saat menggunaan sstem penduung eputusan n dapat membantu mengurang etdavaldan data nputan. Sehngga aan mengurang esalahan (error) yang terjad pada sstem. Hasl dar yang dtamplan E-7
APLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW
Semnar NasonalTenologInformasdan Multmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 6-8Februar 2015 APLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW Aslnda 1), Andea
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DAN PEMILIHAN MITRA BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE SAW BERBASIS WEB
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DAN PEMILIHAN MITRA BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE SAW BERBASIS WEB Putr Har Ikhtarn ), Bety Nurltasar 2), Hafdz Alda
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu
Bab 2 Tnjauan Pustaka 2.1 Peneltan Terdahulu Pemlhan stud pustaka tentang sstem nformas penlaan knerja karyawan n juga ddasar pada peneltan sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberan
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. A. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan. menggantikan penilaian mereka. Dss ditujukan untuk keputusan keputusan yang
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Konsep Dasar Sstem Pendukung Keputusan Lttle (1970) mendefnskan DSS sebaga sekumpulan prosedur berbass model untuk data pemrosesan dan penlaan guna membantu para manajer mengambl
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS PADA KASUS UMKM
PERBANINGAN METOE SAW AN TOPSIS PAA KASUS UMKM Muh. Alyazd Mude al.mude@yahoo.com Teknk Informatka Unverstas Muslm Indonesa Abstrak alam pengamblan keputusan terhadap masalah berdasarkan sebuah analsa
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciAplikasi Metode Fuzzy Multi-Attribute Decision Making Berbasis Web dalam Pemilihan Calon Kepala Daerah di Indonesia
IJCCS, Vol.7, No., January 203, pp. 0~0 ISSN: 978-20 0 Aplkas Metode Fuzzy Mult-Attrbute Decson Makng Berbass Web dalam Pemlhan Calon Kepala Daerah d Indonesa Muhamad Munawar Yusro*, Retantyo Wardoyo 2
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciArdi Kurniawan 1), Kusrini 2) Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogyakarta 2)
Semnar Nasonal Teknolog Informas dan Multmeda 2016 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-7 Februar 2016 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU (PKG) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciOptimasi Pemilihan Paket Internet Dengan Menggunakan Metode AHP
Optmas Pemlhan Paket Internet Dengan Menggunakan Metode HP Wwek Katrna 1, Solkhun 2, M.Saf, Sumarno 1,2,, Jurusan Sstem Informas, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsantar Sumatera Utara 1 Mahasswa STIKOM Tunas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciModel SPK. Model optimasi (2) Model optimasi (1) Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas 4/30/2017. Tujuan.
4/0/207 Tujuan Metode-metode Optmas dengan Alternatf Terbatas N O V R I N A Mahasswa dapat memaham dan mampu mengaplkaskan beberapa metode untuk menyelesakan masalah dengan alternatf-alternatf dalam jumlah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN PERANGKAT KOMPUTER DENGAN METODE TOPSIS (Studi Kasus: CV. Triad)
Jurnal Informatka Mulawarman Vol. 10 No. 2 September 2015 1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN PERANGKAT KOMPUTER DENGAN METODE TOPSIS (Stud Kasus: CV. Trad) Bunga Annete Bennng 1), Indah Ftr Astut 2),
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciPEMILIHAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Semnar Nasonal Inovas Dan Aplkas Teknolog D Industr 2017 ISSN 2085-4218 ITN Malang, 4 Pebruar 2017 PEMILIHAN LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Helza
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Smartphone untuk Kalangan Pemula dengan Metode TOPSIS
Sstem Pendukung Keputusan dalam Merekomendaskan Smartphone untuk Kalangan Pemula dengan Metode TOPSIS Karmla 1, Muhammad dwan 2, In Parlna 3, Heru Satra 3 1,2,3 Jurusan Sstem Informas, STIKOM Tunas Bangsa,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT UBI KAYU MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (Studi Kasus : PT. Hutahaean)
Majalah Ilmah Informas dan Teknolog Ilmah (INTI ISSN : 3390X SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT UBI KAYU MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (Stud Kasus : PT. Hutahaean Relska Elfrda Capah (086 Mahasswa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciMETODE OPTIMASI 11/13/2015. Capaian Pembelajaran
2 Capaan Pembelajaran METODE OPTIMASI N. Tr Suswanto Saptad Mahasswa dapat memaham dan mampu mengaplkaskan beberapa metode untuk menyelesakan masalah dengan alternatfalternatf dalam jumlah yang relatf
Lebih terperinciOptimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi
JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Sstem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Technque for Order by Smlarty to Ideal Soluton (TOPSIS) Murnawan 1, Akhmad Fadjar Sddq 2 1 Unverstas Wdyatama Bandung, Emal: murnawan@wdyatama.ac.d 2 STMIK
Lebih terperinciSTATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Tnjauan Pustaka Kegatan pemberan beasswa dlakukan oleh nstans penddkan maupun non penddkan. Secara khusus nstans penddkan memberkan beberapa jens beasswa setap tahunnya. Persyaratan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Lebih terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN MEREK DAN TIPE SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN MEREK DAN TIPE SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS Lnda Purnama Sar (0911103) Mahasswa Program Stud Teknk Informatka, STMIK Buddarma Medan Jl. Ssmangaraja
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Manurung (2010) menerapkan sistem pendukung keputusan seleksi
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tnjauan Pustaka Manurung (2010) menerapkan sstem pendukung keputusan seleks penerma beasswa dengan metode Analtcal Herarcy Process (AHP) dan Technque Order Preference by Smlarty
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN SANGKAR BURUNG MENGGUNAKAN METODE SMART SKRIPSI
Artkel Skrps PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN SANGKAR BURUNG MENGGUNAKAN METODE SMART SKRIPSI Dajukan Untuk Memenuh Sabagan Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Jurusan Teknk Informatka
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciHUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com
Lebih terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciImplementasi Teori Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Bagi Mahasiswa FMIPA Universitas Sulawesi Barat
JURNAL SAINTIFIK OL.3 NO., JANUARI 07 Implementas Teor Keputusan Penentuan Penermaan Beasswa Bag Mahasswa FMIPA Unverstas Sulawes Barat Hrman Rachman *, Nzar, Unverstas Sulawes Barat emal: manksman0@gmal.com,
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciPENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI
PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI Yunarstanto 1 Irwan Iftad 1 Iwan Ngabd Raharjo 2 Abstract: Producton flow n PT. Tga Seranga Pustaa Mandr
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Bab n membahas tentang prosedur pengembangan pembelajaran dan mplementas model Problem Based Learnng dalam pembelajaran Konsep Dasar Matematka, Subjek Peneltan, Teknk dan Instrumen
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Radix Sort dalam Berbagai Kasus Bilangan Dibandingkan Algoritma Pengurutan yang lain
Abstra Implementas Algortma Radx Sort dalam Berbaga Kasus Blangan Dbandngan Algortma Pengurutan yang lan Dean Fathony Alfatwa, Ere Rahman Syah P 2, Fahrs Mumtaza Ahsan 3 Departemen Ten Informata, Insttut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Teguh Otarso Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada
3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciPengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Lebih terperinciRestorasi Citra Dengan Menggunakan Metode Iteratif Lanczos Hybrid Regularization
Restoras Ctra Dengan Menggunaan Metode Iteratf Lanczos Hybrd Regularzaton Yudh Purwananto, Rully Soelaman, Alfa Masjta Rahmat Jurusan Ten Informata, Faultas Tenolog Informas Insttut Tenolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciKOMPARASI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN MEDIA MACROMEDIA FLASH DAN MICROSOFT POWERPOINT YANG DISAMPAIKAN MELALUI PENDEKATAN CHEMO-EDUTAINTMENT
Sgt Pratmoko, dkk. Komparas Hasl Belajar Sswa... 99 KOMPARASI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN MEDIA MACROMEDIA FLASH DAN MICROSOFT POWERPOINT YANG DISAMPAIKAN MELALUI PENDEKATAN CHEMO-EDUTAINTMENT Sgt Pratmoko,
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciMETODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PERUSAHAAN FURNITURE
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PERUSAHAAN FURNITURE DEVELOPMENT OF DECISION SUPPORT SYSTEM SUPPLIER SELECTION USING TOPSIS FURNITURE COMPANY Ma
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) Larasat Ayudha Jurusan Sstem Informas, Sekolah Tngg Manajemen Informatka dan
Lebih terperinci