PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING"

Transkripsi

1 PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI PEMESANAN STOK ALAT- ALAT MUSIK PADA CV GRAHA MUSIC & LIGHTING Moch Arifi 1, Rizal Cahya Pratama 1 Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika Da Tekik Komputer Surabaya Jl. Kedug Baruk Utara 8 Surabaya 608 Telp Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika Da Tekik Komputer Surabaya Jl. Kedug Baruk Utara 8 Surabaya 608 Telp marifikom@yahoo.com, rizalcepe@gmail.com ABSTRAKS CV Graha Musik & Lightig suatu perusahaa distributor yag bergerak dibidag perdagaga yaitu pembelia da pejuala alat-alat musik da alat pedukugya. Semua proses bisis yag terjadi di CV Graha Musik & Lightig masih dilakuka secara maual sehigga serig kali mereka megalami kesulita dega proses bisis yag masih belum teratur. Dampak yag palig besar adalah di bagia gudag yaitu kesulita utuk megetahui secara lagsug stok barag di gudag yag sudah habis da kesulita utuk meetuka berapa jumlah barag yag aka mereka beli ke suplier agar tidak terjadi peumpuka barag di gudag dalam waktu yag lama.padahal proses pegirima barag dari supplier membutuhka waktu yag cukup lama. CV Graha Musik & Lightig serig kehabisa stok barag megakibatka Pelagga tidak jadi membeli sehigga pelaggai mejadi kecewa. Bagi CV Graha Musik & Lightig sediri dapat meuruka ilai keutuga yag aka di dapatka. Dega implemetasi Sistem Iformasi prediksi pemesaa stok dega metode Sigle Movig Average pada CV Graha Musik & Lightig maka dapat meyelesaika masalah pemesaa stok alat-alat musik. Berdasarka hasil uji coba yag dilakuka pada Sistem Iformasi prediksi pemesaa stok dega metode Sigle Movig Average dapat disimpulka bahwa aplikasi dapat meghasilka data peramala yag akurat dega ilai yag berbeda utuk tiap jeis barag da meghasilka ilai =3 sebesar 74,5 % dega demikia metode Sigle Movig Average dapat di terapka.. Kata Kuci: maual, ivetory cotrol 1. PENDAHULUAN Persaiga yag terjadi pada duia bisis terutama perdagaga saat ii semaki ketat. Kecepata da ketepata iformas sagat mempegaruhi pegambila keputusa pemimpi perusahaa. Sistem maual yag selama ii diguaka tidak mampu megimbagi perkembaga perusahaa. Pemafaata tekologi iformasi yag berkembag pesat saat ii dapat membatu perusahaa memecahka permasalha yag dihadapi. CV Graha Music & Lightig suatu perusahaa distributor yag bergerak dibidag perdagaga yaitu pembelia da pejuala alat-alat music da alat pedukugya. Semua proses bisis yag terjadi di CV Graha Music & Lightig masih dilakuka secara maual, sehigga mucul bebagai permasalaha yag dapat merugika perusahaa da pelagga. Permasalaha Utama yag di hadapi CV Graha Music & Lightig adalah kesulita dalam melakuka pegeceka stok barag, kelebiha da kehabisa stok barag di kator cabag megakibatka pemesaa barag ke kator pusat secara medadak, da pemesaa barag secara medadak ke supplier. Padahal proses pegirima barag dari supplier membutuhka waktu yag cukup lama. Akibatya CV Graha Music & Lightig serig kehabisa stok barag megakibatka pelagga tidak jadi membeli sehigga pelaggai mejadi kecewa. Bagi CV Graha Music & Lightig sediri dapat meuruka ilai keutuga yag aka di dapatka.. ANALISIS PERMASALAHAN Aalisa permasalaha yag ada pada sistem lama yag belum terkomputerisasi merupaka tahapa awal dari metode peelitia, dimaa didalamya juga dilakuka studi literatur da wawacara utuk megetahui proses lama sistem da mampu megidetifikasi permasalaha yag ada Permasalaha yag dihadapi CV Graha Music & Lightig merupaka masalah sistem pemesaaya, karea dega pemesaa yag baik kita dapat megatasi masalah stok barag yag ada pada gudag sehigga tidak aka terjadi kekuraga atau kelebiha stok barag pada gudag. Dari hasil aalisis pada CV Graha Music & Lightig, meujukka bahwa pemesaa barag dari pelagga memiliki pola musima atau tred. Berdasarka latar belakag masalah da fakta hasil aalisis, maka dibutuhka suatu sistem iformasi prediksi pemesaa barag megguaka metode Sigle Movig Average. Dega adaya sistem iformasi prediksi pemesaa barag megguaka metode Sigle Movig Average ii dapat megatasi B-153

2 masalah stok barag yag ada pada gudag CV Graha Music & Lightig dega baik, sehigga tidak terjadi kelebiha atau kekuraga stok serta dapat meeka biaya pemeliharaa da peyimpaa barag tiggi. Adapu tujua yag hedak dicapai dalam pembuata suatu sistem iformasi prediksi pemesaa barag megguaka metode Sigle Movig Average ii pada CV Graha Music & Lightig adalah a. Meracag da membagu sistem iformasi prediksi pemesaa stok alat-alat pada CV Graha Music & Lightig b. Membuat aplikasi yag dapat meghasilka suatu iformasi jumlah prediksi pemesaa yag tepat utuk pembelia alat-alat musik ke supliyer pada CV Graha Music & Lightig. 3. LANDASAN TEORI 3.1 Pegedalia Barag Pegedalia persedia bertujua utuk mempermudah atau memper lacar jalaya opersai perusahaa/proses produksi yag harus dilakuka secara berturut-turut dalam ragka memproduksi barag jadi. Pegedalia persediaa adalah suatu hal yag petig bagi para pegusaha, terutama bagi pedagag atau pegusaha yag keutugaya bergatug pada kecepata pemidaha barag dagagaya utuk mejadi uag tuai kembali Oleh karea itu pegedalia persediaa (ivetory cotrol) sagat meujag keberhasila para pegusaha. peyediaa yag terdapat dalam perusahaa dapat dibedaka meurut beberapa cara atara lai: 1. Peyediaa dalam jumlah bayak (Batch Stock Ivetory), yaitu persediaa yag diadaka karea kita membeli atau membuat baha baku dalam jumlah yag lebih besar dari jumlah yag diperluka waktu itu.. Peyediaa utuk meghadapi fluktuasi permitaa (Fluctuasi Stok), yaitu persediaa yag diadaka utuk meghadapi fluktuasi permitaa kosume yag tidak meetu/tidak dapat diramalka. Peyediaa utuk megatisipasi fluktuasi permitaa(aticipatio Stok), yaitu persediaa yag diadaka utuk meghadapi fluktuasi permitaa kosume yag dapat diramalka, berdasarka pola musima 3. Sigle Movig Average Semaki pajag jagka waktu Movig Average, efek pelicia semaki terlihat dalam ramala atau meghasilka Movig Average yag semaki halus Persamaa matematis Sigle Movig Avearge meurut Arsyad (001:76) adalah sebagai berikut: M t Y t 1 ( yt y t-1 y t-... yt 1) Dimaa: M t = Movig Average pada periode t. Y t+1 = ilai ramala utuk periode berikutya. N = jumlah batas dalam movig average Semaki pajag jagka waktu Movig Average,efek pelicia semaki terlihat dalam ramala atau meghasilka Movig Average yag semaki halus. Gambar 1 merupaka gambara umum sistem yag meujukka bahwa proses pertama dimulai dari peggua yag melakuka iteraksi lagsug ke dalam sistem.peggua memasukka data-data pejuala, utuk diproses megguaka metode Sigle Movig Average. Keluara yag dihasilka berupa data prediksi barag utuk pemesaa jumlah barag, sehigga meigkatka keutuga melalui pejula barag yag sesuai permitaa barag dari pelagga da meigkatka efisiesi karea tidak adaya peumpuka da kekosoga barag yag ada di gudag 4. MODEL PENGEMBANGAN Pada peelitia yag aka dilakuka tergolog pada peelitia proyek. Dalam peelitia proyek, sagat diperluka utuk megetahui racaga arsitektur software yag juga merupaka model yag diguaka dalam peelitia, serta metode-metode yag diguaka utuk megerjaka proyek ii. Aplikasi yag aka diracag adalah aplikasi pejadwala utuk tiap periode selama 3 hari. Berikut gambara umum aplikasi pejadwala produksi dapat dilihat pada gambar 1. Peggua Lapora Hasil Prediksi Pemasok ` ` Pemilik Lapora Pejuala Proses Prediksi Megguaka Metode Sigle Movig average Cetak Hasil Prediksi B-154

3 Gambar 1 Gambara Umum Sistem prediksi pemesaa stok alat-alat musik 5. PERANCANGAN SISTEM Diagram alir prediksi pemesaa barag pada CV Graha Music & Lightig dega metode Sigle Movig Average dapat dilihat pada Gambar. kepada supplier da supplier memberika ota pembelia yaitu ota daftar pembelia yag dibeli oleh perusahaa. Pelagga memberika data pelagga da meerima ota pejula dari bag pemesaa. Beberapa proses dari sistem iformasi ii meghsilka lapora yaitu lapora pejuala, lapora pembelia, lapora stok, lapora hasil prediksi pemesaa stok alat-alat musik. mulai 0 lapora stok barag Data Pejula data pelag g a lapora pejuala Pelag g a ota pejuala SISTEM PREDIKSI PEMESANAN BARANG lapora pembelia Pemilik Perhituga dega sigle Movig Average ( yt yt-1 yt-... yt 1) M t Yt 1 + lapora hasil prediksi Perhituga MSE A ( t Ft MSE ) daftar pembelia data supliyer ota pembelia Daftar Prediksi Jumlah Pemesa Supliyer selesai Gambar Diagram alir Prediksi Pemesaa Barag. Pada blok diagram ii memberika gambara umum sistem secara jelas yag dibuat. User aka megiputka data barag, data supliyer, data pejuala., data stok barag, data pembelia kemudia data-data tersebut diproses utuk prediksi pemesaa barag kemudia output lapra-lapora seperti lapora lapora pembelia, lapora prediksi pemesaa barag, utuk lebih jelasya dapat dilihat pada Gambar 3. Iput Proses Output Data pejuala Data stok barag Data pembelia Data supliyer Prediksi Pemesaa barag Megguaka sigle Mivig Average -Lapora pembelia -Lapora prediksi pemesaa barag Gambar 3. Blok Diagram Prediksi Pemesaa Barag 5.1 Cotext Diagram Kedal ad Kedal (003:67) medefiisika kotek diagram sebagai tigkata tertiggi dalam diagram alira data da haya memuat satu proses, meujukka sistem keseluruha.cotext diagram sistem iformasi prediksi pemesaa dega megguaka metode Sigle Movig Average dapat dilihat apada gambar 4 meujukka 3 etity ekteral yaitu pelagga, pemilik, supliyer. Dalam sistem iformasi ii pemasok memberika data supliyer kepada bagia pemesaa.sedagaka daftar pembelia diberika Gambar 4. Cotext Diagram Prediksi Pemesaa Barag. 6. IMPLEMENTASI 6.1 Form Master Barag Proses pegelolaa data barag ditujukka pada gambar 5 da gambar 6 Pada gambar 5 adalah list Barag yag terdaftar pada CV Graha Music & Lightig. Bila diteka tombol ew maka aka masuk ke dalam form Barag seperti gambar 6 terdapat beberapa isia yag perlu dimasukka yaitu Merk, produk, Model, Uit da Deskripsi. Tombol Simpa berfugsi utuk meyimpa data barag baru yag diiputka olehoperator. Utuk melakuka proses ubah data, operator dapat memilih data pada list siswa seperti gambar 5 kemudia klik lik edit, kemudia aka masuk ke sebuah form, kemudia teka tombol Simpa setelah megubah data yag lama. Tombol Batal diguaka utuk membatalka proses iput data. Berikut tampila Form Master Barag. B-155

4 jumlah permitaa, Hasil selisih atara data pejual dega hasil prediksi permitaa barag. Gambar 5. List Barag. Gambar 6. Master Barag 6. Form Prediksi barag Form Prediksi barag diguaka utuk memprediksi jumlah barag yag aka dipesa dega megguaka metode Sigle movig average.beberapa iputa yag dilakuka dalam proses prediksi barag atara lai taggal ramala, barag yag aka diramal, Periode sebelumya ii diputka maual karea prediksi bisa dilakuka megambil data pejuala 1 bula ke belakag,setelah melakuka iputa apabila dipilh butto proes aka melakuka proses prediksi dega megguaka metode sigle Movig Average da hasilya dapat dilihat dibawahya..utuk lebih jelasya dapat dilihat pada Gambar 7 Form Prediksi jumlah Pemesaa Barag. Tetapi berdasarka testig yag dilakuka berdasarka survey sample l yag diambil 16 uit barag data prediksi yag palig akurat dega ilai yag berbeda utuk tiap jeis barag da meghasilka ilai =3 ( ambil data pejuala 3 bula ke belakag ) sebesar 74.5 %. data prediksi tidak terlalu jauh dari data pejuala sebearya, selisihya tidak lebih dari 10 uit barag, jadi metode Sigle Movig Average dapat di terapka. Utuk lebih jelasya dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1 adalah tabel survey pada bula jauari 010 akhir tabelbtersebut berisi tetag data pejuala diakhir bula jauari, Hasil Prediksi Gambar 7. Prediksi Pemesaa Barag Tabel 1. Tabel survey bula jauari 010 Data Kode Hasil Pejuala Barag Prediksi Aktual BRG1 BRG BRG3 BRG4 BRG5 BRG6 BRG7 BRG8 BRG BRG10 BRG11 BRG1 BRG13 BRG14 BRG Selisih KESIMPULAN Dari hasil aalisis Permasalaha, peracaga da pembuata sistem, peracaga sistem, serta pegujia sistem iformasi pemesaa barag megguaka metode Sigle Movig Average pada CV Graha Musik & Lightig dapat disimpulka sebagai berikut : a. Sistem iformasi prediksi pemesaa stok barag megguaka metode Sigle Movig Average ii meghasilka iformasi prediksi pemesaa barag yag valid sesuai yag diharapka CV Graha Musik & Lightig rata-rata ketepata 74,5 %.dega demikia sistem iformasi prediksi pemesaa ii layak diguaka di CV Graha Musik & Lightig. b. Peerapa metode Sigle Movig Average utuk memprediksi jumlah pemesaa stok barag meghasilka keluara yag tepat karea produk yag dijual memiliki pola musima. B-156

5 c. Utuk peyempuraa sistem iformasi prediksi pemesaa stok alat-alat musik ii, maka perlu pegembaga lebih lajut dega peambaha metode prediksi lai gua megkomodasi pejula produk yag tidak megikuti pola musima. PUSTAKA Arsyad, Licoli Peramala Bisis Edisi Pertama. Yogyakara: Uiversitas Gajah Mada. Kedall, Keeth E., da Kedall, Julie E Aalisis da Peracaga Sistem, Jilid 1. Jakarta: PT Prehallido. Makridakis, Spyros, 11, Metode da aplikasi peramala edisi kedua, jilid 1. Jakarta, Erlagga. Magkusubroto, Kutoro, da Trisadi, Listiarii. 18. Aalisa Keputusa, Pedekata Sistem dalam Maajeme Usaha da Proyek. Badug: Gaeca Exact. Romeo, S.T Testig da Implemetasi Sistem Edisi Pertama. Surabaya: STIKOM. B-157

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK

BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK 4.1. Aalisis Sistem 4.1.1. Aalisis Dokume Aalisis dokume bertujua utuk megetahui spesifikasi iformasi yag ada dalam sistem yag dipakai utuk dokume. Dokumedokume tersebut diataraya

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

PERANCANGAN SITUS WEBSITE SISTEM PEMASARAN PADA PT. RADJAWALI MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAM PHP DAN DATABASE MYSQL

PERANCANGAN SITUS WEBSITE SISTEM PEMASARAN PADA PT. RADJAWALI MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAM PHP DAN DATABASE MYSQL Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 207 PERANCANGAN SITUS WEBSITE SISTEM PEMASARAN PADA PT. RADJAWALI MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAM PHP DAN DATABASE MYSQL Eko Amri Jaya Sistem Iformasi, Sekolah Tiggi

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 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 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 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

2.1 Gambaran Umum SMA Kemala Bhayangkari 1 Surabaya

2.1 Gambaran Umum SMA Kemala Bhayangkari 1 Surabaya BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. Gambara Umum SMA Kemala Bhayagkari Surabaya Sma Kemala Bhayagkari Surabaya yag terletak di jl. A.Yai o 30-3 Surabaya adalah suatu yayasa yag bergerak di pedidika. SMA Kemala

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDI KASUS : PT. MAKASSAR MEGAPRIMA) Kurnia Yahya 1, Nasaruddin 2 ABSTRACT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDI KASUS : PT. MAKASSAR MEGAPRIMA) Kurnia Yahya 1, Nasaruddin 2 ABSTRACT 64. IfoSys Joural, Vol.2 No. Februari 203, hlm. 64-79 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDI KASUS : PT. MAKASSAR MEGAPRIMA) Kuria Yahya, Nasaruddi 2 STMIK Profesioal, Jl. A.

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 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

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Email: rivalavista@yahoo.com

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING

PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD.

Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. GUNUNG MAS JAMBI) PENDAHULUAN Perusahaa yag didirika pada umumya mempuyai tujua

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012

PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012 SISTEM INFORMASI PENJUALAN BARANG ONLINE DI DISTRO SNOOBY ANGGI RIANSYAH 050705 PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 202 Idetifikasi Masalah

Lebih terperinci

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR Marhaei, Yoki Saputra Prodi Sistem Iformasi Istitut Sais da Tekologi Nasioal (ISTN) Email :

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

Prosiding Manajemen ISSN:

Prosiding Manajemen ISSN: Prosidig Maajeme ISSN: 2460-7187 Aalisis Peramala Pejuala dega Megguaka Metode Sigle Movig Average, Weighted Movig Average da Expoetial Smoothig Sebagai Dasar Perecaaa Produksi Polo Shirt Pria (Studi Kasus

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

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

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

SISTEM INFORMASI PERSEWAAN PERALATAN PESTA MENGGUNAKAN SMS GATEWAY BERBASIS WEB PADA PERSEWAAN AR MUSIC DENGAN TAMBAHAN FITUR HELP DESK

SISTEM INFORMASI PERSEWAAN PERALATAN PESTA MENGGUNAKAN SMS GATEWAY BERBASIS WEB PADA PERSEWAAN AR MUSIC DENGAN TAMBAHAN FITUR HELP DESK Prosidig SENTIA 06 Politekik Negeri Malag Volume 8 ISSN: 085-347 SISTEM INFORMASI PERSEWAAN PERALATAN PESTA MENGGUNAKAN SMS GATEWAY BERBASIS WEB PADA PERSEWAAN AR MUSIC DENGAN TAMBAHAN FITUR HELP DESK

Lebih terperinci

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING. PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing

Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Jural Ilmiah Tekologi da Iformasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Peramala Jumlah Stok Alat Tulis Kator Di UD ACHMAD JAYA Megguaka Metode Double Expoetial Smoothig Titaia Dwi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X

APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X Sayuti, M 1* 1 Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Malikussaleh-NAD *E-mail: Tgk_Sayuti@yahoo.co.uk ABSTRAK CV.X, merupaka perusahaa

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

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 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

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 METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

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

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

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

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu

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

Kata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error

Kata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error PREDIKSI PEMINATAN PROGRAM KEAHLIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGES DAN WEIGHTED MOVING AVERAGES (Studi Kasus : SMK TEXMACO SEMARANG) Isa Raa Machilikha Putera Sistem Iformasi, Fakultas

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega

Lebih terperinci

SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA)

SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA) SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA) Aak Agug Gede Putra Diatmika 1) I Gede Arya Utama 2) 1) Program Studi Sistem

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

PERANGKAT LUNAK PENCATATAN PERSEDIAAN BARANG Studi Kasus : TB. SATRIA JAYA PUTRI KABUPATEN BANDUNG Gunawan 1, Cecep Rizal Ahmad M 2 1,2

PERANGKAT LUNAK PENCATATAN PERSEDIAAN BARANG Studi Kasus : TB. SATRIA JAYA PUTRI KABUPATEN BANDUNG Gunawan 1, Cecep Rizal Ahmad M 2 1,2 PERANGKAT LUNAK PENCATATAN PERSEDIAAN BARANG Studi Kasus : TB. SATRIA JAYA PUTRI KABUPATEN BANDUNG Guawa 1, Cecep Rizal Ahmad M 2 1,2 Program Studi Maajeme Iformatika PKN LPKIA Jl. Soekaro Hatta No. 456

Lebih terperinci

APLIKASI PENGOLAHAN DATA INVENTARIS KENDARAAN BERMOTOR PADA DINAS PENDAPATAN DAERAH KOTA PALEMBANG

APLIKASI PENGOLAHAN DATA INVENTARIS KENDARAAN BERMOTOR PADA DINAS PENDAPATAN DAERAH KOTA PALEMBANG APLIKASI PENGOLAHAN DATA INVENTARIS KENDARAAN BERMOTOR PADA DINAS PENDAPATAN DAERAH KOTA PALEMBANG Yuita Sari, Muhammad Sobri M.kom, Maria Ulfa M.kom Jurusa Maajeme Iformatika, Fakultas Vokasi, Uiversitas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

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 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

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN MUSEUM INTERAKTIF BERBASIS MOBILE DEVICE

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN MUSEUM INTERAKTIF BERBASIS MOBILE DEVICE Media Iformatika Vol. 0 No. 3 (20) PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN MUSEUM INTERAKTIF BERBASIS MOBILE DEVICE Aa Hadiaa Sekolah Tiggi Maajeme Iformatika da Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Djuada o.96 Badug 4032

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. kesalahan ramalan (forecast error) yang berbeda pula. Salah satu seni dalam

BAB II LANDASAN TEORI. kesalahan ramalan (forecast error) yang berbeda pula. Salah satu seni dalam BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tekik Peramala Peramala (forecastig) merupaka alat batu yag petig dalam perecaaa yag efektif da efisie. Dalam sistem peramala, pegguaa berbagai model peramala aka memberika ilai

Lebih terperinci

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham

Lebih terperinci

kesimpulan yang didapat.

kesimpulan yang didapat. Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka

Lebih terperinci

ANALISIS KOMBINASI PRODUK DALAM PENCAPAIAN LABA MAKSIMUM. (Studi Kasus pada Perusahaan Konvesi di Pemalang) Hardiwinoto

ANALISIS KOMBINASI PRODUK DALAM PENCAPAIAN LABA MAKSIMUM. (Studi Kasus pada Perusahaan Konvesi di Pemalang) Hardiwinoto ANALISIS KOMBINASI PRODUK DALAM PENCAPAIAN LABA MAKSIMUM (Studi Kasus pada Perusahaa Kovesi di Pemalag) Hardiwioto Fakultas Ekoomi Uiversitas Muhammadiyah Semarag Abstrak Tujua riset adalah utuk megaalisis

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya

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

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

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 IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1. Istalasi Software da Hardware Dalam pembuata program ii, peulis megguaka Microsoft Visual Studio 2008, utuk implemetasiya megguaka program Crystal Report 8 utuk membuat

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

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

PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN METODE WARD AND PEPPARD PADA BAGIAN LOGISTIK DI PT POS INDONESIA MPC BANDUNG

PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN METODE WARD AND PEPPARD PADA BAGIAN LOGISTIK DI PT POS INDONESIA MPC BANDUNG PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN METODE WARD AND PEPPARD PADA BAGIAN LOGISTIK DI PT POS INDONESIA MPC BANDUNG 1 Reol Burjulius, 2 Ita Adira Siti Rodiah 1 Program Studi Sistem Iformasi

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

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

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

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 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakag Peelitia Keadaa perekoomia yag terus berubah-ubah aka mempegaruhi tigkat pertumbuha perusahaa-perusahaa yag ada di Idoesia. Utuk itu, perusahaa yag ada di Idoesia harus

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2005/2006

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2005/2006 UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Gada 2005-2006 Skripsi Sarjaa Program Gada Semester Gajil 2005/2006 PEMBANGKITAN FRAKTALUNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI KERJA DESAINER GRAFIS MENGGUNAKAN METODE NEWTON RAPHSON

Lebih terperinci

E-Commerce untuk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) (Studi Kasus : Kabupaten Tana Toraja, Sulawesi Selatan)

E-Commerce untuk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) (Studi Kasus : Kabupaten Tana Toraja, Sulawesi Selatan) E-Commerce utuk Usaha Mikro, Kecil, da Meegah (UMKM) (Studi Kasus : Kabupate Taa Toraja, Sulawesi Selata) Bestary Gambrie 1, Risadar 2, Ade Rahmat Iskadar 3 123 Maajeme Iformatika Politekik Telkom 1 gbestary@gmail.com,

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

Lampiran 1 Bukti Kas Masuk

Lampiran 1 Bukti Kas Masuk Lampira 1 Bukti Kas Masuk Lampira 2 Bukti Kas Keluar Lampira 3 Struktur Orgaisasi Lampira 3 Tabel Jawaba Respode Lampira 4 Tabel Hasil Pegujia Data dega SPSS N A1 N A2 N A3 N A4 N A5 N A6 N A7 Pearso TOTAL

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peyajia Data Perumusa ilmu statistik juga bergua dalam pegedalia persediaa, khususya dalam tulisa ii guaya utuk membuat daftar distribusi frekwesiya. Utuk membuat daftar ii, ada

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

Sistem Informasi Jasa Pemasangan Iklan Pada Harian Sinar Indonesia Baru

Sistem Informasi Jasa Pemasangan Iklan Pada Harian Sinar Indonesia Baru Sistem Iformasi Jasa Pemasaga Ikla Pada Haria Siar Idoesia Baru Hedry STMIK IBBI Jl. Sei Deli No. 18 Meda, Telp. 061-4567111 Fax. 061-4527548 e-mail: Hedry@gmail.com Abstrak Pada era globalisasi saat ii,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

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

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

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE Jural Riset Komputer (JURIKOM), Volume : 3, Nomor: 1, Februari 2016 ISSN : 2407-389X PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

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 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

Sistem Pakar Deteksi Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Web

Sistem Pakar Deteksi Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Bayesian Berbasis Web Sistem Deteksi Diabetes Mellitus Megguaka Metode Bayesia Berbasis Web Voy Pawaka Program Studi Tekik Iformatika Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Tajugpura e-mail: voypwk@gmail.com Abstrak

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

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

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

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai 20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif

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

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

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

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN KRIPIK PISANG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB PADA TOKO TIGA PUTRA DI LUMAJANG

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN KRIPIK PISANG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB PADA TOKO TIGA PUTRA DI LUMAJANG Semiar Nasioal Sistem Iformasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Tekologi Iformasi UNMER Malag SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN KRIPIK PISANG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS

Lebih terperinci

Pengembangan Model untuk Aplikasi Pengendalian Persediaan Probabilistik Multi Item Single Supplier

Pengembangan Model untuk Aplikasi Pengendalian Persediaan Probabilistik Multi Item Single Supplier Pegembaga Model utuk Aplikasi Pegedalia Persediaa Probabilistik Multi Item Sigle Supplier Rolad Y. H. Silitoga 1, Meyeli Paskal Kawet 2 1,2 Program Studi Tekik Idustri, Istitut Tekologi Harapa Bagsa Jala

Lebih terperinci

KONTRAK PERKULIAHAN. Disusun Oleh: Supardi Nani, SE., M.Si

KONTRAK PERKULIAHAN. Disusun Oleh: Supardi Nani, SE., M.Si KONTRAK PERKULIAHAN Disusu Oleh: Supardi Nai, SE., M.Si Mata Kuliah : Maajeme Pemasara Kode : 9114-6-0253 Program Studi : Peddika Ekoomi Jurusa : Pedidika Ekoomi Fakultas : Ekoomi da Bisis Jumlah Pertemua

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA PADA PERUSAHAAN OUTSOURCING MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE MOVING AVERAGE

PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA PADA PERUSAHAAN OUTSOURCING MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE MOVING AVERAGE Jural TIMES, Vol. V No : 1-5, 016 ISSN : 337 3601 PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN PERMINTAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA PADA PERUSAHAAN OUTSOURCING MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE MOVING AVERAGE Hari Utari 1,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI PADA PRODUK ONCOM DALAM UPAYA MENGURANGI TINGKAT KECACATAN PRODUK MENGGUNAKAN ALAT BANTU STATISTIK

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI PADA PRODUK ONCOM DALAM UPAYA MENGURANGI TINGKAT KECACATAN PRODUK MENGGUNAKAN ALAT BANTU STATISTIK ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI PADA PRODUK ONCOM DALAM UPAYA MENGURANGI TINGKAT KECACATAN PRODUK MENGGUNAKAN ALAT BANTU STATISTIK Sarif Hidayat,Jazuli, Rudi Tjahyoo Tekik Idustri, Fakultas Tekik,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS: INSTALASI FARMASI RSUD DR MURJANI)

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS: INSTALASI FARMASI RSUD DR MURJANI) APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS: INSTALASI FARMASI RSUD DR MURJANI) Slamet Riyadi Fakultas Ilmu Komputer Uiversitas Darwa Ali Jl Batu Berlia No. 0 Sampit, Kalimata

Lebih terperinci

Jurnal Bianglala Informatika Vol 3 No 1 Maret 2015 lppm3.bsi.ac.id/jurnal

Jurnal Bianglala Informatika Vol 3 No 1 Maret 2015 lppm3.bsi.ac.id/jurnal Peerapa Metode K-Meas Utuk Clusterig Produk Olie Shop Dalam Peetua Stok Barag Elly Muigsih 1 da Sri Kiswati 2 AMIK BSI Yogyakarta elly.emh@bsi.ac.id, sri.srk@bsi.ac.id ABSTRAK - Maajeme stok dilakuka secara

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