Industry Using The Fixed Order Quantity Method
|
|
- Erlin Hardja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) STUDI KASUS PENGENDALIAN PERSEDIAAN KEDELAI SEBAGAI BAHAN BAKU UTAMA TAHU TAKWA TAKWA MENGGUNAKAN FIXED ORDER QUANTITY DISCOUNT A Study o Ivetory Cotrol of Soybea as Raw Materal Takwa Tofu Idustry Usg The Fxed Order Quatty Method Wke Agust Prma Daa 1), Usma Effed 1), Ira Nurka 1) 1) Staf Pegajar Jurusa Tekolog Idustr Pertaa, Fakultas Tekolog Pertaa, Uverstas Brawjaya. Jl. Vetera, Malag ABSTRACT A vetory cotrol of raw materal a dustry s mportat to mmze the total cost. The objectve of ths research was to cotrol the vetory of soybea as the ma raw materal a tofu dustry usg the Fxed Order Quatty Method. The method was employed to determe the optmal quatty order, safety stock, reorder pot, ad to optmze the total vetory cost. The calculatos were made based o the avalable records of the product demad of the prevous year, ad a estmato was performed for the followg year. The results showed that the estmated cost assocated wth vetory for oe year ahead were Rp. 114,767, of purchasg cost, Rp. 114, of orderg cost, Rp. 122, of holdg cost ad Rp of shortages cost. The respectve optmal values of quatty order, reorder pot, ad safety stock were 1, kg, kg, ad kg, thus the total cost was Rp 115,005, The mplemetato of the method was able to reduce the vetory cost by Rp. 286, a year. The sestvty aalyss, f the demad ad prce of soybea chages, showed that 10 % up or 10 % dow of the parameters would ot lkely affect the optmal quatty ad vetory total cost. Key words: vetory cotrol, Fxed Order Quatty, cost, tofu dustry PENDAHULUAN Idustr tahu merupaka salah satu peluag usaha yag dapat dkembagka d Idoesa sebab tekk pembuataya cukup sederhaa, modal yag dbutuhka juga tdak terlalu besar, serta memlk pagsa pasar yag cukup besar. Salah satu jes tahu yag saat cukup berkembag adalah tahu takwa. Perusahaa Tahu Surya yag terdapat d Keluraha Tala, Kecamata Pesatre, Kotamadya Kedr memproduks tahu takwa tapa megadaka suatu sstem pegedala baha baku yag sstemats. Pemesaa baha baku yag dlakuka oleh perusahaa haya berdasarka perkraa kebutuha sehgga perusahaa serg kehabsa kedela d gudag da proses produks terhet utuk semetara waktu. Hal meyebabka permtaa kosume tdak dapat terpeuh. Permasalaha yag palg medasar adalah kesesuaa atara persedaa kedela dega kebutuha kedela dalam proses produks agar tdak terjad kekuraga persedaa sehgga harus dlakuka pegedala persedaa baha baku secara tepat. Pegedala persedaa dperluka utuk memmas total baya persedaa dega meeka baya pembela, peympaa, pemesaa, da baya kekuraga persedaa (Arsham, 2006). Salah satu metode yag dapat dterapka dalam perusahaa tahu utuk megatas ketdakpasta permtaa adalah dega megguaka metode Q atau model pemesaa dega jumlah pesaa tetap. 170
2 Stud Kasus Pegedala Persedaa Kedela (Wke Agust Prma Daa, dkk) Metode Q dguaka utuk meetuka baya persedaa pada ttk palg mmum dega meeka baya pembela, baya pemesaa, baya peympaa (Dooley, 2005). Dega pegedala persedaa baha baku, perusahaa juga dapat meetuka besarya safety stock atau persedaa mmum yag harus ada d gudag utuk megatas keterlambata pegrma baha dar suppler serta dapat pula meetuka ttk pemesaa kembal (reorder pot) agar barag yag dpesa datag tepat pada saat yag dbutuhka. Peelta bertujua utuk megedalka persedaa kedela d Perusahaa Tahu Surya dega megguaka metode Fxed Order Quatty (Metode Q) dega meetuka jumlah pesaa optmal, persedaa pegama, ttk pemesaa kembal, serta memmas total baya persedaa. BAHAN DAN METODE Pelaksaaa Peelta Peelta dlaksaaka pada bula Me 2004 sampa selesa d Perusahaa Tahu Surya, Keluraha Tala, Kecamata Pesatre, Kotamadya Kedr. Asums - asums yag dguaka dalam peelta adalah: 1. Kapastas mes da peralata produks per har tetap. 2. Waktu acag dketahu da tetap 3. Baha baku yag dbel dalam kualtas bak, seragam, da sap dguaka dalam proses produks. 4. Baya teaga kerja, lstrk, ar, da baya la yag terkat dalam peelta tdak megalam perubaha selama kuru waktu peelta. Peelta dlaksaaka megkut dagram alr pada Gambar 1. Aalsa Data Aalsa data terdr dar 3 proses utama yatu: 1. Peramala Kebutuha Kedela Data hstors pegguaa kedela selama satu tahu sebelumya dolah Data Prmer Pegamata Lapag Perumusa Masalah Stud Lteratur Pegumpula Data Pegolaha Data Peramala Kebutuha Kedela Meetuka Nla Q Meghtug Eleme Baya Persedaa Meetuka Ttk Pemesaa Kembal Meetuka Persedaa Pegama Data Sekuder Nla Q optmal Nla persedaa pegama Ttk pemesaa kembal Baya total persedaa Aalss Sestvtas Gambar 1. Dagram alr pelaksaaa peelta da dguaka utuk peramala satu tahu medatag (Me Aprl 2005) dega megguaka software POM for Wdows sehgga dperoleh metode peramala terbak 171
3 Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) yag memberka la kesalaha terkecl. 2. Pegedala Kebutuha Kedela Eleme - eleme baya yag dguaka adalah: a. Baya pembela (Oc) Baya pembela ddapatka dar permtaa rata - rata tahua dalam ut dkalka dega harga pembela per ut. Harga pembela per ut melput harga baha baku. Rata - rata baya pembela dalam satu tahu adalah: Oc = C {λ + ( θ, λ) } x= 1 Keteraga: Oc = baya pembela C = harga bel baha per kg λ = permtaa baha rata - rata tahu θ = kerusaka/peyusuta baha selama peympaa b. Baya pemesaa (Os) Total baya pemesaa ddapatka dega megalka baya setap kal pesa dega frekues pemesaa. Baya setap kal pesa melput baya telefo serta baya pembogkara da pembaga baha. Besarya baya pemesaa dyataka dega: Os = K λ+ x= 1 ( θ, λ) Q Keteraga: Os = baya pemesaa K = setup cost / baya pemesaa tap satu kal pesa Q = jumlah pemesaa optmal tap kal pesa c. Baya peympaa (Oh) Baya peympaa dhtug berdasarka tgkat persedaa per sklus. Baya peympaa per ut (h) melput baya modal, baya lstrk, da baya peyusuta gudag. Jad, besarya baya peympaa adalah: Oh = h (Q/2 + R - µ) Keteraga: Oh = baya peympaa h = baya peympaa per ut R = ttk pemesaa kembal µ = jumlah rata - rata permtaa selama waktu acag d. Baya kekuraga persedaa (Ob) Baya kekuraga persedaa per ut melput baya pemesaa khusus, baya teaga kerja megaggur, da baya kehlaga keutuga sehgga rata - rata baya kekuraga persedaa per tahu: p λ+ ( θ, λ) x= 1 Ob= Q (R µ) (R µ) ( µ R) Φ +σφ σ σ Keteraga: Ob= baya kekuraga persedaa p = baya kekuraga persedaa per ut Φ(z) = probabltas jumlah permtaa yag tdak dapat dpeuh φ(z) = probabltas jumlah permtaa yag dapat dpeuh Berdasarka eleme - eleme baya, maka formulas model total baya persedaa baha yag harus dtaggug selama kuru waktu satu tahu adalah sebaga berkut: G(Q,R) = Oc + Os + Oh + Ob 172
4 Stud Kasus Pegedala Persedaa Kedela (Wke Agust Prma Daa, dkk) λ+ G(Q,R)=C{λ+ ( θ, λ) +K x= 1 +h(q/2+r-µ) p λ+ ( θ, λ) x= 1 + Q x= 1 ( θ, λ) Q (R µ) (R µ) ( µ R) Φ +σφ σ σ Keteraga: G(Q,R) = total baya persedaa Dega meuruka persamaa total baya persedaa tahua terhadap Q, G(Q, R) yatu = 0, maka: Q Q= 2 λ+ ( θ, λ) {K x= 1 h + p(r)} Ttk pemesaa kembal (R) optmal dperoleh dega cara meuruka persamaa total baya persedaa tahua terhadap R, yatu G(Q, R) = 0 R p(r) = hq maka: p λ+ ( θ λ, ) x= 1 Formulas meyataka la fugs pada peluag dar la yag optmal. Peluag R optmal dapat dperoleh dega megguaka dstrbus ormal stadar Z yag bsa dperoleh lagsug dar tabel ormal stadar, dega rumus: p(r) = (R µ) φ σ sehgga persedaa pegama dapat dcar dega rumus: S = Zσ Keteraga: S = persedaa pegama Z = la dstrbus ormal / faktor pegama σ = smpaga baku permtaa selama waktu acag Aalss Sestvtas Aalss sestvtas dguaka utuk megetahu bagamaa pegaruh perubaha koefse parameter peyusu program berakbat pada hasl optmal yag telah ddapat (Aderso, 1992). Parameter yag dguaka dalam peelta adalah jumlah permtaa tahua (λ) da harga pembela (C) yag dyataka sebaga berkut: Sλ = (λ / λ 1) x 100 % SC = (C /C 1) x 100 % Keteraga: Sλ = perubaha jumlah permtaa SC = perubaha harga pembela Aalss sestvtas yag dukur dalam metode Q adalah jumlah pesaa optmal (Q) da total baya persedaa (G(Q,R)). Model aalss sestvtasya dyataka sebaga berkut: SQ = (Q /Q 1) x 100 % SG(Q,R) = (G (Q,R)/G(Q,R) 1) x 100 % Keteraga: SQ = sestvtas jumlah pesaa optmal SG(Q,R) = sestvtas total baya persedaa Saat melakuka pegukura perubaha parameter bak λ ataupu C terhadap perubaha solus yag dyataka optmal, maka faktor - faktor peyusu model yag la dyataka tetap. Masg - masg perubaha dsubsttuska pada rumus Q da G(Q,R) lalu dukur pegaruh perubaha la parameter terhadap karakterstk model da dyataka dalam persetase. Setelah dperoleh persetase perubaha karakterstk model, la tersebut 173
5 Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) dbadgka dega persetase perubaha parameter. Bla persetase perubaha karakterstk model lebh besar dar persetase perubaha parameter, maka hal dyataka sebaga la krts karakterstk model terhadap parameter da dber la 1. Bla persetase perubaha karakterstk model lebh kecl dar persetase perubaha parameter, maka hal dyataka buka sebaga la krts da dber la 0. HASIL DAN PEMBAHASAN Peramala Kebutuha Baha Baku Pemecaha masalah dawal dega peramala permtaa terhadap baha baku utama tahu, yatu kedela. Data yag dguaka dalam peramala kebutuha baha d Perusahaa Tahu Surya adalah data kebutuha kedela pada bula Me Aprl Peramala dlakuka utuk horso waktu 12 bula medatag karea perecaaa persedaa termasuk kategor perecaaa jagka pedek. Meurut Reder da Hezer (2001), peramala jagka pedek adalah peramala dega retag waktu mecapa satu tahu. Peramala dapat dguaka utuk merecaaka pembela, pejadwala kerja, jumlah teaga kerja, da tgkat produks. Berdasarka hasl peramala dapat dketahu metode peramala yag memlk la MSE terkecl adalah metode Addtve Decomposto dega la MSE=78.960,23. Hasl peramala permtaa kedela dega megguaka metode Addtve Decomposto utuk perode Me Aprl 2005 dapat dlhat pada Gambar 1 Aalss Persedaa Dalam sstem pegedala persedaa dega megguaka metode Q dperluka data - data yag berkata dega persedaa baha yag melput harga pembela, baya pemesaa, baya peympaa da baya kekuraga persedaa. Keakurata data - data baya da hasll peramala sagat dperluka dalam peetua la kuattas da lead tme sehgga setap data harus dhtug secara detal utuk meghdar adaya varas yag cukup besar dar hasl pegedala (Paseck, 2005). Jumlah (Kg) Me-04 Peramala Kebutuha Kedela Jul-04 Sep-04 Novem Ja-05 Perode (Bula) Mar-05 Kedela Gambar 1. Grafk kebutuha kedela perode Me Aprl 2005 Berdasarka hasl peelta dega mempertmbagka detal dar setap kompoe baya, maka baya - baya persedaa yag terkat dega pegedala persedaa selama kuru waktu satu tahu adalah baya pembela Rp ,00, baya pemesaa Rp ,02, baya peympaa Rp ,78, da baya kekuraga persedaa Rp ,03. Pegedala persedaa kedela dega megguaka metode Q meghaslka la kuattas optmal setap pemesaa adalah 1.757,46 kg, dega ttk pemesaa kembal sebesar 189,80 kg, la persedaa pegama sebesar 49,95 kg, da total baya yag harus dkeluarka adalah sebesar Rp ,83. Pegedala persedaa memberka peghemata sebesar Rp ,50 per tahu bla dbadgka dega pegedala persedaa yag dlakuka oleh perusahaa. Perbadga metode yag dguaka (metode Q) dega persedaa yag dlakuka perusahaa meujukka bahwa dega megguaka metode Q perusahaa dapat melakuka peghemata total baya sebesar Rp ,50 per tahu dega 174
6 Stud Kasus Pegedala Persedaa Kedela (Wke Agust Prma Daa, dkk) pemesaa dlakuka 29 kal dalam satu tahu. Bla dlhat dar hasl pegedala persedaa dega metode Q dbadgka dega pegedala yag ada d perusahaa, la kuattas optmal, ttk pemesaa kembal da persedaa pegama tdak berbeda jauh. Selsh jumlah kuattas optmal sebesar 382,56 kg,, selsh ttk pemesaa kembal 49,95 kg, da selsh persedaa pegama 162,73 kg. Selsh yag cukup kecl dalam hal kuattas teryata memberka selsh yag cukup besar terhadap total baya persedaa. Dar selsh baya - baya persedaa tersebut tampak bahwa selsh terbesar terdapat pada baya b kekuraga persedaa yatu sebesar Rp ,01. Hal meujukka bahwa dega adaya pegedala persedaa dega megguaka metode Q dapat megurag resko kekuraga persedaa yag selama terjad d perusahaa. Dar hasl pegedala tampak bahwa kekuraga persedaa yag terjad d perusahaa selama bayak memberka dampak yag egatf. Bla B dbarka terus berlagsug, maka perusahaa aka megalam keruga, bak berupa materal maupu o materal. Keruga materal dapat berupa kehlaga keutuga yag seharusya dperoleh perusahaa da perusahaa harus tetap membayar gaj pegawa walaupu perusahaa tdak berproduks. Hal aka semak tampak mecolok bla terjad pegkata kapastas produks.. Dega D jumlah pesaa yag tdak teratur sepert yag dlakuka perusahaa selama dapat meyebabka kemugka tdak dapat memeuh permtaa kosume semak besar sehgga jumlah keutuga yag hlag juga semak besar. Baya - baya persedaa, sepert baya pemesaa da baya peympaa, juga aka membegkak tapa terkotrol. Keruga o materal dapat berupa kehlaga pelagga, padahal perusahaa sedag gecar - gecarya melakuka promos utuk memperkealka produkya kepada masyarakat karea perusahaa mereka mash tergolog baru. Bla permtaa kosume tdak dapat terpeuh, maka perusahaa pesag aka mempuya kesempata utuk memeuh kebutuha pelagga Hal merupaka acama bag perusahaa sehgga dapat meyebabka kehlaga pelagga potesal (Apostolos, 2003). Bla pelagga tdak bsa memperoleh tahu takwa saat tu juga, maka mereka aka beralh ke perusahaa sejes yag bsa meyedaka tahu takwa setap saat. Hal berdampak egatf bag prospek perusahaa d masa yag aka datag, karea bayak perusahaa sejes yag meawarka produk yag serupa. Agar perusahaa dapat kut dalam persaga pasar, maka perusahaa harus mecptaka suatu brad mage d mata pelagga, salah satuya dega meyedaka produk setap saat serta dega kualtas yag bak. Pegaruh dar tdak adaya pegedala persedaa aka tampak dega jelas bla perusahaa mula berkembag pesat. Perusahaa aka kesulta dalam meaga ketersedaa baha d gudag jka haya pesa dar satu pemasok. Jka terjad keaka jumlah permtaa, maka perusahaa harus mempuya cadaga pemasok utuk megatspas bla pemasok laggaa tdak dapat memeuh kebutuha kedela utuk perusahaa.. Hal aka mempegaruh m waktu acag karea perusahaa harus memesa pada pemasok d luar kota. Bla tdak ada sstem pegedala yag tepat da sstemats, dapat meyebabka adaya kemugka terjad kekuraga persedaa maupu kelebha persedaa. Berdasarka hasl yag dperoleh dketahu bahwa semak bayak jumlah Q yag dpesa maka baya pemesaa da kemugka kekuraga persedaa semak kecl. Hal terjad karea la Q optmal berbadg terbalk dega total baya mmal. Sebalkya, baya peympaa semak besar karea la Q optmal berbadg lurus dega total baya mmal. 175
