TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN"

Transkripsi

1 Peeapa Daa Evelope Aalyss uu Efses Kea Kayawa pada PT. X Wda Sulash, He Kuswao da Des Suslagu Juusa Sasa, F-MIPA, Isu Teolog Sepuluh Nopebe (ITS) Jl. Aef Raha Ha, Suabaya E-al: he_@sasa.s.ac.d,des_s@sasa.s.ac.d 1 Absa-- Efses ea ayawa (Poduvas) dapa dgaa dega dagoss, pelaha, da daa. Dagoss dapa dlaua secaa foal oleh seap dvdu yag ea uu egaa eapuaya dala egevaluas, epeba ea aau bsa dlaua peusahaa dega eguu poduvas ayawa. Deal eode Daa Evelope Aalyss (DEA) yag dguaa dala peguua efses suau u. Pada ugas ah dlaua aalss ga efses ea ayawa d peusahaa eleouas d wlayah Eas Java dega egguaa eode DEA-CCR yag beoeas pu. Daa yag dguaa adalah daa seude yau ulah peeaa, ulah wau,da bobo peeaa sebaga pu sea daa ovee sebaga oupu. Hasl aalss euua bahwa efses ayawa dega DMU sebaya 53 ayawa haya ada 7 ayawa yag el ea efse sedaga 46 ayawa laya da efse. Kayawa yag da efse aa dlaua poyes dega oeas pu sehgga awaya bsa efse. Hasl poyes dpeoleh bahwa pu yag pelu ega ulag egea wau pegeaa BTS (X 8 ) da wau pegeaa FO (X 11 ). Kaa uc : Daa Evelope Aalyss (DEA), efses, ayawa, DEA-CCR oeas pu I. PENDAHULUAN Seap ogasas beepega ehadap ea eba yag apu dhasla oleh agaa sse yag belau dala ogasas esebu. Maaee sube daya ausa eupaa salah sau fao uaa uu edapaa ea eba. Megaa ea ayawa (Poduvas) dapa dlaua dega dagoss, pelaha, da daa, (Tpe, 1993). Dagoss dapa dlaua secaa foal oleh seap dvdu yag ea uu egaa eapuaya dala egevaluas, epeba ea aa bas dlaua peusahaa dega eguu poduvas ayawa. Dala aga egaa poduvas ayawa suau peusahaa eleouas yau PT. X aa eguu poduvas ayawaya uu eguag ovee. Megeahu sebeapa besa ga pegauh peguaga wau ovee ehadap ea aau poduvas ayawa, aa peuls elaua peela egea hal esebu dega egguaa DEA ( Daa Evelope Aalyss ). Peela egguaa eode DEA aea vaabel-vaabel yag deahu bepegauh ehadap la ovee bsa dala aau dasala sesua ebuuha. II. TINJAUAN PUSTAKA a. Daa Evelope Aalyss (DEA) DEA eupaa pegebaga le pogag yag ddasaa pada peguua ea elaf da suau u podus bedasaa bebeapa aso bobo da oupu ehadap pu uu suau DMU. Yag dasud DMU adalah sesuau hal yag el esaaa aaes opeasoal. Beu adalah bebeapa slah DEA yag pelu deahu (Ye,d.2005). 1. Ipu 2. Oupu 3. Decso Mag U (DMU) Sesuau yag dla da dbadga aaa pu da oupu sehgga dpeoleh la efses elafya. Asus-asus yag edasa dala pelha DMU euu Raaaha (2003) aaa la sebaga beu : a. DMU haus eupaa u-u yag hooge. b. Julah DMU lebh baya da ulah pu da oupu. c. Bobo d. Peguua beoeas pu e. Peguua beoeas oupu f. Cosa Reu o Scale (CRS) Asus eyaaa bahwa peabaha sau u pu aa eghasla peabaha sau u oupu. g. Efses es Keapua sebuah u uu eghasla oupu seasal ug da seulah pu yag dguaa. DEA eeua aso asal da ulah oupu yag dbe bobo ehadap ulah pu yag dbe bobo, dega bobo yag deua oleh odel. Efses elaf (θ ) da DMU e- dfoulasa sebaga beu. u y 1 v x 1 (1) Keeaga: u = bobo oupu, = 1,2,3,..., v = bobo pu, = 1,2,3,..., y = la da oupu suau u e- x = la da pu suau u e- = es DMU, = 1, 2, 3,..., b. Model DEA-CCR (Chaes Coope Rhodes) Model CCR dguaa uu egaas peasalaha dega ega DMU uu egadops bobo yag dapa easala aso poduvas da DMU esebu apa aso da DMU la elebh 1. Beu egubah

2 2 aso poduvas ead peguua efses elaf. Msala edapa seulah DMU. Masg-asg DMU egguaa seulah pu da oupu. Ja DMU yag aa daalss adalah DMU e-. Maa peghuga la efses dfoulasa sebaga beu. Fugs uua ax u y 1, = DMU yag del v x 1 u y dega edala 1 1, uu seap DMU v x 1 dala sapel = 1,2,, (2) u, v 0 ; = 1, 2,..., ; = 1, 2,..., (Boussofae, Dyso, da Thaassouls, 1991) Beu pesaaa d aas el ulah solus yag da ebaas, sehgga foulas d aas dubah dala beu le pogag. Foulasya dapa dlha pada pesaaa 3. Fugs uua ax u y, = DMU yag del 1 dega edala v x 1 (3) 1 u y v x 0 = 1,2,, u, v ; = 1, 2,..., ; = 1, 2,..., Beu dual da odel DEA-CCR dfoulasa pada pesaaa 4. Fugs uua dega edala x x 0, = 1, 2,..., 1 y y, = 1, 2,..., 1 0, = 1, 2,..., ; = obe (4) Nla θ pada odel 4 adalah la efses DMU e-. Sesua dega eoea dual dala poga le, besaya θ aa saa dega la opal u y pada odel pal 3. θ aa 1 bela 0< θ 1. λ pada odel 4 eupaa beu asfoas da u da v pada odel 3. λ adalah suau vaabel yag euua sebeapa besa pu dapa duua da oupu dapa daa uu ebua suau DMU yag sedag devaluas ead efse. DMU daaa efse a θ =1 da seua λ = 0. Oleh aea u, bedasaa la opal θ yag elah dpeoleh pada odel 4 aa dguaa odel poga le uu edees euga o-zeo slac dega easala slac-slac yag ada sehgga dpeoleh o-zeo slac euaa pada DMU-DMU yag beada pada ods wealy effce. Model esebu adalah sebaga beu. Fugs uua ax 1 dega edala x S S S x, = 1, 2,..., y S y, = 1, 2,, (5), S, S 0, = 1,2,..,; : obe yag del Model 4 da odel 5 dapa dfoulasa dala sebuah odel sepe beu. Fugs uua: S S dega edala: y y S 0, = 1, 2,..., x S x,=1,2,., (6), S, S 0 del. da, = 1, 2,..., ; =DMU yag S adalah vaabel slac uu pu e- S adalah vaabel slac uu oupu e-. adalah blaga eal dega la posf yag saga ecl. Kehada dala fugs obef esebu, secaa efef ega uu egopas θ elebh dahulu sebelu vaabelvaabel slacya. Dega dea opas vaabel-vaabel slac da e pegauh hasl opas θ. DMU daaa efse pada odel 6 a θ =1 da seua slacya ol ( S = 0, S = 0). c. Pegaa Efses Model DEA-CCR Melaua pegaa efses, aa pu da oupu pelu dpoyesa. Sehgga DMU yag da efse dapa dgaa. Besa pebaa pu x da oupu y dapa dhug da: x x x S ( 1 ) x S y S Ruus uu pebaa la pu da la oupu yag dsebu dega CCR poeco yau: xˆ x x x S x (7) yˆ y y y S y (8) Dega xˆ adalah pu opal pada DMU e- ŷ adalah oupu opal pada DMU e- (Coope, Sefod, da Toe, 2007)

3 3 III. METODOLOGI PENELITIAN a. Sube daa Daa yag dguaa dala ugas ah adalah daa seude yau daa ayawa peusahaa X dega ulah ayawa sebaya 53 ayawa da dvs Feld Opeao d Aea Eas Java. Aea esebu ed da Jebe, Madu, Malag, Madua, Suabaya 1 da Suabaya 2 pegabla daa d Eas Java aea euu dvs face d aea edapa wau luag eap ovee ega. b. Vaabel Peela Vaabel yag dguaa dala peela ed da vaabel oupu da vaabel pu. Daa ulah wau, bobo peeaa, da ulah peeaa yag sebaga pu da ulah Ovee yag dselesaa sebaga oupu. Tabel 3.1 Vaabel Peela N Naa Jes o Vaabel Vaabel Keeaga 1 Ovee(Y 1) Oupu Julah a ovee yag dcla oleh ayawa dala Julah peeaa Ipu BTS (X 1 ) Julah peeaa Ipu CME (X 2 ) Julah Peeaa Ipu CORE (X 3) Julah Peeaa Ipu FO (X 4) Julah Peeaa Ipu Ohe (X 5) Julah Peeaa Ipu Tassso (X 6) Wau peeaa Ipu BTS (X 7 ) Wau peeaa Ipu CME (X 8 ) Wau Peeaa CORE (X 9) Ipu Wau Peeaa Ipu FO (X 10) Wau Peeaa Ipu Ohe (X 11) Wau Peeaa Ipu Tass so (X 12) Bobo peeaa Ipu BTS (X 13 ) Bobo peeaa Ipu CME (X 14 ) peode 1 ahu eah Julah peeaa BTS yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah peeaa CME yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah peeaa CORE yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah peeaa FO yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah peeaa Ohe yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah peeaa Tassso yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah wau peyelesaa peeaa BTS yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah wau peyelesaa peeaa CME yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah wau peyelesaa peeaa CORE yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah wau peyelesaa peeaa FO yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah wau peyelesaa peeaa Ohe yag deaa dala peode 1 ahu eah Julah wau peyelesaa peeaa Tassso yag deaa dala peode 1 ahu eah Bobo peeaa BTS yag deaa dala peode 1 ahu eah Bobo peeaa CME yag deaa dala peode 1 ahu eah 16 Bobo Peeaa CORE (X 15) Ipu Bobo 17 Peeaa Ipu FO (X 16) Bobo 18 Peeaa Ipu Ohe (X 17) Bobo 19 Peeaa Tass Ipu so (X 18) Bobo peeaa CORE yag deaa dala peode 1 ahu eah Bobo peeaa FO yag deaa dala peode 1 ahu eah Bobo peeaa Ohe yag deaa dala peode 1 ahu eah Bobo peeaa Tassso yag deaa dala peode 1 ahu eah Tabel 3.2 Suu Daa Afas Kayawa d Eas Java DMU No (egee) X 1 X 2 X 3 X 17 X 18 Y 1 1 Abo x 11 x 21 x 31 X 171 Y 181 Y 11 2 Na x 12 x 22 x 32 Y 172 Y 182 Y N Yudsa x 1 x 2 x 3 X 17 X 18 Y 1 c. Lagah Aalss Adapu lagah aalss yag dguaa dala peela adalah sebaga beu : 1. Meeapa vaabel uu euaa DMU, pu, da oupu. 2. Megupula daa. 3. Medespsa asg asg aea bedasaa se yag palg baya eea ode da ode peeaa ebaya d seap aea. 4. Melaua peguua efses ehadap ea ayawa dega DEA-CCR uu asg asg aea. 5. Mebua peeaa uu ayawa yag efse dala seap aea da ayawa yag da efse uu dbag bedasaa posease efses (efse aau da efse). 6. Melaua poyes pebaa pada ayawa d Java Rego yag da efse sehgga bsa dlaua efses. 7. Mea espula da hasl poyes uu egaa efses ayawa yag da efse. IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN Table beu eupaa wlayah yag asu e dala Eas Java. Koa-oa selauya daalss uu egeahu se aa da asgasg oa esebu yag el ode peeaa palg baya da peasalaha apa yag ead. 22% 21% JEMBER MADIUN 12% MADURA MALANG SURABAYA 1 SURABAYA 2 Gaba 1 Julah Ode Peeaa d Eas Java

4 4 Bedasaa Gaba 1 dapa deahu bahwa Ode peeaa ebesa edapa d 3 aea yau 21% d Jebe, d Malag, da 22% d Suabaya 2. Beu eupaa gaba 10 se yag palg baya eea ode d Jebe. 3% 3% 2% 2% 2% 1% 1% 1% Bedasaa Gaba 5 dapa dlha bahwa pada daeah Jobag 3 ode peeaa pada asalah FO, HUT Madu 54% ode peeaa pada Tassso, da HUT Ked 40% ode peeaa pada asalah CME. Beu eupaa gaba 10 se yag palg beasalah d Madua. 3% 3% 3% 2% 2% 2% 2% 2% 1% 1% Gaba 2 10 se dega ode peeaa egg d Aea Jebe Dlha da Gaba 2 deahu 10 se yag palg beasalah d Jebe yau Sepu, Jebe, Bayuwag, Pobolggo, Klaah, Wooeo, Pasa, Baula, Cugg, da Puge. Daa ode peeaa ada d se Sepu. Selauya aa delasa bebeapa ode peeaa ada pada asg-asg se d Jebe. Pebahasa ode peeaa esebu dapa dlha pada Gaba beu. 5 58% 54% 28% 1 13% 19% % 13% 1 2% 4% 2% 1% 3% 4% 3% 2% SEMPU JEMBER BANYUWANGI PROBOLINGGO Gaba 3 Jes Ode Peeaa 4 se d Aea Jebe Bedasaa Gaba 3 dpeoleh hasl bahwa pada daeah Sepu, Jebe, Bayuwag ode peeaa lebh da 50 % pada asalah assso, sedaga Pobolggo 28 % ode peeaa pada asalah CME. Beu eupaa gaba 10 se yag palg beasalah d Madu. 4% 3% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% Gaba 4 10 se dega ode peeaa egg d Aea Madu Dlha da Gaba 4 deahu 10 se yag palg beasalah d Jebe yau Jobag, HUT Madu, HUT Ked, Sab, Pae, Kasha Paca, Moooo, Pesae Ked, See Ked, da Sedeg. Selauya aa delasa bebeapa ode peeaa pada asg-asg se. BTS CME CORE EWO FO OTHERS TRANSMISSION 3 54% 40% % 10% 4% 2% 3% 1% 0% 1% JOMBANG HUT MADIUN HUT KEDIRI Gaba 5 Jes Ode Peeaa 3 se d Aea Madu 1% 30% 1 Gaba 6 10 se dega ode peeaa egg d Aea Madua Dlha da Gaba 6 deahu 10 se yag palg palg baya eea ode asalah peeaa d Madua yau Paeasa, HUT Kalage, Bagala, Sapag, Pegaea, Budaga Paeasa, Obe, Gals Bagala, da Bau Koceg. BTS CME CORE EWO FO OTHERS TRANSMISSION 61% 29% 3 23% 21% 1 11% 13% 9% 8% 8% 3% 0% 0% 1% 1% PAMEKASAN HUT KALIANGET BANGKALAN Gaba 7 Jes Ode Peeaa 3 se d Aea Madua Bedasaa Gaba 7 dapa dlha bahwa pada daeah Paeasa 61% asalah pada assso, HUT Kalage 29% peasalaha pada Ohes, da Bagala 3 asalah pada CORE. Beu eupaa gaba 10 se yag palg baya eea ode d Malag. 3% 2% 2% 2% 2% 2% 1% 1% 1% Gaba 8 10 se dega ode peeaa egg d Aea Malag Dlha da Gaba 8 deahu 10 se yag palg beasalah d aea Malag yau se Malag, Pagedaga, Gepol, Pasuua, Bla, Bagl, Suu, Moosa, Doyo, da Sapua Padaa. Selauya aa delasa bebeapa peasalaha pada asg-asg se. 61% 4 29% 3 39% 29% 24% 1 14% 1 1% 4% 3% 1% 0% 3% 1% MALANG PAGEDANGAN GEMPOL PASURUAN Gaba 9 Jes Ode Peeaa 4 se d Aea Malag Bedasaa Gaba 9 daas dapa dlha bahwa pada daeah Malag 4 ode peeaa pada assso, Pagedaga 39% ode peeaa pada asalah Ohes, Gepol 61% ode peeaa ebaya pada CME, da Pasuua 29% beasalah pada CME da Tassso. Beu

5 5 eupaa gaba 10 se yag palg beasalah d Suabaya 1. 4% 3% 2% 2% 2% 2% 2% 1% 1% Gaba se dega ode peeaa egg d Aea Suabaya 1 Bedasaa Gaba 10 dapa dlha 10 se yag palg baya eea ode peeaa yau se Laoga, HUT Booegoo, Cee, Maua Kulo, Booegoo, Pua Jaya, Spag, Abega, Gudh, da Pas Wea. Gaba beuya aa delasa bebeapa peasalaha pada asg-asg se. 84% 58% 43% 23% 41% 11% 22% 19% 19% 1 14% 13% 2% 1% 3% 0% 0% 0% 3% 9% 3% LAMONGAN HUT BOJONEGORO CERME MANUKAN KULON Gaba 11 Jes Ode Peeaa 4 se d Aea Suabaya 1 Bedasaa Gaba 11 dapa dlha bahwa pada daeah Laoga, HUT Booegoo, da Cee palg baya eea ode asalah peeaa pada Fbe Op sedaga pada daeah Maua Kulo 41% ode beasalah pada Tassso. Laoga uga eea ode peeaa 23% pada asalah assso. 4% 3% 3% 3% 2% 2% 2% 2% 2% 2% Gaba se dega ode peeaa egg d Aea Suabaya 2 Gaba 12 epelhaa 10 se yag eea ode peeaa ebaya d Suabaya 2 yau se Suu Welu, Budua Sdoao, Bu Ca Faa, Ka, Tosobo Sdoao, Su, Keaaya Idah, Suabaya Newo Buldg Rugu, Balogbedo Sdoao, da Feld Suabaya 2. Selauya aa delasa bebeapa peasalaha pada asg-asg se. 2 23% 9% 1% 0% 0% 0% 1% 1% 0% 1% 1% 1% SUMUR WELUT 3 70% 7 7 BUDURAN SIDOARJO BUMI CITRA FAJAR KRIAN Gaba 13 Jes Ode Peeaa 4 se d Aea Suabaya 2 Bedasaa Gaba 13 dapa dlha bahwa pada daeah Suu Welu 3 ode peeaa pada asalah assso sedaga pada daeah Budua Sdoao, Bu Ca Faa da Ka lebh da 70% ode peeaa yag beasalah adalah CME. Efses ea ayawa Aalss efses yag dguaa adalah eode DEA-CCR dega pedeaa yag beoeas pu. Beu eupaa hasl peeaa ayawa bedasaa efsesya. Yod Iwa Muhaad Azz Haoyo Fasyal Al Bhw Noaha Bayu Kuawa Agug Pua Wadhaa Kuspayoo Masu Vey Wayao Shely Adaa Wawa Paseyo Abdul Wa T Yulao Kua Kayad Cada Nuhad Waluyo Aa Mahah Mochaad N Fasal Had Yud Basaoo Moch Sasul Af Mohaad Taufq Alasyah Suoo Wahyoo Muhls Cada Wla Maseya T Mawad Fa Hdaya Cahyad Ubadllah Ua Suhaoo Mlyao Yudsa Yoe Pua Ad Pyo Susao Suwao Heu Mubuaha Nu Ha Rdwa Mas Sofya Cha Agus Paaya Dw Nu Edy Saoso Aef Susao Ed Saoso Muhaas Fdya Ayao Dw Mu Susao Ha Adya Ae Wbowo Da A Suao Abo Ad Muhaad Babag Suso A. Faq El Haa Hed Aso Wawa Seyohad Haa Nashudd Achad J. Na Gaba 14 Efses Kea Kayawa d Eas Java Aea DMU daaa efse apabla DMU epuya la θ = 1, S = S = 0 yau ayawa Agug Pua Wadaa, Bayu Kuawa, Bhw Noaha, Fasal Al, Haoyo, Muhaad Azz, da Yod Iwa. Yag aa da 7 ayawa yag efse eyeba d seluuh wlayah d Eas Java. DMU daaa da efse apabla DMU epuya la θ 1, S 0 aau S 0 yau 46 da 53 ayawa dyaaa da efse, daaaya Abo Ad, Muhaas, Hed Aso, Da A, Masu, Mlyao, da Sofya Ca. Oleh aea u 46 ayawa aa dlaua poyes uu egeahu vaabel aa saa yag bepegauh ehadap efses. Poyes DEA CCR Oeas Ipu Efse secaa es beasus bahwa seua ayawa beea dega opal. Pada peela

6 6 dguaa eode opas oeas pu. Slac pu da oupu uu ap ayawa d Eas Java dapa dlha pada lapa. Bedasaa hasl poyes pada 46 ayawa yag da efse aa peba bedasaa peeaa pada Gaba 14, yag dpeoleh hasl sebaga beu. 1. Kayawa dega efses % sebaya 2 ayawa yag haus dpeba dega ega ebal uu vaabel wau pegeaa BTS, wau pegeaa CME, wau pegeaa FO, wau pegeaa Ohes, wau pegeaa Tasss, da bobo peeaa asss. 2. Kayawa dega efses % sebaya 5 ayawa yag haus dpeba dega ega ebal vaabel ulah peeaa CME, wau pegeaa BTS, wau pegeaa CME, wau pegeaa FO, wau pegeaa Ohes, wau pegeaa Tassso, bobo peeaa CME, da bobo peeaa Tassso. 3. Kayawa sebaya 39 dega efses uag da 51% bsa dpeba dega ega ebal vaabel ulah peeaa CME, ulah peeaa Tassso, wau pegeaa BTS, wau pegeaa CME, wau pegeaa CORE, wau pegeaa FO, wau pegeaa Ohes, wau pegeaa Tassso, bobo peeaa CME, da bobo peeaa Tassso. Replace RBS Module ada bebeapa paaee yag haus egguaa ala eeu sehgga peeaa cedeug epuya bobo gg. Peeaa FO sed eupaa peeaa yag bebobo gg sehgga saga bepegauh ehadap efses. [3] Ye, Supao, ad Sswao, N Peeapa Daa Evelope Aalyss dala Pelha Supple da Pebaa Pefoas Supple. Posdg Sea Nasoal Maaee Teolog II. Suabaya: Poga Sud MMT-ITS. [4] Raaaha, R A Ioduco To Daa Evelope Aalyss: A Tool Fo Pefoace Measuee. New Delh: Sage Publcaos. [5] Ia, peguua efses ea ayawa dega DEA (Daa Evelope Aalyss), Sps Mahasswa Te Idus Uvesas Pebagua Nasoal Veea Jawa Tu [6] Apla, T,2010. Podufas Teaga Kea pada Suu Raga Aap Baa, Sps Mahasswa Uvesas Pebagua Nasoal Veea Jawa Tu [7] Boussofae, A., Dyso, R.G., ad Thaassouls, E. (1991), Appled Daa Evelope Aalyss. Euopea Joual of Opeao Reseach, vol.52, pp [8] Coope,W.W, Sefod L.M., Toe, K A Copehesve Tex wh Models, Aplcaos, Refeeces, ad DEA-Solve Sofwae. Lodo: Kluwe Acadec Publshe. [9] Hasbua, Pegea efses ayawa da ea ayawa. V. KESIMPULAN DAN SARAN Bedasaa sas despf dpeoleh bahwa ode peeaa ebaya ada d ga wlayah yau Jebe, Malag, da Suabaya 2. Daa d aea aea esebu peeaa ebaya ada d se Sepu deg ode peeaa assso. Efses ayawa dega DMU sebaya 53 dpeoleh hasl bahwa ayawa yag sudah efse ada 7 ayawa. Kawaya yag da efse sebaya 46 bsa defsea dega ega ebal vaabel yag ada yau ulah peeaa, wau, da bobo peeaa. Wau pegeaa BTS (X 8 ) epuya pegauh ebesa dala efses euda dlaua dega wau pegeaa FO (X 11 ) euda Wau peeaa Ohe (X 12 ). DAFTAR PURTAKA [1] Pu, Fao- fao sube daya ausa yag epegauh ea Kayawa. [2] Tpe, Fao- fao eal yag epegauh ea ayawa.

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

Lebih terperinci

Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach

Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach ea shae s Bea Baah Hey Pbawao Syawa sa aeaa Uvesas Saaa Dhaa Yoyaaa e-a heybs@sasdad Absa ea Shae eaa ea e Rea ya ea daa ea Heso-zwe da evae dea ea Lebese D daa aaah aa dbaaa sa ea ea Shae ya s bea ada

Lebih terperinci

Analisis Tingkat Efisiensi Pelayanan Instalasi Rehabilitasi Medik di Rumah Sakit A dan B dengan Data Envelopment Analysis

Analisis Tingkat Efisiensi Pelayanan Instalasi Rehabilitasi Medik di Rumah Sakit A dan B dengan Data Envelopment Analysis Aalss Tgat Efses Pelayaa Istalas Rehabltas Med d Rumah at A da B dega Data Evelopmet Aalyss Yula Wula a (), Dest uslagum () Juusa tatsta, Faultas MIPA, Isttut Teolog epuluh Nopembe (IT) Jl. Aef Rahma Ham,

Lebih terperinci

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra -

Lebih terperinci

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga

Lebih terperinci

Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X

Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X Penerapan Data Envelopment Analysis untuk Efisiensi Kinerja Karyawan pada PT. X PENDAHULUAN... ORGANISASI Faktor Internal Sumber Daya Manusia Faktor Eksternal Nilan Overtime Rp. 1.000.000 PENDAHULUAN...

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN. Laar Belaag D alam erdapa baya seal jes mahlu hdup. Mahlu hdup ersebu aa mejala seles alam d maa yag ua yag aa beraha. Salah sau ejada yag dapa dama adalah persaga uu memperoleh maaa dalam

Lebih terperinci

Penerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval

Penerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval Peerapa Aljabar Max Plus Ierval pada Jarga Ara dega Wau Afas Ierval M. Ady Rudho Mahasswa S Maeaa FMIPA UGM da Saff Pegajar FKIP Uversas Saaa Dhara Yogyaara rudho@saff.usd.ac.d Sr Wahyu, Ar Suparwao Jurusa

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

BAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA

BAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA BAB III DATA DA ETODE PEGOLAHA DATA 3. Daa Daa ag dguaa adalah daa ecepaa arus d perara Sela Lfaaola da uu edees edees orelasa dega feoea El ño da La ña pada ahu-ahu 004 sapa 006 dguaalah daa Ides Oslas

Lebih terperinci

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we

Lebih terperinci

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok) ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran KTSP & K-13 kimia K e l a s XI LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaan Seelah mempelajai maei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beiku. 1. Mengeahui pesamaan laju eaksi.. Memahami ode eaksi dan konsana laju

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

Lebih terperinci

Diktat Kuliah Struktur Baja II

Diktat Kuliah Struktur Baja II Da Kla Baja Ole ac Bas,T, Baja elg ae edala aga dega ala sag as Weldg Teolog as & aca aca as aga dega as Tl aga dega as d Alas aga dega ala sag las el gaa asal el gaa oe el Gaa ag el,d, & Noal eecaaa Gelaga

Lebih terperinci

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada

Lebih terperinci

Fungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret

Fungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret JM Volue I Noor Deseer 0 Fugsoal Ad Orogoal pada W 0 () d dala R Ryad Faulas Kegurua da Ilu Pedda Uversas Seelas Mare Asrac Ths paper dscusses aou a represeao heore o a orhogoally addve ucoal o W 0 ()

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI 1 I PENDAHULUAN Pada baga awal bab, aa delasa latar belaag da tuua peelta yag dlaua. Seetara tu pada baga ahr bab aa dperlhata afaat dar peelta bag perusahaa. 1.1 Latar Belaag Masalah trasportas da dstrbus

Lebih terperinci

PENENTUAN POSISI MEREK SEPEDA MOTOR MATIC DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT (Studi kasus dilaksanakan di Kecamatan Balongbendo - Sidoarjo)

PENENTUAN POSISI MEREK SEPEDA MOTOR MATIC DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT (Studi kasus dilaksanakan di Kecamatan Balongbendo - Sidoarjo) Peetua Poss Mee Sepeda Moto Matc Dega Megguaa Aalss Bplot (Stud asus dlasaaa d Kecaata balogbedo Sdoao) PENENTUAN POSISI MEREK SEPEDA MOTOR MATIC DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT (Stud asus dlasaaa d

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar. ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa

Lebih terperinci

PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA DENGAN MODEL TINGKAT BUNGA DOTHAN

PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA DENGAN MODEL TINGKAT BUNGA DOTHAN PEMI SUNSI JIW DWIGUN DENGN MODEL TINGKT BUNG DOTHN B Haya *, Haa, Hao Mahawa Poa Sud S Maeaa Doe Juua Maeaa Faula Maeaa da Ilu Peeahua la Uvea au Kau Bawdya, Peabau 893 * bhaya87@al.o BSTCT Th ale ude

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

PENDUGAAN FUNGSI KEUNTUNGAN DAN SKALA USAHA BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN BANDENG DI KECAMATAN PALANG KABUPATEN TUBAN JAWA TIMUR

PENDUGAAN FUNGSI KEUNTUNGAN DAN SKALA USAHA BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN BANDENG DI KECAMATAN PALANG KABUPATEN TUBAN JAWA TIMUR Jural EKONOMI PEMBNGUNN Kaa Eoo Negara Berebag Hal: 3 35 PENDUGN FUNGSI KEUNTUNGN DN SKL USH BUDIDY PEMBESRN IKN BNDENG DI KECMTN PLNG KBUPTEN TUBN JW TIMUR Taer & Mohaad Noor Pusat Rset Pegolaha Produ

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1.

BAB I PENDAHULUAN I.1. BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pegeahua megea pasag suru d Idoesa dapa dguaa uu peeua baas wlayah, pemeaa bamer, surve hdrograf, da avgas. LAT (Lowes Asroomcal Tde dguaa oleh Idoesa sebaga char daum

Lebih terperinci

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

Lebih terperinci

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pra-pemrosesan Koreksi Pencaran Multiplikatif. ˆβ, kemudian. dan

TINJAUAN PUSTAKA. Pra-pemrosesan Koreksi Pencaran Multiplikatif. ˆβ, kemudian. dan 5 INJAUAN PUAKA Pa-peosesa Koeks Pecaa Mulplkaf Pa-peosesa ya eka ea peauh ya ucul akba sfa fsk a kaw cooh aau se sebu sebaa peauh pecaa eupaka ahapa pe ala oel kalbas Pa-peosesa esebu beujua uuk ehaslka

Lebih terperinci

DISUSUN OLEH KELOMPOK III

DISUSUN OLEH KELOMPOK III FUNGSI BESSEL DISUSUN OLEH KELOMPOK III Nama Aggoa : Desaah 7.. T Yua 7..5 Oa Helaa 7.. Sea ula 7..78 Dessy Adea 7.. Esca Oaa 7..59 Semese : L Pogam Sud : Pedda Maemaa Maa Kulah : Maemaa Lajua FAKULTAS

Lebih terperinci

MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS

MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS Zuhera Rusa,Beya Kusuopuro 2, Beawa Wdaa 3. Fauas MIPA, Jurusa Maeaa,Uversas Idoesa 2. Fauas Iu Kopuer, Uversas Idoesa. 3. Laboraoru Kopuas Ieeesa,

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

METODE PELAKSANAAN Deain Penelitian dalam Hubungan dengan Waktu

METODE PELAKSANAAN Deain Penelitian dalam Hubungan dengan Waktu II MTOD PLAKSAAA 2.1. Dea Peela dala Hubuga dega Waku Dala sud behubuga dega waku sea pegulaga peela daa ka elha bahwa peela egguaka eode deskpf eaka desa d aa peyeldka aau aalss dlakuka dala suau eval

Lebih terperinci

Analisis Efisiensi Pelayanan Kesehatan di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Data Envelopment Analysis (DEA)

Analisis Efisiensi Pelayanan Kesehatan di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Data Envelopment Analysis (DEA) Analisis Efisiensi Pelayanan Kesehatan di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Data Envelopment Analysis (DEA) RIZQIYANTI RAMADANY 1308 100 034 Dosen Pembimbing: Dra. DESTRI SUSILANINGRUM, M.Si Seminar

Lebih terperinci

PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI

PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas

Lebih terperinci

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee

Lebih terperinci

Pendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain

Pendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain Jual Gade Vol.4 No. Jaua 28 : 328-332 edeskpsa Kou Da Image Suau Kawasa Eksploas egguaka oe Calo akov Cha Jose Rzal, Ulfasa Rafflesa Juusa aemaka, Fakulas aemaka da Ilmu egeahua Alam, Uvesas Begkulu, Idoesa

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1 68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasl Peelta Adapu hasl peelta aka djelaska sebaga bekut : TABEL 4. Tabel IQ, Iteleges Gada da Tes Hasl Belaja pada Pokok Bahasa Kesebagua Kelas

Lebih terperinci

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK A III PENGEMANGAN MODEL MATEMATIK Pada analisis manual ang akan dikembangkan, unuk menjamin bahwa eoi maupun umusan ang diuunkan belaku (valid) maka pelu dieapkan asumsi dasa. Sehingga hasil analisis manual

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t) BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut

Lebih terperinci

Kredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann

Kredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann Kedblas dega Pedekaa Bühlma Isada Slame da Ksa Naala Juusa Maemaka FMIPA UNS Absak Teo kedblas meupaka poses pembuaa a oleh akuas uuk melakuka peyesuaa pem d masa depa meuu pegalama masa lampau. Pada eo

Lebih terperinci

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Lampiran 1 : Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Pegawai Non Akademik - UKSW DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Waktu Penilaian : YANG DINILAI a. Nama b. NIP c. Pangkat,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

Lebih terperinci

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega

Lebih terperinci

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

ANALISA HANTARAN GELOMBANG LISTRIKMAGNET DENGAN MENGGUNAKAN METODA FINITE DIFFERENCE TIME DOMAIN (FDTD)

ANALISA HANTARAN GELOMBANG LISTRIKMAGNET DENGAN MENGGUNAKAN METODA FINITE DIFFERENCE TIME DOMAIN (FDTD) Tuoral Rse Uggula Terpadu RUT VI PNGMBANGAN SISTM RADAR BAWA TANA PULSA IRP ANALISA ANTARAN GLOMBANG LISTRIKMAGNT DNGAN MNGGUNAKAN MTODA FINIT DIFFRN TIM DOMAIN FDTD Ieses P db Peel Uama Ir. Josapha Teuo

Lebih terperinci

PERBANDINGAN MODEL EKSPONEN DAN MODEL SPLINE SERTA PENENTUAN LAMA WAKTU OPTIMAL DALAM PROSES SINTERING KERAMIK DI PT. KUALI MAS

PERBANDINGAN MODEL EKSPONEN DAN MODEL SPLINE SERTA PENENTUAN LAMA WAKTU OPTIMAL DALAM PROSES SINTERING KERAMIK DI PT. KUALI MAS PERBANDINGAN MODEL ESPONEN DAN MODEL SPLINE SERA PENENUAN LAMA WAU OPIMAL DALAM PROSES SINERING ERAMI DI P. UALI MAS Ulfa Meda Nurmaa(389) I Noma Budaara Mahasswa Jurusa Sasa FMIPA-IS Dose Pembmbg ugas

Lebih terperinci

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1 HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w

Lebih terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 A II LANDASAN TEORI Pada bab aa dbahas bebeapa teo alaba le yag meduug dalam peuua Teo Peo-Fobeus pada ab III Teo-teo yag aa dbahas beupa subuag vaa, poyeto, des mats, deomposs coe-lpotet, seta om da

Lebih terperinci

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa thalabu@gal.co

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE ANAISIS FATOR-FATOR YANG MEMPENGARUHI PRODUSI EDEAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRI SPINE Da Amela, I Nyoma Budaara Jurusa Sasa, FMIPA, Isu Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data

Lebih terperinci

Pemodelan Geographically Weighted Logistic Regression pada Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat di Provinsi Papua

Pemodelan Geographically Weighted Logistic Regression pada Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat di Provinsi Papua Prosdg Sear Nasoal MIPA 06 Pera Peelta Ilu Dasar dala Meuag Pebagua Berelauta Jatagor, 7-8 Otober 06 ISBN 978-60-76-- Peodela Geographcally Weghted Logstc Regresso pada Ides Pebagua Kesehata Masyaraat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Persoala utaa yag dhadap oleh seorag aaer atau pegabl eputusa adalah bagaaa egaloasa suatu suber yag terbatas datara berbaga atvtas atau proye Progra lear adalah suatu etode yag dapat

Lebih terperinci

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29

Lebih terperinci

Media Informatika, Vol. 2, No. 1, Juni 2004, 1-10 ISSN:

Media Informatika, Vol. 2, No. 1, Juni 2004, 1-10 ISSN: eda Ifomata, Vol., No., Ju 004, -0 ISSN: 0854-4743 FUZZY QUANTIFICATION THEORY I UNTUK ANAISIS HUBUNGAN ANTARA PENIAIAN KINERJA DOSEN OEH AHASISWA, KEHADIRAN DOSEN, DAN NIAI KEUUSAN AHASISWA ENGGUNAKAN

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN A. 25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),

Lebih terperinci

EFEK KONDUKSI PANAS DALAM SILINDER PEJAL PADA PENGUJIAN PERPINDAHAN PANAS DENGAN FLUK KALOR TETAP Bambang Yunianto

EFEK KONDUKSI PANAS DALAM SILINDER PEJAL PADA PENGUJIAN PERPINDAHAN PANAS DENGAN FLUK KALOR TETAP Bambang Yunianto FK KONDUKSI PNS DLM SILIND PJL PD PNGUJIN PPINDHN PNS DNGN FLUK KLO TTP abag Yuia bsa Sala sau ea pegujia pepiaa paas alia luia lewa peuaa lua aala ega lu al eap. Paa ea ii iasusia bawa eapa lu al seaga

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

TUGAS 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 terperinci

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Pengukuran Bunga. Modul 1

Pengukuran Bunga. Modul 1 Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

Lebih terperinci

PEMROGRAMAN GEOMETRIK DAN ANALISIS SENSITIVITASNYA YUDI SURYA LESMANA

PEMROGRAMAN GEOMETRIK DAN ANALISIS SENSITIVITASNYA YUDI SURYA LESMANA PEMROGRAMAN GEOMETRIK DAN ANALISIS SENSITIVITASNYA YUDI SURYA LESMANA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 7 PEMROGRAMAN GEOMETRIK DAN ANALISIS

Lebih terperinci

BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)

BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM) 38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka

Lebih terperinci

PEMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOTERMAL SISTEM DUA FASA MENGGUNAKAN METODE FINITE DIFFERENTIAL. 3.1 Formulasi dan Aproksimasi Model Matematis

PEMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOTERMAL SISTEM DUA FASA MENGGUNAKAN METODE FINITE DIFFERENTIAL. 3.1 Formulasi dan Aproksimasi Model Matematis BAB III EMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOERMAL SISEM DUA FASA MENGGUNAAN MEODE FINIE DIFFERENIAL. Foma da Apoma Mode Maema Reeo a aa dmodea adaa eeo da da aa qd domaed. Mea aa da pada eoema mma bepa aa

Lebih terperinci

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama) H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat

Lebih terperinci

= 0 adalah r(dimana r konstan);

= 0 adalah r(dimana r konstan); MODEL PEMAEA LOGISTI UTU PEMAEA IA DEGA LAJU PEMAEA PROPOSIOAL Sigi ova Riyano, aono Juusan Maemaika FMIPA UDIP Semaang Jl. Pof. H. Soedao, SH, Tembalang, Semaang, 575 Absak: Tedapa banyak model pemanenan,

Lebih terperinci

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volue 4, Noo, ahu 05, Halaa 3 - Olie di: http://ejoual-s.udip.ac.id/ide.php/gaussia PEMODELAN INGKA PENGANGGURAN ERBUKA DI JAWA ENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE Seta Satia

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

Chapter 3 Prinsip-prinsip Prestasi Kerja Terskala (Principles of Scalable Performance)

Chapter 3 Prinsip-prinsip Prestasi Kerja Terskala (Principles of Scalable Performance) Chapter 3 Prsp-prsp Prestas Kerja Terskala (Prcples of calable Perforace) 3.3 Huku-huku Prestas Kerja Percepata (peedup Perforace Laws) o Latar belakag eaksuka paralelse eksekus proses oleh koputer dega

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4) ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua

Lebih terperinci

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI

Lebih terperinci

Seminar Nasional IENACO 2016 ISSN:

Seminar Nasional IENACO 2016 ISSN: EVALUASI KINERJA OK BAHAN BAKAR BATUBARA DI PT. X MENGGUNAKAN DEA/GA Raa Ekawai *, Hadi Seiawa 2, Fiscka Apriliyai 3 Jurusa Tekik Idusri Fakulas Tekik UNTIRTA Jala Raya Sudira K.03 Cilego,Bae, Idoesia

Lebih terperinci

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga

BAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas bebeapa eo dasa yag dpeluka pada pembahasa bab-bab bekuya aaa la eag model pegeaka haga saham, model kesembaga, meode maxmum lkelhood esmao, ops pu Ameka, smulas

Lebih terperinci

Jumlah Penduduk Jawa Timur dalam 7 (Tujuh) Tahun Terakhir Berdasarkan Data dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kab./Kota

Jumlah Penduduk Jawa Timur dalam 7 (Tujuh) Tahun Terakhir Berdasarkan Data dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kab./Kota Jumlah Penduduk Jawa Timur dalam 7 (Tujuh) Tahun Terakhir Berdasarkan Data dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kab./Kota TAHUN LAKI-LAKI KOMPOSISI PENDUDUK PEREMPUAN JML TOTAL JIWA % 1 2005 17,639,401

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian BAB 3 ANAISA DAN PERANCANGAN PROGRAM 3. Alota Peyelesaa Pada uuya suatu pesaaa tak le suka dselesaka secaa aalts sea dpeluka petua secaa uek utuk eca peyelesaa pesaaa-pesaaa tak le. Dala eetuka peyelesaa

Lebih terperinci

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113 Peremua 3 Oule: Meode Peramala: Expoeal Smoohg (Sgle) Double Expoeal Smoohg Wer s Mehod for Seasoal Problems Error Forecas MAD, MSE, MAPE, MFE aau Bas Referes:

Lebih terperinci

Identifikasi Sistem Nonlinier Dengan Menggunakan Recurrent Neural Network Dan Algoritma Dead-Zone Kalman Filter

Identifikasi Sistem Nonlinier Dengan Menggunakan Recurrent Neural Network Dan Algoritma Dead-Zone Kalman Filter Idetfas Sste Noler Dega Megguaa Recurret Neural Networ Da Algorta Dead-Zoe Kala Flter Rully Soelaa Ragga Rfa Yudh Purwaato Maurdh H. Puroo Jurusa e Iforata Faultas eolog Iforas Progra Pascasarjaa Jurusa

Lebih terperinci

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga

Lebih terperinci

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

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 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 terperinci

Ir. Tito Adi Dewanto

Ir. Tito Adi Dewanto Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug

Lebih terperinci

MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU. Zullaikah 1 dan Sutimin 2

MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU. Zullaikah 1 dan Sutimin 2 Junal Maemaa Vol, No, Agusus 8: 78-86, ISSN: 4-858 MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU Zullaah dan Sumn, Juusan Maemaa FMIPA Unvesas Dponegoo Jl

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa

Lebih terperinci