Model Persediaan Produk dan Bahan Kemasan Terintegrasi (Studi Kasus PT Indomex Dwijaya Lestari)
|
|
- Hendri Kusnadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 erforma (05 Vol. 4, No.: 3-4 Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras (Stud Kasus Indomex waya Lestar Nlda r utr, Jonrnald, dan Yohanna Safar Jurusan en Industr, Faultas en, Unverstas Andalas, Kampus Lmau Mans adang, 563, Indonesa Abstract One of the factors to ncrease the compettveness s the prce of product. One of the factors that affect the product prce s nventory cost. Shortages nventory can result n the cessaton of the producton process so that nventory s one of crucal ssue n the company's operaton whle overstoc had an effect on hgh costs. hs research amed to obtan ntegrated nventory model between products and pacagng materals to mnmze the total cost of nventory at Indomex waya Lestar consderng safety stoc. ata used n ths research are the maor and mnor setup cost, producton cost (one cardboard products, sales data of mneral water for cup and bottle products from January 0-Aprl 03, data of producton bottle mneral water for cup and bottle products from January 0-Aprl 03, and the prce of pacagng materals. hen, data s processed to obtan the mnmum nventory cost by usng a phased approach and the smultaneous approach (usng the software LINGO.0 for nventory model that consders safety stoc and nventory model wthout consderng the safety stoc.results of ths research obtaned an ntegrated nventory model between products and pacagng materals that consderng safety stoc and wthout consderng safety stoc n Indomex waya Lestar. Based on the calculaton, the result s vald. he proposed nventory costs are cheaper than the company's current nventory costs. he cost of the company's current nventory s Rp ,09 consderng safety stoc per month. Inventory costs n the company wthout consderng safety stoc s Rp ,74 per month. he cost of nventory usng gradual approach s Rp ,38 per month consderng safety stoc and Rp ,5 per month wthout consderng safety stoc. he cost of nventory usng the smultaneous approach s Rp ,00 per month consderng safety stoc and Rp ,00 per month wthout consderng safety stoc. Keywords: nventory cost, gradual approach, safety stoc, smultaneous approach. endahuluan Salah satu solus untu memenuh ebutuhan masyaraat adalah dengan hadrnya produ ar mnum dalam emasan. Bsns Ar Mnum alam Kemasan (AMK meml prospe yang sangat ba, arena ebutuhan aan ar mnum seman menngat serng dengan pertumbuhan pendudu. Seman banya perusahaan ar mnum yang terdapat d Indonesa, perusahaan dtuntut untu dapat bersang dengan perusahaan lan. Salah satu fator yang menngatan daya sang perusahaan yatu harga produ. Salah satu fator yang mempengaruh harga produ yatu baya persedaan (nventory cost. erusahaan harus mengelola manaemen persedaan suatu dengan ba untu mendapatan harga produ yang bersang. Keurangan persedaan dapat mengabatan terhentnya proses produs, sehngga persedaan adalah salah satu masalah yang rusal dalam operasonal perusahaan. erlalu besarnya persedaan (over stoc dapat mengabatan tnggnya beban baya untu menympan dan memelhara barang selama penympanan d gudang. Indomex waya Lestar merupaan perusahaan Ar Mnum alam Kemasan (AMK yang berloas d Gadut, adang. Bahan emasan yang dgunaan untu membuat Ar Mnum alam Kemasan (AMK n yatu bahan emas (ardus, sedotan (straw, tutup atas cup (ld cup, cup, laban, segel untu botol (seal cap, tutup botol, label untu botol, botol osong, dan bahan emasan pembuat botol (preeform. Untu dapat menean baya persedaan, Correspondance : nlda@ft.unand.ac.d
2 4 erforma Vol. 4, No. 3-4 Indomex waya Lestar harus mengelola persedaan dengan ba agar dapat tetap bersang dengan perusahaan lan. Sstem persedaan yang dalanan perusahaan saat n yatu berupa nstrus dan ebaan dar dretur berdasaran persedaan pembatas. Barang yang sudah mendeat persedaan pembatas aan segera dpesan. ermasalahannya adalah dengan lead tme rata-rata yang dperraan oleh pha perusahaan, teradang barang yang drman oleh pemaso (suppler terlambat datang sehngga terad stocout. Indomex waya Lestar apabla terad stocout maa proses produs aan terhent arena masng-masng bahan emasan mempunya eteratan untu membuat ar mnum dalam emasan. Apabla proses produs terhent, perusahaan tda aan dapat memenuh permntaan onsumen sehngga onsumen aan mencar produ pesang yang aan menyebaban perusahaan ehlangan euntungan. ermasalahan yang delasan sebelumnya menelasan bahwa pengelolaan sstem persedaan yang ada saat n pada Indomex waya Lestar perlu dtelt lebh lanut. Untu tu dlauan perencanaan ebaan persedaan yang dharapan dapat memnmas barang stocout dan overstoc sehngga baya persedaan mnmum dengan mengembangan model terntegras antara produ dan bahan emasan dengan mempertmbangan adanya safety stoc. uuan yang dcapa dar peneltan n adalah menghaslan model persedaan yang terntegras antara produ dan bahan emasan pada Indomex waya Lestar dengan mempertmbangan adanya safety stoc.. Metode eneltan Secara gars besar peneltan n terdr dar pendahuluan, formulas model matemats, pengumpulan dan pengolahan data untu valdas data pada Indomex waya Lestar, analss, dan penutup yang bers esmpulan dan saran... Formulas Model Matemats eneltan n mengacu epada model pada peneltan Chen dan Chen (004 dan Jonrnald (0. Gambar memperlhatan level ersedaan produ ad dan raw materal pada ranta paso dua eselon. Gambar Level ersedaan produ ad dan raw materal pada ranta paso dua eselon (Sumber : Chen dan Chen, 004
3 utr, Jonrnald, Safar Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras... 5 Indes = produ ad;, (AMK cup, AMK botol = bahan emasan;,,..0 ( ardus, straw, ld cup, cup, laban, ardus, seal cap, tutup botol, label, preeform Notas C otal baya persedaan CF otal baya persedaan untu produ ad CR otal baya persedaan untu bahan emasan ermntaan produ ad F Harga bahan emasan A Maor Cost a Mnor Setup Cost Slus produs m Jumlah berapa al produs untu satu al pemesanan bahan emasan E Baya produs per ardus produ Hp Baya smpan produ ad Lau produs produ ad SS Safety Stoc Fator pengaman (safety factor Standar evas B Baya pesan bahan emasan Hr Baya smpan bahan emasan u ropors penggunaan bahan emasan untu satu unt produ ad V Volume AMK cup dan botol V Volume gudang L Kelonggaran Fungs uuan Model C = CF CR ( Model ersedaan dengan Mempertmbangan Safety Stoc. Baya ersedaan rodu Hp = (% cost of captal + % baya asurans + % pencuran + % eusangan + % baya penyusutan x E ( CF = A a ( Hp (3 engan rumus safety stoc SS = (4. Baya ersedaan Bahan Kemasan a. Baya pesan bahan emasan (B B = baya telepon + baya fax + baya pembuatan purchase Order (5
4 6 erforma Vol. 4, No. 3-4 otal baya pesan bahan emasan = m B (6 b. Baya smpan bahan emasan (Hr Hr = (% cost of captal + % baya asurans + % pencuran + % eusangan + % baya penyusutan x F (7 otal baya smpan bahan emasan: = (m u Hr (8 CR = otal baya pesan + total baya smpan n (m u Hr m B (9 C = CR CF ( Hp a A n (m u Hr m B (0 Model ersedaan tanpa Mempertmbangan Safety Stoc C = CR CF = ( Hp a A n (m u Hr m B (. rosedur Solus Model Solus model dlauan untu mendapatan solus optmal yatu total baya yang palng mnmum dengan penentuan nla (slus produs dan m. lauan dengan dua pendeatan yatu pendeatan bertahap dan pendeatan smultan.. endeatan Bertahap endeatan bertahap dlauan dengan menurunan persamaan (3 untu mendapatan persamaan. a. endeatan bertahap dengan mempertmbangan safety stoc Mnmas CF = ( Hp a A d dcf ( ( Hp a A Hp ( Hp a A (
5 utr, Jonrnald, Safar Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras... 7 Keterangan: ersamaan ( tda dapat dselesaan menggunaan persamaan matemata, nla dperoleh menggunaan software Mcrosoft Mathematcs. s/t. > 0 V V LV ( (Kapastas gudang Kapastas gudang dgunaan apabla apabla V LV V ( lebh besar darpada (apastas gudang maa dlauan produs sebesar apastas gudang. b. endeatan bertahap tanpa mempertmbangan safety stoc Mnmas A a CF = ( Hp dcf ( A a Hp ( d A a Hp ( s/t. > 0 V V LV ( (Kapastas gudang (3 ahap selanutnya yatu menentuan nla m dengan menurunan persamaan (9, sehngga ddapatan : n CR Hr B m u (m dcr (m n B Hr dm m m m u ( B (4 Hr u = blangan nteger terdeat yang menghaslan baya persedaan bahan emasan yang mnmum.. endeatan smultan endeatan smultan dlauan dengan mencar solus model ( dan m secara serenta. encaran solus pada peneltan n menggunaan software LINGO.0.
6 8 erforma Vol. 4, No Algortma roses Solus Model endeatan Bertahap Algortma atau langah-langah dalam mencar solus model dengan pendeatan bertahap dengan mempertmbangan safety stoc adalah sebaga berut : Langah : Menentuan slus produs optmal ( yang ddapatan dar persamaan ( Langah : Slus produs optmal ( lalu dsubsttusan e dalam persamaan (4 untu mendapatan m. Langah 3 : embulatan m yang dperoleh. embulatan yang dlauan terhadap blangan nteger terdeat yang menghaslan baya persedaan bahan emasan yang lebh ecl. Nla dan m yang telah ddapatan lalu dsubsttusan e dalam persamaan (0 untu memperoleh C yang mempertmbangan safety stoc. Algortma atau langah-langah dalam mencar solus model dengan pendeatan bertahap Langah 4 : tanpa mempertmbangan safety stoc adalah sebaga berut: Langah : Menentuan slus produs optmal ( yang ddapatan dar persamaan (3 Langah : Slus produs optmal ( lalu dsubsttusan e dalam persamaan (4 untu mendapatan m. Langah 3 : embulatan m yang dperoleh. embulatan yang dlauan terhadap blangan nteger terdeat yang menghaslan baya persedaan bahan emasan yang lebh ecl. Langah 4 : Nla dan m dsubsttusan e dalam persamaan dan ( untu memperoleh C tanpa mempertmbangan safety stoc. 3. Hasl dan embahasan abel sampa dengan abel 4 memperlhatan data yang dperluan dalam pengolahan data untu memperoleh solus optmal. abel. Harga bahan emasan produ cup Bahan Kemasan Harga (Rp Satuan (Rp Ket Kardus 40 ml (pc Rp.600,00 Rp.600,00 - Straw (ol Rp ,00 Rp 7, pc/ol Ld (roll Rp ,00 Rp, /roll Cup (pc Rp 9,00 Rp 9,00 - Laban (roll Rp ,00 Rp ,00 untu 500 ardus abel. Harga bahan emasan produ botol Bahan Kemasan Harga (Rp Kardus 600 ml (pc Rp 3, Seal Cap (pc Rp utup botol (pc Rp Label (pc Rp reeform (pc Rp abel 3. ropors penggunaan bahan emasan untu satu unt produ ad (u No Bahan Kemas u Keterangan Kardus 40 ml (pc u Straw (ol 48 u 3 Ld (roll 48 u 3 4 Cup (pc 48 u 4 5 Laban (roll 0,00 u 5 0,00 u 5 6 Kardus 600 ml (pc u 6 7 Seal cap (pc 4 u 7 8 utup botol (pc 4 u 8 9 Label (pc 4 u 9 0 reeform (pc 4 u 0
7 utr, Jonrnald, Safar Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras... 9 abel 4. Baya smpan masng-masng bahan emasan No Bahan Kemasan Hr Keterangan Kardus 40 ml (pc Rp 50,59 Hr Straw (ol Rp 0,5 Hr 3 Ld (roll Rp 0,44 Hr 3 4 Cup (pc Rp,79 Hr 4 5 Laban (roll Rp 583,70 Hr 5 6 Kardus 600 ml (pc Rp 68,0 Hr 6 7 Seal cap (pc Rp,7 Hr 7 8 utup botol (pc Rp,36 Hr 8 9 Label (pc Rp 0,97 Hr 9 0 reeform (pc Rp 6,8 Hr 0 3. Baya ersedaan abel 5 menunuan perbandngan baya persedaan yang dperoleh dengan menggunaan pendeatan bertahap dan smultan. abel 5. Baya ersedaan endeatan Bertahap dan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan Mempertmbangan Safety anpa Mempertmbangan Mempertmbangan Safety anpa Mempertmbangan Stoc Safety Stoc Stoc Safety Stoc C Rp ,49 Rp ,89 Rp ,00 Rp ,00 0,0869 0, ,0795 0, m m m3 m4 m5 4 m6 7 4 m7 7 m8 0 6 m9 7 m Baya ersedaan erusahaan Saat In erhtungan ebaan sstem persedaan Indomex waya Lestar yang telah dlauan oleh perusahaan menggunaan model yang telah dembangan, namun menuggunaan nla yang berbeda tergantung pemesanan bahan emasan yang dlauan oleh perusahaan. abel 6 menunuan nla masng-masng bahan emasan, sedangan abel 7 memperlhatan perbandngan baya sstem ebaan persedaan perusahaan dan usulan. abel 6. Nla masng-masng bahan emasan Bahan Kemas erode emesanan (dalam bulan Kardus 40 ml (pc x sebulan 0.5 Straw (ol x sebulan Ld (roll x sebulan Cup (pc x sebulan Laban (roll x 4 bulan 4 Kardus 600 ml (pc x bulan Seal Cup (pc x sebulan utup botol (pc x 4 bulan 4 Label (pc x3 bulan 3 reeform (pc x3 bulan 3 rodu ahr 6 har
8 0 erforma Vol. 4, No. 3-4 abel 7 erbandngan baya ebaan sstem persedaan perusahaan dan usulan Bertahap Smultan Baya ersedaan saat n engan Safety Stoc Rp ,49 Rp ,00 Rp ,09 anpa Safety Stoc Rp ,89 Rp ,00 Rp ,74 ada metode bertahap ddapatan bahwa baya persedaan menggunaan safety stoc dperoleh sebesar Rp ,49/bulan, pada metode smultan sebesar Rp ,00/bulan, dan baya persedaan perusahaan saat n sebesar Rp ,09 /bulan. Sedangan untu baya persedaan tda menggunaan safety stoc dperoleh bahwa pendeatan bertahap bayanya sebesar Rp ,89/bulan, pada pendeatan smultan sebesar Rp ,00/bulan, dan baya persedaan perusahaan saat n sebesar Rp ,74/bulan. erad redus baya (penghematan baya sebesar Rp ,6/bulan apabla menggunaan pendeatan bertahap dengan mempertmbangan safety stoc dan Rp..74,85/bulan tanpa mempertmbangan safety stoc dbandngan dengan sstem persedaan perusahaan saat n. Sedangan pada pendeatan smultan terad penghematan sebesar Rp ,09/bulan apabla mempertmbangan safety stoc dan Rp ,74/bulan apabla tanpa mempertmbangan safety stoc. Nla yang dperoleh pendeatan bertahap mempertmbangan safety stoc adalah sebesar 0,08 bulan atau a donvers dalam har yatu, har. Kebaan apaah slus produs har atau 3 har tergantung baya yang palng ecl. Setelah perhtungan dperoleh bahwa baya persedaan a slus produs selama har yatu Rp ,58 sedangan untu slus produs selama 3 har sebesar Rp ,84. Lama slus produs yang dreomendasan adalah selama har arena baya persedaan yang dhaslan lebh murah. Nla yang dperoleh pendeatan bertahap tanpa mempertmbangan safety stoc adalah sebesar 0,34 bulan atau a donvers dalam har yatu 3,507 har. Kebaan apaah slus produs 3 har atau 4 har tergantung baya yang palng ecl. Setelah perhtungan dperoleh bahwa baya persedaan a slus produs selama 3 har yatu Rp.5.77,00 sedangan untu slus produs selama 4 har sebesar Rp ,58. Lama slus produs yang dreomendasan adalah selama 3 har arena baya persedaan yang dhaslan lebh murah. Nla yang dperoleh pendeatan smultan mempertmbangan safety stoc adalah sebesar 0,07 bulan atau a donvers dalam har yatu,85 har. Kebaan apaah slus produs har atau har tergantung baya yang palng ecl. Setelah perhtungan dperoleh bahwa baya persedaan a slus produs selama har yatu Rp ,00 sedangan untu slus produs selama har sebesar Rp ,00. Lama slus produs yang dreomendasan adalah selama har arena baya persedaan yang dhaslan lebh murah. Nla yang dperoleh pendeatan smultan tanpa mempertmbangan safety stoc adalah sebesar 0,099 bulan atau a donvers dalam har yatu,576 har. Kebaan apaah slus produs har atau 3 har tergantung baya yang palng ecl. Setelah perhtungan dperoleh bahwa baya persedaan a slus produs selama har yatu Rp.5.699,00 sedangan untu slus produs selama 3 har sebesar Rp ,00. Lama slus produs yang dreomendasan adalah selama 3 har arena baya persedaan yang dhaslan lebh murah. engan eterangan bahwa har era adalah enam har semnggu (Senn, Selasa, Rabu, Kams, Jumat, dan Sabtu sehngga dalam satu bulan terdapat 6 har era (sebulan ada 30 har era. Berdasaran hasl perhtungan selanutnya dperoleh bahwa dengan menggunaan pendeatan smultan ddapatan bahwa nla m untu semua bahan emasan sama ba yang mempertmbangan safety stoc dan tanpa mempertmbangan safety stoc yatu satu (, sedangan pada metode bertahap nla m yang ddapatan berbeda-beda. Nla m yang sama memudahan dalam perencanaan produs pada perusahaan..4 Analss Senstvtas Analss senstvtas dlauan untu melhat seberapa senstf model yang dhaslan. Analss senstvtas dengan mengubah nput parameter dalam proses valdas dengan persentase tertentu (-0%, -5%, -,5%,,5%, 5%, dan 0% untu baya pesan, baya smpan, dan permntaan sepert yang terlhat dalam abel 8 sampa dengan abel 3.
9 utr, Jonrnald, Safar Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras... abel 8. Senstvtas dengan varas permntaan pada model yang mempertmbangan safety stoc erubahan erubahan umlah baya (% erubahan nla (% arameter (% endeatan Bertahap endeatan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan -0-0,087-0,009 0,008 0, ,0084-0,0005 0, ,0443 -,5-0,0054-0, ,007 0,0073,5 0, , ,0046-0, ,0069 0, ,007-0, ,05 0,0959-0, ,0686 abel 9. Senstvtas dengan varas permntaan pada model tanpa mempertmbangan safety stoc erubahan erubahan umlah baya C (% erubahan nla (% arameter (% endeatan Bertahap endeatan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan -0-0,060-0, ,070 0, ,0349-0,043 0, ,049 -,5-0,094-0,007 0, ,0,5 0, ,09-0,0097-0, ,0667 0,0366-0, ,03 0 0,047 0, , ,0446 abel 0. Senstvtas dengan varas baya pesan pada model yang mempertmbangan safety stoc erubahan erubahan umlah baya (% erubahan nla (% arameter (% endeatan Bertahap endeatan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan -0-0, , , , , ,0006 -,5-0, , ,000058,5 0, , , , , , , , ,0003 abel. Senstvtas dengan varas baya pesan pada model tanpa mempertmbangan safety stoc erubahan erubahan umlah baya (% erubahan nla (% arameter (% endeatan Bertahap endeatan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan -0-0,0758-0, , , , , ,5-0,03-0, ,000099,5 0, , , ,0033 0, , , , , abel. Senstvtas dengan varas baya smpan pada model yang mempertmbangan safety stoc erubahan erubahan umlah baya (% erubahan nla (% arameter (% endeatan Bertahap endeatan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan -0-0,0608-0,0608 0, , ,098-0,0300 0, ,0950 -,5-0,0483-0,0498 0,0499 0,0446,5 0,047 0,046-0,0439-0, ,095 0,0954-0,085-0, , , , ,0568
10 erforma Vol. 4, No. 3-4 abel 3. Senstvtas dengan varas baya smpan pada model tanpa mempertmbangan safety stoc erubahan erubahan umlah baya (% erubahan nla (% arameter (% endeatan Bertahap endeatan Smultan endeatan Bertahap endeatan Smultan -0-0, ,050 0, , ,034-0,057 0,0598 0,0583 -,5-0,049-0,05 0,074 0,067,5 0,0039 0,08-0,07-0, ,0545 0,0456-0,040-0, , , , ,0469 ada abel 8 hngga abel 3 terlhat bahwa persentase perubahan dar total baya persedaan lebh ecl dar pada persentase perubahan dar parameter. In menunuan bahwa model tda senstf terhadap perubahan dar parameter. Analss nla Q uga dlauan untu edua pendeatan sepert yang terlhat pada abel 4 sampa dengan abel 7 dengan nla optmal yang ddapatan dar model. abel 4 Q pendeatan bertahap dengan mempertmbangan safety stoc dengan = har No Bahan Kemasan Q Q atual Kardus 40 ml (pc 857, Straw (ol 88665, Ld (roll 40933, Cup (pc 40933, Laban (roll 85, Kardus 600 ml (pc 395, Seal Cap (pc 683, utup botol (pc 496, Label (pc reeform (pc 6784, abel 5 Q pendeatan bertahap tanpa mempertmbangan safety stoc dengan = 3 har No Bahan Kemasan Q Q atual Kardus 40 ml (pc 79, Straw (ol 63999, Ld (roll 63999, Cup (pc 63999, Laban (roll 5, Kardus 600 ml (pc 44, Seal Cap (pc 683, utup botol (pc 447, Label (pc 683, reeform (pc 606, abel 6 Q pendeatan smultan dengan mempertmbangan safety stoc dengan = har Bahan Kemasan Q Q atual Kardus 40 ml (pc 857, Straw (ol 40933,93 7 Ld (roll 40933,93 0 Cup (pc 40933, Laban (roll 7, Kardus 600 ml (pc 56, Seal Cap (pc 356, utup botol (pc 356, Label (pc 356, reeform (pc 356,
11 utr, Jonrnald, Safar Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras... 3 abel 7 Q pendeatan smultan tanpa mempertmbangan safety stoc dengan = 3 har Bahan Kemasan Q Q atual Kardus 40 ml (pc 79, Straw (ol 63999, Ld (roll 63999, Cup (pc 63999, Laban (roll 5, Kardus 600 ml (pc 84, Seal Cap (pc 035, utup botol (pc 035, Label (pc 035, reeform (pc 035, ada model detahu terdapat onstran untu ( V ( V V LV apastas gudang, sehngga apabla lebh besar darpada apastas gudang maa dlauan produs sebesar apastas gudang. emesanan bahan emasan uga sebesar apastas gudang. Untu onstran apastas gudang dengan mempertmbangan safety stoc volume produ ad yatu cm 3 dan ,5 cm 3 untu tanpa mempertmbangan safety stoc. Kelonggaran (L yang dpaa untu perusahaan n adalah sebesar 5%. Kapastas gudang dengan durang elonggoran (L 5% adalah sebesar cm 3. Hasl yang dperoleh ternyata lebh ecl dbandngan dengan apastas gudang, sehngga rencana pemesanan bahan emasan berdasaran hasl perhtungan yang ddapatan ba untu model yang mempertmbangan safety stoc dan tanpa mempertmbangan safety stoc. 4. Smpulan ar peneltan n ddapatan model persedaan terntegras antara produ dan bahan emasan yang mempertmbangan safety stoc dan tanpa mempertmbangan safety stoc pada Indomex waya Lestar. Berdasaran perhtungan dperoleh hasl yang vald. Baya persedaan yang dusulan lebh ecl atau lebh murah dbandngan baya persedaan perusahaan saat n. Baya persedaan perusahaan saat n sebesar Rp ,09 per bulan dengan mempertmbangan safety stoc. Baya persedaan perusahaan saat n tanpa mempertmbangan safety stoc Rp ,74 per bulan. Baya persedaan usulan menggunaan pendeatan bertahap sebesar Rp ,38 per bulan dengan mempertmbangan safety stoc dan Rp ,5 per bulan tanpa mempertmbangan safety stoc. Baya persedaan usulan menggunaan pendeatan smultan sebesar Rp ,00 per bulan dengan mempertmbangan safety stoc dan Rp ,00 per bulan tanpa mempertmbangan safety stoc. eneltan lanutan dapat dlauan dengan penambahan caupan sstem persedaan ntegras ranta paso yang lebh luas dar suppler hngga retaler untu memperoleh sstem persedaan ranta paso ar mnum dengan baya mnmum dar awal proses hngga e onsumen. sampng tu peneltan selanutnya uga mempertmbangan dson (quantty dscount dan baya transportas (transportaton costs. aftar ustaa Chen, Jen-Mng dan Chen, sung-hu. (004. Optmzng Supply Chan Collaboraton Based On Jont Replenshment and Channel Coordnaton. Insttute of Industral Management. Natonal Central Unversty. awan. Ertogral, Kadr. (0. Vendor-buyer Lot Szng roblem wth Stochastc emand: An Exact rocedure Under Servce level Approach. Industral Engneerng epartement. OBB Unversty of Economcs and echnology. urey. Fogarty, onald W. (99. roducton and Inventory Management nd Edton. Oho: South Western ublshng Co.
12 4 erforma Vol. 4, No. 3-4 Junar, Asrd. (00. Stud Kelayaan abr Ar Mnum alam Kemasan AM Kabupaten Hulu Sunga Utara tnau ar Aspe Keuangan. Faultas Eonom. Unverstas Lambung Mangurat. Banarmasn. Jonrnald. (0. Modellng Of Coordnatng roducton And Inventory Cycles In A Manufacturng Supply Chan Involvng Reverse Logstcs. hess. Unversty of Exeter. Unted Kngdom (UK. Kemas A., et al. (0. erencanaan engendalan ersedaan engan Kebaan Bac Order d. Amercan Standard Indonesa. rogram stud en Industr. Faultas Reayasa Industr. Insttut enolog elom. Bandung. Kng, eter L. (0. Understandng Safety Stoc And Masterng Its Equatons. AICS Magazne. July/August 0. Stephyna, Happy Ganadal. (0. Analss Knera Manaemen ersedaan ada. Unted ractors, BK Cabang Semarang. Srps. Faultas Eonom. Unverstas ponogoro. Semarang. ersne, Rchard J. (994. rncple of Inventory and Materals Management, 4 th Edton. New Jersey USA: rentce Hall Internatonal. Wdyalestar. (008. Analss Strateg emasaran erusahaan Ar Mnum alam Kemasan (Amd Mere Ctrabas eluxe (Stud Kasus d. Buana rta Abad Jaarta. Srps. Jurusan Maneemen Agrbsns. Faultas ertanan. Insttut ertanan Bogor. Bogor.
ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT
LAORAN HASIL ENELITIAN ANALISIS MOEL ERSEIAAN BARANG EO ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmansyah LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT UNIVERSITAS KATOLIK
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Teguh Otarso Program
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MIXED LINIER INTEGER PROGRAMMING UNTUK MENENTUKAN ALOKASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI DALAM JARINGAN RANTAI PASOK GLOBAL
IMLEMENASI MIE LINIER INEGER ROGRAMMING UNUK MENENUKAN ALOKASI ROUKSI AN ISRIBUSI ALAM JARINGAN RANAI ASOK GLOBAL Mahendrawath ER 1) Rully Soelaman 2) Ftrana 1) 1) Jurusan Sstem Informas 1) Jurusan en
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciOleh : Fifi Fisiana
Optmas Baya Produks menggunakan Metode Revsed Mult Choce Goal programmng dengan Tahap Persedaan Terkontrol Supply Chan Model stud kasus : PT.Gunungarta Manunggal, Gempol Oleh : Ff Fsana 1207100018 Dosen
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciModel Koordinasi Pemanufaktur Tunggal Multi Pembeli Dengan Permintaan Probabilistik
ess Model Koordnas Pemanufaktur unggal Mult Pembel Dengan Permntaan Probablstk Dsusun Oleh: Moch Anshor (2508203004) Dbmbng Oleh: Prof. Ir. I. Nyoman Puawan M. Eng. PhD. Stefanus Eko Wratno S M. Coordnatng
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Tahun. Gambar 1.1 Penjualan AMDK di Indonesia (dalam juta liter) (Sumber : Atmaja dan Mustamu, 2013)
Jumlah Penjualan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Air minum merupakan suatu hal yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Seiring dengan perkembangan zaman masyarakat menginginkan sesuatu yang praktis
Lebih terperinciOptimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi
JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos 1, Pabelan,
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciPendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 05 Pendeatan Hurdle Posson Pada Excess Zero Data S - 7 Def Yust Fadah, Resa Septan Pontoh Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padadaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos Pabelan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciPENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL
PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL Muhammad Yusuf Emal : yusuf@aprnd.ac.d Insttut Sans & Tenolog AKPRIND Yogyaarta ABSTRAK Kelancaran produs dapat dlauan untu memnmuman varas
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciGENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE)
GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE) Muhammad Khosy n 1,2, Muh Iman Prajtno 2, Aro Isnad 3, Mochamad Haryad 4 1 Electrcal
Lebih terperinciINVENTORY SYSTEM (Q,R) WITH CRASHING LEAD TIME CONDITION
INVENTORY SYSTEM (,R) WITH CRASHING EA TIME CONITION Had Sumadbrata, Ismal Bn Mohd epartment of Industran Enggnerng, Islamc Unversty of Bandung Indonesa epartment of Mathematcs, Unverst Malaysa Terengganu,
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciPENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI
PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI Yunarstanto 1 Irwan Iftad 1 Iwan Ngabd Raharjo 2 Abstract: Producton flow n PT. Tga Seranga Pustaa Mandr
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PERBAIKAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN DI CV XYZ SURABAYA. Denny Herdianto, Amelia Santoso, Dina Natalia Prayogo.
PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PERBAIKAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN DI CV XYZ SURABAYA Denny Herdanto, Amela Santoso, Dna Natala Prayogo Jurusan Teknk Industr, Unverstas Surabaya Raya Kalrungkut, Surabaya
Lebih terperinciadalah beban pada simpul i berturut-turut. θ adalah vektor sudut fasa dan B adalah elemen-elemen imajiner matriks admitansi simpul. Mengingat bahwa: 1
ISSN 907-0500 Analss Kepeaan engembangan Sstem Transms Tenaga Lstr Ternternes Menggunaan Successve Frward Methd Stud Kasus: Sstem Transms 500 V Jawa-Bal engembangantahun 007 06 Nurhalm Jurusan Ten Eletr
Lebih terperinciPengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX)
PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX) Maro Chran, Ahmad Rusdansyah, Nurhad Sswanto Mager Manajemen Teknolog, Jurusan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN
E-Jurnal Matemata Vol. 5 (4), November 2016, pp. 126-132 ISSN: 2303-1751 IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN I Made Dw Udayana Putra 1, G. K. Gandhad
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciPerbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya
Perbakan Sstem Persedaan Tnta Fotokop d CV. NEC, Surabaya Indr Hapsar, Jerry Agus Arlanto, dan Albert Sutanto Teknk Industr Unverstas Surabaya Jl. Raya Kalrungkut Surabaya Emal: ndr@ubaya.ac.d Abstrak
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut
Lebih terperinciPengembangan Model Konsolidasi Pengiriman Produk-Produk Agro- Perishable Berbasis Temperatur
Pengembangan Model Konsoldas Pengrman Produk-Produk Agro- Pershable Berbass Temperatur Dew Tressa Roto Saragh 2510100137 Teknk Industr FTI ITS Sdang Tugas Akhr Pembmbng : Dr. Eng. Ir. Ahmad Rusdansyah,
Lebih terperinciPerbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield
Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ
e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,
Lebih terperinciOleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciMETODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciJurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online
Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Jurnal Ensten Avalable onlne http://jurnal.unmed.ac.d/0/ndex.php/ensten Penguuran Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR CI 1483 OPTIMASI WAKTU INVENTORI MULTI ITEM DENGAN STRUKTUR BIAYA CONCAVE
PRESENTASI TUGAS AKHIR CI 1483 OPTIMASI WAKTU INVENTORI MULTI ITEM DENGAN STRUKTUR BIAYA CONCAVE Penyusun Tugas Akhr : Nta Kusumanngtyas (NRP : 5104.100.052) Dosen Pembmbng : Rully Soelaman, S.Kom., M.Kom.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)
ISSN : 69 7 Penyelesaan Masalah Transshpmen Dengan Metoda Prmal-Dual Wawan Laksto YS ) Abstrak Masalah Pemndahan Muatan adalah masalah transportas yang melbatkan sambungan yang harus dlewat. Obektnya adalah
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN Mkyana Ramadan, Nughthoh Arfaw Kurdh, dan Sutrma Program Stud Matematka FMIPA UNS Abstrak.
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciPengembangan Model Persediaan Single Vendor-Single Buyer dengan Lead Time Dapat Dikontrol
Performa (2007) Vol. 6, No.2: 2-8 Pengembangan Model Persedaan Sngle Vendor-Sngle Buyer dengan Lead Tme apat kontrol Wakhd Ahmad Jauhar Jurusan Teknk Industr Unverstas Sebelas Maret Surakarta Abstract
Lebih terperinciPRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING
PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-M3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING Vvn Mandasar (306 00 069), Dr Ir Setawan, M S (960030 9870 00) Mahasswa Jurusan
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciPenggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciAnalisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference
B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinciOPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog IV Program Stud MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Dars Putr
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciStrategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv
1 Strateg Memnmalan Load Sheddng Menggunaan Metode Senstvtas Untu Mencegah Voltage Collapse Pada Sstem Kelstran Jawa-Bal 500 V Rs Cahya Anugrerah Haebb, Ad Soepranto,, Ardyono Pryad Jurusan Ten Eletro,
Lebih terperinciKAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR
Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO
91 Analss Perbandngan Economc Dspatch Pembangt Menggunaan Metode Lagrange dan CFPSO Kharudn Syah, Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq Abstra -Pada pengoperasan pembangt tenaga lstr,
Lebih terperinciPENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU Ea Saputra LF096585 Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Dponegoro Abstra Jarngan saraf truan merupaan suatu metode yang salah satunya
Lebih terperinciOPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah
JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu
Lebih terperinciTEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA
IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan
Lebih terperinciPeramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting
Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL
MODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL Noprad, T.P.Nababan, Endang Lly Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
Lebih terperinciPemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No.1, (014 7-50 (01-98X Prnt D-18 Pemodelan Persentase Krmnaltas Dan Fator- Fator ang Mempengaruh D Jaa Tmur Dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson (GWR Pan
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Uj Normaltas Llefors D dalam pengendalan persedaan, perumusan lmu statstk dgunakan untuk menentukan pola dstrbus, dmana pola dstrbus tersebut dapat dhtung dengan menguj kenormalan
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciAnalisis Persediaan Multy Item dengan Mempertimbangkan Faktor Kadaluarsa
Analss Persedaan Multy Item dengan Mempertmbangkan Faktor Kadaluarsa 1 onny Cputra 1, Theresa Sunarn Jurusan Teknk Industr Sekolah Tngg Teknk Mus, Palembang E-mal : donnycputra@gmal.com Jurusan Teknk Industr
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
Lebih terperinciSTUDI TENTANG MASALAH PENEMPATAN FASILITAS BERKAPASITAS SATU SUMBER DUA ESELON
STUDI TENTANG MASALAH PENEMPATAN FASILITAS BERKAPASITAS SATU SUMBER DUA ESELON Lamtur Snambela Program Stud Sstem Informas, Unerstas Pelta Harapan E-mal: tur1125@gmal.com ABSTRACT Faclty locaton problem
Lebih terperinci