7 Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) Pegedala persedaa dega metode Q dapat meeka baya semaksmal mugk, sehgga bsa meambah keutuga. Metode Q juga memperhtugka sampa sejauh maa hasl pegedala dapat dguaka bla ada perubaha terhadap parameter, yatu jumlah kebutuha kedela serta harga kedela. Aalss Sestvtas Model Dalam peerapa pegedala persedaa dperluka suatu evaluas da smulas utuk u megetahu pegaruh jagka pedek da jagka pajag dar hasl pegedala persedaa, yatu apakah hasl tersebut bsa dguaka utuk jagak waktu tertetu atau perlu dlakuka peghtuga ulag jka terjad perubaha parameter (Paseck, 2005). Meskpu dalam peelta dasumska bahwa kebutuha kedela sesua dega hasl peramala, amu keyataaya terjad peurua atau pegkata kebutuha. Jka kebutuha kedela berubah, maka hasl optmal perhtuga tdak berlaku lag karea perubaha kebutuha kedela aka berpegaruh terhadap keputusa pembela. Berdasarka hal tersebut dperluka suatu batasa perubaha kebutuha kedela sehgga hasl optmal yag ddapat tetap berlaku. Perubaha parameter dapat dketahu dega melakuka aalss sestvtas dega meuruka da meakka parameter mula 30% - 90% lalu melhat pegaruhya terhadap baya-baya persedaa yag terkat. Aalss sestvtas dlakuka dega megkombaska atara perubaha jumlah permtaa da perubaha harga pembela kedela. Aalss dlakuka dega cara memasukka beberapa la permtaa da harga kedela dega retag keaka da peurua atara 30% - 90% sehgga dperoleh pegaruh persetase keaka da peurua jumlah permtaa serta harga kedela terhadap jumlah pesaa optmal (Q), ttk pemesaa kembal (R), persedaa pegama (S), da total baya persedaa (G(Q,R)). Uj sestvtas model dlakuka dega membadgka persetase perubaha jumlah permtaa (λ) ( ) serta persetase perubaha harga (C) dega persetase perubaha total baya model (G(Q,R)) da persetase perubaha kuattas optmal model (Q). Bla persetase perubaha parameter lebh besar atau sama dega persetase perubaha total baya model serta kuattas optmal model, maka model dkataka sestf da dtulska dega otas 0,00. Bla persetase perubaha jumlah permtaa lebh kecl dar persetase perubaha total baya model serta kuattas optmal, maka model dkataka sestf da dtulska dega otas 1,00. Hasl aalss sestvtas dapat dlhat pada Tabel 1. Hasl aalss sestvtas meujukka bahwa megkatya jumlah permtaa meyebabka jumlah kuattas optmal, ttk pemesaa kembal da persedaa pegama semak besar. Hal megakbatka a akya baya peympaa yag akhrya aka meyebabka pegkata jumlah total tal baya persedaa, sedagka perubaha harga kedela haya berpegaruh terhadap baya pembela. Dalam aalss sestvtas dketahu bahwa total baya persedaa bersfat sestf terhadap jumlah permtaa maupu harga kedela bla terjad kombas atara peurua jumlah permtaa mula 30% - 90% dega peurua harga kedela mula 30% - 90% serta kombas atara keaka jumlah permtaa mula 30%-90% dega keaka harga kedela mula 30% - 90%. Hal meujukka model tersebut tdak dapat dguaka bla terjad fluktuas permtaa da harga kedela pada retag tersebut secara bersamaa sehgga perlu dlakuka pegedala persedaa kembal utuk u megatspas adaya pegkata total baya persedaa serta kemugka terjadya kekuraga persedaa. 176
8 Stud Kasus Pegedala Persedaa Kedela (Wke Agust Prma Daa, dkk) Hasl aalss meujukka bla terjad kombas atara keaka jumlah permtaa mula 30% - 60% dega peurua harga kedela mula 30%-90%, kombas atara keaka jumlah permtaa sebesar 90% dega peurua harga kedela mula 60%-90%, kombas atara peurua jumlah permtaa sebesar 30% dega keaka harga kedela sebesar 30% serta kombas atara peurua jumlah permtaa sebesar 90% dega keaka harga kedela mula 30% - 90% model bersfat sestf terhadap kedua parameter. Dega kata la, bla terjad perubaha jumlah permtaa da harga kedela dalam retag tersebut selama bersamaa, maka perusahaa tdak perlu megubah kebjakaya megea pegedala persedaa atau model persedaa layak dguaka pada kods tersebut. Bla terjad kombas atara keaka jumlah permtaa sebesar 90% dega peurua harga kedela sebesar 30%, model bersfat sestf f terhadap harga kedela tetap tdak sestf terhadap jumlah permtaa. Sebalkya, bla terjad kombas atara peurua jumlah permtaa mula sebesar 30% dega keaka harga kedela mula 60%-90% bersfat sestf terhadap jumlah permtaa, tetap tdak sestf terhadap harga kedela. Pada kods, perusahaa perlu mejau ulag pegedala persedaa da perlu memkrka kembal perubaha kebjaka. Pada hasl h aalss sestvtas, jumlah pemesaa optmal (Q) berlaku sebalkya, bak kombas atara keaka da peurua jumlah permtaa serta harga kedela sebesar 30% - 90% bersfat sestf. Berdasarka hasl dar aalss sestvtas ada beberapa hasl dalam satu kods, yatu la kuattas optmal bersfat sestf, sedagka total baya persedaa bersfat sestf. Bla kods sepert tu terjad, kebjaka dserahka kepada perusahaa utuk mejau ulag kebjakaya. Bla kebjaka tdak dubah, perusahaa mash tetap bsa memeuh permtaa pelagga tapa terjadya pegkata kekuraga persedaa, tetap total baya aka megkat. Hal aka mempegaruh jumlah keutuga yag dperoleh. Bla kebjaka dgat, maka perusahaa dapat memeuh permtaa kosume k serta memperoleh keutuga yag maksmal. KESIMPULAN Kebutuha kedela pada Perusahaa Tahu Surya utuk perode Me Aprl 2005 dega megguaka metode peramala Addtve Decomposto berksar pada retag kg kg. Baya-ba baya persedaa yag terkat dega pegedala persedaa selama kuru waktu satu tahu adalah baya pembela Rp ,00, baya pemesaa Rp ,02, baya peympaa Rp ,78, da baya kekuraga persedaa Rp ,03. Pegedala persedaa kedela meghaslka la kuattas optmal setap pemesaa adalah 1.757,46 kg, ttk pemesaa kembal sebesar 189,80 kg dega la persedaa pegama sebesar 49,95 kg da total baya yag harus dkeluarka adalah sebesar Rp ,83. Pegedala persedaa memberka peghemata sebesar Rp ,50 per tahu. Pada hasl aalss sestvtas kombas atara perubaha jumlah permtaa dega harga kedela meujukka bahwa perubaha la parameter mula 30% - 90%, bak keaka maupu peurua, meujukka hasl yag bervaras. Bla model bersfat sestf, maka perusahaa harus melakuka perubaha terhadap kebjaka megea pegedala persedaa. DAFTAR PUSTAKA Apostolos, B. da Roald, B Plag Multple Locato Ivetores. Joural of Bussess Logstc. Copyrght Coucl of 177
9 Jural Tekolog Pertaa, Vol. 6 No. 3 (Desember 2005) Logstcs Maagemet. TD/xhtml1-trastoal.dtd. (taggal akses 15 Aprl 2006). Arsham, Hosse Ecoomc Order Quatty ad Ecoomc Producto Quatty Models For Ivetory Maagemet. usessstat/otherapplets/ivetory.htm. (taggal akses 13 Aprl 2006). Dooley, Frak Logstcs, Ivetory Cotrol, ad Supply Cha Maagemet. A publcato of Amerca Agrcultural Ecoomcs Assocato. 4 th Quarter /supplycha/ htm. (taggal akses 15 Aprl 2006). Paseck, Dave Optmzg Ecoomc Order Quatty (EOQ). Joural Of Ivetory Cotrol omc_order_quatty.htm. (taggal akses 13 Aprl 2006). Reder, B. da Hezer, J Prspprsp Maajeme Operas. Salemba Empat. Jakarta Terse, R.J Prcples of Ivetory ad Materals Maagemet. Fourth Edto.Pretce Hall Ic. Eglewood Clffs. New Jersey 178
10 Stud Kasus Pegedala Persedaa Kedela (Wke Agust Prma Daa, dkk) Tabel 1. Aalss Sestvtas terhadap Perubaha Jumlah Permtaa da Harga Kedela No. C(Rp) C(%) λ(kg) λ(%) Q(kg) G(Q,R)(Rp) Q(%) G(Q,R)(%) SQ thd λ SG(Q,R)thd λ SG(Q,R)thd C ,67-30, ,33-30, , ,62-18,01-50,93 0,00 1,00 1, ,67-90, ,33-30, , ,22-18,01-92,84 0,00 1,00 1, ,67-30, ,05-90,00 544, ,37-69,01-92,94 0,00 1,00 1, ,67-90, ,05-90,00 544, ,03-69,01-98,93 0,00 1,00 1, ,67-30, ,61 30, , ,10 11,73-8,95 0,00 0,00 0, ,67-90, ,61 30, , ,65 11,73-86,79 0,00 0,00 0, ,67-30, ,89 90, , ,4 35,07 33,01 0,00 0,00 1, ,67-90, ,89 90, , ,9 35,07-80,75 0,00 0,00 0, ,67 30, ,33-30, , ,01-9,02 0,00 0,00 0, ,67 90, ,33-30, , ,4-18,01 32,90 0,00 1,00 0, ,67 30, ,05-90,00 544, ,71-69,01-86,96 0,00 0,00 0, ,67 90, ,05-90,00 544, ,05-69,01-80,97 0,00 0,00 0, ,67 30, ,61 30, , ,5 11,73 68,88 0,00 1,00 1, ,67 90, ,61 30, , ,73 146,72 0,00 1,00 1, ,67 30, ,89 90, , ,9 35,07 146,77 0,00 1,00 1, ,67 90, ,89 90, , ,4 35,07 260,53 0,00 1,00 1,00 179
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
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 terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciRancangan Sistem Pengendalian Persediaan Bahan Baku Multi Item Single Supplier di PT. Pertamina (Persero)
Semar Nasoal Teko 20 ISBN 978-979-96964-8-9 acaga Sstem Pegedala Persedaa Baha Baku Mult Item Sgle Suppler d PT. Pertama (Persero) Ff Her Mustofa, ST., MT. ) Hedro Prassetyo, ST., MT. 2) Djauhary Syaref
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
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 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
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 terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
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 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 terperinciESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 0, No. (03), hal. 57-6 ESTIMASI UKUAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM POTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Eka Kurawat, Helm, Neva Satyahadew INTISAI
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 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciAnalisis Kriteria Investasi
Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN KOMPONEN SEPEDA MOTOR DI SULAWESI SELATAN
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN KOMPONEN SEPEDA MOTOR DI SULAWESI SELATAN Idr Hapsar 1, Amela Satoso 2, Fke 3 1,2,3 Jurusa Tekk Idustr, Uverstas Surabaya Raya Kalrugkut, Surabaya 60293, Idoesa
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciAnalisis Kriteria Investasi TUJUAN
Aalss Krtera Ivestas TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft.
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciPENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EO UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT Q DISCOUNT
PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EO UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT Q DISCOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idustr Uverstas Muhammadyah Surakarta Jl. Ahmad Ya Trml Ps Pabela Surakarta
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciJurnal Sketsa Bisnis Vol. 2 No. 1 Agustus 2015 Page 18
ANALISA WAKTU BAKU PRODUKSI DOMPET DENGAN PENDEKATAN PETA TANGAN KIRI DAN TANGAN KANAN PADA CV. XYZ DI PASURUAN Hasa Bashor 1), Rosyatul Umam ) 1) Dose Tekk dustr Fakultas Tekk Uverstas Yudharta Pasurua
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 terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Persedaa... Tujua Pegedala Persedaa Memperoleh tgkat persedaa optmal dega mejaga kesembaga atara baya karea persedaa yag terlalu bayak dega baya karea persedaa yag terlalu sedkt....
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciSISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN MODEL PROBABILISTIK DENGAN BACK ORDER POLICY. Yutik Ernawati 1 dan Sunarsih 2
Jural atematka Vol., No., Agustus 008: 87-93, ISSN: 40-858 SISTE PENGENDAIAN PERSEDIAAN ODE PROBABIISTIK DENGAN BACK ORDER POICY Yutk Erawat da Suarsh, Jurusa atematka, FIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedarto,
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
08 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4. Pegumpula Data Data yag peuls kumpulka adalah data yag berhubuga dega proses produks, lapora kerusaka mes, lapora reject dalam produks yag dtaga oleh
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PERTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABEKA TBK
ANALISIS PRBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PRTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABKA TBK (Rsk ad Cash Flow Aalyss) Oleh/By: Sutart da Sr Bawoo Dose Akadem Maajeme Kesatua da STI Kesatua ABSTRAK Perusahaa megguaka
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang
37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciMODEL PERENCANAAN SAFETY STOCK TERINTEGRASI UNTUK SISTEM MANUFAKTUR DENGAN FREKUENSI PENGIRIMAN TINGGI
Semar Nasoal Logstk II : Streamlg Itegrated Suly Cha Maagemet as the New Froter of Comettve Advatage MODEL PERENCANAAN SAFETY STOCK TERINTEGRASI UNTUK SISTEM MANUFAKTUR DENGAN FREKUENSI PENGIRIMAN TINGGI
Lebih terperinciMuniya Alteza
RISIKO DAN RETURN 1. Estmas Retur da Rsko Idvdual. Kosep Dversfkas 3. Kovaras da Koefse Korelas 4. Estmas Retur da Rsko Portofolo Muya Alteza m_alteza@uy.ac.d Estmas Retur da Rsko 1) Estmas Realzed Retur
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciUji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah
Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1
Lebih terperinciPeramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey
Peramala Kebutuha Lstrk Dega Model Harvey Oleh: Ley Setyag B. (30600006) Pembmbg: Prof. Drs. Nur Irawa, M.IKom, Ph.D Latar Belakag Jumlah Peduduk Megkat Produks megkat Supply < Demad Kebutuha Barag Megkat
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu
47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciModel Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Model Peramala Kosums Eerg Fal dega Megguaka Metode Regres Fuzz utuk Dataset Kecl (Stud Kasus: Idoesa) Alf Lalah 1, Nur Wahugsh 2, da IGN. Ra Usadha 3 123
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Perawata (Mateace) Meurut Assaur (999, p95) perawata merupaka kegata utuk memelhara atau mejaga fasltas da peralata pabrk, da megadaka perbaka, peyesuaa, atau peggata yag dperluka
Lebih terperinciPemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif
Pemodela Jumlah Kemata Ibu d Jawa mur dega Pedekata Geeralzed Posso Regresso (GPR) da Regres Bomal Negatf Retdasyah Rsky Agga Permaa, Mutah Salamah Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut ekolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Waktu da Tempat Peelta megea la ekoom koflk mausa da gajah dlaksaaka selama 2 bula mula dar bula Jul hgga Agustus 2009. Pegambla data lapaga dlaksaaka d Desa Lubuk Kembag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
22 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pedahulua 2.1.1 Pegerta Mateace Beberapa pegerta perawata (mateace) meurut ahl : 1. Meurut Corder (1988), perawata merupaka suatu kombas dar tdaka yag dlakuka utuk mejaga suatu
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciPendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciPENGGUNAAN VALUE AT RISK DALAM ANALISIS RISIKO PADA PORTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Studi Kasus Data Saham LQ 45) Intisari
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 3 (014), hal 15. PENGGUNAAN VALUE AT ISK DALAM ANALISIS ISIKO PADA POTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Stud Kasus Data Saham LQ 45) Ed Saputra, Neva
Lebih terperinciXI. ANALISIS REGRESI KORELASI
I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
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 terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinci