DIKTAT KULIAH PENGENDALIAN & PENJAMINAN KUALITAS (IE-501)
|
|
- Adi Ade Santoso
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DIKTAT KULIAH PENGENDALIAN & PENJAMINAN KUALITAS (IE-50) TOPIK 7: TAGUCHI PARAMETER DESIGN Diktat ii diguaka bagi mahasiswa Jurusa Tekik Idustri Fakultas Tekik Uiversitas Kriste Maraatha Disusu oleh: Ir. Rudy Wawolumaja M.Sc Rudijato Muis, ST, MT JURUSAN TEKNIK INDUSTRI - FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA BANDUNG 03
2 TAGUCHI PENDAHULUAN Tekik Taguchi serig diguaka dalam peracaga DESIGN PRODUCT. The quality of a product is the ( miimum ) loss imparted by the product to the society from the time the product is shipped ( Geichi Taguchi ) Ada filosofi yag diguaka dalam Taguchi :. Parameter Desig. Eksperimetal Desig TAGUCHI PHILOSOPHY & METHODOLOGY IN PARAMETER DESIGN. Kosep LOSS FUNCTION LOSS : kerugia karea deviasi karakteristik produk dari ilai target. Gambara megeai The Quadratic Loss Fuctio : Loss LSL USL L = k ( y T ) Target Dimaa : L : Loss i dollars k : Cost Coefficiet y : Value of Quality Characteristic T : Target Value y. Tujua dalam Parameter Desig Taguchi adalah utuk memiimasi LOSS 3. Faktor yag mempegaruhi karakteristik produk ada jeis :. CONTROLLABLE FACTORS CONTROLLABLE FACTORS : faktor yag mudah utuk dikotrol. NOISE ( UNCONTROLLABLE FACTORS ) NOISE : variabel yag sulit atau tidak mugki utuk dikotrol
3 Secara Umum : Noise Factor palig bertaggug jawab utuk deviasi karakteristik produk dari target value. Setelah Noise Factor diidetifikasi, pedekataya BUKAN / TIDAK megotrol Noise Factor, karea sagat mahal atau tidak mugki. Tetapi dega memilih ilai dari Cotrollable Factors sedemikia sehigga produk atau proses tidak sesitif terhadap perubaha yag disebabka oleh Noise Factor Buka meghilagka peyebab dari NOISE, tetapi meguragi dampak To achieve robustess agaist Noise Ada 3 jeis Noise Factors : a. Outer Noise b. Ier Noise c. Betwee Product Noise Gambara megeai Kosep Noise Factor dalam Parameter Desig Product : Loss to the Society Deviatios of Fuctioal Characteristics from Target Value NOISE FACTORS Cause Deviatios Outer Noise Ier Noise Betwee Product Noise Variatio i Operatig Eviromets Huma Errors Deterioratio ( rusak/busuk ) Maufacturig Imperfectios
4 TAGUCHI PHILOSOPHY & METHODOLOGY IN EXPERIMENTAL DESIGN Lagkah-lagkah dalam Plaig The Experimetal Desig :. Statemet of the problem. Objective / Tujua dari eksperime 3. Peetapa karakteristik mutu da sistem pegukura. Pemiliha faktor-faktor yag mugki mempegaruhi karakteristik mutu 5. Idetifikasi faktor-faktor tersebut Megidetifikasi, maa faktor yag termasuk dalam : Cotrol Factor & Noise Factor 6. Pilih level utuk tiap faktor 7. Idetifikasi Cotrol Factor yag mugki beriteraksi 8. Pilih Orthogoal Array Orthogoal Array : faktor dapat dievalusi secara idepede, dimaa efek faktor tidak meggaggu estimasi faktor yag lai. Dalam peetua Orthogoal Array tergatug pada : a. Jumlah faktor da iteraksi b. Jumlah level utuk faktor Jeis-jeis dari Orthogoal Array seperti : L, L8, dll. 9. Masukka faktor da iteraksi ke dalam kolom 0. Lakuka test / eksperime. Aalisis hasil Dega melakuka perhituga terhadap S/N ( Sigal to Noise Ratio ) : a. Terbesar yag terbaik ( Higher the better ) : S N b. Lower the better : S N y -0 log -0 log c. Nomial is the best : Variace oly : Mea & variace :. Kofirmasi hasil y S N S -0 log N 0 log Ve Vm - Ve Ve Vm = Sm = Sum of the squares of the mea 3. Kesimpula eksperime
5 Cotoh Soal : A. Larger the better :. Statemet of the problem : Adhesive stregth of a plastic item. Tujua eksperime : the larger the better 3. Sistem Pegukura : Stregth kg / cm. Pemiliha faktor da level : ( lagkah, 5, da 6 ) Cotrol Factors Levels 0 A : Etchig time 8 mi 0 mi mi B : Etchig temperature 60 o C 70 o C 80 o C C : Mixig ratio C 0 C C D : Pre-treatmet method oe solvet hot water Noise Factors : N 0 = Normal Coditios of use N = Bad Coditios of use 7. Tidak ada Cotrol Factor yag beriteraksi 8. Jeis Orthogoal Array & hsl eksperime yg dilakuka ( lagkah 8, 9, 0, & ) : Adhesive stregth (kg / cm ) No. Cotrol Factors Noise Factor Exp. A B C D N 0 N S / N , , , , , , , , ,9 The larger the better : S N -0 log y Cotoh : No. Exp. S N -0 log y S N -0 log =,7 db 6 5
6 Factors & Iteractio A B C D TOTAL Sum at 0 5,3 57,3 6,5 58,0 factor 55, 6,7 60, 65,3 88,0 & level 78,3 66,0 65, 6,7 ( -, ) + ( -7, ) + (, ) + ( -7,3 ) + Square of ( - ) + ( -8,7 ) + ( -,6 ) + ( -6,7 ) + S T = differeces ( -,9 ) = ( -,3 ) = ( -,7 ) = ( 0,6 ) = 365,56 ( S ) 0,6 3, 33,6 98,5 % 80,67 % 9,68 %, % 7, % 00 % Diagram Pareto : 80,67 % 9,68 % 7, %, % A B D C A 0 = 5,3 / 3 = 8,0 D 0 = 58,0 / 3 = 9,33 A = 55, / 3 = 8,7 D = 65,3 / 3 =,77 A = 78,3 / 3 = 6,0 D = 6,7 / 3 =,57 B 0 = 57,3 / 3 = 9,0 C 0 = 6,5 / 3 = 0,83 B = 6,7 / 3 =,57 C = 60, / 3 = 0,3 B = 66,0 / 3 =,00 C = 65, / 3 =,70 S/N Ratio A B D C A 0 A A B 0 B B D 0 D D C 0 C C. Kesimpula : Kombiasi faktor level yag sigifika : A - B - D - C
7 B. Nomial is the best : Diketahui data dalam baris : T = yi = = 500 Sm = T. = yi - y y y... y Ve = i 0 Ve = = S m = 0.5 C. Nomial is the best :. Statemet of the problem : legth of a yardstick. Tujua eksperime : reduce yardstick variability & icrease cosistet legth closer to 36 iches 3. Target : 36,00 iches. Pemiliha faktor da level : ( lagkah, 5, da 6 ) Cotrol Factor Level Level Blade Metal ( A ) Carbo Steel Tugste Steel Saw rpm ( B ) Low High Wood Kil Time ( C ) moth 3 moth Motor Horse Power ( D ) hp 3 hp Saw fece agle ( E ) 0 degree degree Operator ( F ) Bill Joh Noise Factor Level Level Wood Source Norther Souther Blade Age New uits 7. Cotrol Factor yag beriteraksi : Blade Metal x Saw rpm 8. Jeis Orthogoal Array & hsl eksperime yg dilakuka ( lagkah 8, 9, 0, & ) : Jeis Orthogoal Array yag diguaka : Ier Array : L 8 Outer Array ( Noise ) : L
8 Tabel Orthogoal Array : A B A x B C D E F M M N N N N 35,675 36,0 3,805 35,690 35,70 35,695 35,800 36,760 35,830 36,75 36,30 35,5 35,665 35,05 36,0 35,570 35,805 36,70 35,0 3,675 36,680 36,5 36,780 36,995 36,870 36,55 36,985 36,350 35,50 35,55 35,0 36,5 Perhituga S/N : #. Vm = Sm = 35,675 36, 3,805 35,690 35,675 Ve = 36, 3,805-35, ,977 = 508,977 = 0,36 Vm - Ve 508,977-0,36 = S/N = 0 log = 0 log Ve 0,36 = 3,6 #. Vm = Sm = 35,70 35,695 35,800 36,760 35,70 Ve = 35,695 35,800-36,760-58,00 = 58,00 = 0,63 Vm - Ve 58,00-0,63 = S/N = 0 log = 0 log Ve 0,63 = 36,95 Ru # A B A x B C D E F S/N 3,6 36, ,07 37,0 5 33, , , ,680
9 #. A = A = 3,6 36,95 37,07 37,0 33,68 39,789 0,005 38,680 = 36,70 = 37,935 Effect A = = A A = 36,70 37,935 =,65 #. B = B = 3,6 36,95 33,68 39,789 37,07 37,0 0,005 38,680 = 36,56 = 38,9 Effect B = = B B = 36,56 38,9 =,09 Tabel Sigal to Noise Ratio : Respose Table A B A x B C D E F Level 36,70 36,56 37,563 36,7 37,56 35,957 37,99 Level 37,935 38,9 36,8 38,59 36,860 38,8 36,86 Delta ( ),65,09 0,7,9 0,686,90,33 S/N Respose Graph : S/N 39,0 38,0 37,0 36,0 35,0 A A B B A x B A x B S/N 39,0 38,0 37,0 36,0 35,0 C C D D E E F F
10 Aalisis Respose Table da Graph : Faktor maa yag mempuyai delta ( ) yag palig besar. dalam cotoh ii : E, B, C, A, da F Aalisis A x B : A B = A B = A B = A B = 3,6 36,95 37,07 37,0 33,68 39,789 0,005 38,680 = 35,78 = 37,56 = 36,59 = 39,33 B B A 35,78 37,56 A 36,59 39,33 S/N 39,0 38,0 37,0 36,0 35,0 B B A A
Bab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler
Lebih terperinciMATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 1 No.6 Tahun 2017 ISSN
MATHuesa Jural Ilmiah Matematika Volume No.6 Tahu 207 ISSN 230-95 DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI DALAM OPTIMASI KUAT TEKAN BATU BATA edik Adika PROGRAM STUDI S- MATEMATIKA, AKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciPENENTUAN VARIABEL PERANCANGAN ECONOMIZER YANG ROBUST DAN MAMPU MEMENUHI MULTI TUJUAN (RESPON)
Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 PENENTUAN VARIABEL PERANCANGAN ECONOMIZER YANG ROBUST DAN MAMPU MEMENUHI MULTI TUJUAN (RESPON (Studi Kasus Pada
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciStudi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ
Studi Kasus Optimasi Proses Sizig Beag di P.T. XYZ Didik Wahjudi Dose Jurusa Tekik Mesi-Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Kriste Petra Ceter for Quality Improvemet Jl. Siwalakerto -, Surabaya 609 dwahjudi@peter.petra.ac.id
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE 2 K-P FRACTIONAL FACTORIAL DENGAN METODE TAGUCHI PADA PROSES PEMBUATAN FIBER GLASS
PERBANDINGAN METODE 2 K-P FRACTIONAL FACTORIAL DENGAN METODE TAGUCHI (Jai Rahardjo et al.) PERBANDINGAN METODE 2 K-P FRACTIONAL FACTORIAL DENGAN METODE TAGUCHI PADA PROSES PEMBUATAN FIBER GLASS Jai Rahardjo
Lebih terperinciREKAYASA KUALITAS DALAM PENENTUAN SETTING MESIN DENGAN METODE TAGUCHI (PRODUK KAIN POLYESTER) Rudy Wawolumaja, Lindawati
REKAYASA KUALITAS DALAM PENENTUAN SETTING MESIN DENGAN METODE TAGUCHI (PRODUK KAIN POLYESTER) Rudy Wawolumaja, Lindawati Abstrak Penelitian ini dilakukan di pabrik tekstil, P. X Bandung. Masalah yang dihadapi
Lebih terperinciPerancangan Setting Level Optimal dan Penentuan Quality Loss Function pada Pembuatan Tegel dengan Metode Taguchi
Performa (3) Vol., No.: 3-39 Peracaga Settig Level Optimal da Peetua Quality Loss Fuctio pada Pembuata Tegel dega Metode Taguchi Dewi Marlia, Eko Pujiyato da Cucuk Nur Rosidi Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas
Lebih terperinciPenyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciRekayasa Mutu Besi Beton dengan Metode Taguchi
JURNAL TEKNIK MESIN Vol., No., Oktober 000: 0 08 Rekayasa Mutu Besi Beto dega Metode Taguchi Didik Wahjudi Dose Fakultas Tekologi Idustri Jurusa Tekik Mesi Uiversitas Kriste Petra Roche Alimi Dose Fakultas
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciAPLIKASI METODE TAGUCHI DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI
APLIKASI METODE TAGUCHI DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI Ermawati ), Hartati ) )Dose Jurusa Matematika, )Mahasiswa Jurusa Matematika Fakultas Sais da Tekologi UIN Alauddi Makassar Abstract: The grocery
Lebih terperinciProgram Attributes. Algorithm Analysis. Time Consumption. Algoritma
Algorithm Aalysis Kita perlu memproses jumlah data yag sagat besar. Harus diyakika bahwa program berheti dalam batas waktu yag wajar (reasoable) Tidak terikat pada programmig laguage atau bahka metolodologi
Lebih terperinciJURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA ISSN: Vol. 1 No. 2 Februari 2009
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA ISSN: 7-45 Vol. No. Februari 00 ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS MELALUI EVALUASI DAN PERBAIKAN PROSES PRODUKSI DENGAN PENDEKATAN METODE CONTROL CHART DAN METODE TAGUCHI Joko
Lebih terperinciPENGARUH GEOMETRI PAHAT BUBUT HSS TERHADAP NILAI KEKASARAN PERMUKAAN DAN KEAUSAN PAHAT PROSES BUBUT DENGAN METODE TAGUCHI
No. 3/ATW/Maret/205 ISSN 6936329 PENGARUH GEOMETRI PAHAT BUBUT HSS TERHADAP NILAI KEKASARAN PERMUKAAN DAN KEAUSAN PAHAT PROSES BUBUT DENGAN METODE TAGUCHI Oleh : Sriyato ),Faisal RM 2),Ali Parkha 3) )
Lebih terperinciMengelola Eksperimen. 17 Oktober 2013
Mengelola Eksperimen 17 Oktober 013 8 langkah mengelola eksperimen Perencanaan eksperimen Langkah 1 : mendefinisikan masalah Langkah : menentukan tujuan Langkah 3 : mendefinisikan karakteristik kualitas
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical
Lebih terperinciANAVA 2 Jalan. Jumlah sampel dalam sel tak sama
ANAVA Jala Jumlah sampel dalam sel tak sama Tpes of Regressio Models Racaga Percobaa Radom Legkap RRL Blok Radom RBRL Faktorial Oe-Wa Aova (ANAVA 1 Jala Two-Wa Aova (ANAVA Jala Review Iteractio Occurs
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Epsilon Juni 2014 Vol. 8 No. 1 METODE TAGUCHI UNTUK PENINGKATAN KUALITAS MUTU PRODUK
Jural Matematika Muri da Terapa Epsilo Jui 4 Vol. 8 No. METODE TGUCHI UNTUK PENINGKTN KULITS MUTU PRODUK khriyadi Wijaarta, Nur Salam, Dewi ggraii Program Studi Matematika Fakultas MIP Ulam Jl. Jed.. Yai
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciANAVA 2 Jalan. Jumlah sampel dalam sel tak sama
ANAVA Jala Jumlah sampel dalam sel tak sama Iteraksi? Teradi ika pegaruh satu faktor tergatug pada tigkat pegaruh faktor lai Jika pegaruh iteraksi sigifika maka iteroretasi pegaruh utama (A & B) meadi
Lebih terperincikosume, karea kesalaha dalam kualitas dapat meimbulka komplai da ketidakpuasa dari kosume. Masalah kualitas dapat timbul karea berbagai peyebab yag ko
USULAN PERBAIKAN KUALITAS PADA MESIN GETAR DI PT. GANDUM MAS KENCANA UNTUK MENGETAHUI TINGKAT KEHALUSAN GULA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI Vitha Amelia Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas
Lebih terperinciBAB III METOE PENELITIAN. penelitian ini, hanya menggunakan kelas eksperimen tanpa adanya kelas
BAB III METOE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia eksperime. Karea pada peelitia ii, haya megguaka kelas eksperime tapa adaya kelas cotrol. Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif.
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciProgram Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi
Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON
E-Jural Matematika Vol., No., Mei 013, 6-10 ISSN: 303-1751 PENERAPAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON PUTU SUSAN PRADAWATI 1, KOMANG GDE SUKARSA, I GUSTI AYU MADE
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciOPTIMASI KUAT TEKAN, RESAPAN, DAN KEAUSAN PAVING BLOK ABU VULKANIK DENGAN PENDEKATAN THE FUZZY LOGICS
OPTIMASI KUAT TEKAN, RESAPAN, DAN KEAUSAN PAVING BLOK ABU VULKANIK DENGAN PENDEKATAN THE UZZY LOGICS Radi Nugraha Putra, DR.Brojol Sutijo SU.,M.Si Mahasiswa Jurusa Statistika, Dose Pembimbig Jurusa Statistika
Lebih terperinciOPTIMASI MULTIRESPON PEMBUATAN KERTAS DI PAPER MACHINE II PT. ADIPRIMA SARAPRINTA GRESIK DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LOGIC ABSTRAK
OPTIMASI MULTIRESPON PEMBUATAN KERTAS DI PAPER MACHINE II PT. ADIPRIMA SARAPRINTA GRESIK DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LOGIC Niswatu Qoitah, Dr. Brodjol Sutijo SU,M.Si Mahasiswa S Statistika FMIPA, Dose
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN
TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN 85-88) 1. Tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b. Hitug Sum of Square for Residual c. Hitug Mea Sum of Square for Regresssio
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciOptimasi Cranking Ampere Aki Di P.T. X
JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 3, No., Oktober 001: 70 76 Optimasi Crakig Ampere Aki Di P.T. X Didik Wahjudi Dose Fakultas Tekologi Idustri Jurusa Tekik Mesi Uiversitas Kriste Petra Abstrak Produk aki di P.T.
Lebih terperinciOutline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer
5/09/0 II. Kesalaha dlm Pegukura Ahar, ST. MT. Lab. Jariga Komputer Outlie Kosep pegukura Kesalaha Pegukura Istilah Tekik Pegukura Aalisis statistik 5/09/0 Kosep Pegukura Meetuka ilai kuatitatif atau besar
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
Lebih terperinciChapter 7 Student Lecture Notes 7-1
Chapter 7 Studet Lecture Notes 7-1 DASAR-DASAR UJI Hipotesis: Hipo (di bawah) da Tesis (peryataa yag telah diuji) Hipotesis Statistik:suatu proposisi atau aggapa megeai parameter populasi yag dapat diuji
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI.1. Tinjauan Pustaka Ghani (013) dalam jurnal berjudul Philosophy of Taguchi Approach and Method in Design of Experiment mengungkapkan persaingan dunia usaha saat ini
Lebih terperinciRancangan Pengamatan Berulang. Repeated Measurement Design
Racaga Pegamata Berulag Repeated Measuremet Desig Pedahulua Repeated measuremet (pegamata berulag) megacu kepada (Clewer & Scarisbrick, 006):. Suatu percobaa dimaa masig-masig uit percobaa meerima perbedaa
Lebih terperinciKAJIAN KONDISI PROSES DELIGNIFIKASI TEPUNG SOHUN DENGAN METODE TAGUCHI
KAJIAN KONDISI PROSES DELIGNIFIKASI TEPUNG SOHUN DENGAN METODE TAGUCHI Cyrilla Idri Parwati, Purawa Jurusa Tekik Idustri, Istitut Sais & Tekologi AKPRIND Yogyakarta Jurusa Tekik Ligkuga, Istitut Sais &
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut
Lebih terperinciMODUL PRAKTIKUM Statistik Inferens (MIK 411)
MODUL PRAKTIKUM tatistik Iferes (MIK 4) Disusu Oleh Nada Aula Rumaa, KM., MKM UNIVERITA EA UNGGUL 07 Revisi (tgl) : 0 (0 Desember 07) / 4 UJI T DEPENDEN/BERPAANGAN (PAIRED T TET) A. Pedahulua Uji t berpasaga,
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Syarat Mutu Biskuit (SNI, 1992)
LAMPIRAN Lampira 1. Syarat Mutu Biskuit (SNI, 199) Syarat mutu biskuit 1. Air : Maksimum 5 %. Protei : Miimum 9 % 3. Lemak : Miimum 9,5 %. Karbohidrat : Miimum 70 % 5. Abu : Maksimum 1, %. Logam Berbahaya
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciBAB V PERENCANAAN PELAT LANTAI
GROUP BAB V PRNCANAAN PLAT LANTA 5. Perecaaa Pelat Latai Perecaaa pelat latai seluruhya megguaka beto bertulag dega mutu beto f c = 0 MPa da baja utuk tulaga megguaka mutu baja fy = 40 MPa. Asumsi perhituga
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciABSTRAK. Irvan Hadi Purnomo Mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknik Otomotif FT UNY
PENGARUH PENGGUNAAN METODE PEMBELAJARAN DEMONTRAI TERHADAP MINAT DAN PRETAI BELAJAR IWA PADA KOMPETENI ITEM LITRIK OTOMOTIF KELA XI PADA JURUAN TEKNIK KENDARAAN RINGAN DI MK PIRI YOGYAKARTA Irva Hadi Puromo
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)
Lebih terperinciPERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT
IdoMS Joural o Statistics Vol., No. (3), Page 35-47 PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM DAN MINIMUM PADA UJI-UJI TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA MODEL REGRESI SEDERHANA
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciMENENTUKAN SUHU OPERASI MESIN DRYER DENGAN METODE TAGUCHI UNTUK MENGURANGI JUMLAH BENANG BASAH PADA DIVISI YARN DYING DI PT MULIA KNITTING FACTORY
Jural Tekik da Ilmu Komputer MENENTUKAN SUHU OPERASI MESIN DRYER DENGAN METODE TAGUCHI UNTUK MENGURANGI JUMLAH BENANG BASAH PADA DIVISI YARN DYING DI PT MULIA KNITTING FACTORY (Determiig The Dryer Operatig
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciUKURAN TENDENSI SENTRAL
BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis
Lebih terperinciPENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana
PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryaa Model liear meyagkut masalah statistik yag ketergatugaya terhadap parameter secara liear. Betuk umum model liear adalah 0 1X1... px p, dega = Variabel respo X i = Variabel
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciMakalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki
Lebih terperinci1. Uji Dua Pihak. mis. Contoh :
. Uji Dua Pihak H 0 H a : : Cotoh : mis : mea kelas Lab mea kelas tapa lab Ho : Tidak ada perbedaa kemampua hasil belajar biologi siswa atara yag belajar melalui media laboratorium dega yag tidak. Ha :
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas
Lebih terperinciKOMBINASI DAN KOMPOSISI BAHAN BAKU UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PAVING RUMPUT DI CV. X SURABAYA. Irwan Soejanto ABSTRACT
KOMBINASI DAN KOMPOSISI BAHAN BAKU UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PAVING RUMPUT DI CV. X SURABAYA Irwan Soejanto ABSTRACT As a product, grass paving has its own characteristic. The producers always try to
Lebih terperinciPENENTUAN LEVEL FAKTOR BENANG SLIVER
PENENTUAN LEVEL FAKTOR BENANG SLIVER YANG OPTIMAL PADA MESIN CARDING GUNA MEMPERBAIKI KUALITAS DI PT. INDUSTRI SANDANG NUSANTARA UNIT PATAL SECANG MAGELANG APPOINTMENT LEVEL FACTOR SLIVER YARN TO GET OPTIMAL
Lebih terperinciUniversitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas
Uiversitas Gadjah Mada Fakultas Tekik Departeme Tekik Sipil da Ligkuga REGRESI DAN KORELASI Statistika da Probabilitas Kurva Regresi Mecari garis/kurva yag mewakili seragkaia titik data Ada dua cara utuk
Lebih terperinciP r o s i d i n g 149
P r o s i d i g 149 PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK KOPI TRADISIONAL DALAM RANGKA MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN Heptari Elita Dewi (1), Aisa Aprilia (2), Heru Satoso Hadi Subagyo (3) Fakultas Pertaia, Uiversitas
Lebih terperinciAplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot
Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN 1411-8890 Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Ratasari Nur Rohmah Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta,
Lebih terperinciBAB V ANAISIS KOVARIAN SATU JALUR (ANAKOVA SATU JALUR)
BB V NISIS KOVRIN STU JLUR (NKOV STU JLUR) Kompetesi Dasar Mahasiswa memahami tetag aalisis kovaria satu jalur, serta mampu megguakaya utuk megaalisis data kuatitatif. Idikator pecapaia Mahasiswa dapat:
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinci