Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy"

Transkripsi

1 Estiasi Jarak Tepuh Order Pickig Maual Dega Metode Aalitik di PT GMS Agug Chadra Fakultas Tekik, Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas Mercubuaa Jl. Raya Meruya Selata o.0, Kebaga, Jakarta Barat 650 Surel: ABSTRAK Jarak tepuh eegag peraa petig dala produktivitas pergudaga. Salah satu cara utuk egetahui jarak tepuh adalah dega egguaka etode aalitik, estiasi jarak tepuh rata rata. Pada peelitia di PT GMS ii, strategi routig yag diguaka adalah S-shape atau traversal strategy da retur strategy, sedagka etode peyipaa yag diguaka adalah rado storage. Kopoe estiasi jarak tepuh yag diguaka adalah jarak tepuh dari depot ke pick aisle yag pertaa, jarak tepuh yag dilalui pada pick aisle, jarak tepuh balik dala pick aisle, jarak tepuh pada cross aisle, serta jarak tepuh utuk kebali ke depot. Dari kalkulasi ii, etode S-shape eghasilka total estiasi jarak tepuh rata-rata sejauh 4,4095 eter, sedagka etode retur strategy sejauh 45,765 eter. Kata kuci: jarak tepuh, kopoe estiasi statistik, routig S-shape, retur strategy ABSTRACT Travel distace has a sigificat role i warehousig productivity. Oe way to calculate travel distace is to use aalytical ethod, i ter of average travel distace. Routig strategy ipleeted, S-shape / traversal strategy ad Retur strategy, rado storage ethod are used i this paper at PT.GMS. The copoets of average travel distace are used to calculate: travelig distace fro the depot to the first pick aisle, travelig distace through subaisle with picks, correctio of travel distace for turs withi subaisle, travelig distace i the cross aisle while pickig, travelig distace back to the depot if all picks i oe block, ad total average travel distace. The results show the total average travel distace usig S-shape is eter ad retur strategy is eter. Key words: travel distace, copoets of statistical estiatio, routig S-shape, retur strategy PENDAHULUAN Peracaga tata letak gudag erupaka suatu hal yag cukup kopleks, hal ii dikareaka bayak pertibaga dala proses peracaga, seperti volue barag, frekuesi pegabila barag, etode pegabila barag, kedekata lokasi, peggologa peyipaa barag yag seluruhya aka berujug pada biaya yag aka dikeluarka da produktivitas yag igi dicapai, atau dega kata lai efisiesi, efektivitas, da produktivitas. Peracaga gudag didefiisika sebagai pedekata terstruktur utuk pegabila keputusa pada tigkat strategis, taktis, da operasioal. Keputusa yag eiliki pegaruh jagka pajag, kebayaka ada pada ivestasi, seperti peracaga alira proses da peiliha keputusa strategis. Sedagka keputusa pada tigkat ediu atau taktis seperti pegukura siste peyipaa, peracaga tata letak da peiliha peralata. Selajutya pada tigkat operasioal atau keputusa jagka pedek seperti kebijaka pegedalia gudag (Dukic ad Opetuk, 202). Pada pergudaga, perasalaha utaa pada tata letak gudag adalah edapatka tata letak 54

2 yag optial pada area peyipaa atau area order pickig, di aa kriteria utaaya adalah jarak tepuh (travel distace) atau waktu tepuh (travel tie). Waktu tepuh aka bertabah pada saat jarak tepuh bertabah (De Koster et al., 2007). Order Pickig erupaka aktivitas yag palig tiggi biayaya dala pergudaga da bisa ecapai 55% dari total biaya operasi pergudaga, sehigga diaggap sebagai prioritas utaa dala peigkata produktivitas (Topkis et al., 200). Order Pickig juga erupaka proses yag bayak egguaka teaga kerja baik dala pergudaga yag egguaka siste aual ataupu siste autoasi (De Koster et al., 2007). Order Pickig erupaka proses pegabila barag dari lokasi sipa berdasarka peritaa pelagga (Dukic ad Opetuk, 2008) da ecakup proses edapatka julah yag tepat da produk yag tepat (De Koster et al., 2007). Dala perg udaga, perasalaha utaa pada tata letak gudag adalah utuk edapatka tata letak yag optial pada area peyipaa atau area order pickig, diaa kriteria utaaya adalah jarak tepuh (travel distace) atau waktu tepuh (travel tie). Waktu tepuh aka bertabah pada saat jarak tepuh bertabah (De Koster et al., 2007). Order Pickig erupaka aktivitas yag palig tiggi biayaya dala pergudaga da bisa ecapai 55% dari total biaya operasi pergudaga, sehigga diaggap sebagai prioritas utaa dala peigkata produktivitas (Topkis et al., 200; Dukic ad Oluic, 2007). Order Pickig juga erupaka proses yag bayak egguaka teaga kerja baik dala pergudaga yag egguaka siste aual ataupu siste autoasi (De Koster et al., 2007). Order Pickig erupaka proses pegabila barag dari lokasi sipa berdasarka peritaa pelagga (Dukic ad Opetuk, 2008) da ecakup proses edapatka julah yag tepat da produk yag tepat (De Koster, et al., 2007). Waktu utuk travel erupaka waktu yag berhubuga dega perpidaha atar lokasi yag harus dikujugi di aa barag disipa da diabil. Sedagka waktu pickig erupaka waktu yag berhubuga dega pegabila barag/grabbig the ites, terasuk juga eletakka barag ke troli, eeriksa pick list da ebaca pick list/lokasi barag yag aka diabil berikutya. Waktu yag tersisa eliputi aktivitas utuk eletakka troli, euggu utuk peugasa berikutya, sosial, da lai-lai. Peguraga jarak da waktu travel epuyai pegaruh petig terhadap total waktu utuk elakuka order pickig (De Koster et al., 999). Jarak tepuh dipegaruhi oleh 4 faktor utaa (Roodberge et al., 2008): pajag pick aisles, julah pick aisles, julah blok, da julah picks per route. Dega berkuragya jarak berarti pula berkuragya juga kosusi eergi, yag disebut greeer warehousig. Ada 3 alasa utaa egapa perusahaa egipleetasika greeig process (Dukic, et al., 200): perusahaa harus eeuhi peratura (regulatios / legislatios) ligkuga, perusahaa harus eeuhi peritaa pelagga, da perusahaa dapat eiialka pegaruh aktivitas produksi pada ligkuga (ecological awareess). Jarak tepuh dapat diestiasi dega egguaka strategi routig. Strategi routig epuyai pegaruh lagsug terhadap jarak da waktu tepuh. Strategi routig yag baik bisa eguragi waktu tepuh secara sigificat (De Koster et al., 999). Saat ii di PT GMS, order pickig asih berjala secara rado yag berarti pekerja eyiapka barag di gudag asih belu terarah (pada Gabar bisa dari aisle A, B, ataupu C) da belu back aisle Wc = 0.75 A B C L = j= i=3 i=2 Wa = 4.5 i= depot frot aisle Gabar. Layout Gudag PT GMS Chadra: Estiasi jarak tepuh order pickig aual 55

3 eiliki padua routig utuk eilih jarak yag terpedek. Dega dasar iilah dilakuka peelitia utuk egetahui strategi routig yag terbaik utuk diterapka agar didapatka jarak tepuh yag terpedek. Strategi routig erupaka alat kalkulasi yag diguaka dala etode aalitik. Metode aalitik diaggap lebih sederhaa utuk diterapka pada aplikasi spreadsheet. METODE Tahapa eilih jarak yag terpedek, pertaa-taa adalah egeplot tata letak gudag di PT GMS yag aka diteliti, keudia dari hasil plot, hitug julah pick aisle (), julah blok (k), pajag pick aisle (y), julah pickig yag aka dilakuka (), lebar cross aisle (W c ), jarak titik tegah ke titik tegah atar 2 pick aisle yag berdekata, pick aisle yag palig kiri (i), da blok yag terjauh dari depot (j). Setelah edapatka data tersebut, aka lagkah berikutya adalah eghitug jarak tepuh dega etode aalitik, yaitu strategi routig yaitu S Shape/Traversal da Retur. Kedua strategi tersebut keudia dibadigka utuk dipilih jarak tepuh yag terpedek. Jarak tepuh yag terpedeklah yag direkoedasika ke PT GMS. Distribusi Seraga Pada peelitia ii, etode yag diguaka utuk eghitug total jarak tepuh adalah odel aalitik. Metode ii lebih bayak diguaka dala praktek, hal ii dikareaka forula yag diguaka lebih udah diterapka pada spreadsheet applicatios yag dikeal orag lebih sederhaa utuk peerapaya, kalkulasiya lebih sederhaa, ebutuhka eori sipa yag lebih sedikit dibadigka dega etode siulasi (Roodberge, et al., 2008). Dala odel aalitik ii, lokasi ite diasusika secara rado da egikuti distribusi seraga (Roodberge, et al., 2008; Sadowsky ad Te Hopel, 20). Distribusi seraga diilustrasika pada Gabar 2. Gabar Gabar 2. Distribusi Epiris Akses Frekuesi dega Jarak: Rado Storage (Suber: Sadowsky & Te Hopel, 20) Gabar 3. Distribusi Seraga Akses Frekuesi dega Jarak: Rado Storage (Suber: Sadowsky & Te Hopel, 20) 2 eujukka frekuesi akses pada lokasi pickig, sedagka gabar 3 eujukka distribusi seraga yag erupaka pedekata terhadap distribusi epiris. Asusi da Pebatasa Peelitia Peyipaa rado erupaka strategi sipa yag uu diguaka. Meurut Roodberge et al., (2008), pada peelitia odel aalitik ii tidak epertibagka faktor 56 Jural Tekik Idustri, Vol. 5, No. 2, Agustus 204: 54 60

4 Gabar 4. Metode Routig: S-shape (Suber: De Koster, et al., 2007) aisle yag pertaa dari sisi depa, da ulai elakuka kegiata pickig suatu ite, da keluar elalui dari sisi belakag pada aisle yag saa. Cara ii terus dilakuka sapai pada aisle yag terakhir, da jika julah aisle-ya gajil, aka picker aka keluar dari sisi depa pada aisle yag saa, au jika ada aisle yag tidak eiliki ite yag harus diabil, aka aisle tersebut tidak perlu dilalui (Roodberge ad De Koster, 200). Sedagka, strategi retur adalah strategi diaa picker asuk da keluar dari ujug aisle yag saa da strategi ii dilajutka terus sapai pada aisle yag terakhir. Kalkulasi Estiasi Jarak Tepuh Pada peelitia yag dilakuka di PT GMS, estiasi jarak tepuh dihitug secara bertahap sesuai dega kodisi blok da pick aisle-ya. - Travelig dari depot ke pick aisle yag pertaa: E = W a ( ) i i. i () i= Depot Gabar 5. Metode Routig: Retur Strategy (Suber: De Koster, et al., 2007) lebar aisle; setiap ite dapat diabil dari rak sipa tapa eajat ataupu egguaka alat agkat laiya, sehigga faktor ketiggia sipa juga tidak dipertibagka. Metode ii dapat diguaka pada kodisi tata letak dega julah aisle da julah blok berapa pu, tidak terbatas pada satu saja. Asusi yag diguaka adalah depot terletak pada pick aisle yag palig kiri (left ost pick aisle). Pada peelitia ii, etode routig yag diguaka adalah S- shape da retur strategy, diaa keduaya terasuk etode routig heuristic, kedua etode ii dikeal sebagai etode yag palig bayak diguaka dala praktek sehari-hari. Ilustrasiya ditujukka pada Gabar 4 da 5. Strategi S-Shape atau strategi traversal adalah strategi diaa picker asuk dari - Travelig through subaisle with picks: E (. k ) y. k + w (2). k k = c - Koreksi jarak tepuh utuk kebali di atara subaisle: 2. y. E = y; = gajil; > (3) +. k. k - Travelig pada cross aisle da elakuka pickig : E k = Wa. Aij. Eij atau E = Wa. l; Diaa: Aij = i= 3 j= i i (5) j. k j k (4) - Travelig balik ke depot jika seua kegiata pickig ada dala satu blok : Chadra: Estiasi jarak tepuh order pickig aual 57

5 E = W a ( ) g g. Ai. g. (6) i= g= Diaa g erupaka posisi subaisle dega picks yag palig kaa, da g= eujukka posisi subaisle yag palig kaa dala blok j. - Total Average Travel Distace/total jarak tepuh rata-rata: i T (, k, y) = E (7) i= Diaa: = julah pick aisle k = julah blok y = pajag pick aisle da tidak terasuk lebar cross aisle = julah pick yag dilakuka w c = lebar cross aisle w a = jarak titik tegah ke titik tegah atar 2 pick aisle yag berdekata i = pick aisle yag palig kiri da terdapat lokasi pickig. Aisle aka diberi oor dari kaa ke kiri j = diguaka utuk eujukka blok yag terjauh dari depot da terdapat lokasi pickig. Blok aka diberi oor dari depa ke belakag HASIL DAN PEMBAHASAN Kodisi tata letak di PT GMS haya eiliki satu blok saja dega deikia k=, da julah aisle () adalah 3, pajag pick aisle adalah 4 eter, w c =,5 eter, da w a = 4,5 eter. Gabar ejelaska tata letak PT GMS. Strategi Routig: S-shape / Traversal Strategi ii berjala seperti ular (serpet), yaki dari depot euju ke aisle A da euju ke atas (back aisle) lalu asuk ke aisle B atas (back aisle) euju ke bawah (frot aisle), da euju ke C. Ilustrasiya seperti Gabar 6. - Travelig dari depot ke pick aisle yag pertaa = ; E back aisle A B C depot frot aisle Gabar 6. S-Shape Strategy di PT GMS ( 3 ). 0, 0005 eter 3 3 = 2; E = 0,07796 eter = 3; E = 0 eter Sehigga total E pada kodisi ii = 0,078 eter - Travelig through subaisle dega picks 0 3, 4 E 3,. 5, 6, 39 eter 3, - Correctio travel distace for turs withi subaisles 2., 4.0 E 4 2., 535 eter Travelig pada cross aisle dega aktivitas pickig E Wa. l 4.5, x 3 3., 5 eter - Travelig back to the depot jika all picks terdapat dala satu blok a. Kodisi A,, g = ; E = 0 eter Kodisi A,, g = 2; E = 0, eter Kodisi A,, g = 3; E = 0, eter b. Kodisi A 2,, g = ; E = 0 eter Kodisi A 2,, g = 2; E = 0,00350 eter Kodisi A 2,, g = 3; E = 0,532 eter c. Kodisi A 3,, g = ; E = 0 eter Kodisi A 3,, g = 2; E = 0,0702 eter Kodisi A 3,2, g = 3; E =,932 eter Total A = 2,03 eter 58 Jural Tekik Idustri, Vol. 5, No. 2, Agustus 204: 54 60

6 Dega deikia E = W a x 2,03 = 4,5 x 2,03 = 9,464 eter - Total estiasi jarak tepuh rata-rata : 0, , , ,5 + 9,464 = 4,4095 eter Strategi Routig: Retur Strategi ii dilakuka aisle to aisle da pada saat selesai pickig di-aisle yag pertaa, aka seorag picker harus kebali ke bawah (retur to frot aisle). Peerapaya seperti Gabar 7. Perbedaa haya terjadi pada tahapa kalkulasi correctio travel distace for turs withi subaisle diaa Retur Strategy terdapat 3 aisle, dega deikia jarak tepuh pada tahapa ii ejadi: E 4 2, 535 eter per aisle 0 3 da etode ii ada 3 aisle sehigga ejadi: 6,4605 eter, sehigga total estiasi jarak tepuh rata-rata = 0, , , = 45,765 eter. Dega egguaka odel aalitis da routig policy S-shape aka total estiasi jarak tepuh adalah 4,4095 eter, sedagka dega etode retur strategy, total jarak tepuh yag dihasilka adalah 45,765 eter. Dega deikia strategi retur eghasilka jarak tepuh yag lebih pedek dibadigka dega strategi S-shape, da lebih efisie sebesar 9,42%. Selai routig strategy, asih ada beberapa hal yag perlu dilakuka sebagai peelitia lebih lajut, yaki egkaji keugkia dilakuka aktivitas batchig beberapa order dilakuka dala proses pickig yag saa, sehigga bisa back aisle A B C depot frot aisle Gabar 7. Retur Strategy di PT GMS dilakuka pegheata waktu lagi. Proses ii juga perlu epertibagka kapasitas kereta/troli yag diguaka. Hal lai yag bisa dilakuka adalah dega eerapka area pickig yag telah ditetuka picker-ya atau lazi disebut juga proses zoig. Dega proses zoig, seorag picker aka lebih cepat elakuka proses pickig da bisa eghidari keaceta-cogestio pada aisle. Kedua proses ii, batchig aupu zoig asih ugki diterapka di PT GMS. SIMPULAN Pada peelitia di gudag PT GMS saat ii dega kodisi gudag yag terdiri dari satu blok da 3 pick aisle da egguaka estiasi jarak tepuh rata-rata pada routig policy S-Shape/ traversal dihasilka estiasi jarak tepuh sejauh 4,4095 eter. Sedagka dega etode retur strategy dihasilka jarak tepuh sejauh 45,765 eter. Proses efisiesi waktu asih ugki dikaji dala peelitia dega egguaka proses batchig da zoig. Daftar Pustaka De Koster, R., Roodberge, K.J., ad Va Voorde, R., 999. Reductio of Walkig Tie i the Distributio Ceter of De Bijekorf, New Treds i Distributio Logistics, Spriger, Berli, De Koster, R., Le-Duc, T., ad Roodberge, K.J., Desig ad Cotrol of Warehouse Order Pickig: A Literature Review, Europea Joural of Operatioal Research 82 (2), Dukic, G. ad C. Oluic, Order Pickig Methods: Iprovig Order Pickig Efficiecy, Iteratioal Joural of Logistics Syste ad Maageet, 3 (4), Dukic, G. ad Opetuk, T., Aalysis of Order Pickig i Warehouses with Fishboe Layout, Proceedigs of ICIL, Tel Aviv, Israel. Dukic, G., V. Cesik, ad Opetuk, T., 200. Order Pickig Methods ad Techologies for Greeer Warehousig, Strojarstvo, 52 (), 23-3 Dukic, G. ad Opetuk, T., 202. Warehousig i the Global Supply Chai: Chapter 3: Warehouse Layout, Spriger Book Roodberge, K.J. ad R. De Koster, 200. Routig Methods for Warehouse With Multiple Cross Aisle, Iteratioal Joural of Productio Research, 39 (), Chadra: Estiasi jarak tepuh order pickig aual 59

7 Roodberge, K.J., G.P. Sharp, ad I.F.A. Vis, Desigig the Layout Structure of Maual Order Pickig Areas i Warehouse, IIE Trasactio, 40 (), Sadowsky, W. ad M. Te Hopel, 20. Calculatio of The Average Travel Distace i a Low Level Picker to Part Syste Cosiderig Ay Distributio Fuctio With The Aisle, Logistics Joural: Reviewed, Topkis, J.A., J.A. White, Y.A. Bozer, ad J.M.A. Tachoco, 200. Facilities Plaig, New Jersey: Joh Wiley ad Sos. 60 Jural Tekik Idustri, Vol. 5, No. 2, Agustus 204: 54 60

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori 4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi) Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.

Lebih terperinci

Analisis Order Picking dengan Menggunakan Metode Routing Heuristics di Gudang PT. GMS

Analisis Order Picking dengan Menggunakan Metode Routing Heuristics di Gudang PT. GMS Jurnal Metris, 16 (2015): 83 90 Jurnal Metris ISSN: 1411-3287 Analisis Order Picking dengan Menggunakan Metode Routing Heuristics di Gudang PT. GMS Agung Chandra Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri,

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI 5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah

Lebih terperinci

Analisis Pengambilan Keputusan Multikriteria Untuk Sumber Energi Terbarukan di Wilayah Madura Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan VIKOR

Analisis Pengambilan Keputusan Multikriteria Untuk Sumber Energi Terbarukan di Wilayah Madura Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan VIKOR JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 1 Aalisis Pegabila Keputusa Multikriteria Utuk Suber Eergi Terbaruka di Wilayah Madura Megguaka Metode Fuzzy AHP da VIKOR Mevita Cahayai, Mohaad Isa Irawa,

Lebih terperinci

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka. MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl

Lebih terperinci

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12 MODL MATEMATIKA SMA IPA Kelas BARISAN DAN DERET ARITMATIKA. Betuk uu: a, ( a b), ( a b) ( a b). Ruus suku ke- ( ) a ( ) b a : suku pertaa b : beda. Julah suku pertaa (S ) S ( a ) atau S (a ( ) b) Dega

Lebih terperinci

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN 2085-7829 Proses Optiasi Masalah Peugasa Oe-Objectiveda Two-Objective Megguaka Metode Hugaria (Studi Kasus : Usaha Kerajia Rota Toko Rota Sejati Saarida

Lebih terperinci

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization)

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization) Prosidig Seirata FMIP Uiversitas Lapug, Optiisasi Terpadu Persoala Ivetori da Persoala Trasfortasi dega Metode ITIO ( Ivetory Trasfortatio Itegrated Optiizatio) T.P.Nababa, Sukato, Karida Puspita N Jurusa

Lebih terperinci

Analisis Waktu Picking dengan Menggunakan Zone System

Analisis Waktu Picking dengan Menggunakan Zone System Jurnal Metris, 17 (2016): 21 25 Jurnal Metris ISSN: 1411-3287 Analisis Waktu Picking dengan Menggunakan Zone System Agung Chandra Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl. Raya

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut

Lebih terperinci

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM

PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM Citra Maharai, Budi Satosa Jurusa Tekik Idustri Istitut Tekologi Sepuluh Nopeber (ITS) Surabaya Kapus ITS Sukolilo Surabaya

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: E-42

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: E-42 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 01) ISSN: 301-971 E-4 Aalisis Hubuga Kluster Idustri dega Peetua Lokasi Pelabuha: Studi Kasus Patai Utara Pulau Jawa Maulaa Prasetya Sibolo da Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala,

Lebih terperinci

Sekolah Olimpiade Fisika

Sekolah Olimpiade Fisika SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

LEMBAR KERJA SISWA 5 94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga

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

Analisis Hubungan Kluster Industri dengan Penentuan Lokasi Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Utara Pulau Jawa

Analisis Hubungan Kluster Industri dengan Penentuan Lokasi Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Utara Pulau Jawa JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (0) -5 Aalisis Hubuga Kluster Idustri dega Peetua Lokasi Pelabuha: Studi Kasus Patai Utara Pulau Jawa Maulaa Prasetya Sibolo, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas

Lebih terperinci

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua

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

OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA

OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA HADI SUTANTO SARAGI LECTURER OF ENGINEERING MANAGEMENT; FACULTY OF INDUSTRIAL ENGINEERING INSTITUT

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

Analisis Jarak Tempuh dengan Menggunakan Sistem Simulasi

Analisis Jarak Tempuh dengan Menggunakan Sistem Simulasi Jurnal Metris, 17 (2016): 89 96 Jurnal Metris ISSN: 1411-3287 Analisis Jarak Tempuh dengan Menggunakan Sistem Simulasi Agung Chandra Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X Prosidig Seiar Nasioal Maajee Tekologi IV Progra Studi MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X 1 Dely, 2 Bobby Oedy P. Soepagkat, 2 Nurhadi Siswato 1

Lebih terperinci

VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW

VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW Syaiful Racha (L2F001644) Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Searag, Idoesia Ipoeltekik2001@yahoo.co Abstrak-

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui

Lebih terperinci

Model Pengembangan Wilayah untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur

Model Pengembangan Wilayah untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: 2301-9271 E-1 Model Pegebaga Wilayah utuk Pebagua Pelabuha: Studi Kasus Patai Selata Jawa Tiur Wahyu Putra Gatara, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas

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

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

Lebih terperinci

BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK

BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK Bab ii ebahas egeai aalisis siste yag dibutuhka, keudia arsitektur siste, serta tahapa deteksi da peghitug obyek. Pada tahapa deteksi obyek, terdapat beberapa

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

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

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

Lebih terperinci

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R.

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R. PEMAMPAAN AN REKONSRUKSI CIRA BERWARNA 4-BI MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UAMA (PCA) Rofi Yuliasyah, Budi Setiyoo, R Rizal Isato Abstrak - Selaa ii peelitia egeai peapata da rekostruksi citra digital asih

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

= 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

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

Model Pengembangan Wilayah Untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur

Model Pengembangan Wilayah Untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Model Pegebaga Wilayah Utuk Pebagua Pelabuha: Studi Kasus Patai Selata Jawa Tiur Wahyu Putra Gatara, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas Tekologi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa

METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia tetag Potesi Ekowisata Huta Magrove ii dilakuka di Desa Merak Belatug, Kecamata Kaliada, Kabupate Lampug Selata. Peelitia ii dilaksaaka atara

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

OPTIMALISASI TATA LETAK GUDANG AREA SIMPAN: STUDI KASUS DI PT.GMS

OPTIMALISASI TATA LETAK GUDANG AREA SIMPAN: STUDI KASUS DI PT.GMS OPTIMALISASI TATA LETAK GUDANG AREA SIMPAN: STUDI KASUS DI PT.GMS Agung Chandra Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Mercu Buana Jakarta Email: agungchandra_07@yahoo.co.uk

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Model Pengambilan Keputusan Multikriteria Pemilihan Rumah dengan Teknik Fuzzy Analytical Hierarchy Process Extend Analysis

Model Pengambilan Keputusan Multikriteria Pemilihan Rumah dengan Teknik Fuzzy Analytical Hierarchy Process Extend Analysis Vol. 1, No. 2 Jui 2010 ISSN 2088-2130 Model Pegabila Keputusa Multikriteria Peiliha Ruah dega Tekik Fuzzy Aalytical Hierarchy Process Exted Aalysis Adharii Dwi C Jurusa Tekik Iforatika Fakultas Tekik Uiversitas

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori

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

PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING

PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING Moicha Dwayai, Mahedrawati da Nur Iriawa Progra Studi Magister Maajee Tekologi-ITS Jurusa Maajee Tekologi

Lebih terperinci

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel) Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

Perancangan Jaringan Distribusi LPG 3 Kg di Malang, Jawa Timur

Perancangan Jaringan Distribusi LPG 3 Kg di Malang, Jawa Timur Joural of Logistics ad Supply Chai Maageet, Vol. 3, No. 3, October 2013 : 121-131 Peracaga Jariga Distribusi LPG 3 Kg di Malag, Jawa Tiur Yudi Eka Sari, Joiarto Parug, da Idri Hapsari Jurusa Tekik Idustri,

Lebih terperinci

OPTIMASI SITE LAYOUT MENGGUNAKAN MULTI-OBJECTIVES FUNCTION (Studi Kasus Pada Proyek Pembangunan Graha Rektorat Universitas Negeri Malang Tahap III)

OPTIMASI SITE LAYOUT MENGGUNAKAN MULTI-OBJECTIVES FUNCTION (Studi Kasus Pada Proyek Pembangunan Graha Rektorat Universitas Negeri Malang Tahap III) OPTIMASI SITE LAYOUT MENGGUNAKAN MULTI-OBJECTIVES FUNCTION (Studi Kasus Pada Proyek Pembagua Graha Rektorat Uiversitas Negeri Malag Tahap III) NASKAH PUBLIKASI Diajuka utuk memeuhi sebagia persyarata memperoleh

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERENCANAAN PRODUKSI (STUDI KASUS PADA PT. VONITA GARMENT)

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERENCANAAN PRODUKSI (STUDI KASUS PADA PT. VONITA GARMENT) PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERENCANAAN PRODUKSI (STUDI KASUS PADA PT. VONITA GARMENT) Felicia Soedjiato 1, Tati Oktavia, Jaes Arthur Aggawiata 1 1 Jurusa Tekik Iforatika, Fakultas Tekologi Idustri,

Lebih terperinci

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven)

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven) Bab 3 Perbaika Baga Kedali Pergeraka Data Data Drive) 3.1 Pedahulua Baga kedali klasik utuk eoitorig rataa didasarka pada asusi keorala. Ketika syarat keorala tidak dipeuhi, baga kedali klasik ii tidak

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. 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

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

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

Lebih terperinci

Pendahuluan. Tujuan MODUL

Pendahuluan. Tujuan MODUL DATABASE Etity Relasiosip Diagra Satrio Agug W, Ari Kusyati da Mahedra Data Tekik Iforatika, Fakultas Tekik, Uiversitas Brawijaya, Eail : iforatika@ub.ac.id Pedahulua Etity Relasioalship Diagra adalah

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Kosep Peasara Kosep peasara erupaka filsafat bisis yag bagkit eatag kosep-kosep sebeluya. Kosep peasara berpedapat bahwa kuci utuk ecapai tujuatujua orgaisasi/ perusahaaa terdiri

Lebih terperinci

BAB 7 DISAIN KONTROL BERUMPAN-BALIK LUP TUNGGAL KLASIK

BAB 7 DISAIN KONTROL BERUMPAN-BALIK LUP TUNGGAL KLASIK BAB 7 DISAIN ONTROL BERUMPAN-BALI LUP TUNGGAL LASI 7. Tekik Tepat eduduka Akar (Root Lous) Root Lous: tekik seara grafik yag terdiri atas peggrafika akar-akar pers. karakteristik (eigevalue), sebagai fugsi

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

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia ii egguaka pedekata aajee operasioal bak egeai aalisis efisiesi bak. Willia G. Ziku, et al (2009:118) ejelaska egeai variabel peelitia erupaka

Lebih terperinci

1. Untuk meramalkan kemungkinan yg akan terjadi setelah bangunan dibuat,

1. Untuk meramalkan kemungkinan yg akan terjadi setelah bangunan dibuat, TUJUAN: MODE HIDRAUIK 1. Utuk eraalka keugkia yg aka terjadi setelah bagua dibuat,. Medaatka tigkat keyakia yag tiggi atas keberhasila suatu erecaaa bagua, 3. Megetahui/eraalka eaila bagua hidraulik serta

Lebih terperinci

τ = r x F KESETIMBANGAN

τ = r x F KESETIMBANGAN KESETIMBG Moe Gaa ( τ ) Moe gaa atau torsi adalah besara ag dapat eebabka beda berotasi atau berputar. Besar oe gaa didefiisika sebagai hasil kali atara gaa ag bekerja dega lega. Moe gaa terasuk dala besara

Lebih terperinci

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

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

Lebih terperinci

Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan

Hubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala Frasiscus Mitar Ferry Sihotag Jurusa Tekik Sipil Fakultas Desai da Tekik Perecaaa Uiversitas Pelita Harapa. fmitarfs@yahoo.com, fmitarfs@uph.edu

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

HUBUNGAN VARIETY DAN IDEAL RADIKAL SKRIPSI. Oleh : Ambar Mujiarti J2A

HUBUNGAN VARIETY DAN IDEAL RADIKAL SKRIPSI. Oleh : Ambar Mujiarti J2A HUBUNGAN VARIETY DAN IDEAL RADIKAL SKRIPSI Oleh : Ambar Mujiarti J2A 004 003 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2009

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

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

BAB I PENDAHULUAN. variabel ekonomi makro yang paling banyak memiliki peran dalam aktivitas

BAB I PENDAHULUAN. variabel ekonomi makro yang paling banyak memiliki peran dalam aktivitas BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Julah uag beredar da Iflasi adalah dua diatara sekia bayak variabel ekooi akro yag palig bayak eiliki pera dala aktivitas perekooia suatu egara, tidak terkecuali

Lebih terperinci

Abstract: Given a graph G ( V,

Abstract: Given a graph G ( V, PELABELAN SUPER GRACEFUL UNTUK BEBERAPA GRAF KHUSUS Prias Tri Ajar Ajai, Robertus Heri SU, Bayu Surarso,, Jurusa Mateatika Uiversitas Dipoegoro Jl. Prof. Soedarto, SH, Tebalag, Searag 7 Abstract: Give

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malang)

OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malang) OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag) OPTIMIZATION OF DISTRIBUTION FLOW AND MATERIAL ALLOCATION WITH

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN

Lebih terperinci

PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA

PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA Cara Peyajia Data dega Tabel Distribusi Frekuesi Distribusi Frekuesi adalah data yag disusu dalam betuk kelompok baris berdasarka

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (203) -6 Peerapa Fuzzy Aalytical Network Process Dala Meetuka Prioritas Peeliharaa Jala Mais Oktavia, I Gusti Ngurah Rai Usadha Jurusa Mateatika, Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci