Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA
|
|
- Teguh Lesmono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: ( Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan Jurusan Maemaa, Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insu Tenolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Ham, Surabaya 6 Indonesa e-mal: aprl@maemaa.s.ac.d Absra Tme Seres merupaan salah sau meode analss daa. Salah sau meodenya adalah ARIMA Box-jenns yang nannya dgunaan unu meramalan daa selanjunya. Penelan n ddasaran pada pengamaan dan sesua hasl model peramalan analss me seres dar dua parameer meeorolog yau suhu udara dan ecepaan angn. Esmas oefsen pada persamaan model aan dlauan dengan menggunaan algorma Fler Kalman. Seelah adanya penggunaan algoruma Fler Kalman aan dlauan suau pendeaan yang ddasaran pada ores lnear dar bas praraan dalam penggunaan Fler Kalman. Selanjunya aan lebh dfousan pada sud parameer meeorolog sau wau dmana dberan m sebaga drec oupu dar model pada wau yang mengacu pada salah sau parameer (suhu udara aau ecepaan angn) sera y sebaga bas dar praraan. Esmas n memungnan dalam benu lner pada polnomal dengan n 2. Smulas n menggunaan sofware mnab6, malab R2a, dan mcrosof excel. Hasl smulas berupa graf hasl esmas sae dalam real, ARIMA dengan mnab, dan Fler Kalman. I Kaa Kunc ARIMA Box-Jenns, Fler Kalman I. PENDAHULUAN NDONESIA sebaga Negara epulauan meml jumlah pendudu jwa d ahun 22 mendudu pernga e-empa Negara dengan jumlah pendudu erbanya d duna []. Dan Surabaya, sebaga salah sau oa d Indonesa yang merupaan buoa Jawa Tmur meml jumlah pendudu hampr ga jua jwa d ahun 22 aau menempa poss erngg e-dua jumlah pendudunya seelah oa Jaara [2]. Serng dengan jumlah pendudu yang banya, maa avas oleh warga Surabaya juga aan seman pada dan bervaras. Berbaga macam avas d ehdupan sehar-har n ba secara langsung maupun da langsung nannya aan sanga erpengaruh oleh onds cuaca yang erjad pada har ersebu. Msalnya pada penerbangan d Bandara Inernasonal Juanda, Kabupaen Sdoarjo, Jawa Tmur, sempa dhenan semenara wau aba cuaca buru yang erjad d awasan Surabaya Selaan [3]. Aaupun dapa mengambl conoh sederhana d lngungan sear seper pada seor peranan, ndusr erupu, aau berbaga seor lannya yang jalannya berbaga avas ersebu aan dpengaruh oleh onds cuaca yang ada. Pada umumnya cuaca erjad arena suhu dan elembaban yang berbeda anara sau empa dengan empa lannya. Perbedaan n bsa erjad arena sudu pemanasan maahar yang berbeda dar sau empa e empa lannya arena perbedaan lnang bum [4]. Dengan onds cuaca yang cenderung berbeda-beda anar empa dan wau pada suau daerah, sehngga perlu adanya nformas enang praraan cuaca agar menduung segala avas yang aan derjaan. Telah muncul berbaga pendeaan-pendeaan dalam membua praraan cuaca yang dembangan oleh Negara maju yan suau meode dengan mengnepreasan daa hasl pengamaan dan daa model praraan cuaca aau Numercal Weaher Predcon (NWP). Dalam penggunaan meode n mash menunjuan esalahan yang ssemas arena seap prarawan aan menghaslan nepreas yang berbeda-beda. Dengan aa lan, meode n mash bersfa subjef [5]. Unu mengurang pengaruh ersebu, maa dgunaan suau pendeaan yang menggunaan Fler Kalman. Namun dalam hal n, perbaan bas preds dmplemenasan pada hasl peramalan dar ARIMA (Auoregressve Inegraed Movng Average) Box-Jenns darenaan elah adanya daa penguuran dar BMKG sasun Juanda Surabaya yang juga merupaan fungs wau. Pada ugas ahr n, daa hasl pengamaan oleh Badan Meeorolog Klmaolog dan Geofsa (BMKG) Sasun Meeorolog Juanda Surabaya pada suhu udara dan ecepaan angn nannya aan dgambaran pola yang ada dengan menggunaan Analss Dere Wau (Tme Seres). Tme seres adalah serangaan pengamaan erhadap suau
2 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: ( Prn) A-29 varabel yang dambl dar wau e wau dan dcaa secara beruruan menuru uruan wau ejadannya dengan nerval wau yang eap [6]. Seap pengamaan dnyaaan sebaga varabel random Z yang dperoleh berdasaran ndes wau erenu dengan, 2,, n sehngga penulsan daa me seres adalah Z, Z, Z. 2 n Model ARIMA yang ddapa, aan dgunaan unu melauan preds dan penggunaan Fler Kalman yang erdr dar suau hmpunan aas persamaan maemaa aan memberan sebuah solus ompuas yang efsen dar meode uadra erecl. Sehngga nannya meode Fler Kalman n dapa ererapan dalam perbaan preds cuaca. II. METODOLOGI PENELITIAN A. Analss Model Daa dan Pembahasan Pada ahapan n aan danalss daa yang ddapa dar BMKG sasun Juanda-Surabaya. Daa yang ddapa merupaan hasl pengamaan dar pha era dengan menggunaan ala uur suhu udara. Dan dalam hal n daa yang danalss adalah daa suhu udara pada bulan Januar, Februar, Mare, dan Aprl. Daa yang ada aan dolah lebh lanju dengan menggunaan sofware Mnab6. Dengan menggunaan meode analss me seres maa aan dcoba unu mencar model daa yang sesua. Aan eap, emungnan model yang ada aan lebh dar sau erganung dar hasl plo daa yang ada. Berbaga emungnan model yang ada ersebu aan duj elayaannya sesua dengan auran-auran yang ada pada meode analss me seres n. Lalu aan dramalan sebanya 3 har berunya. Dar daa yang ada aan duj esasonerasnya ba dalam varans dengan menggunaan plo box-cox ransformaon maupun dalam mean dengan menggunaan plo me seres aau juga dapa dengan melha nla-nla auoorelas-nya aan urun secara cepa menuju nol. Seelah ddapa daa yang sasoner maa selanjunya adalah plo Auocorrelaon Funcon (ACF) dan plo Paral Auocorrelaon Funcon (PACF) unu mengeahu model yang memungnan. Ada berbaga emungnan model semenara yang erbenu dengan melha lag yang eluar dar gars merah puus-puus anara lan seper pada abel beru n Tabel. Model Semenara Berdasaran Plo ACF dan PACF pada Daa Suhu Udara model whe nose sgnfcan eerangan (ARIMA) 3,, x x - 3,, x x -,, x v -,, v v anpa onsana 2,, x x - 2,, x v -,, x v - Dar abel d aas ampa bahwa model ARIMA (,,) elah memenuh elayaan model pada me seres yau daa yang whe nose dan sgnfcan. Berdasaran Model ARIMA (p, d, q) yang denalan oleh Box dan Jenns dengan orde p sebaga operaor dar AR (Auoregressve), orde d merupaan dfferencng, dan orde q sebaga operaor dar MA (Movng Average):[6] p d B ) Z ( B a () q ( B )( ) sehngga unu ARIMA (,,) adalah B B Y B a (2) dengan, 5977 ;, 986, sehngga Y (3),5977 Y,5977 Y a, 986 a 2 Hal yang sama dlauan pada daa ecepaan angn, dan berbaga emungnan model semenara yang erbenu dengan melha lag yang eluar dar gars merah puus-puus yang dunjuan pada plo ACF dan PACF erhadap daa ecepaan angn yang elah sasoner anara lan seper pada abel beru n dengan erdapa empa emungnan model yau ARIMA (2,,), ARIMA (,,), ARIMA (,,), dan ARIMA (,,). Tabel 2. Model Semenara Berdasaran Plo ACF dan PACF pada Daa Kecepaan Angn model (ARIMA) whe nose sgnfcan eerangan 2,, v x -,, x v -,, v x -,, v v anpa onsana Pada abel 2 d aas,menunjuan bahwa model ARIMA (,,) elah memenuh elayaan model pada me seres yau daa yang whe nose dan sgnfcan. Dar persamaan (), maa unu benu model ARIMA (,,) adalah ( B )( B ) Y ( B ) a (4) dengan, 683, sehngga Y Y a, 683 a (5) B. Penerapan Meode Fler Kalman Aan dlauan smulas erhadap hasl perhungan sebelumnya e dalam algorma Fler Kalman dengan menggunaann sofware Malab R2a. Pada asus n aan
3 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: ( Prn) A-3 mengesmas nla oefsen polnomal a dan a yang ada pada persamaan model beru:[9] y a, a, m n a m (6) n, Karena dalam esmas n aan mengambl nla n 2 sehngga persamaan (6) berubah menjad y a a,, m (7) a, dengan x ( ) dan H m dmana m a, merupaan daa e. Selan u juga aan denuan beberapa sebaga nla awal yau A sebaga mars ssem. N sebaga masuan banya eras yang dngnan. Q sebaga mars ovarans. R R sebaga mars ovarans. a sebaga masuan nla awal a. a sebaga masuan nla awal a. Seelah mempunya nla awal maa unu selanjunya aan mencar nla dar nose dengan random yang berdsrbus normal. Dar menjalanan peranga luna aan denuan yan Model Ssem[] X a a A X B U G w (8),, a a Model Penguuran[] z y,, w H X v () a m v () a Pada Tahap Preds n aan dcar nla ovarans error P dan nla esmas Xˆ sebaga beru[] Xˆ AXˆ w (2) (9) dengan dberan nla 8 ˆ X ; A dan 8 w yang ddapa dengan random berdsrbus normal. P dengan AP T A Q (3) 4, P dan Q 4, Pada Tahap Kores aan mencar nla dar Kalman Gan K dengan menggunaan hasl perhungan pada ahap preds sebaga beru[] T T HP H R K P H (4) dengan R dan unu mendapaan nla ores dar Xˆ aan juga menggunaan nla Xˆ yang elah ddapaan pada ahap sebelumnya sebaga beru[] ˆ ˆ ( ˆ X X K z HX ) (5) dengan z merupaan den dengan y yang ddapaan dar bas aau selsh anara daa dengan hasl forecas pada mnab e-. Lalu unu menghung nla ovarans error P pada ahap ores n aan menggunaan nla dar yang ddapaan dar perhungan d ahap preds sebaga beru[] ( I K H P (6) P ) dengan I merupaan mars denas. III. ANALISA DAN PEMBAHASAN Smulas dlauan dengan menerapan algorma Fler Kalman pada persamaan. Hasl smulas aan devaluas dengan cara membandngan eadaan real dengan hasl esmas Fler Kalman dan ARIMA. Dan pada ahapan n, aan dlauan 3 al smulas dengan banya menjalanan peranga luna yang berbeda-beda yau 3, 5, dan 7 al menjalanan peranga luna ba pada daa suhu udara maupun ecepaan angn. Dan aan denuan beberapa nla awalan unu varabel yang ada yau danaranya adalah A sebaga mars ssem adalah A Q sebaga mars ovarans adalah, dengan Q,, R R sebaga mars ovarans adalah.
4 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: ( Prn) A-3 a sebaga masuan nla awal a adalah -8. a sebaga masuan nla awal a adalah 8. nla awal esmas X ˆ a a 4 nla awal ovarans error P 4 Selanjunya aan dlauan dengan menerapan algorma Fler Kalman pada persamaan. Hasl smulas aan devaluas dengan cara membandngan eadaan real dengan hasl esmas Fler Kalman dan ARIMA. Dan pada ahapan n, aan dlauan smulas sebanya 3,al menjalanan peranga luna ba pada daa suhu udara maupun ecepaan angn. dunjuan pada Gambar. Dar Gambar ampa ba smulas pada daa suhu udara maupun daa ecepaan angn meml raaan yang lebh mendea daa seelah menggunaan algorma Fler Kalman ja dbandngan dengan hasl preds dar ARIMA. Melalu cara yang sama maa hasl smulas aan devaluas dengan cara membandngan eadaan real dengan hasl esmas Fler Kalman dan ARIMA. Dan pada ahapan n, aan dlauan smulas sebanya 5,al menjalanan peranga luna ba pada daa suhu udara maupun ecepaan angn. (a) (a) (b) Gambar 2. Hasl Smulas II pada Daa (a) Suhu Udara dan (b) Kecepaan Angn (b) Gambar. Hasl Smulas I pada Daa (a) Suhu Udara dan (b) Kecepaan Angn Dengan 3 al menjalanan peranga luna aan dcar nla raa-raa yang emudan dlauan plo dengan menggunaan sofware MalabR2 seper yang Seelah 5 al menjalanan peranga luna maa aan dcar nla raa-raa yang emudan dlauan plo dengan menggunaan sofware MalabR2 seper yang dunjuan pada Gambar 2. Dar Gambar 2 ampa ba smulas pada daa suhu udara maupun daa ecepaan angn meml raaan yang lebh mendea daa seelah menggunaan algorma Fler Kalman ja dbandngan dengan hasl preds dar ARIMA. Kemudan dar cara yang sama maa hasl smulas aan devaluas dengan cara membandngan eadaan real dengan
5 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: ( Prn) A-32 hasl esmas Fler Kalman dan ARIMA. Dan pada ahapan n, aan dlauan smulas sebanya 7,al menjalanan peranga luna ba pada daa suhu udara maupun ecepaan angn. Dalam hal n suau peramalan da lepas dar suau esalahan perhungan peramalan. Ada beberapa meode unu mengevaluas hasl peramalan yang nannya dapa dgunaan unu mengeahu eauraan hasl peramalan yang elah dlauan erhadap daa yang sebenarnya. Meode yang dgunaan dalam penelan n yau Mean Absolue Percenage Error (MAPE) yang merupaan nla engah esalahan persenase nla mula dar suau peramalan. F N Ddefnsan : MAPE N X X (a) dengan X adalah nla daa e, F adalah nla peramalan e, dan N adalah banyanya daa[]. Sehngga unu nla MAPE dar hasl peramalan yang elah dlauan dunjuan oleh abel beru: Tabel 3. Nla MAPE pada Hasl Peramalan Daa Suhu Udara No. Model Nla MAPE ARIMA 2, KF Smulas I 2, KF Smulas II, KF Smulas III, (b) Gambar 3. Hasl Smulas III pada Daa (a) Suhu Udara dan (b) Kecepaan Angn Dengan 7 al menjalanan peranga luna aan dcar nla raa-raa yang emudan dlauan plo dengan menggunaan sofware MalabR2 seper yang dunjuan pada Gambar 3. Dar Gambar 3 ampa ba smulas pada daa suhu udara maupun daa ecepaan angn meml raaan yang lebh mendea daa seelah menggunaan algorma Fler Kalman ja dbandngan dengan hasl preds dar ARIMA. Dapa dama bersama dar Gambar -3 bahwa onds yang palng sesua unu mengesmas nla polnomal yang nannya berguna sebaga perbaan preds dar ARIMA melalu mnab dengan Fler Kalman adalah dsaa menggunaan onds pada smulas III pada daa suhu udara dan onds smulas III pada daa ecepaan angn. Dapa dbandngan dar gambar smulas I, smulas II, dan smulas III pada daa suhu udara maa yang smulas III menunjuan hasl preds yang lebh aura dan mendea daa aslnya seper yang dunjuan pada Gambar 3 Bagan (a). Sedangan dapa juga dbandngan dar gambar smulas I, smulas II, dan smulas III pada daa ecepaan angn maa yang smulas III menunjuan hasl preds yang lebh aura dan mendea daa aslnya seper yang dunjuan pada Gambar 3 Bagan (b). D sampng u juga dar gambar d bawah n dapa dbandngan nla mula esalahan peramalan ba unu ARIMA dengan mnab dan Fler Kalman dengan hasl smulas III pada daa suhu udara menunjuan bahwa nla mula esalahan peramalan unu Fler Kalman smulas III cenderung lebh ecl ja dbandngan dengan yang lan. Selan u, dapa deahu juga auras peramalan yang ada dengan melha nla MAPE dar hasl peramalan yang elah dlauan seper yang dunjuan oleh abel beru: Tabel 4. Nla MAPE pada Hasl Peramalan Daa Kecepaan Angn No. Model Nla MAPE ARIMA 28, KF Smulas I 9,53 3 KF Smulas II 9,376 4 KF Smulas III 8,
6 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: ( Prn) A-33 IV. KESIMPULAN Dar seluruh proses yang elah dbahas d aas dapa dsmpulan bahwa model daa adalah ARIMA (,,) unu suhu udara dan ARIMA (,,) unu ecepaan angn. Selan u, penggunaan algorma Fler Kalman mempunya pengaruh ba erhadap perbaan hasl preds erbu dar nla MAPE pada daa suhu udara dengan ARIMA adalah 2, sedangan nla MAPE dengan Fler Kalman mempunya nla yang lebh ecl yau, Hal yang sama juga belau pada daa ecepaan angn dmana penggunaan algorma Fler Kalman mempunya pengaruh ba erhadap perbaan hasl preds erbu dar nla MAPE dengan ARIMA adalah 28, sedangan nla MAPE dengan Fler Kalman mempunya nla yang lebh ecl yau 8, DAFTAR PUSTAKA [] Anonm. (23). Negara Dengan Jumlah Pendudu Terbanya d Duna. fhp://suhadahanum.blogspo.com/23/9/-negara-denganjumlah-pendudu.hmlg. dases anggal 27 Agusus 23. [2] Anonm. (23). Koa Terpada d Indonesa. fhp://pengeahuanpnars.com/23//-oa-erpada-dndonesa.hmlg. dases anggal 29 Agusus 23. [3] Anonm. (23). Penerbangan Juanda dhenan aba cuaca buru. fhp://anaranews.com/23/2/penerbangan-juanda-dhenan-abacuaca-buru.hmlg. dases anggal 2 Sepember 23. [4] Anonm. (23). Cuaca. fhp://wpeda.com/23/9/cuaca.hmlg. dases anggal 29 Agusus 23. [5] Zar, A. Analss dan Pengembangan Ssem Meode Praraan Cuaca d Bdang Informas Meeorolog. Tugas Ahr, Unversas Gunadarma : Jaara. [6] We, W. S. (99). Tme Analyss Unvarae and Mulvarae Mehods. Addson Wesley Publshng Company, Inc. : Amera.
E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-40 Peramalan Jumlah Wsawan d Agrowsa Kusuma Bu Menggunaan Meode Analss Speral swul Maghfroh, Sr Suprap Har, ur Wahyunngsh Jurusan Mema, Faulas Mema
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciPemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., ( 337-3 (3-9X Prn D-7 Pemodelan Indes Pembangunan Gender dengan Pendeaan Regres Nonparamer Splne d Indonesa Nurul Fajryyah dan I Nyoman Budanara Jurusan Sasa, Faulas
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET
BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciPenempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya
JURNL TEKNIK POMITS Vol 2, No 1, (214) 1 Penempaan Opmal Sensor Dengan Meode Parcle Swarm Opmzaon (PSO) Unu Sae Esmaon Pada Ssem Dsrbus Surabaya j Dharma, Onoseno Penangsang, Rony Seo Wbowo Jurusan Ten
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinciSIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi
SIMUASI ERGERAKAN TRAJECTOR ANNING ADA ROBOT ENGAN ANTHROOMORHIC Moh Imam Afand usl KIM-II, Kawasan usppe Serpong, Tangerang 54 INTISARI Robo lengan yang mampu bergera secara oomas membuuhan suau ssem
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
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 terperinciPenggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering
Penggerombolan Model Parameer Regres dengan Error-Based Cluserng 1 I Made Sumerajaya 2 Gus Adh Wbawa 3 I Gede Nyoman Mndra Jaya 1 Saf Pengajar Deparemen Sasa IPB 2,3 Mahsswa Pascasarjana Sasa IPB ABSTRAK
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Defns Parwsaa dan Wsaawan Parwsaa adalah slah yang dberan apabla seseorang wsaawan melauan perjalanan u sendr, aau dengan aa lan avas dan ejadan yang erjad ea seseorang pengunjung melauan
Lebih terperinciMODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan
Lebih terperinciSEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC
Semnar Nasonal Ssem Informas Indonesa, - 4 Desember 03 SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC Suparman Penddan Maemaa FKIP UAD
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciZullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang
MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU Zullaah dan Sumn, Jurusan Maemaa FMIPA Unversas Dponegoro Jl Prof H Soedaro, SH, Tembalang Semarang Absrac In
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 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 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
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 RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAB IV SIMULASI MODEL
21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
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 III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciREGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES
Regres Lner Fuzzy Pada Daa Tme Seres REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES Abdul Roza Progam Sud Maemaa Unversas Pesanren Tngg Darul Ulum Jombang abd.roza76@yahoo.co.d Absra Perembangan eor dan alas
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinci4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI
4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR
B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon
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 III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciKombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial
96 Vol. 3, No., 96-, Januar 7 Kombnas Penasran Model Lag Terdsrbus Dengan Espeas Adapf Dan Penyesuaan Parsal Adawaya Rangu Absra Dalam menasr Model Lag Terdsrbus, masalah yang mungn erjad adalah da adanya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Jurnal Informaika Polinema ISSN: 2407-070X SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Mansyur, Erfan Rohadi Program Sudi Teknik Informaika,
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam
Lebih terperinci! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013
! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Studi Kasus: PT Tembaga Mulia Semanan)
Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi Program Sudi MMT-ITS, Surabaya 1 Agusus 2009 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE PERAMALAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (Sudi Kasus: PT
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinci' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN
j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN
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 terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 12 TUGAS AKHIR.
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,,)(0,,) 2 TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Sau Syara unuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
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 terperinci*Corresponding Author:
Prosiding Seminar Tugas Akhir FMIPA UNMUL 5 Periode Mare 6, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-6-7658--3 Penerapan Model Neuro-Garch Pada Peramalan (Sudi Kasus: Reurn Indeks Harga Saham Gabungan) Applicaion
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
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 terperinciBUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010
3 1 BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN \ NOMOR ;6TAHUN 2010 TENTANG PENYELENGGARAAN SSTEM PENGENDALAN NTERN PEMERNTA D LNGKUNGAN PEMERNTAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN,
Lebih terperinciExponential smoothing
Exponenial smoohing This is a widely used forecasing echnique in reailing, even hough i has no proven o be especially accurae, www,cl,asae,edu/crbrown/smoohing07,pp 1 Exponenial Smoohing n Period Moving
Lebih terperinciPrediksi Curah Hujan Kota Samarinda pada Tahun 2014 dengan Metode Filter Kalman. Rainfall Prediction Samarinda in 2014 with Kalman Filter Method
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Mei ISSN 8-789 Predisi Curah Hujan Koa Samarinda pada Tahun dengan Meode Filer Kalman Rainfall Predicion Samarinda in wih Kalman Filer Mehod Ea Syafiri Andarini, Sri
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinciUJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST
Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciMETODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK DARI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES HARGA OPSI PUT AMERIKA SURITNO
MEODE BEDA HINGGA UNUK OLUI NUMERIK DARI PERAMAAN BLACK-CHOLE HARGA OPI PU AMERIKA URINO EKOLAH PACAARJANA INIU PERANIAN BOGOR BOGOR 8 PERNYAAAN MENGENAI EI DAN UMBER INFORMAI Dengan n saya menyaaan baha
Lebih terperinciJurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,
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 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 terperinci( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x
III PEMODELAN Model Perumbuan Koninu Terbaasnya sumber-sumber penyoong (ruang, air, maanan, dll) menyebaban populasi dibaasi ole suau daya duung lingungan Perumbuan populasi lamba laun aan menurun dan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan
Lebih terperinciModifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat
Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga
Lebih terperinciPenerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN (STUDI KASUS KOTA SALATIGA, BULAN JANUARI 2014 JULI 2016)
Prosiding Seminar Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISBN: 978-602-622-20-9 hal 935-950 November 206 hp://jurnal.fkip.uns.ac.id PERAMALAN DENGAN MODEL VARI PADA DATA IHK KELOMPOK PADI-PADIAN DAN BUMBU-BUMBUAN
Lebih terperinciSpace-time Models. MA5282 Topik dalam Statistika II 21 April 2015 Utriweni Mukhaiyar
Space-me Models MA58 opk dalam Saska II Aprl 5 Urwen Mukhayar Analss Sask Box&Jenkns Ieraon Posulae General Class of Models ACF, PACF, dff Daa Analyss on-paramerc Analyss Sochasc Processes Mulvarae Analyss
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciBERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG
BERTA DAERAH KABUPATEN PACTAN TAHUN 200 NOMOR 7 PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 6 TAHUN 200 TENTANG PERUBAHAN KETGA ATAS PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 28 TAUN 2009 TENTANG PENJABARAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Pengangguran Pengangguran aau una karya merupakan isilah unuk orang yang idak mau bekerja sama sekali, sedang mencari kerja, bekerja kurang dari dua hari selama seminggu,
Lebih terperinciModel Suku Bunga Multinomial 4. Danang Teguh Qoyyimi *, Dedi Rosadi 2.
ROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- Model Suu Bunga Mulnomal 4 S-5 Danang Teguh Qoyym *, Ded Rosad Jurusan Maemaa FMIA Unversas Gadah Mada *qoyym@ugm.ac.d Maalah n adalah merupaan pengembangan dar model suu
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor
ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya
Lebih terperinciPerancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informaika ASIA (JITIKA) Vol.10, No.2, Agusus 2016 ISSN: 0852-730X Perancangan Sisem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Meode Triple Exponenial Smoohing Tria
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciKINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH
KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau
Lebih terperinci