Penjadwalan Produksi Flowshop dengan Metode Ignall-Scharge dan Algoritma Nawaz, Enscore and Ham (NEH) Di CV. Bestone Indonesia

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Penjadwalan Produksi Flowshop dengan Metode Ignall-Scharge dan Algoritma Nawaz, Enscore and Ham (NEH) Di CV. Bestone Indonesia"

Transkripsi

1 Pejadwala Produksi Flowshop dega Metode Igall-Scharge da Algoritma Nawaz, Escore ad Ham (NEH) Di CV. Bestoe Idoesia Dwi Agustia Kuriawati 1, Muchammad Syafii Karim 2 Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Sais da Tekologi Uiversitas Islam Negeri Sua Kalijaga, Yogyakarta dwi.kuriawati@ui-suka.ac.id (Received: 19 April 2016; Revised: 20 Jui 2016; Accepted: 20 Jui 2016) ABSTRAK Pejadwala adalah suatu proses pegalokasia sumer daya da mesi utuk meetuka uruta pekerjaa dega atasa-atasa tertetu. Pejadwala produksi yag diterapka di CV. Bestoe Idoesia selama ii haya megguaka metode ituitif. Tujua peelitia ii mecari komiasi uruta pegerjaa produk yag memiliki makespa palig miimal. Berdasarka hasil pegolaha data, metode Igall-Scharge meghasilka uruta jo da dega ilai makespa. Sedagka metode Algoritma Nawaz Escore Ham (NEH) meghasilka uruta jo dega ilai makespa. Kedua metode terseut meghasilka ilai makespa yag sama. Pada ilai makespa pejadwala yag diterapka oleh perusahaa meghasilka , selisih leih lama. Maka dari itu kedua metode terseut dapat diterapka pada pejadwala produksi di perusahaa CV. Bestoe Idoesia. Kata kuci : Igall-Scharge, makespa, Nawaz Escore Ham (NEH), pejadwala produksi Correspodig Author: Dwi Agustia Kuriawati, Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Sais da Tekologi, Uiversitas Islam Negeri Sua Kalijaga Yogyakarta dwi.kuriawati@ui-suka.ac.id Pedahulua Pada zama dulu duia idustri masih megguaka metode tradisioal yag tidak terlalu memikirka detail iaya, teaga, serta pemorosa-pemorosa laiya. Sehigga efektifitas da efisiesi masih terlalu dikesampigka. Setelah eerapa pegemaga tekologi kotemporer, semua hal-hal yag dulu tidak terfikirka justru mejadi petig dalam peridustria. Pada umumya salah satu tujua adaya peridustria ialah utuk memuat produk yag sesuai dega permitaa kosume. Salah satu permitaa kosume ialah dalam hal ketepata waktu. Pejadwala terhadap produksi ialah salah satu solusi terkait ketepata waktu, agar isa memutuska pekerjaa maa yag aka dilakuka utuk para kosume. Meurut Baker (1974) pejadwala (schedulig) didefiisika seagai proses pegalokasia sumer utuk memilih sekumpula tugas dalam jagka waktu tertetu. Dalam pejadwala produksi memiliki 2 jeis persoala. Pertama pejadwala produksi flowshop, kedua pejadwala produksi joshop. Perusahaa yag mejadi ojek peelitia melakuka produksi dega megguaka flowshop. Flowshop ialah pekerjaa yag megalir dari hulu ke hilir. CV. Bestoe Idoesia megalami permasalaha dalam pejadwala. Selama ii CV. Bestoe Idoesia meerapka metode pejadwala tradisioal, yaitu haya erdasarka ituisi. Dega megguaka metode pejadwala erdasarka ituitif, metode ii memiliki keleiha praktis dalam meetuka jadwal produksi. Tetapi metode ii memiliki kekuraga seperti meghasilka makespa (completio time) yag esar, keterlamata peyelesaia jo, da tidak mempertimagaka due date pesaa (kosume). Dega peerapa metode ituitif memuat perusahaa kesulita Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

2 ketika ayakya permitaa yag datag serta dega output produk yag ermacam-macam. Berdasarka permasalaha pejadwala di atas, peeliti igi mecari solusi agar perusahaa ii dapat meetuka pejadwala produksi yag leih aik agi kosume. Peeliti mecari melalui studi literatur dalam pemiliha metode yag dijadika peelitia atiya. Metode igall-scharge da NEH mejadi alat utuk meyelesaika masalah dalam perusahaa. Kedua metode terseut memiliki karakter yag ereda diharapka dapat mejadi solusi teraik. Igall-scharge memiliki karakter dalam meyelesaika masalah komiasi dega strategi peguraga jumlah perhituga. Sedagka NEH memiliki karakter dalam meyelesaika masalah dega strategi jo terlama pada uruta awal. Perusahaa CV. Bestoe Idoesia ergerak di idag hiasa didig dega aha aku atu alam. Perusahaa terseut memiliki kosume di wilayah iterasioal maupu domestik. Sehigga pejadwala sagat diperluka utuk mempertahaka huuga dega kosume. Pejadwala mesi dalam meghitug makespa mejadi piliha agi peeliti utuk dapat meeka waktu produksi. Meurut Gitig (2009) makespa adalah total waktu peyelesaia pekerjaa-pekerjaa mulai dari uruta pertama yag dikerjaka pada mesi atau work ceter pertama sampai kepada uruta pekerjaa terakhir pada mesi atau work ceter terakhir. Atas dasar permasalaha yag terjadi terseut, perlu diadaka suatu solusi pejadwala yag aik dalam megatasi masalah-masalah terseut, yaitu memiimasi makespa. Oleh sea itu, diperluka model pejadwala pada sistem produksi yag mempertimagka uruta prioritas pegerjaa dari setiap jo yag dilakuka. Dega megguaka metode Igall- Scharge da Algoritma Nawaz Escore Ham (NEH) diharapka dapat memiimalka total waktu produksi. Tijaua Pustaka Pejadwala merupaka alat ukur agi perecaaa agregat. Pesaa-pesaa aktual pada tahap ii ditugaska pertama kaliya pada sumer daya tertetu, kemudia dilakuka peguruta kerja pada tiap-tiap pusat pemrosesa sehigga dicapai optimisasi utilitas kapasitas yag ada. Pada pejadwala ii permitaa aka produk-produk yag tertetu (jeis da jumlah) dari jadwal produksi aka ditugaska pada pusatpusat pemrosesa (Masudi et al. 2014). Meurut Gitig (2009) defiisi pejadwala adalah peguruta pemuata/pegerjaa produk secara meyuluruh yag dikerjaka pada eerapa uah mesi. Pejadwala adalah suatu proses pegalokasia sumer daya da mesi utuk meetuka uruta pekerjaa dega atasaatasa tertetu. Tujua Pejadwala adalah seagai erikut: Meurut Gitig (2009) megidetifikasi eerapa tujua dari aktivitas pejadwala adalah seagai erikut: 1. Meigkatka pegguaa sumerdaya atau meguragi waktu tugguya, sehigga total waktu proses dapat erkurag, da produktivitas meigkat. 2. Meguragi persediaa arag setegah jadi atau meguragi sejumlah pekerjaa yag meuggu dalam atria ketika sumer daya yag ada masih megerjaka tugas yag lai. Teori Baker megataka, jika alira kerja suatu jadawal kosta, maka atria yag meguragi rata-rata persediaa arag setegah jadi. 3. Meguragi eerapa kelamata pada pekerjaa yag mempuyai atas waktu peyelesaia aka sehigga memiimasi pealty cost (iaya keterlamata). 4. Mematu pegamila keputusa megeai perecaaa kapasitas parik da jeis kapasitas yag diutuhka sehigga peamaha iaya yag mahal dapat dihidarka. Perhituga Statistik Tetag Pegukura Waktu Terdapat eerapa perhituga statistik yag erkaita dega pegukura waktu, di ataraya adalah (Gitig, 2009): 1. Su Grup Su grup diperguaka utuk meetuka Batas Kotrol Atas (BKA) da Batas Kotrol Bawah (BKB), su grup ii adalah hasil dari pegelompoka data-data hasil pegamata (Gitig, 2009). 2. Nilai Rata-Rata Adalah meggamarka agaimaa suatu data itu cederug memusat ke suatu ukura atau ilai tertetu, dega rumus seagai erikut (Gitig, 2009): (1) 3. Stadar Deviasi Adalah meyataka sejauh maa meyearka sekumpula data terhadap ilai ural homepage: 230

3 rata-rataya, dega rumus seagai erikut (Gitig, 2009): (2) 4. Pegujia Keseragama Data Selama melakuka pegukura maka adalah logis kalau ada data yag tidak seragam mucul tapa disadari, maka diperluka alat utuk medeteksi ketidakseragama data yag diseut dega Peta Kotrol Shewhart (Gitig, 2009). (3) 5. Peetua Jumlah Pegamata Dilakuka utuk mejami agar karakteristik populasi sudah digamarka oleh karakteristik yag diguaka, karea semaki ayak jumlah pegamata maka hasil yag diharapka aka leih aik da juga usaha/iaya yag diutuhka aka semaki esar, utuk itu perlu ditetuka secara pasti erapa ukura sampel yag sesugguhya dega usaha yag wajar/ormal tapa meimulka ias terhadap karakteristik populasi (Gitig, 2009). (4) 6. Tigkat Ketelitia da Tigkat Keyakia Tigkat ketelitia meujukka peyimpaga maksimum hasil pegukura da waktu peyelesaia seearya, sedagka tigkat keyakia meujukka esarya keyakia pegukur ahwa hasil yag diperoleh memeuhi syarat ketelitia tadi (Gitig, 2009). Pegukura Waktu Siklus Rata-Rata Dalam pegukura waktu siklus rata-rata terdapat eerapa tahapa pegukura yag harus dilakuka, di ataraya yaitu (Gitig, 2009): 1) Pegukura Waktu Normal Waktu ormal diperoleh dega cara megalika waktu rata-rata dega performace ratig, dega rumus (Gitig, 2009): Waktu ormal = waktu rata-rata x (1 + ratig factor) Ratig factor adalah faktor yag diperoleh dega memadigka kecepata ekerja daripada seseorag (operator) dega kecepata ormal meurut ukura si peeliti. Performace ratig (p) diseut juga dega faktor peyesuaia, faktor ii diperhitugka jika pegukur erpedapat ahwa operator ekerja dega kecepata tidak wajar, jika pekerja ekerjaya terlalu cepat p>1, lamat P<1, kalau ormal p=1. 2) Pegukura Waktu Stadar (Waktu Baku) Waktu aku adalah waktu yag diutuhka secara wajar oleh seorag pekerja ormal utuk meyelesaika suatu pekerjaa yag dijalaka dalam sistem kerja teraik, dega rumus (Gitig, 2009): Waktu aku = waktu ormal x (1 + Allowace) Waktu loggar yag diutuhka da aka megiterupsi proses produksi ii isa diklasifikasika mejadi tiga, yaitu (Wigjosoeroto, 2008) keloggara waktu utuk keutuha persoal (persoal allowace), keloggara waktu utuk melepaska lelah (fatigue allowace), da keloggara waktu karea keterlamata (delay allowace). 3) Peetua Waktu Stadar Pegukura waktu ditujuka utuk medapatka waktu stadar peyelesaia pekerjaa, yaitu waktu yag diutuhka secara wajar oleh seorag pekerja ormal utuk meyelesaika suatu pekerjaa yag dijalaka dalam sistem kerja teraik (Gitig, 2009). Peetua waktu stadar dilakuka secara sistematis seperti yag aka diuraika erikut ii da skemaya dapat dilihat pada gamar 2.3. (Gitig, 2009): Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

4 Gamar 1. Lagkah-Lagkah Peetua Waktu Stadar Sumer: Gitig (2009, halama 260) a. Pegukura Pedahulua Tujua pegamata pedahulua adalah utuk megetahui erapa kali pegukura yag harus dilakuka pada tigkat ketelitia da tigkat kepercayaa yag diigika. Pegukura pedahulua tahap pertama yag ayakya ditetuka oleh pegukur iasaya sepuluh kali atau leih, setelah itu dilajutka dega meguji keseragama data, meghitug jumlah pegukura yag diperluka da ila jumlah pegukura elum mecukupi dilajutka dega pegukura pedahulua tahap kedua. The Maytag Compay telah mecoa memperkealka prosedur utuk memuat estimasi megeai jumlah pegamata yag seharusya dilaksaaka, yaitu (Wigjosoeroto, 2008): 1. Laksaaka pegamata awal dari eleme kegiata yag igi diukur waktuya dega ketetua seagai erikut: a. 10 kali pegamata utuk kegiata yag erlagsug dalam siklus sekitar 2 meit atau kurag.. 5 kali pegamata utuk kegiata yag erlagsug dalam siklus waktu leih esar dari 2 meit. 2. Tetuka ilai rage, yaitu peredaa ilai teresar (H) da ilai terkecil (L) dari hasil pegamata yag diperoleh. 3. Tetuka harga rata-rata (average) yaitu X yag merupaka jumlah hasil waktu (data) pegamata yag diperoleh diagi dega ayakya pegamata (N) yag telah dilaksaaka. Harga N di sii seperti yag telah ditetapka pada utir (a) di atas erkisar atara 1 atau 10 kali pegamata. Harga ratarata terseut secara kasar isa didekati dega cara mejumlahka ilai data yag tertiggi da data yag teredah da diagi dega 2 atau dega formulasi (HL)/2. 4. Tetuka ilai dari pada rage diagi dega harga rata-rata. Nilai terseut isa diformulasika seagai (R/X). 5. Tetuka jumlah pegamata yag diperluka atau seharusya dilaksaaka dega megguaka tael 2.1. di awah. Cari ilai (R/X) yag sesuai da kemudia dari kolom utuk sample size yag diamil (5 atau 10) aka isa diketahui erapa jumlah pegamata (N) yag diperluka. Tael terseut erlaku utuk kodisi 95% covidece level da 5% degree of accuracy. Utuk 95% covidece level da 10% degree of accuracy, maka jumlah data pegamata (N) yag diketumuka erdasarka tael terseut harus diagi dega Apaila harga (R/X) tidak isa dijumpai persis sama seperti yag tertera di dalam tael yag ada, maka dalam hal ii isa diamil harga yag palig medekati. Berdasarka ilai yag diketemuka, kemudia dilaksaaka evaluasi da tamaha pegamata ilamaa teryata hasil yag diperoleh leih esar dari pegamata yag telah dilaksaaka. ural homepage: 232

5 Tael 1. Jumlah pegamata yag diperluka (N ) utuk (95%) Cofidece Level da 5% Degree of Accuracy (Precisio) Sumer: Wigjosoeroto (2008, halama 187). Peta Kotrol Utuk medapatka iformasi apakah proses pegumpula data hasil pegukura waktu memeuhi spesifikasi, maka diteliti dega peta cotrol (Gitig, 2009). c. Waktu Terpilih Apaila uji keseragama data telah dipeuhi da jumlah data yag diutuhka pada tigkat ketelitia da kepercayaa diperoleh, dapat ditetuka waktu terpilih. Ada dua cara dalam meetuka waktu terpilih ii, yaitu melalui perhituga waktu rata-rata (average), merupaka rata-rata dari harga masig-masig eleme kegiata, da cara yag lai adalah modal method yaki ilai waktu yag palig serig mucul dalam data, dega megguaka rumus (Gitig, 2009): X i WT (5) N d. Ratig Factor Ratig factor diperhitugka jika pegukur erpedapat ahwa operator ekerja dega kecepata tidak wajar, sehigga hasil perhituga waktu perlu disesuaika atau diormalka dulu utuk medapatka waktu yag wajar (Gitig, 2009). e. Waktu Normal Setelah waktu terpilih (WT) diperoleh, maka selajutya ditetuka waktu ormalya (WN) dega megalika WT dega suatu ratig factor yag dirumuska seagai (Gitig, 2009): WN = WT x (1+p) (6) dimaa : WN = waktu ormal WT = waktu terpilih p = factor Westighouse f. Allowace Allowace adalah peamaha terhadap waktu ormal yag telah didapatka. Allowace dierika utuk tiga hal, yaitu utuk keutuha priadi, meghilagka rasa fatigue (keletiha) da hamata-hamata yag tidak dapat dihidari (Gitig, 2009). g. Waktu Stadar Waktu stadar suatu pekerjaa ditetuka dega jala megukur waktu ormal yag diutuhka utuk meyelesaika suatu pekerjaa da ditamah dega allowace utuk kepetiga priadi, kelelaha da hal-hal yag tidak dapat dihidari. Waktu stadar (WS) diperoleh dega rumus (Gitig, 2009): WS = WN x [100/(100 Allowace)] (7) dimaa : WS = waktu stadar WN = waktu ormal Allowace = Keloggara dalam % Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

6 Metode Igall-Scharge Adapu prosedur dari pejadwala jo pada m mesi dega metode Igall-Scharge, yaitu (Gitig, 2009): 1. Iput jumlah jo (), jumlah mesi (m), da kecepata proses setiap jo pada tiap-tiap mesi 2. Partial sequece (uruta parsial) elum ada jo 3. Utuk setiap i = 1,2,3,,,, etuk partial sequece yag aru (tidak ada jo yag sama dalam satu uruta/sequece 4. Utuk semua partial sequece, hitug: 5. Badigka B dari jo partial sequece yag ada. Utuk partial sequece yag mempuyai B terkecil erarti partial sequece terseut optimal. Set partial sequece itu seagai partial sequece yag optimal saat ii 6. Periksalah apakah jo dalam partial sequece yag optimal sama dega -1. Jika ya maka lajutka ke lagkah 7, jika tidak maka kemali ke lagkah 3 7. Dari prosedur pejadwala di atas dapat diuat rumus utuk percaagaya seagai erikut (Gitig, 2009): LB(Jr) = max (8) Metode Algoritma Nawaz Escore ad Ham (NEH) Metode ii dikemagka oleh Nawaz, Escore da Ham pada tahu Utuk pejadwala jo terhadap m mesi, dilakuka algoritma NEH dega lagkah-lagkah (Gitig, 2009): 1. Lagkah 1 a. Jumlahka waktu proses setiap jo. Urutka jo-jo meurut jumlah waktu prosesya dimulai dari yag teresar higga yag terkecil. c. Hasil uruta ii diseut dega daftar peguruta jo-jo 2. Lagkah 2 a. Set k = 2. Amil jo yag meempati uruta pertama da kedua pada daftar peguruta jo-jo c. Buat dua alteratif calo uruta parsial aru d. Hitug setiap makespa parsial da mea flow time parsial dari calo uruta parsial aru e. Pilih calo uruta parsial aru yag memiliki makespa parsial yag terkecil. Jika ada calo uruta parsial aru yag memiliki makespa parsial terkecil yag sama, pilihlah calo uruta parsial aru tadi yag memiliki mea flow time parsial yag leih kecil. Jika sama juga pilihlah calo uruta parsial aru tadi secara acak. f. Calo uruta parsial aru yag terpilih memiliki uruta parsial aru g. Coret jo-jo yag diamil tadi dari daftar peguruta jo-jo h. Periksa apakah k = (di maa adalah jumlah jo yag ada). Jika ya, lajutka ke lagkah 4. Jika tidak, lajutka ke lagkah Lagkah 3 a. Set k = k+1. Amil jo yag meempati uruta pertama dari daftar peguruta jo-jo c. Hasilka seayak k calo uruta parsial aru dega memasukka jo yag diamil ke dalam setiap slot uruta parsial seelumya d. Hitug setiap makespa parsial da mea flow time parsial dari calo uruta parsial aru e. Pilih calo uruta parsial aru yag memiliki makespa parsial yag terkecil. Jika ada calo uruta parsial aru yag memiliki makespa parsial terkecil yag sama, pilihlah calo uruta parsial aru tadi yag memiliki mea flow time parsial yag leih kecil. Jika sama juga pilihlah calo uruta parsial aru tadi secara acak f. Calo uruta parsial aru yag dipilih mejadi uruta parsial aru g. Coret jo-jo yag diamil tadi dari daftar peguruta jo-jo h. Periksa apakah k = (di maa adalah jumlah jo yag ada). Jika ya, lajutka ke lagkah 4. Jika tidak, lajutka ke lagkah Lagkah 4 Uruta parsial aru mejadi uruta fial da stop. ural homepage: 234

7 Metode Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di CV. Bestoe Idoesia pada ula Septemer Produk yag mejadi ojek ialah produk Best 20 SH, Best 47 A, Best 47, Best 50 SH. Tahap awal yaitu megidetifikasi masalah yag dijadika seagai aha peelitia yag didapatka melalui oservasi lagsug terhadap ojek peelitia serta studi pustaka terkait teori yag erhuuga dega permasalaha. Data diperoleh dari pegukura secara lagsug di perusahaa da wawacara terhadap maajer produksi utuk megetahui total produksi utuk ula Septemer. Tahap awal peelitia ii dega melakuka pegamata secara lagsug pada perusahaa serta ertaya pada stakeholder perusahaa utuk megetahui permasalaha dalam perusahaa. Setelah megetahui permasalaha yag ada pada perusahaa, mecari studi pustaka megeai metode Igall-Scharge da algoritma Nawaz Escore Ham utuk dijadika literasi peelitia. Data yag telah diperoleh dari pegamata secara lagsug diolah dega dega metode pegukura waktu. Olaha data terseut meghasilka waktu stadard yag diguaka utuk perhituga metode yag dipilih. Metode Igall Scharge merupaka salah satu metode yag aik utuk diguaka dalam meyelesaika masalah komiasi dega megguaka strategi peguraga jumlah perhituga yag dilakuka, sedagka Metode Algoritma Nawaz Escore Ham (NEH) ialah metode yag juga diseut metode Icremetal Costructio Algorithms, yag telah medapat peghargaa seagai metode heuristik teraik dalam Permutatio Flow-Shop Sequecig Prolem (PFSP) oleh Taillard (1990) (Gitig, 2009). Setelah dilakuka pegolaha data dega metode-metode yag dipilih, didapatka hasil utuk diaalisa. Dalam peelitia ii, parameter yag diguaka utuk megukur performasi seuah pejadwala adalah makespa. Sehigga pejadwala yag teraik adalah metode pejadwala yag meghasilka makespa terkecil. Pemahasa dari aalisa hasil akhir erupa peradiga makespa dari masigmasig metode pejadwala, yaitu makespa erdasarka metode yag saat ii diguaka oleh perusahaa (ituitif) da dua metode yag diusulka dalam peelitia ii, yaitu metode Igall Scharge da NEH. Berdasarka peradiga ketiga metode terseut dapat disimpulka metode yag teraik utuk diterapka di CV. Bestoe Idoesia. Hasil peelitia dapat memerika sara da masuka agi pejadwala produksi CV. Bestoe Idoesia. Pegolaha Data Utuk tiap produk didapatka waktu stadard dari hasil pegolaha megguaka metode pegukura waktu. Berikut ii adalah tael hasil perhituga waktu stadard: Tael 2. Hasil waktu stadard pegolaha metode pegukura waktu N o Jeis Produk WC WC 1 2 BEST SH 6 00 BEST A BEST BEST SH 2 00 Sumer: pegolaha data Work Ceter WC WC WC a. Pejadwala dega metode yag diterapka perusahaa (ituitif) Perusahaa CV. Bestoe Idoesia meerapka proses produksi sehari-hari masih megguaka metode ituitif sehigga elum memiliki kepastia pejadwala. Ketika produk BEST 20 SH, BEST 47 A, BEST 47, BEST 50 SH melakuka pegerjaka dega uruta BEST 47 A, BEST 47, BEST 50 SH da BEST 20 SH. Sehigga urutaya Hasil dari perhituga makespa dapat dilihat pada tael erikut: Tael 3. Hasil perhituga makespa pejadwala perusahaa posisi deret (i) uruta jo (t i,1 ) (t i,2 ) (t ew (i),2 ) (t i,3 ) (t ew (i),3 ) (t i,4 ) (t ew (i),4 ) (t i,5 ) (t ew (i),5 ) total makespa Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

8 Dari tael di atas diperoleh ilai makespa metode ituitif dega uruta jo yaitu Pejadwala dega metode Igall Scharge Pejadwala dega megguaka metode Igall-Scharge peyelesaia masalah komiasi urutaya megguaka strategi peguraga jumlah perhituga yag dilakuka. Dalam metode ii ada dua macam prosedur dasar yaitu rachig (percaaga) da oudig Tael 4. Perhituga TM pada tiap-tiap work ceter W WC WC Jeis C WC 4 WC 5 Uruta Produ T k M TM 4 TM BEST 20 SH BEST 47 A BEST 47 BEST 50 SH TM TM Tael 5. Perhituga lower oud pada iterasi 1 Partial WC WC WC WC WC Seque L ce l 1 l 2 l 3 l Uruta pejadwala: Tael 6. Perhituga lower oud pada iterasi 2 Partial WC WC WC WC WC Seque L ce l 31 l 32 l (pematasa). Masig-masig caag yag teretuk meggamarka uruta parsial, da utuk meetuka agia maa yag mejadi caag yag aka dikemagka, dihitug makespa teredah (lower oud) dari masigmasig caag (Gitig, 2009). Berdasarka lagkah-lagkah yag telah diseutka pada Ba II, maka perhituga utuk pejadwala dega metode Igall-Scharge ii seagai erikut: Uruta pejadwala: 3-1; 3-4 Tael 7. Perhituga lower oud pada iterasi 3 Partial WC WC WC WC WC Seque L ce l 312 l Uruta pejadwala: Tael 8. Perhituga lower oud pada iterasi 3 Partial WC WC WC WC WC Seque L ce l l Uruta pejadwala: Tael terseut merupaka data hasil perhituga lower oud pada iterasi ketiga. Terdapat pada lower oud 341 yag terkecil utuk dijadika uruta pejadwala. Uruta pejadwala : Dega demikia dari perhituga iterasi awal higga akhir didapatka uruta pejadwala produksi dega metode Igall- Scharge adalah ; dega makespa seesar. c. Pejadwala dega metode algoritma Nawaz escore ham Metode ii dikemagka oleh Nawaz, Escore da Ham pada tahu Metode ii juga diseut metode Icremetal Costructio Algorithms, yag telah medapatka peghargaa seagai metode heuristik teraik dalam Permutatio Flow-Shop Sequecig ural homepage: 236

9 Prolem (PFSP) oleh Thaillard (1990) (Gitig, 2009). Berdasarka lagkah-lagkah yag telah diseutka pada Ba II, maka perhituga utuk pejadwala dega metode Algoritma NEH ii seagai erikut: Simol: Cmax = Completio time maximal = Mea flow time Iterasi 1 Tael 9. Daftar peguruta jo-jo (ke-1) Peguruta jo 1 jo 2 jo 3 jo Tael 10. Pejadwala parsial dega uruta jo Cmax = = Tael 11. Pejadwala parsial dega uruta jo Cmax = = Uruta pejadwala: 1-4 Iterasi 2 Tael 12. Daftar peguruta jo-jo (ke-2) Peguruta jo 2 jo Tael 13. Pejadwala parsial uruta jo Cmax = = Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

10 Tael 14. Pejadwala parsial uruta jo Cmax = = Tael 15. Pejadwala parsial uruta jo Cmax = = Uruta pejadwala: Iterasi 3 Tael 16. Daftar peguruta jo terakhir Peguruta jo Tael 17. Pejadwala parsial uruta jo Cmax = = Tael 18. Pejadwala parsial uruta jo ural homepage: 238

11 Cmax = = Tael 20. Pejadwala parsial uruta jo Cmax = = Tael 19. Pejadwala parsial uruta jo Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

12 Cmax = = Uruta pejadwala: Dega demikia makespa dihasilka pejadwala produksi dega megguaka metode Algoritma Nawaz Escore Ham (NEH) adalah, dega uruta Pemahasa Pejadwala produksi dalam peelitia ii meekaka pada miimasi makespa. Dega memiimasi makespa maka waktu produksi dapat semaki miimal sehigga dapat meguragi waktu megaggur pada mesi da pekerja. Dega egitu, pejadwala produksi dalam peelitia ii megguaka parameter makespa seagai pegukura kierjaya. Dari pegolaha data yag telah dilakuka, maka pejadwala erdasarka metode perusahaa saat ii, yaitu metode ituitif, meghasilka makespa seayak dega uruta jo Pejadwala megguaka metode Igall- Scharge meghasilka makespa dega uruta jo da Sedagka pejadwala megguaka metode algoritma NEH meghasilka makespa dega uruta jo Berdasarka hasil peelitia di atas, metode pejadwala megguaka metode Igall-Scharge da NEH meghasilka makespa yag leih kecil diadigka pejadwala yag dilakuka oleh perusahaa (ituitif) seesar Kesimpula da Sara Kesimpula yag diperoleh dari peelitia ii adalah seagai erikut: 1. Dega megamati tipe pejadwala yag dikerjaka oleh perusahaa CV. Bestoe Idoesia. Mereka meerapka pejadwala dega peguruta jo BEST 47 A, BEST 47, BEST 50 SH, BEST 20 SH. Dari peguruta jo terseut didapatka ilai makespa seesar Dega meghitug megguaka metode Igall-Scharge didapatka peguruta jo dega ilai makespa seagai erikut: Igall-Scharge makespa ; makespa ; makespa ; makespa Dega meghitug megguaka metode Algoritma NEH makespa ; makespa ; makespa ; makespa Dari perhituga yag dilakuka megguaka metode-metode yag dipilih terdapat ilai makespa yag miimal ada pada metode Igall-Scharge da Algoritma (NEH) seesar dega uruta jo ; Nilai makespa yag dihasilka dari pegolaha megguaka metode Igall- Scharge da NEH memiliki selisih leih cepat dari pejadwala yag diterapka oleh CV. Bestoe Idoesia pada produk BEST 20 SH, BEST 47 A, BEST 47, BEST 50 SH. Dega demikia kedua metode terseut dapat diterapka pada perusahaa dikareaka kedua metode terseut meghasilka makespa miimal. Adapu sara dalam peelitia seagai tidak lajut dari hasil peelitia ii adalah: 1. CV. Bestoe Idoesia dapat mempertimagka utuk megguaka metode pejadwala Igall-Scharge atau NEH. Seagaimaa hasil peelitia meujukka ahwa kedua metode terseut meghasilka ilai makespa yag leih kecil seayak leih cepat diadigka metode ituitif yag saat ii diguaka oleh CV. Bestoe Idoesia. 2. Dega meerapka metode Igall-Scharge atau NEH, dimaa meghasilka ilai makespa yag leih kecl, maka produktivitas CV. Bestoe Idoesia dapat meigkat sehigga tigkat kepuasa kosume juga meigkat. Dega egitu daya saig CV. Bestoe mejadi leih aik. 3. Seagai sara agi peelitia lajuta, maka dapat dilakuka peelitia erkaita dega metode-metode pejadwala lai seperti metode Campell, Dudek, ad Smith (CDS), Algoritma Pour, Tau Search, da metode pejadwala laiya gua meigkatka kierja dari pejadwala produksi CV. Bestoe Idoesia. Daftar Pustaka [1]. Baker, K. R Itroductio to Sequecig ad Schedulig. h Wiley ad Sos Ltd. New York. [2]. Gitig, R Pejadwala. Graha Ilmu. Yogyakarta. ural homepage: 240

13 [3]. Hamma, M. K Pejadwala Produksi Flowshop Utuk Memiimasi Makespa Dega Metode Campell, Dudek, Smith (CDS), Metode Palmer, Metode Daerig, Da Metode Igall- Shsrge (Studi Kasus di CV. Bojor Jaya, Klate). Skripsi. Uiversitas Islam Negeri Sua Kalijaga. Yogyakarta. [4]. Maggere, S. Rapi, A. da Flaery, W Pejadwala Produksi Dega Metode Brach ad Boud Pada PT. XYZ. Jural Ilmiah. Uiversitas Hasauddi. Makassar. [5]. Masudi, I. Utama, D. M. da Susastro, F Pejadwala Flowshop Megguaka Algoritma Nawaz Escore ad Ham. Jural Ilmiah. Uiversitas Muhammadiyah Malag. Malag. [6]. Wigjosoeroto, S Ergoomi Studi Gerak da Waktu. Gua Widya. Suraaya. Copyright 2016, SITEKIN, ISSN

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan Produksi Produksi adalah keseluruhan proses yang dilakukan untuk menghasilkan produk atau jasa.

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan Produksi Produksi adalah keseluruhan proses yang dilakukan untuk menghasilkan produk atau jasa. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pejadwala Produksi Produksi adalah keseluruha proses yag dilakuka utuk meghasilka produk atau jasa. Sistem produksi merupaka kumpula dari sub sistem yag salig beriteraksi dega

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

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

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

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 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

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu

Lebih terperinci

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

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. 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 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

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

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

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

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 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

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

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih 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

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

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 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

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

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 VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

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

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih 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

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ...

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ... SISTEM PERSAMAAN LINEAR Pertemua : 5&6 TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS :. Mejelaska pegertia sistem persamaa liear serta solusi dari SPL. Mejelaska cara merepesetasika sistem persamaa liear ke dalam etuk perkalia

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

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih 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

PROSIDING ISBN:

PROSIDING ISBN: S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas

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 III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

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

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

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

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEBAHASAN 4.. Algoritme utuk etode Kaczmarz etode Kaczmarz merupaka salah satu metode iteratif utuk meyelesaika SPL eretuk Ax = () dega matriks koefisie A erorde N, vektor peyelesaia x erorde

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

ANALISA PERHITUNGAN WAKTU STANDAR SERVICE RINGAN UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN PELANGGAN

ANALISA PERHITUNGAN WAKTU STANDAR SERVICE RINGAN UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN PELANGGAN 81 ANALISA PERHITUNGAN WAKTU STANDAR SERVICE RINGAN UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN PELANGGAN M. Asyar Bora 1), Irwa 2), Albertus Lauresius Setyabudhi 3) 1,2,3 Program Studi Tekik Idustri, Sekolah Tiggi Tekik

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi

Lebih terperinci

P r o s i d i n g 149

P r o s i d i n g 149 P r o s i d i g 149 PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK KOPI TRADISIONAL DALAM RANGKA MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN Heptari Elita Dewi (1), Aisa Aprilia (2), Heru Satoso Hadi Subagyo (3) Fakultas Pertaia, Uiversitas

Lebih terperinci

PRAKIRAAN KEBUTUHAN DAYA LISTRIK DI KABUPATEN MAROS TAHUN 2010 SAMPAI 2020

PRAKIRAAN KEBUTUHAN DAYA LISTRIK DI KABUPATEN MAROS TAHUN 2010 SAMPAI 2020 ILTEK,Volume 8, Nomor 5, April 3 PRAKIRAAN KEBUTUHAN DAYA LISTRIK DI KABUPATEN MAROS TAHUN SAMPAI Sriwati Dose Prodi Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiv. Islam Makassar e-mail sri_mksr@yahoo.com ABSTRAK Perkemaga

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki

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

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

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester

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 V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih 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

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih 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

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Percetaka LAI adalah sebuah percetaka di bawah Yayasa Lembaga Alkitab Idoesia. Percetaka ii adalah perusahaa irlaba yag mecetak Alkitab khususya ijil yag dipasarka

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 III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

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

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

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VIII

STATISTIK PERTEMUAN VIII STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag

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

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa

Lebih terperinci

Perencanaan Jumlah Karyawan Operator Central Telephone PT. Semen Indonesia Pabrik Gresik Dengan Workload Analysis

Perencanaan Jumlah Karyawan Operator Central Telephone PT. Semen Indonesia Pabrik Gresik Dengan Workload Analysis JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (0) 7-50 (0-98X Prit) D-66 Perecaaa Jumlah Operator Cetral Telephoe PT. Seme Idoesia Pabrik Gresik Dega Workload Aalysis Muhamad Fauzi da Sri Mumpui Retaigsih Jurusa

Lebih terperinci

III. METODOLOGI KAJIAN

III. METODOLOGI KAJIAN 39 III. METODOLOGI KAJIAN A. Lokasi da Waktu Kajia Kajia telah dilakuka di PD. Augerah Hero, suatu idustri kecil sepatu yag beralamat di Kampug Sawah Ilir RT.02 RW.03 Mekarjaya, Kecamata Ciomas, Kabupate

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

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

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik

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 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 III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

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 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 IV ANALISIS HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA

BAB IV ANALISIS HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA BAB IV ANALII HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA 4.1. TINJAUAN UMUM Dalam merecaaka ormalisasi sugai, aalisis yag petig perlu ditijau adalah aalisis hidrologi. Aalisis hidrologi diperluka utuk meetuka besarya

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

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus

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

PENJADWALAN PRODUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN THEORY OF CONSTRAINTS

PENJADWALAN PRODUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN THEORY OF CONSTRAINTS 2012 Firma Ardiasyah Ekoaidiyo 44 PENJADWALAN PRODUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN THEORY OF CONSTRAINTS Firma Ardiasyah Ekoaidiyo Dose Fakultas Tekik Uiversitas Stikubak Semarag DINAMIKA TEKNIK Vol. VI, No.

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

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 I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih 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

Statistika Inferensial

Statistika Inferensial Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi

Lebih terperinci

PENGUKURAN WAKTU KERJA KARYAWAN PADA PROSES PEMBUATAN SEPATU DI UD. PUTRI DIANA JOMBANG

PENGUKURAN WAKTU KERJA KARYAWAN PADA PROSES PEMBUATAN SEPATU DI UD. PUTRI DIANA JOMBANG TUGAS AKHIR SS PENGUKURAN WAKTU KERJA KARYAWAN PADA PROSES PEMBUATAN SEPATU DI UD. PUTRI DIANA JOMBANG WILDAN MUBARAK ALFARUQI NRP 00 09 Dose Pembimbig Dra. Sri Mumpui Retaigsih, MT PROGRAM STUDI DIPLOMA

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

ANALISIS PERANCANGAN WAKTU KERJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WORK SAMPLING (Studi kasus di Kawasan Industri Agro Terpadu Kab.

ANALISIS PERANCANGAN WAKTU KERJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WORK SAMPLING (Studi kasus di Kawasan Industri Agro Terpadu Kab. ANALISIS PERANCANGAN WAKTU KERJA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WORK SAMPLING (Studi kasus di Kawasa Idustri Agro Terpadu Kab. Boe Bolago) Syamsir Djafar Kiayi Fakultas Tekik Uiversitas Negeri Gorotalo Abstrak:

Lebih terperinci