PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR
|
|
- Inge Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Teguh Otarso Program Stud Ten Industr, Unverstas Ma Chung Jl. Vlla Punca Tdar N-01, Malang e-mal: teguh.otarso@machung.ac.d ABSTRAK Penyaluran produ dar produsen e onsumen membutuhan sstem pengendalan persedaan dan dstrbus yang ba sehngga produ dapat sampa e onsumen sesua dengan ebutuhan onsumen. Masalah dstrbus yang serng dhadap oleh banya produsen adalah terjad lost sales pada beberapa daerah dstrbus yang mengabatan erugan pada ss penetras pasar. Model Integras ranta nla tga eselon dan penentuan jumlah dan loas gudang dstrbus dengan metode fxed charge dembangan untu menentuan jumlah gudang dstrbus pada sstem dstrbus produ dan mengendalan persedaan untu mengurang lost sales. Mengacu pada model ntegras ranta nla tga eselon yang terdr dar satu unt produs, satu depot dan sejumlah pengecer dan model penentuan jumlah gudang dstrbus, dembangan model yang terdr dar n unt produs m depot dan p retaler dengan penentuan jumlah depot yang ddasaran pada jumlah safety stoc tap depot. Pengembangan model bertujuan untu menyesuaan dengan onds yang dhadap produsen saat n. Model pengembangan ntegras ranta nla tga eselon dengan penentuan jumlah dan loas depot duj dengan menggunaan data lapangan yang dml oleh PT X d Jawa Tmur dmana terdapat 552 retaler dan 29 anddat depot. Hasl dar pengujan model menunjuan bahwa pengembangan model dapat mengatas permasalahan yang dhadap PT X untu memnmas baya dstrbus, persedaan serta lost sales. Kata Kunc: logst, eselon, gudang dstrbus PENDAHULUAN Sstem dstrbus barang merupaan salah satu omponen pentng yang mempengaruh jalannya suatu perusahaan. Tanpa adanya sstem dstrbus barang yang ba, aan sangat sult bag suatu produ untu lau terjual d pasar arena dengan adanya sstem dstrbus, produ aan dapat tba d pasar dan onsumen bsa membel barang dengan cepat. Seman mudah onsumen membel produ, menunujuan eberhaslan sstem dstrbus yang dgunaan. Persangan dagang yang seman eras saat n membuat semua perusahaan berusaha untu dapat mendapatan euntungan dengan cara seman mendeatan dr dengan onsumen dengan memberan produ yang sesua dengan yang dngnan oleh onsumen dengan harga yang bersang dengan produ sejens. Dalam hal n peranan maretng sangat berpengaruh untu merancang sstem dstrbus yang sesua agar dapat memenuh engnan onsumen (Ballou,1992) sehngga dapat detahu engnan onsumen aan suatu produ ba jensnya, harganya atau watu dmana onsumen membutuhannya.
2 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 Sstem dstrbus yang ba pada dasarnya harus dapat memenuh rtera lma (5) R yatu memberan barang yang tepat ( rght products) d tempat yang membutuhan (rght place) pada watu yang benar (rght tme) dan onds yang sesua (rght condton) dengan harga yang wajar ( rght prce).(lambert,1998). Berdasaran rtera 5R tersebut produ harus sampa e tangan onsumen sesua dengan engnan onsumen agar produ tersebut lau dbel apabla produ yang ddstrbusan tda sesua dengan apa yang dngnan oleh onsumen maa dapat dpastan bahwa produ tersebut tda aan dbel oleh onsumen. Pendstrbusan produ e setap daerah pemasaran oleh PT X dapat dlauan dengan pendeatan ranta nla tga eselon dmana pada sstem ranta nla tga eselon merupaan sstem ranta nla yang terdr dar unt produs, depot dan retaler sebelum produ sampa e tangan onsumen dmana alur pendstrbusan produ dapat dlauan langsung menuju e pengecer tanpa melalu depot. (Nur Bahaga dan Toruan, 2001) Penggunaan pendeatan ranta nla tga eselon bertujuan untu menyederhanaan sstem dstrbus pada PT X dan juga menngatan responsvtas perusahaan dalam memenuh permntaan onsumen. Berdasaran onds yang harus dlauan oleh PT X dalam mendstrbusan produnya e setap daerah layanan, maa dembangan model matemata yang menduung ebaan sstem dstrbus ranta nla tga eselon dengan n depot dan m retaler. Model yang dembangan bertujuan menentuan jumlah depot dan retaler yang optmal dengan memperhatan permntaan d setap daerah layanan. Adapun tujuan dar model adalah mnmas baya dstrbus e setap daerah layanan serta masmas nla servce level yang berabat pada tngat eberhaslan sstem dstrbus yang aan dlauan oleh PT X dalam mendstrbusan pupu e setap daerah layanan. TUJUAN PENELITIAN DAN METODE PENELITIAN Tujuan dar peneltan n adalah untu merancang sstem dstrbus yang terntegras dengan menggunaan model ranta nla tga eselon dengan n depot dan m retaler serta mengembangan model dstrbus yang dapat dgunaan untu menentuan jumlah depot dan loas yang menduung sstem dstrbus dengan pendeatan model ntegras ranta nla tga eselon. Adapun batasan untu peneltan n adalah sebaga berut: 1. Fasltas gudang d setap daerah layanan telah dml oleh PT X. 2. Wlayah dstrbus pupu hanya dbatas pada daerah pulau Jawa. 3. Rute transportas e setap daerah layanan merupaan rute yang tetap. 4. Alat transpotas yang dgunaan untu mendstrbusan pupu e setap daerah layanan merupaan ml PT X 5. Jens produ yang ddstrbusan hanya satu jens produ Metode yang dgunaan untu pemecahan permasalahan sstem dstrbus produ oleh PT X dlauan dengan menggunaan metode ualtatf dengan menggunaan model matemata yang berhubungan dengan sstem nventory. Metode uanttatf dgunaan untu merancang model yang sesua dengan sstem dstrbus pupu yang dngnan oleh PT X. Model ranta nla tga eselon (Nur Bahaga, 1999) menjad model dasar dalam pengembangan model. Dalam pengembangan model, juga melhat model ranta nla tga eselon dengan pasoan langsung maupun tda langsung (Nur Bahaga dan Toruan, 2001) sehngga model sstem dstrbus dan pengendalan persedaan yang baru dapat mengaomodas ejadan pasoan secara langsung maupun A-9-2
3 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 tda langsung. Model pengendalan persedaan yang mengacu pada model ranta nla tga eselon dgabungan dengan model penentuan jumlah dan loas gudang dstrbus (Nozc dan Turnqust, 1998) untu mendapatan model matemats untu menentuan jumlah gudang dstrbus yang memnmalan baya dstrbus. PENGEMBANGAN MODEL Gambaran Umum Pengembangan Sstem Dstrbus Model usulan yang aan dembangan untu sstem dstrbus produ PT X dbuat berdasaran pengembangan model ntegras nla ranta tga eselon (Toruan dan Nur Bahaga) serta penentuan jumlah gudang dstrbus (Nozc dan Turnqust) sehngga dapat dgambaran sebaga berut : Unt Produs Depot / Gudang dstrbus Retaler/ Pengecer K o n s u m e n Gambar 2. Model Usulan untu Sstem Dstrbus PT X Gudang dstrbus atau depot, yang dalam strutur sstem dstrbus produ pada PT X berada langsung dbawah unt produs, bertugas menyaluran pupu e masngmasng pengecer d daerah layanan setap gudang dstrbus. Pengecer yang menerma produ dar gudang dstrbus aan menjual produ secara langsung epada onsumen. Sstem dstrbus dengan strutur tngatan sebanya tga tngat aan menngatan ecepatan penyaluran produ e setap daerah layanan PT X. Desrps Komponen Sstem Dstrbus Sstem dstrbus produ yang dlauan oleh PT X. merupaan sstem dstrbus yang terdr dar omponen sebaga berut : Unt Produs, Gudang Dstrbus dan Pengecer. Ketga omponen sstem tersebut terat satu sama lan sehngga onds satu omponen penyusun mempengaruh omponen lannya. Karaterst masng-masng omponen delasan sebaga berut: 1. Unt Produs Unt Produs merupaan omponen awal dar sstem produ yang dlauan oleh PT X. Kegatan yang dlauan oleh Unt Produs adalah memprodus produ yang emudan dsaluran epada omponen dbawahnya. Karaterst dar unt produs adalah bahwa berada pada tt awal sstem dstrbus, pengendal omponen yang berada dbawahnya, dan berada dloas dmana membutuhan bantuan untu memasaran produnya. A-9-3
4 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar Gudang Dstrbus / Depot Barang yang dprodus oleh Unt Produs ddstrbusan epada gudang dstrbus untu emudan ddstrbusan epada pengecer. Mespun deman, unt produs bsa menyupla produ e pengecer apabla baya dstrbus e pengecer d daerah tertentu lebh murah dbandngan menyupla e gudang dstrbus dmana pengecer tersebut merupaan bagan dar gudang dstrbus. Karaterst dar gudang dstrbus adalah berada dbawah unt produs, loasnya dtentuan oleh unt produs, merupaan ml dar unt produs, membawah beberapa pengecer dalam satu wlayah, dan mengendalan dstrbus produ pada pengecer. 3. Pengecer Merupaan omponen palng bawah pada sstem dstrbus produ dmana omponen n secara langsung menghadap onsumen. Karaterst dar pengecer adalah berada dbawah gudang dstrbus, mempunya hubungan langsung e gudang dstrbus maupun e unt produs, loasnya sudah dtentuan oleh gudang dstrbus, merupaan usaha perorangan yang mempunya atan dengan gudang dstrbus, dan menjual produ sesua dengan permntaan onsumen. Formulas Model Fungs tujuan dar formulas model sstem dstrbus adalah mnmas espetas ongos total tahunan ( TC) yang merupaan penjumlahan dar ongos total pada unt produs, ongos total pada gudang dstrbus, ongos total pada pengecer dan ongos transportas. Ongos total TC dapat ddesrpsan sebaga berut: TC = TCpro + TCdw + TCret + TCtran Dmana TCpro adalah ongos total pada unt produs, TCdw adalah ongos total pada gudang dstrbus, TCre adalah ongos total pada pengecer dan TCtran adalah ongos total transportas. Adapun notas lan yang dgunaan adalah sebaga berut: : Jumlah pengecer yang dlayan oleh gudang dstrbus : Jumlah gudang dstrbus dalam sstem dstrbus. : Jumlah produ yang ddstrbusan pada sstem dstrbus. A : Ongos seal pemesanan. D : Demand tahunan untu produ. OP : Ongos pesan tahunan H : Ongos smpan per unt untu produ SS R M f (M OS S : Safety stoc (unt) untu produ : Reorder pont untu produ dalam satuan watu tahun. : Demand selama leadtme. ) : Fungs dstrbus permntaan selama lead tme. : Ongos eurangan tahunan. : Ongos eurangan per unt. L : Lead tme selama yang terjad dar pesan samapa produ tba. F : Fxed cost dar gudang dstrbus. C : Ongos untu membangun gudang dstrbus. t : Perraan umur gudang dstrbus. A-9-4
5 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 K : Kapastas produs per tahun pada unt produs OT : Ongos transportas Sedangan varabel eputusannya adalah: Uuran Lot seal pemesanan dar pengecer j untu epada gudang dstrbus atau epada unt produs. ( Q ) j Uuran Lot seal pemesanan gudang dstrbutor untu epada unt produs. ( Q ) Frewens pemesanan dar pengecer j e gudang dstbus. ( ) Frewens pemesanan dar gudang dstrbus e unt produs. N o Frewens pemesanan dar pengecer j e unt produs. N oj Jumlah gudang dstrbutor (I ). Jumlah pengecer pada setap gudang dstrbus (mj). Dar desrps datas, maa TC dapat dabaran sebaga berut: mn TC D Q D A j H SS D. S. M R f ( M ). dm Q 2 Q R F A Xo Q Q D H X R L. D Xo 2 o 1 H o Loj. D 1. SS Xoj K 2 D o 1 D D H o Lo L D 1. SS Xo K 2 D ot1. Q ot2. Q ot3. Q Q Q Q Dmana batasannya adalah : 1. D o D 3. Q D I 1 Q, D j D X I 1 Q j 2. Q j Q X N N 4. A oj o, A j, A 0 D D 5. N, N, N 1 o oj ; nteger 6. Q, 0 7. H, H, H 0 Q Dar model matemats datas, maa dapat dtentuan model untu Q optmal adalah: * Q IJ 1 I 1 2AD N D NS M R fmdm R IJ H D H 1 D N o j N 1 2 A D Berdasaran model yang dembangan oleh Nozc dan Turnqust, maa penentuan jumlah gudang dstrbus yang optmal adalah : Q Mn FXo H R L. D Xo 2 A-9-5
6 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 Pengujan Model Berdasaran model datas, dlauan pengujan pada onds rl PT X dmana terdapat 552 pengecer dan 29 anddat gudang dstrbus d Jawa Tmur dmana bu ota abupaten menjad anddat gudang dstrbus serta pengecer yang ada pada setap ecamatan. Parameter yang dgunaan untu menjalanan model n adalah: Harga jual (Harga Eceran Tertngg, HET) produ : Rp / ton Ongos smpan d Unt Produs: Rp / ton Ongos smpan pada Gudang Dstrbus. Gudang Dstbus d abupaten Baya smpan (Rp) Gudang Dstbus d abupaten Baya smpan (Rp) Gudang Dstbus d abupaten Baya smpan (Rp) Pactan Bondowoso Ngaw Ponorogo Stubondo Bojonegoro Trenggale Probolnggo Tuban Tulungagung Pasuruan Lamongan Bltar Sdoarjo Gres Kedr Mojoerto Bangalan Malang Jombang Pameasan Lumajang Nganju Sampang Jember Madun Sumenep Banyuwang Magetan Ongos smpan d pengecer dasumsan sebesar Rp /ton/tahun Ongos eurangan tap pengecer dasumsan sebesar Rp /ton Ongos tetap (fxed cost) untu Gudang Dstrbus : Rp Umur bangunan Gudang Dstrbus : 10 tahun Kapastas produs pada unt produs adalah ton/tahun Ongos angut dar unt produs e gudang dstrbus atau pengecer : Rp 346 /m/ton Jara dar unt produs e setap anddat gudang dstrbus adalah Gudang Dstbus Jara (m) Gudang Dstbus Jara (m) Gudang Dstbus Jara (m) d abupaten d abupaten d abupaten Pactan 294 Bondowoso 208 Ngaw 215 Ponorogo 215 Stubondo 216 Bojonegoro 93 Trenggale 194 Probolnggo 116 Tuban 87 Tulungagung 164 Pasuruan 85 Lamongan 29 Bltar 187 Sdoarjo 46 Gres 0 Kedr 131 Mojoerto 71 Bangalan 35 Malang 107 Jombang 96 Pameasan 125 Lumajang 175 Nganju 133 Sampang 96 Jember 219 Madun 185 Sumenep 174 Banyuwang 308 Magetan 207 Lead Tme untu masng-masng anddat gudang dstrbus Gudang Dstbus d abupaten Lead Tme (tahun) Gudang Dstbus d abupaten Lead Tme (tahun) Gudang Dstbus d abupaten Lead Tme (tahun) Pactan Bondowoso Ngaw Ponorogo Stubondo Bojonegoro Trenggale Probolnggo Tuban Tulungagung Pasuruan Lamongan Bltar Sdoarjo Gres 0 A-9-6
7 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 Kedr Mojoerto Bangalan Malang Jombang Pameasan Lumajang Nganju Sampang Jember Madun Sumenep Banyuwang Magetan Demand tahunan untu produ Gudang Dstbus Demand (ton) Gudang Dstbus Demand (ton) Gudang Dstbus Demand (ton) d abupaten d abupaten d abupaten Pactan 773 Bondowoso 7036 Ngaw Ponorogo 6737 Stubondo 7734 Bojonegoro 5331 Trenggale 2356 Probolnggo Tuban 3707 Tulungagung 7338 Pasuruan Lamongan 2850 Bltar Sdoarjo 6657 Gres 3301 Kedr Mojoerto 6913 Bangalan 3178 Malang Jombang 8318 Pameasan 1476 Lumajang Nganju Sampang 6590 Jember Madun 8609 Sumenep 6805 Banyuwang 6217 Magetan 6554 Berdasaran parameter-parameter d atas, maa hasl ahr dar pengujan model dan menggunaan persamaan Q mn C F H R L. D, 2 maa ddapatan: Jumlah Gudang Dstrbus Ongos Jumlah Gudang Dstrbus Ongos 1 Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Rp Dar tabel d atas detahu bahwa TC yang mnmal terjad apabla jumlah gudang dstrbus adalah sebanya 4 gudang dstrbus yang terleta d: 1. Pasuruan menyupla semua pengecer d Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Probolnggo, Kabupaten Stubondo, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Banyuwang, Kabupaten Jember dan 9 pengecer d Kabupaten Lumajang. 2. Malang menyupla semua pengecer d Kabupaten Malang, Kabupaten Mojoerto, Kabupaten Bltar, Kabupaten Jombang, Kabupaten Kedr, Kabupaten Sdoarjo dan 9 pengecer d Kabupaten Lumajang. 3. Ponorogo menyupla semua pengecer d Kabupaten Ponorogo, Kabupaten Trenggale, Kabupaten Pactan, Kabupaten Ngaw, Kabupaten Madun, Kabupaten Magetan, Kabupaten Nganju dan Kabupaten Tulungagung 4. Tuban menyupla semua pengecer d Kabupaten Tuban, Kabupaten Lamongan dan Kabupaten Bojonegoro. 5. Sedangan pengecer yang ada d Kabupaten Gres, Kabupaten Bangalan, Kabupaten Sampang, Kabupaten Pameasan dan Kabupaten Sumenep d paso langsung dar Unt Produs. A-9-7
8 Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 KESIMPULAN Berdasaran hasl dar pengujan model datas dapat dambl esmpulan sebaga berut: 1. Model yang dembangan berdasaran model ranta nla tga selon dengan pasoan supla langsung atau tda langsung dan model penentuan jumlah dan loas gudang dstrbus dengan metode fxed charge dapat mewal onds yang dhadap oleh PT X mespun terdapat beberapa paremeter yang tda dgunaan. 2. Solus yang dhaslan merupaan gabungan antara metode smulas dengan metode heurstc dmana solus merupaan hasl yang terba dalam memnmas baya dstrbus.. Hasl dar solus adalah varabel-varabel yang telah dtentuan pada penentuan varabel model. 3. Hasl dar solus model adalah jumlah gudang dstrbus yang dperluan dalam sstem dstrbus PT X d Jawa Tmur. Hasl dar pengujan model dengan onds dstrbus d Jawa Tmur ddapatan empat gudang dstrbus dengan total baya dstrbus palng ecl. Hasl n dapat dataan cuup ba arena leta gudang dstrbus terdapat pada ss Utara, Selatan, Tmur dan Barat dar Jawa Tmur. DAFTAR PUSTAKA Ballou, Ronald H., Busness Logstcs Management, 3 rd Englewood Clffs, N.J edton, Prentce Hall, Lambert, Douglas M.,Stoc, James R., Strategc Logstcs Management, 3 rd Edton, McGraw Hll Companes, Inc, Nur Bahaga, Senator, Model Optmas Integral Sstem Ranta Nla Tga Eselon, Proceedng Semnar Sstem Produs IV, Nur Bahaga, Senator dan Toruan, J.L., Pengembangan Model Optmas Sstem RantaNla Tga Eselon (Satu Unt Produs, Satu Depot dan N Pengecer Dengan Pasoan Langsung dan Tda Langsung), Proceedng Semnar Sstem Produs V, Nozc, Lnda K. dan Turnqust, Mar K., Integratng Inventory Impacts Into a Fxed- Charge Model for Locatng Dstrbuton Centers, Logstcs and Transportaton Revew (Transportaton Research.-E). Vol.34, No.3, pp , A-9-8
BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciFaktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciPemodelan Penduduk Miskin Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
Pemodelan Pendudu Msn D Jawa Tmur Menggunaan Metode Geographcally Weghted Regresson (GWR) Yuanta Damayant, dan Dr. Vta Ratnasar S.S, M.S Jurusan Statsta, F-MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS)
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciOptimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi
JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT
LAORAN HASIL ENELITIAN ANALISIS MOEL ERSEIAAN BARANG EO ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmansyah LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT UNIVERSITAS KATOLIK
Lebih terperinciMANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN
MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN By: Rn Halla Nasuton, ST, MT MERANCANG JARINGAN SC Perancangan jarngan SC merupakan satu kegatan pentng yang harus
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression
JURNAL EKNIK IS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-3539 (3-97 Prnt) D- Pemodelan Anga Buta Huruf d Kabupaten/Kota se-jawa mur dengan Metode Geographcally Weghted t Regresson Nndya Kemala Astut, Purhad, dan Shof
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciPemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur Tahun Menggunakan Regresi Data Panel
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prnt) D-305 Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Eonom d Jawa Tmur Tahun 010-014 Menggunaan Regres Data Panel Putr Rachmawat, Wahu
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MIXED LINIER INTEGER PROGRAMMING UNTUK MENENTUKAN ALOKASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI DALAM JARINGAN RANTAI PASOK GLOBAL
IMLEMENASI MIE LINIER INEGER ROGRAMMING UNUK MENENUKAN ALOKASI ROUKSI AN ISRIBUSI ALAM JARINGAN RANAI ASOK GLOBAL Mahendrawath ER 1) Rully Soelaman 2) Ftrana 1) 1) Jurusan Sstem Informas 1) Jurusan en
Lebih terperinciFaktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu Hamil di Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Geographically Weighted Poisson Regression
Faktor yang Mempengaruh Kematan Ibu Haml d Jawa Tmur Dengan Menggunakan Metode Geographcally Weghted Posson Regresson Rfk Arsta-1311.105.009 rfk11@mhs.statstka.ts.ac.d Pembmbng : Ir. Mutah Salamah, M.
Lebih terperinciPENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA BUTA HURUF MELALUI GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION: STUDI KASUS PROPINSI JAWA TIMUR
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA BUTA HURUF MELALUI GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION: STUDI KASUS PROPINSI JAWA TIMUR Andyono; Rokhana Dw Bekt; Edy Irwansyah Computer Scence Department, School
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciKAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR
Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciPENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI
PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI Yunarstanto 1 Irwan Iftad 1 Iwan Ngabd Raharjo 2 Abstract: Producton flow n PT. Tga Seranga Pustaa Mandr
Lebih terperinciINVENTORY SYSTEM (Q,R) WITH CRASHING LEAD TIME CONDITION
INVENTORY SYSTEM (,R) WITH CRASHING EA TIME CONITION Had Sumadbrata, Ismal Bn Mohd epartment of Industran Enggnerng, Islamc Unversty of Bandung Indonesa epartment of Mathematcs, Unverst Malaysa Terengganu,
Lebih terperinciModel Persediaan Produk dan Bahan Kemasan Terintegrasi (Studi Kasus PT Indomex Dwijaya Lestari)
erforma (05 Vol. 4, No.: 3-4 Model ersedaan rodu dan Bahan Kemasan erntegras (Stud Kasus Indomex waya Lestar Nlda r utr, Jonrnald, dan Yohanna Safar Jurusan en Industr, Faultas en, Unverstas Andalas, Kampus
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ
e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos Pabelan
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciFUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU. H. Bernik Maskun
FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU oleh H. Bernk Maskun Departemen Statstka, FMIPA Unverstas Padjadjaran bernkmaskun69@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciStrategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv
1 Strateg Memnmalan Load Sheddng Menggunaan Metode Senstvtas Untu Mencegah Voltage Collapse Pada Sstem Kelstran Jawa-Bal 500 V Rs Cahya Anugrerah Haebb, Ad Soepranto,, Ardyono Pryad Jurusan Ten Eletro,
Lebih terperinciPemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prnt) D-333 Pemetaan Anga Gz Buru pada Balta d Jawa Tmur dengan Geographcally Weghted Regresson Adtya Kurnawat, Mutah Salamah C., dan Shof Andar
Lebih terperinciKata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.
Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 2004 Yogyakarta, 19 Jun 2004 Exploratory Data Analyss dengan JST - Kohonen SOM: Struktur Tngkat Kesejahteraan Daerah Tk II se Jawa Tmur M. Isa Irawan Jurusan Matematka
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
Lebih terperinciStudi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien
JURAL TEKIK POITS Vol., o., (0) -6 Stud Perhtungan CCT enggunaan etode EEAC (Extended Equal Area Crteron) Dan Trajetor Krts/ Crtcal Trajectory Untu Kestablan Transen Hardansyah Pratama, Ardyono Pryad,
Lebih terperinciGENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE)
GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE) Muhammad Khosy n 1,2, Muh Iman Prajtno 2, Aro Isnad 3, Mochamad Haryad 4 1 Electrcal
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data
Lebih terperinciOleh : Fifi Fisiana
Optmas Baya Produks menggunakan Metode Revsed Mult Choce Goal programmng dengan Tahap Persedaan Terkontrol Supply Chan Model stud kasus : PT.Gunungarta Manunggal, Gempol Oleh : Ff Fsana 1207100018 Dosen
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciPEMODELAN KEJADIAN BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
PEMODELAN KEJADIAN BALIA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA IMUR DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Rahandn Luta Lestar 1 dan Sutno 1 Mahasswa Jurusan Statsta, IS, Surabaya Dosen Pembmbng, Jurusan
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Buta Huruf Kabupaten/kota di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol., No., (Sept. 0) ISSN: 30-98X D-3 Pemodelan Fator-Fator Yang Mempengaruh ngat Buta Huruf Kabupaten/ota d Jawa mur dengan Geographcally Weghted Ordnal Logstc Regresson Nur Lalyah
Lebih terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Lebih terperinciIMPLEMENTASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH HETEROGENOUS FLEET OF VEHICLES AND TIME WINDOWS (STUDI KASUS: PT PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA)
IMPLEMENTASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH HETEROGENOUS FLEET OF VEHICLES AND TIME WINDOWS (STUDI KASUS: PT PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA) Gust Rean Azm, Suparno, Yudha Prasetyawan Fakultas Teknolog Industr
Lebih terperinciPENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL
PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL Muhammad Yusuf Emal : yusuf@aprnd.ac.d Insttut Sans & Tenolog AKPRIND Yogyaarta ABSTRAK Kelancaran produs dapat dlauan untu memnmuman varas
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos 1, Pabelan,
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciMETODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
Lebih terperinciPengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN Mkyana Ramadan, Nughthoh Arfaw Kurdh, dan Sutrma Program Stud Matematka FMIPA UNS Abstrak.
Lebih terperinciAnalisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference
B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa
Lebih terperinciPERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]
PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Technques of Contnuous Space Locaton Probles Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch provde
Lebih terperinciMedian Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance
30/05/04 Technques of Contnuous Space Locaton Probles PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciPerbaikan Sistem Persediaan Tinta Fotokopi di CV. NEC, Surabaya
Perbakan Sstem Persedaan Tnta Fotokop d CV. NEC, Surabaya Indr Hapsar, Jerry Agus Arlanto, dan Albert Sutanto Teknk Industr Unverstas Surabaya Jl. Raya Kalrungkut Surabaya Emal: ndr@ubaya.ac.d Abstrak
Lebih terperinciDiagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik
Prosdng Statsta ISSN: 2460-6456 Dagram Kontrol Fuzzy Multnomal Untu Data ngust 1 Amy Amallya Azzah, 2 Suwanda Idrs, 3 snur Wachdah 1,2,3 Prod Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinciOPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog IV Program Stud MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Dars Putr
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperinciEVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah
EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6 S-21 Oleh : An Djuradah Departemen Statsta FMIPA- IPB e-mal : andjuradah@gmal.com ABSTRAK Pembangunan daerah tertnggal merupaan upaya
Lebih terperinciAPLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW
Semnar NasonalTenologInformasdan Multmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 6-8Februar 2015 APLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW Aslnda 1), Andea
Lebih terperinciOleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
Lebih terperinciStudi Kasus di PT.Petrokimia Gresik
J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: 85-57 Perancangan Sstem Kontrol egar H untu Optmsas Pembaaran oler Abstra Stud Kasus d P.Petroma Gres A.. Setad, Y.Y. Nazaruddn, E. Joelanto, dan S. Nugroho
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO
91 Analss Perbandngan Economc Dspatch Pembangt Menggunaan Metode Lagrange dan CFPSO Kharudn Syah, Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq Abstra -Pada pengoperasan pembangt tenaga lstr,
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Uj Normaltas Llefors D dalam pengendalan persedaan, perumusan lmu statstk dgunakan untuk menentukan pola dstrbus, dmana pola dstrbus tersebut dapat dhtung dengan menguj kenormalan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciPerbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield
Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
Lebih terperinciANALISIS KAPABILITAS PROSES
TI PENGENLIN KULITS STTISTIK TOPIK 0 NLISIS KPILITS PROSES L, Semester II 00/0 Hlm. TI PENGENLIN KULITS STTISTIK. PENHULUN esrps : Merupaan uuran eseragaman proses dalam menghaslan produ dengan araterst
Lebih terperinciPemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No.1, (014 7-50 (01-98X Prnt D-18 Pemodelan Persentase Krmnaltas Dan Fator- Fator ang Mempengaruh D Jaa Tmur Dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson (GWR Pan
Lebih terperinciPenentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster
Performa (2004) Vol.3, No.1:1-8 Penentuan Jumlah dan Lokas Gudang Yang Optmal Dengan Menggunakan Metode Cluster Sulstyanngsh Jat Murt, Azzah Asyat dan Bambang Suhard Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sebelas
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciMODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN
MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN Tjutju T. Dmyat Jurusan Teknk Industr Unverstas Pasundan E-mal : admyat@bdg.centrn.net.d ABSTRAK Penentuan rute kendaraan (Vehcle
Lebih terperinciHUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com
Lebih terperinciPenggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciBUPATI PACITAN! PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 1^ TAHUN 2014 TENTANG TATA CARA PEMBERIAN PENGURANGAN, KERINGANAN, DAN PEMBEBASAN
BUPAT PACTAN! PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 1^ TAHUN 2014 TENTANG TATA CARA PEMBERAN PENGURANGAN, KERNGANAN, DAN PEMBEBASAN RETRBUS PELAYANAN PASAR DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN Menlmbang
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinci