TOPIK 9 PETA KENDALI KHUSUS. LD, Semester II 2003/04 1. PETA KENDALI UNTUK PENGUKURAN INDIVIDUAL
|
|
- Widya Setiawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK TOPIK 9 PETA KENDALI KHUSUS LD, Seeer II 003/04 Hl. TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK. PETA KENDALI UNTUK PENGUKURAN INDIVIDUAL =. Siuai: Diguakaya ipeki & pegukura ooai, eiap ui produk diaalii; Tigka produki aga redah, da idak eugkika dilakuka aplig dega >; Pegukura berulag pada proe aka berbeda karea fakor kealaha lab aau aalii, eperi pada proe kiia. Cooh: Pegedalia vikoia ca, dega daa aplig bb. Bach Σ Vikoia 33,75 33,05 34,00 33,8 33,46 34,0 33,68 33,7 33,49 33,0 33,6 33,00 33,54 33, 33,84 50,85 MR - 0,70 0,95 0,9 0,35 0,56 0,34 0,4 0, 0,9 0,4 0,6 0,54 0,4 0,7 6,73 5 i = i = = 4 MR i = i MR = = 4 PETA KENDALI 50,85 5 GT = MR = 0,48 BKAMR = D4MR = ( 3,67 )(0,48 ) =,57 BKBMR = D3MR = (0 )(0,48 ) = 0 PETA KENDALI : GT = = 33,5 = 33,5 6, 73 = 0,48 4 MR : MR 0,48 BKA /BKB = ± 3 = 33,5 ± 3 d,8 BKA = 34,80 da BKB = 3,4 Uuk = : D3 = 0 D4 = 3,67 d =,8 LD, Seeer II 003/04 Hl.
2 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK a. Pea Kedali Movig Rage b. Pea Kedali uuk Pegukura Idividual LD, Seeer II 003/04 Hl. 3 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Pea Kedali uuk Pegukura Idividual Ierpreai haru hai-hai, karea erjadi korelai aar daa ovig average. a. Pea Kedali Movig Rage b. Pea Kedali uuk Pegukura Idividual LD, Seeer II 003/04 Hl. 4
3 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK. SHORT RUN PRODUCTION LD, Seeer II 003/04 Hl. 5 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Pea Kedali p uuk hor-ru ru producio LD, Seeer II 003/04 Hl. 6
4 3. CUMULATIVE SUM (CUSUM) CONTROL CHART TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Kelebiha : Megguaka iforai yag erkadug dala obervai ebeluya. Dapa edeeki pergeera kecil. Julah kuulaif pada apel ke- : ( ) S = i µ o i= diaa i = raa apel ke - i & µ o = arge raa - proe Baa Kedali (V-Mak) : Jika = bear pergeera yag igi dideeki, pergeera relaif raa - proe : β Jarak peadu V - ak : d = l δ α Jika probabilia Error Tipe II, β, dipilih aga kecil, aka : d = l( α ) δ Sudu lega V -ak : a- θ =, diaa k k = fakor kala yag erepreeaika ui kala verikal pada pea Rekoedai : k aara σ da σ Average Ru Legh : ARL = p p = probabilia bahwa au iik aka jauh di luar baa kedali Uuk 3σ pada pea kedali Shewhar, di aa proe dala kedali, p = 0,06. δ = σ LD, Seeer II 003/04 Hl CUMULATIVE SUM (CUSUM) CONTROL CHART TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Cooh: Uuk pegedalia pereae kaduga kaliu dala oba dilakuka pegeceka erhadap 5 ubgrup dega =5. Targe raa-raa yag diigika adalah 6,5% dega deviai adar 0,%. Diigika pea kedali yag dapa eoior pergeera 0, dari raa- proe. Diauika igka error ipe I = 0,05. 0, DATA HASIL SAMPLING δ = = = =,4 σ σ / 0, / 5 Subgrup LD, Seeer II 003/04 Raa- Subgrup 5,5 6,0 6,6 6,8 7,5 5,9 7,0 5,4 6,4 6,3 6,9 7,8 6, 6,8 6,6 Deviai dari Targe -,0-0,5 0, 0,3,0-0,6 0,5 -, -0, -0, 0,4,3-0,3 0,3 0, Cuu (S i ) -,0 -,5 -,4 -, -0, -0,7-0, -,3 -,4 -,6 -, 0, -0, 0, 0, d = l( α ) = l δ (,4) Uuk k = 0,5, aka 0, θ = a- = a- k ( 0,05) ( 0,5) = 5, 74 = a 0,4 =,8 ( ) o Hl. 8
5 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK 4. MOVING AVERAGE CONTROL CHART Efekif uuk edeeki pergeera proe Uuk = Forulai Uu : Uuk ar-up period (<w) x + x x = M = w = lebar MA σ Var( x ) = Var( M ) = w CL = x = M UCL / LCL = x ± 3 + x x w w+ σ σ Var( xi ) = = w w+ 443 w σ w w+ σ w w x = x = M =, =,,..., w CL = x = M σ UCL / LCL = x ± 3, berubah _ euai _ LD, Seeer II 003/04 Hl. 9 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK CONTOH SOAL (=5, w = 6) Sa. No Saple Average x Movig Average, M Corol Lii LCL UCL x = 503 CL = = = 5,5 0 0 R( dikeahui) = 0,40 R 0,40 ˆ σ = = = 0,7 d,36 = 3( < w) : σ UCL / LCL = x ± 3 = 5,5 ± 3 UCL = 5,83 LCL = 5,07 0,7 (5)(3) LD, Seeer II 003/04 Hl. 0
6 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK 5. GEOMETRIC MOVING AVERAGE CONTROL CHART G = r x + ( r) G G = r x + ( r) G G = r x + r( r) x + ( r) G G = r x + r( r) x + r( r G0 = x = M σ r Var( G ) = r ) x { ( r) } G 0 Caaa: Uuk ar-up period, aalog dega Movig Average Corol Char Uuk yag bear, (-r) 0 σ r σ G = Var( G ) = r r UCL / LCL = x ± 3σ ( r) σ ˆ σ = R d Uuk kecil: r UCL / LCL = x ± 3σ ( r) [ ( r) ] LD, Seeer II 003/04 Hl. TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK CONTOH SOAL ( = 5, w = 6, r = 0,) 503 x = = 5,5 0 R( dikeahui) = 0,40 R 0,40 ˆ σ = = = 0,7 d 0,36 G : G = ( r)( x) + ( r) G G0 = x = 5,5 G = (0,)(5,0) + ( 0,)(5,5) = 5, 0 UCL / LCL = 5,5 ± 3(0,7) UCL LCL = = 5,96 5,04 0, ( 0,)5 ()() [ ( 0,) ] LD, Seeer II 003/04 Hl.
7 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK 6. TREND CHART (REGRESSION CONTROL CHART) Uuk proe yag egguaka ool wear aau die wear; Raa-raa proe awal & akhir dieuka dega baa peifikai; Aui: rage baa peifikai > rage variabilia proe (Idek Kapabilia Proe >) C = a + b(i) LD, Seeer II 003/04 Hl. 3 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Forula: C = fied value of he aple average for aple uber i; a = iik iereki pada C dega gari ubu verikal; b = lope dari C; i = oor ubgrup aau apel; g = julah ubgrup. a = b = x i g g x g i i ( i ( ( x i) x i)( i) i) i) UCL / LCL = ( a ± A R) + b( i) LD, Seeer II 003/04 Hl. 4
8 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Saple CONTOH SOAL: No. Over he coure of achiig he di aeer of eel hub, ool wear ake place o a gradual bai. Saple of ize 4 were radoly eleced, ad he ea ad rage of he hub diaeer were foud. The followig able how he aple ea ad he rage R for 5 uch aple. Fid he ceer lie ad corol lii of a red char for he aple average. If he pecificaio lii ae ha he hub diaeer u be fro 34 o 78, whe hould he ool be chaged? Raa- (i) x ( x)( i ) , ,47.6 (i) ,55 R LD, Seeer II 003/04 i x ( x)( i ) i R Hl. 5 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK (.386,4)(5.55) (9.47,6)(35) a = = 40,97 5(5.55) (35) 5(.947,6) (.386,4)(35) b = =,4 5(5.55) (35) C = 40,97 +,4( i) R = 96 / 5 =,84 = 4, A = 0,79 PETA KENDALI UCL LCL= ( a+ A R) + b( i) / UCL/ LCL= [ 40,97± (0,79)(,84) ] UCL= 49,6035+ (,4)( i) UCL= 3,34 (,4)( i) BATAS-BATAS KENDALI + (,4)( i) LD, Seeer II 003/04 Hl. 6
9 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK 7. MULTIVARIATE CONTROL CHART Korelai : Idepede Korelai : A. Area kedali egiepa (joi corol), Pea kedali dibagu ecara idepede B. Area kedali elip, Pea kedali dibagu ecara iula; uuk variabel yag berkorelai Prob. (error ipe I) : Prob. raa- apel dala area elip α = (-α) p (dala kedali) = - α LD, Seeer II 003/04 Hl. 7 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Hoellig T Corol Char T [ ( x x) + ( x x) ( x x)( x ) ] = x ( ) dof = (julah karakeriik kualia), da - (dof variai apel). Jika T > T α,, (-), aka palig idak ada au karakeriik kualia yag berada di luar baa kedali. Hubuga diribui T da F: ( ) ( p) α, p,( ) = p Fα, p, p = dof ueraor, -p = dof deoiaor diribui F. Uuk lebih dari karakeriik: T T = ( )' S ( ) p p p + p UCL = F p + α, p,( p+ ) = julah ubgrup (apel) = ukura ubgrup p = julah karakeriik yag dikedalika LD, Seeer II 003/04 Hl. 8
10 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Vekor raa-raa apel dari i karakeriik : j = M j j pj, j =,,...,( o.apel ) Nilai raa-raa obervai uuk karakeriik ke-i dari apel ke-j: x k = ijk ij = i =,,..., p, j =,,..., k = o. obervai, k =,,, Variai apel dari karakeriik ke-i dari apel ke-j: i =,,..., p = ( ) ij ijk ij, ( ) j =,,..., k = Kovariai aara karakeriik ke-i & ke-h dari apel ke-j: ihj = ( ijk ij )( hjk hj ( ) k = j =,,..., ), i h LD, Seeer II 003/04 Hl. 9 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Vekor raa-raa oial dari eiap karakeriik uuk apel: i = j= ij, i =,,..., p Elee arik variai-kovariai S: i ih = = j= j= ij ihj, i =,,..., p, i h Cooh Pea Kedali Hoellig T Marik variaikovariai S: LD, Seeer II 003/04 S = K K K p p M 3 p p Hl. 0
11 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Daa for he bivariae proce characeriic of igle-rad break facor ad weigh of exile fiber LD, Seeer II 003/04 Hl. TI Perhiuga 3 PENGENDALIAN baa-baa KUALITAS kedali STATISTIK bivaria LD, Seeer II 003/04 T = ( [ ( x x) + ( x x) ( x x)( x ) ] x ) Hl.
12 TI 3 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Pea Kedali Hoellig T LD, Seeer II 003/04 T = ( )' S ( ) p p p + p UCL = F p + α, p,( p+ ) Hl. 3
BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciJURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciPeta Kendali (Control Chart untuk Unit-Unit Individu)
Peta Kendali (Control Chart untuk Unit-Unit Individu) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII November 18, 2015 Ayundyah (UII) Peta Kendali (Control Chart untuk
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciPenerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 30 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya
Seminar Tugas Akhir Penerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 3 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya Rista Wijayanti (37 6) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo,
Lebih terperinciPENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI
5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciPENDAHULUAN. CuSum. Univariate EWMA MEWMA. Multivariate Hotelling. Kosumen. Kualitas Baik. Peta Kendali. Pengendalian Kualitas
PENDAHULUAN Kosumen Kualitas Baik Univariate CuSum EWMA Peta Kendali Pengendalian Kualitas MEWMA Multivariate Hotelling PENDAHULUAN R U M U S A N M A S A L A H 1. Bagaimana prosedur pembentukan peta kendali
Lebih terperinciINFERENSI STATISTIS: UJI HIPOTESIS
Uiversitas Gadjah Mada Fakultas Tekik Departeme Tekik Sipil da Ligkuga INFERENSI STATISTIS: UJI HIPOTESIS Statistika da Probabilitas Model Matematis vs Pegukura komparasi garis teoretik (prediksi meurut
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN EORI. ijaua Puaka Daa ruu waku adalah daa yag dikumpulka meuru urua waku dalam uau reag waku ereu (Roadi, 006). Secara umum aalii ruu waku mempuyai ujua uuk pemodela da peramala. Pemodela
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa
Lebih terperinciMatriks Transformasi
Marik Tranformai A Marik Tranformai dan Koordina Homogen Kombinai benuk perkalian dan ranlai unuk ranformai geomeri 2D ke dalam uau marik dilakukan dengan mengubah marik 2 2 menjadi marik 3 3 Unuk iu maka
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciBab 2. Teori Dasar. 2.1 Pendahuluan
Bab 2 Teori Dasar 2.1 Pendahuluan Gagasan bagan kendali statistik pertama kali diperkenalkan oleh Walter A. Shewhart dari Bell Telephone laboratories pada tahun 1924 (Montgomery, 2001, hal 9). Tujuan dari
Lebih terperinciANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o
ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciPETA PENGENDALI UNTUK UNIT INDIVIDU PRESENTASI PENGENDALIAN KUALITAS
PETA PENGENDALI UNTUK UNIT INDIVIDU PRESENTASI PENGENDALIAN KUALITAS CONTROL CHART suatu metode penyajian grafik keadaan produksi secara kronologis dengan batas-batas yang menggambarkan kemampuan produksi
Lebih terperinciANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro
ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik
Lebih terperinciPENGARUH MODEL PEMBELAJARAN INTERAKSI SOSIAL UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS VIII SMPN 2 GERUNG TAHUN PELAJARAN 2014/2015
KONSTAN: Jural Fiika da Pedidika Fiika Vol.. o. (05) hal. 36-45 PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN INTERAKSI SOSIAL UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS VIII SMPN GERUNG TAHUN PELAJARAN 04/05 Lida Sekar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciBAGAN KENDALI CUMULATIVE SUM (CU-SUM)
BAGAN KENDALI CUMULATIVE SUM (CU-SUM) 10/09/2012 1 REVIEW Bagan kendali Shewhart biasanya diaplikasikan pada tahap I dari SPC. Shewhart mengidentifikasi terkontrol atau tidaknya suatu proses secara statistik
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang
BAB V ANALISA HASIL Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan perencanaan kebutuhan material (MRP). Kemudian dalam bab ini berisikan analisa berdasarkan
Lebih terperinciPengendalian Kualitas Statistik Produk Botol Sting 240 ml di PT IGLAS (Persero) Oleh: Wahyu Eka Kusumaningrum
Pengendalian Kualitas Statistik Produk Botol Sting 40 ml di PT IGLAS (Persero) Oleh: Wahyu Eka Kusumaningrum 1308030047 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG PT IGLAS (Persero) merupakan perusahaan manufacturing
Lebih terperinciBAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciA.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata
A.Iterval Kofidei pada Seliih Rata-rata. Bila kita mempuyai da maig-maig adalah mea ample acak beba berukura da yag diambil dari populai dega ragam da diketahui, maka elag kepercayaa 00-% bagi - adalah
Lebih terperinci= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.
6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciPERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika
PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika Muhammad Arif Tiro Program Studi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar Abstrak Salah satu alat
Lebih terperinciHolt-Winter Exponential Smoothing. Minggu 5-6
Hol-Winer Exponenial Smoohing Minggu 5-6 Hol Exponenial moohing Meode Hol wo parameer exponenial moohing adalah pengembangan dari exponenial moohing ederhana. Menambahkan fakor perumbuhan (fakor ren) pada
Lebih terperinciBab III. Menggunakan Jaringan
Bab III Pembuaan Jadwal Pelajaran Sekolah dengan Menggunakan Jaringan Pada bab ini akan dipaparkan cara memodelkan uau jaringan, ehingga dapa merepreenaikan uau jadwal pelajaran di ekolah. Tahap perama
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui
Lebih terperinciRahma Rei Sakura, S.T., M.T. NIP MANAJEMEN OPERASIONAL PRODUKSI
Rahma Rei Sakura, S.T., M.T. NIP. 153112 1 MANAJEMEN OPERASIONAL PRODUKSI - 16027304 Pola Daa Musiman (Tanpa Trend) MANAJEMEN OPERASIONAL PRODUKSI - 16027304 2 1 Teknik Moving Average dan Exponenial Smoohing,
Lebih terperinciBAB V METODE PENELITIAN
31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek
Lebih terperinciLAMPIRAN I GREEK ALPHABET
LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Ketatnya persaingan antara perusahaan industri satu dengan yang lainnya menyebabkan semakin banyak dan beragam industri saat ini yang berusaha untuk meningkatkan kualitas
Lebih terperinciIII Control chart for variables. Pengendalian Kualitas TIN-212
III Control chart for variables Pengendalian Kualitas TIN-212 Common dan Assignable causes of variation Variabilitas dapat dibagi ke dalam dua kategori: 1. Common causes of variation. Variasi ini merupakan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah
Lebih terperinciKAJIAN PERBANDINGAN KINERJA GRAFIK PENGENDALI CUMULATIVE SUM
KAJIAN PERBANDINGAN KINERJA GRAFIK PENGENDALI CUMULATIVE SUM (CUSUM) DAN EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE () DALAM MENDETEKSI PERGESERAN RATARATA PROSES Oleh: Nurul Hidayah 06 0 05 Desen pebibing:
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 terperinciSistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)
Siem Komuikai II (Digial Commuicaio Syem) Lecure #3: Demodulai / Deeki Baebad (Baebad Demodulaio / Deecio) - PAR I opik: 3. Pedahulua. 3. Repreeai Geomeri dari Siyal. 3.3 Opimal Deecio: Maximum Likelihood
Lebih terperinciKinematika. Posisi ; kedudukan suatu benda disuatu saat relatif terhadap suatu titik acuan.
Kinemaika mempelajari erak benda anpa mempelajari penyebabnya. Posisi ; kedudukan suau benda disuau saa relaif erhadap suau iik acuan. Linasan ; S ab perpindahan suau benda dari suau posisi ke ab p p p
Lebih terperinci--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University
--Fiherie Data Aalyi-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fiherie ad Marie Sciece Brawijaya Uiverity Tujua Itrukioal Khuu Mahaiwa dapat megguaka aalii tatitika ederhaa dega berfoku ukura
Lebih terperinciOleh: Nurul Hidayah Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si
KAJIAN PERBANDINGAN KINERJA GRAFIK PENGENDALI CUMULATIVE SUM (CUSUM) DAN EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) DALAM MENDETEKSI PERGESERAN RATARATA PROSES Oleh: Nurul Hidayah 06 0 057 Dosen pembimbing:
Lebih terperinciANALISIS DAN PEMBAHASAN
ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.3 Peta Kendali Hotelling Dalam kehidupan sehari-hari banyak sekali proses produksi yang memiliki karakteristik kualitas lebih dari satu. Proses yang seperti ini disebut dengan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciPerancangan Sistem Kontrol dengan Tanggapan Waktu
erancangan Siem onrol dengan anggapan Waku 4 erancangan Siem onrol dengan anggapan Waku.. endahuluan ada bab ini, akan dibaha mengenai perancangan uau iem konrol ingleinpu-ingle-oupu linier ime-invarian
Lebih terperinciGRAFIKPENGENDALI VARIABEL
GRAFIKPENGENDALI VARIABEL Grafik pengendali pertamakali diperkenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari Bell Telephone Laboratories, Amerika Serikat, pada tahun 1924 dengan maksud untuk mengurangi variasi.
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 terperinciAUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 88 96 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND AUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI NILA CHOIROTUNNISA, MAIYASTRI, YUDIANTRI ASDI Program Studi Matematika,
Lebih terperinciPENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. Modul 2. Proses ADC-DAC
PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL Modul. Proses ADC-DAC Coe Kosep Samplig Kuaisasi Codig Decodig ilerig ADC-DAC Perhiuga error kuaisasi dikaika dega level kuaisasi da samplig rae ADC Aalog o Digial Coverer Megubah
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciMINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA
MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA Telah dikeal bahwa X 1, X 2...X sampel radom dari distribusi ormal dega mea µ da variasi σ 2, maka x µ σ/ atau xi µ σ
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN
INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira
Lebih terperinciProsiding Statistika ISSN:
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Penerapan Diagram Kendali Sintetik untuk mendeteksi Pergeseran Rata-rata (Kasus pada PT.World Yamater Spinning Milis II) The Synthetic Control Chart Implementation
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini terdiri dari 3 bagian. Pada bagian pertama diberikan tinjauan pustaka dari penelitian sebelumnya. Pada bagian kedua diberikan teori penunjang untuk mencapai tujuan penelitian
Lebih terperinciPada tugas akhir ini, data yang digunakan adalah data salah satu key characteristic dari suatu produk manufaktur.
BAB IV ANALISA DATA 3 BAB 4 ANALISA DATA 4.1 Pendahuluan Dalam suatu proses produksi di industri, data yang akan diolah tidak begitu saja bisa didapatkan. Ada suatu proses sehingga data tersebut bisa didapatkan,
Lebih terperinciMarket Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku
Marke Baske Aalysis dega Meode Fuzzy C-Coverig uuk Meeuka Pola Pebelia pada Toko Buku Yessica Naaliai Fakulas Tekologi Iforasi Jl. Dipoegoro 5-60 Salaiga (098 34940 yessica_4@yahoo.co Yos Richard Beeh
Lebih terperinciTransformasi Laplace Bagian 1
Modul Tranformai aplace Bagian M PENDAHUUAN Prof. S.M. Nababan, Ph.D eode maemaika adalah alah au cabang ilmu maemaika yang mempelajari berbagai meode unuk menyeleaikan maalah-maalah fii yang dimodelkan
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciMA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan
MA101 MATEMATIKA A Hendra Gunawan Semeser II, 016/017 9 Mare 017 Kuliah yang Lalu 11 Fungsi dua (aau lebih) peubah 1 Turunan Parsial 13 Limi dan Kekoninuan 14 Turunan ungsi dua peubah 15 Turunan berarah
Lebih terperinciANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA)
ANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) Oleh: Dian Mareta Windayani 16 100 055 Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si Latar belakang PENDAHULUA N
Lebih terperincix = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?
Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN
Lebih terperinciDiagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui
Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,
Lebih terperinciStatistika. Besaran Statistik
Statitika Beara Statitik Itiarto Statitical Meaure Commo tatitical meaure Meaure of cetral tedecy Mea Mode Media Meaure of variability Rage Variace Stadard deviatio Meaure of a idividual i a populatio
Lebih terperinciMODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA
MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 1 MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA A. Tujuan Praktikum Berikut ini adalah tujuan praktikum modul
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. HALAMAN PENGSAHAN... ii. KATA PENGANTAR... iii. DAFTAR ISI... vi. DAFTAR GAMBAR... ix. DAFTAR TABEL...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGSAHAN... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... vi DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR TABEL... x DAFTAR LAMPIRAN... xi ABSTRAK... xii BAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang...
Lebih terperinciKOMENTAR DOSEN PENGUJI
DATA PENULIS Nama : I Made Sumaryana Alamat di Bandung : Jl. Cibogo Atas Gg. Siti Murgi No.24C, Bandung Alamat Asal : Jl. Gatot Subroto II No.4 Denpasar, Bali No. Telp Bandung : 022 2008468 No. Telp Asal
Lebih terperinciPeta Kendali (Control Chart)
Peta Kendali (Control Chart) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII October 29, 2015 Ayundyah (UII) Peta Kendali (Control Chart) October 29, 2015 1 / 22 Control
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciDISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)
DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,
Lebih terperinciGeometric Moving Average (Diagram Kontrol Rata-rata Bergerak December Geometrik) 2, / 8
Geometric Moving Average (Diagram Kontrol Rata-rata Bergerak Geometrik) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII December 2, 2015 Geometric Moving Average (Diagram
Lebih terperinciA. Interval Konfidensi untuk Mean
ESTIMASI INTERVAL A. Iterval Kofidei utuk Mea Defiii Jika ˆ merupaka etimator utuk parameter da P ˆ ˆ, maka ˆ ˆ diebut Dimaa iterval kofidei(-)00% utuk. :- koefiie kofidei ˆ, ˆ bata iterval tigkat kealaha
Lebih terperinciBANGUN RUANG. ABFE dan sisi DCGH, dan sisi ADHE dan sisi
NGUN RUNG. Pengeian 1. Kubu Kubu adalah bangun uang yang dibaai oleh enam buah bidang peegi yang konguen (benuk dan E beanya ama). (Pehaikan Gamba 1) Kubu mempunyai 6 ii, 8 iik udu, dan 12 uuk. Semua uuk
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populai da Sampel Peelitia Populai dalam peelitia ii adalah emua iwa kela I IPA SMA Al Azhar-3 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah 48 iwa da terebar dalam empat kela.
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL. i. LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL. i LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv ABSTRAK. v ABSTRACT... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI.. ix DAFTAR TABEL. xii DAFTAR GAMBAR xiii DAFTAR
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LAMP CASE TIPE CA22 MENGGUNAKAN PETA KENDALI T 2 HOTTELING
PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LAMP CASE TIPE CA MENGGUNAKAN PETA KENDALI T HOTTELING Oleh : PARAMITHA DIAN LINGGANI PUTRI NRP 308 030 008 Dosen Pembimbing Dr. Muhammad Mashuri, MT. LATAR BELAKANG Bidang
Lebih terperinciSistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)
Siem Komunikai II (Digial Communicaion Syem) Topik: Lecure #2: Modulai Baeband (Baeband Modulaion) 2. Mapping (Formaing). - Binary (2-Level) PAM / PCM. - M-ary (Muli-Level) PAM / PCM. 2.2 Pule Shaping
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Sisem Produksi Proses maufakur dapa digambarka seperi erliha dalam Gambar.., berupa keragka masuka-keluara, dimaa masukaya berupa baha baku, selajuya baha baku dikoversi (dega
Lebih terperinciUji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.
MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa
Lebih terperinciCONTROL CHARTS UNTUK DATA ATRIBUT. Lely Riawati, ST., MT
CONTROL CHARTS UNTUK DATA ATRIBUT Lely Riawati, ST., MT PETA KENDALI DATA ATRIBUT Besterfield (1998) karakteristik kualitas : sesuai dengan spesifikasi atau tidak sesuai dengan spesifikasi. Atribut : goresan,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciSistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital
isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinci