Kata kunci: Keandalan, umur hidup, program dinamik deterministik, anggaran biaya

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Kata kunci: Keandalan, umur hidup, program dinamik deterministik, anggaran biaya"

Transkripsi

1 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 OPTIMASI KEANDALAN SISTEM KOMPONEN DARI MPEG BOARD DAN POWER SUPPLY VCD PLAYER DI PT. PANGGUNG ELECTRIC DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM DINAMIK Jemmy Loares, Abdullah Shahab Program Studi Magister Maajeme Tekologi Bidag Keahlia Maajeme Idustri Istitut Tekologi Sepuluh Nopember, Kampus MMT ITS Cokroamioto, Surabaya ABSTRAK Produk VCD player terdiri dari bagia elektroik, yaitu MPEG Board, Loader Module, da Power Supply. Keadala produk ditetuka oleh kualitas dari setiap bagia elektroik produk. Keadala adalah probabilitas suatu kompoe atau produk aka rusak/gagal utuk mecapai waktu operasioal tertetu dalam keadaa pegguaa pada kodisi ormal. Kualitas dari bagia elektroik produk pada peelitia ii adalah kualitas dari MPEG Board da Power Supply. Setiap bagia elektroik tersusu dari berbagai macam kompoe. Karakteristik kualitas sebagai respo yag diperhatika adalah umur hidup dari tiap kompoe yag teragkai dalam MPEG Board da Power Supply. Keadala sistem diukur berdasarka umur hidup dari kompoe-kompoe peyusu MPEG Board da Power Supply. Berdasarka permasalaha tersebut, maka dilakuka peelitia utuk medapatka keadala tiap kompoe yag aka diperguaka utuk meghitug keadala sistem secara keseluruha. Metode yag diperguaka adalah program diamik determiistik. Program diamik determiistik terdiri atas variabel keputusa yag dibetuk mejadi suatu model matematis. Variabel keputusa yag diguaka adalah merek kompoe yag aka diperguaka utuk membuat MPEG Board da Power Supply dega tigkat keadala da aggara biaya tertetu. Dega memperguaka program diamik determiistik diperoleh koigurasi kompoe yag meghasilka keadala sistem maksimum dega batasa-batasa operasioal, seperti: batasa aggara biaya da umur hidup yag ditetuka perusahaa. Optimasi keadala sistem dega program diamik dapat meghasilka keadala sistem maksimum utuk alterati aggara biaya tertetu, dimaa dega meyediaka aggara biaya yag semaki besar aka meghasilka keadala sistem yag semaki tiggi pula. Dalam hal meigkatka karakteristik kualitas dari hasil produksi tetuya harus diimbagi dega biaya produksi yag dikeluarka. Kata kuci: Keadala, umur hidup, program diamik determiistik, aggara biaya PENDAHULUAN Latar Belakag Dewasa ii, perkembaga tekologi meutut perusahaa mauaktur utuk meghasilka produk yag sesuai dega keigia/spesiikasi kosume. Yag termasuk spesiikasi kosume adalah kualitas da harga produk. Perusahaa harus dapat meghasilka produk dega kualitas yag baik tetapi dega harga yag kompetiti. Utuk meghasilka kualitas yag baik dapat dilakuka dega perbaika

2 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 yag berkelajuta mulai dari perecaaa da pegembaga produk sampai dega proses kotrol kualitas hasil produksi. Utuk meghasilka produk dega harga yag kompetiti, maka dapat dilakuka dega pegguaa supplier yag tepat, meeka biaya peyimpaa, serta mereduksi biaya produksi da distribusi produk. Perusahaa yag ditijau dalam peelitia ii adalah PT. Paggug Electric yag merupaka suatu perusahaa yag memproduksi barag-barag elektroik. Salah satu produkya adalah VCD player. Pada saat ii, di pasara berkembag produk VCD player dega harga yag cukup murah amu kualitasya belum sesuai dega spesiikasi kosume. Agar dapat bersaig dega produk kompetitor, maka perusahaa harus dapat meigkatka kualitas da harga produk yag kompetiti. Utuk megukur kualitas dari VCD player dapat dilakuka dega cara megukur umur hidupya. Umur hidup dari produk ditetuka oleh umur hidup dari masig-masig kompoe peyusuya. Jika tiap kompoe yag diguaka mempuyai umur hidup yag lama, maka produk yag dihasilka aka mempuyai umur hidup yag lama pula. Setiap kompoe mempuyai keadala tertetu yag ditetuka oleh umur hidup dari kompoe tersebut. Peragkat elektrik iteral VCD player terdiri atas: Loader Module, MPEG Board, da Power Supply. Setiap peragkat tersusu dari berbagai jeis kompoe. Setiap jeis kompoe tersebut dipasok dari beberapa jeis supplier. Suatu jeis kompoe yag berasal dari supplier yag berbeda tetuya mempuyai harga da kualitas yag berbeda pula. Pada peelitia ii, yag aka ditijau adalah kompoekompoe pada MPEG Board da Power Supply. MPEG board merupaka sebuah peragkat dari VCD player yag meghasilka tampila ( output video da audio, sedagka Power Supply merupaka peragkat yag medistribusika teaga listrik ke setiap bagia atau kompoe VCD player. Perusahaa belum dapat meetuka koigurasi kompoe yag pada MPEG Board da Power Supply yag meghasilka keadala maksimum dega aggara biaya yag disediaka. Perumusa Masalah Dega pejelasa pada bagia latar belakag tersebut di atas, maka permasalaha yag perlu diperhatika da diselesaika atara lai: 1. Kompoe-kompoe dega merek (supplier apa saja yag seharusya diperguaka oleh perusahaa utuk membuat MPEG Board da Power Supply agar dapat meghasilka keadala yag optimal sesuai dega stadar biaya yag ditetapka?. Bagaimaa mecapai keadala yag sesuai dega stadar kualitas perusahaa dega memiimalka aggara biaya dalam membuat sebuah MPEG Board da Power Supply? Tujua da Maaat Tujua dari peelitia yag aka dilakuka adalah sebagai berikut: 1. Megetahui merek kompoe-kompoe yag diguaka oleh perusahaa utuk membuat MPEG Board da Power Supply agar keadala yag dihasilka maksimal dega aggara biaya yag tersedia.. Mecapai keadala yag sesuai dega stadar kualitas perusahaa dega memiimalka aggara biaya dalam membuat sebuah MPEG Board da Power Supply. ISBN : A-11-

3 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 Beberapa maaat yag dapat diperoleh dari hasil peelitia yag aka dilakuka adalah sebagai berikut: 1. Perbaika da peigkata kualitas produk VCD player perusahaa.. Meetuka supplier tetap utuk setiap jeis kompoe yag dipakai sehigga dapat meguragi biaya pemesaa da peyimpaa material.. Meetapka koigurasi kompoe-kompoe yag diguaka sehigga meghasilka VCD player dega keadala yag optimal.. Mecapai target spesiikasi kualitas yag diigika da sekaligus mereduksi biaya produksi VCD player. 5. Dega tercapaiya spesiikasi kualitas (keadala yag optimal, produk perusahaa aka lebih kompetiti terhadap para pesaigya. METODA Metodologi peelitia utuk meetuka alterati kompoe-kompoe yag palig optimal dalam membuat MPEG Board da Power Supply dari VCD player ii megguaka lagkah-lagkah sebagai berikut: 1. Idetiikasi masalah da studi pustaka. Pada saat ii di lapaga berkembag produk VCD player dega harga yag cukup murah amu kualitasya belum sesuai dega keigia kosume. Agar dapat memeagka persaiga, perusahaa ditutut utuk meghasilka produk yag mempuyai kualitas yag bagus (umur hidup yag lama tetapi dega harga yag kompetiti. Umur hidup dari produk ditetuka oleh keadala dari masigmasig kompoe peyusu produk tersebut. Oleh karea itu, perusahaa harus dapat meetuka tipe atau merek kompoe-kompoe yag seharusya diperguaka dalam produk tersebut.. Tahap pegumpula data. a. Kompoe peyusu MPEG Board da Power Supply. b. Gambar ragkaia kompoe (system reliability block diagram. c. Umur hidup kompoe dari hasil Accelerated Lie Testig (ALT pada suhu 60, 90, 10, da 150 o C utuk setiap kompoe. d. Datar harga tiap kompoe. e. Epected lietime yag ditetapka perusahaa.. Temperatur ruaga pada saat pegoperasia dalam kodisi ormal. g. Nilai keadala miimum dari MPEG Board da Power Supply. h. Budget limit yag disediaka oleh perusahaa.. Tahap aalisa data. a. Peetua variabel da korelasiya. Variabel idepede terdiri dari: umur hidup kompoe, temperatur ruaga kodisi ormal, epected lietime, da aggara biaya. Korelasi atara umur hidup terhadap temperatur adalah Arrheius model. b. Peracaga sistem. Fugsi tujua: Maksimalka keadala MPEG Board da Power Supply. Fugsi pembatas: 1. Aggara biaya MPEG Board da Power Supply Rp.150,000.. Umur hidup = 000 jam pegoperasia pada temperatur 5 o C.. Nilai keadala sistem Setiap bagia/slot kompoe dari MPEG Board da Power Supply harus megguaka miimal satu buah kompoe. ISBN : A-11-

4 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 c. Peetua distribusi data umur hidup kompoe. Peetua jeis distribusi data umur hidup setiap kompoe megguaka sotware Miitab. Distribusi data umur hidup suatu kompoe diperoleh dega meggabugka semua data umur hidup kompoe tersebut utuk setiap temperatur yag berbeda. d. Perhituga ilai keadala kompoe. Perhituga ilai keadala setiap kompoe megguaka sotware Miitab. Data yag diperoleh dari perusahaa merupaka data umur hidup hasil ALT pada suhu yag beragam, sedagka ilai keadala kompoe yag igi diketahui adalah ilai keadala pada suhu 5 o C dega umur hidup 000 jam. Dega demikia, jika diperoleh ilai keadala sebesar 0.996, berarti probabilitas kompoe tersebut utuk mecapai umur hidup 000 jam pada pegoperasia suhu ruaga 5 o C adalah 99,6%.. Tahap optimasi keadala sistem dega program diamik. Pada tahap ii dilakuka perhituga utuk mecapai ugsi tujua dega aktor-aktor pembatasya. Perhituga ii meghasilka optimasi ilai keadala dega program diamik utuk semua kombiasi kompoe yag mugki da batasa-batasa yag tersedia. 5. Tahap kesimpula da sara. Tahap ii berisi kesimpula yag diperoleh dari hasil aalisa data yag sesuai dega tujua peelitia serta implemetasiya utuk perusahaa. HASIL DAN DISKUSI Sebelum tahap optimasi keadala dega program diamik, terlebih dahulu dilakuka peracaga sistem dega program diamik. Program diamik terdiri dari usur petig, yaitu (Hillier da Lieberma, 1995: 1. Stage ( Stage dari permasalaha ii adalah jeis kompoe. Jumlah kompoe ada 5 jeis, sehigga perhituga program diamik terdiri dari 5 stages.. State (s State dari permasalaha ii adalah aggara biaya yag aka dialokasika pada stage.. Decisio Variable ( Variabel keputusa dalam permasalaha ii adalah jeis kompoe yag terpilih utuk state s pada stage. Variabel keputusa pada stage ditulis dega.. Nilai Payo Nilai payo megguaka ugsi dega otasi ( s,. Fugsi ii bertujua utuk memaksimalka ilai keadala dari MPEG Board da Power Supply. Apabila ilai ugsi ii optimum, maka ditulis dega (. Nilai keadala sistem maksimum terdapat pada 1 ( s. Jadi, ugsi tujua adalah memaksimalka ilai keadala dega persamaa: dimaa: ( s ma ( s, p ( ( s, s ( s 1 (s = Nilai keadala maksimum yag dicapai pada state s. ISBN : A-11-

5 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 (s, = Nilai keadala yag dicapai pada state s da stage utuk pegalokasia kompoe. p ( = Nilai keadala pemakaia kompoe. +1 (s - = Nilai keadala maksimum pada stage +1 dega pegalokasia daa sebesar s -. Berikut ii aka diberika cotoh ilustrasi perhituga keadala sistem dega megguaka program diamik. MPEG Board terdiri dari kompoe yag tersusu seperti pada Gambar 1. Setiap kompoe dipasok dari jeis supplier (A, B, C, da D. Harga tiap merek kompoe (dalam US$ da ilai keadala kompoe tercatum dalam Tabel 1. Aggara yag disediaka oleh perusahaa utuk membuat sebuah MPEG Board sebesar US$ 0. 1 Gambar 1. System Reliability Block Diagram MPEG Board Tabel 1. Datar Harga Tiap Merek Kompoe Kompoe Harga (US$ Nilai Keadala A B C D A B C D Optimasi ilai keadala dega program diamik: 1. Program diamik utuk stage (kompoe Pada stage dapat dialokasika biaya (s US$ 6; 7; 8; atau 9, sehigga ilai keadala maksimum pada stage adalah sebagai berikut: (6 = (7 = (8 = (9 = s ( s ISBN : A-11-5

6 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006. Program diamik utuk stage (kompoe Sisa Aggara Biaya ( s, p ( ( s ( s s Pada stage dapat dialokasika biaya US$ 1; 1; 15; 16; 17, sehigga aka meghasilka state 1; 1; 15; 16; 17; da 18. Utuk setiap harga s dicari ugsi tujua maksimal ( sehigga aka didapat: s ( s, p ( ( s Utuk: s = 16; = 7, maka: (16,7 p (7 (9 = = (16,8 p (8 (8 (16,9 p (9 (7 (16,10 p (10 s = 16; = 8, maka: = = 0.99 s = 16; = 9, maka: = = s = 16; = 10, maka: (6 = = Sehigga: (16 = ma ( 16, = ma{0.998; 0.99; 0.959; = 0.959, yaitu pada = 9.. Program diamik utuk stage (kompoe Sisa Aggara Biaya ( s, p ( ( s ( s s Program diamik utuk stage 1 (kompoe 1 Sisa Aggara Biaya 1 ( s, 1 p1 ( 1 ( s 1 1 ( s 1 s ISBN : A-11-6

7 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 Tahap peetua kompoe yag terpilih adalah sebagai berikut: 1. Pada stage 1, keadala maksimum adalah yag diperoleh dega megguaka kompoe 1 seharga US$ 6. Jadi, kompoe yag terpilih pada stage 1 adalah kompoe 1B.. Pada stage, aggara biaya yag tersisa sebesar US$ karea sudah diperguaka US$ 6 pada stage 1. Keadala maksimum utuk US$ adalah yag diperoleh dega megguaka kompoe seharga US$ 8. Jadi, kompoe yag terpilih pada stage adalah kompoe B.. Peetua kompoe yag terpilih pada stage da sama seperti pejelasa sebelumya. Hasil perhituga di atas dega program diamik meghasilka peyelesaia sebagai berikut: 1. Nilai keadala maksimal yag dapat diperoleh dega aggara biaya sebesar US$ 0 adalah Kompoe-kompoe yag terpilih: kompoe 1B, B, B, B. Tahapa perhituga keadala sistem seperti cotoh sebelumya dilakuka utuk keseluruha jeis kompoe peyusu MPEG Board da Power Supply pada produk VCD Player tersebut. Hasil perhituga ilai keadala sistem optimum yag dapat dicapai adalah sebesar utuk aggara biaya Rp.150,000. Nilai ii cukup tiggi dibadigka dega target perusahaa yag sebesar 0.8, sehigga aka dilakuka perhituga keadala sistem dega megguaka aggara biaya yag lebih kecil. Hasil perhituga keadala sistem maksimum utuk beberapa alterati aggara biaya terdapat pada Tabel. Peetua kompoe yag terpilih juga dilakuka dega cara yag sama seperti pejelasa sebelumya. Tabel. Keadala Sistem Maksimum utuk Alterati Aggara Biaya No. Aggara biaya Keadala sistem maksimum 1 Rp. 150, Rp. 10, Rp. 15, Rp. 10, KESIMPULAN Berdasarka hasil optimasi keadala sistem kompoe-kompoe peyusu MPEG Board da Power Supply dega megguaka program diamik, dapat disimpulka sebagai berikut: 1. Perhituga keadala sistem berdasarka batasa-batasa yag ditetapka perusahaa diperoleh ilai keadala maksimum sebesar Nilai keadala sistem ii sudah mecapai target yag ditetapka oleh perusahaa.. Dega meguragi aggara biaya pembuata MPEG Board da Power Supply, ilai keadala sistem yag diperoleh tetap melebihi target ilai keadala sistem yag diigika oleh perusahaa, yaitu Utuk mecapai target keadala sistem perusahaa sebesar 0.8, tidak perlu diperguaka aggara biaya sebesar Rp.150,000 sebagaimaa yag disediaka ISBN : A-11-7

8 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 oleh perusahaa, tetapi cukup dega megguaka aggara biaya sebesar Rp.10,000.. Perusahaa dapat meaikka kebijaka utuk ilai keadala sistem MPEG Board da Power Supply mejadi 0.85 dega megguaka aggara biaya sebesar Rp.15,000. DAFTAR PUSTAKA Muhadi, D., (1999, Optimasi Produksi Kodesat pada Pegoperasia 9 Sumur Gas dega Program Diamik Determiistik, Tesis Program Pasca Sarjaa Magister Maajeme Tekologi ITS, Surabaya. Taha, Hamdy A., (198, Operatio Research: A Itroductio, Third Editio, macmilla Publishig Co., Ic., New York. Hillier, Frederick S. ad Lieberma, Gerald J., (1995, Research, Sith Editio, Staord Uiversity, USA. Itroductio To Operatio Schoberger, Richard J. ad Kold, Edward M., Jr., (199, Operatio Maagemet, Fith Editio, Uiversity o Washigto ad Wester Illiois Uiversity, Irwi, Illiois, USA. Crowe, Daa ad Feiberg, Alec, (001, Desig or Reliability, CRC Press, Morga Hill, Calioria. Evas, Joh W. ad Evas, Jillia Y., (001, Product Itegrity ad Reliability I Desig, Spriger-Verlag, Lodo. Siemes Matsushita Compoets GmbH ad Co. KG, (199, Marketig Commuicatio: Tatalum Electrolytic Capacitors, Siemes, Germay. Hadoko, T. Hai, (000, Dasar-Dasar Maajeme Produksi, BPFE, Yogyakarta. ISBN : A-11-8

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI Operasi Riset (Operation Research)

BAB 2 LANDASAN TEORI Operasi Riset (Operation Research) BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Operasi Riset (Operatio Research) Meurut Operatio Research Society of Great Britai, operatio research adalah peerapa metode-metode ilmiah dalam masalah yag kompleks da suatu pegelolaa

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 TEMPAT PENELITIAN Peelitia dilakuka di suatu lokasi sumur mi da fasilitas pemrosesa di laut Natua, serta perpustakaa digital program MMT UI salemba utuk peelusura literatur

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler

Lebih terperinci

FORECASTING (Peramalan)

FORECASTING (Peramalan) FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum, 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

BUSYAIRI, AHMAD. Dosen Pendidikan Akuntansi, FKIP UGR Selong-Lombok Timur. ABSTRAK

BUSYAIRI, AHMAD. Dosen Pendidikan Akuntansi, FKIP UGR Selong-Lombok Timur.   ABSTRAK STATISTICAL QUALITY CONTROL (SQC) DALAM MENENTUKAN TINGKAT KERUSAKAN PRODUK PADA INDUSTRI KERAJINAN TANGAN BATIK SASAMBO JAYA ABADI DI DESA PRINGGASELA LOMBOK TIMUR BUSYAIRI, AHMAD Dose Pedidika Akutasi,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

Pemrograman Dinamis (Dynamic Programming) Materi

Pemrograman Dinamis (Dynamic Programming) Materi 0/8/009 Pemrograma Diamis (Dyamic Programmig) Kuliah 04-05 TI Peelitia Operasioal II Materi Pegatar Masalah pemrograma diamis determiistik Masalah pemrograma diamis probabilistik TI Peelitia Operasioal

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya

Lebih terperinci

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

BAB 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 terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia sikap kosume terhadap kopi ista Kopiko Brow Coffee ii dilakuka di Wilaah Depok. Pemiliha dilakuka secara segaja (Purposive) dega pertimbaga

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA 4.1 Meetuka udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima pada hasil uji 4.1.1 Rumus udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima Jumlah volume

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki

Lebih terperinci

STANDAR KEKASARAN PERMUKAAN BIDANG PADA YOKE FLANGE MENURUT ISO R.1302 dan DIN 4768 DENGAN MEMPERHATIKAN NILAI KETIDAKPASTIANNYA

STANDAR KEKASARAN PERMUKAAN BIDANG PADA YOKE FLANGE MENURUT ISO R.1302 dan DIN 4768 DENGAN MEMPERHATIKAN NILAI KETIDAKPASTIANNYA STANDAR KEKASARAN PERMUKAAN BIDANG PADA YOKE FLANGE MENURUT ISO R.1302 da DIN 4768 DENGAN MEMPERHATIKAN NILAI KETIDAKPASTIANNYA Bimbig Atedi da Djoko Agustoo Puslit KIM da SMTP-LIPI Serpog Email: bimbig@kim.lipi.go.id

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 3, , Desember 2003, ISSN : INTERVAL SELISIH RATA-RATA DENGAN METODE BOOTSTRAP PERSENTIL

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 3, , Desember 2003, ISSN : INTERVAL SELISIH RATA-RATA DENGAN METODE BOOTSTRAP PERSENTIL JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 3, 118-70, Desember 003, ISSN : 1410-8518 INTERVAL SELISIH RATA-RATA DENGAN METODE BOOTSTRAP PERSENTIL Akhmad Fauzy Statistika FMIPA UII Yogyakarta & siswa Ph.D

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Ajaran dengan jumlah siswa 40 orang yang terdiri dari 19 siswa lakilaki

METODE PENELITIAN. Ajaran dengan jumlah siswa 40 orang yang terdiri dari 19 siswa lakilaki 18 III. METODE PENELITIAN A. Subyek da Tempat Peelitia Subjek peelitia adalah siswa kelas X2 SMA Budaya Badar Lampug Tahu Ajara 2010-2011 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 19 siswa lakilaki da

Lebih terperinci

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 PRESENTASI TUGAS AKHIR KI0939 APLIKASI PERBAIKAN KONTRAS PADA CITRA RADIOGRAFI GIGI MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DAN FAST GRAY LEVEL GROUPING (Kata kuci: Fast gray level groupig,

Lebih terperinci

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ Studi Kasus Optimasi Proses Sizig Beag di P.T. XYZ Didik Wahjudi Dose Jurusa Tekik Mesi-Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Kriste Petra Ceter for Quality Improvemet Jl. Siwalakerto -, Surabaya 609 dwahjudi@peter.petra.ac.id

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung

Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN SUBYEKTIF DALAM PENGKONSTRUKSIAN GRAFIK PENGENDALI-p

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN SUBYEKTIF DALAM PENGKONSTRUKSIAN GRAFIK PENGENDALI-p PENGGUNAAN METODE BAYESIAN SUBYEKTIF DALAM PENGKONSTRUKSIAN GRAFIK PENGENDALI-p Sekar Sukma Asmara 1, Adi Setiawa 2, Tudjug Mahatma 3 1 Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Sais da Matematika Uiversitas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi ) APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Siar Terag Abadi ) Nama Mahasiswa : Bagus Suryo Adi Utomo NRP : 203 09 00 Jurusa : Matematika Dose Pembimbig :

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir 43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

III METODE PENELITIAN

III METODE PENELITIAN 28 III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Giat, Botai Square, Bogor, Jawa Barat. Peelitia dilaksaaka pada bula Februari higga bula Maret tahu 2010. 3.2 Pegumpula Data

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP

STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP. (Tessa Vaia Soetato, et al.) STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pegujia Hipotesis Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : = 0 Butuh pembuktia berdasarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : x 5 Hal itu merupaka

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci