Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Wirausaha Menggunakan Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus Kab. Probolinggo)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Wirausaha Menggunakan Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus Kab. Probolinggo)"

Transkripsi

1 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute e-issn: X Vol., No., Novembe 07, hlm Sstem Pedukug Keputusa utuk Rekomedas Wausaha Megguaka Metode AHP-TOPSIS (Stud Kasus Kab. Pobolggo) Ghulam Mahmud Al Azs, Imam Cholssod, M. Tazl Fuqo 3 Pogam Stud Tekk Ifomatka, Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya Emal: ghulam.mahmud@gmal.com, mamcs@ub.ac.d, 3 m.tazl.fuqo@ub.ac.d Abstak Seg bekembagya umlah peduduk Idoesa, uga membulka pesaga dalam meca pekeaa. Ketebatasa lowoga pekeaa bedampak megkatya umlah pegaggua setap tahuya. Hgga bula Febua 06, agkata kea d Idoesa mecapa 7 uta wa dega tgkat pegaggua keseluuha sebesa 5,5% atau 7 uta wa. Utuk megatas umlah pegaggua yag semak megkat, dpeluka lagkah solus yatu beupa pedukug keputusa utuk bewausaha. Sstem pedukug keputusa dapat dguaka utuk meekomedaska suatu wausaha bag pegaggua ataupu semua oag. Metode AHP da metode TOPSIS meupaka salah satu metode sstem pedukug keputusa yag dapat dkombaska dega meghtug bobot ktea megguaka metode AHP, kemuda dlautka dega meghtug la pefees utuk peagkga da alteatf wausaha megguaka metode TOPSIS. Metode AHP-TOPSIS aka meekomedaska hasl beupa 3 wausaha dega la pefees tetgg. Sesua dega hasl peguaya, bahwa aplkas dapat membatu utuk meekomedaska wausaha dalam membatu medukug keputusa use utuk memlh suatu wausaha. Kata kuc: Wausaha, Sstem Pedukug Keputusa, Metode AHP, Metode TOPSIS Abstact Alog wth the gowg umbe of Idoesa populato, also ases the competto lookg fo wok. The lmted ob vacacy mpacts the ceasg umbe of uemployed evey yea. Utl Febuay 06, the labo foce Idoesa eached 7 mllo people wth a oveall uemploymet ate of 5.5% o 7 mllo people. To ovecome ths ceasg umbe of uemploymet, eeded step soluto that s the fom of decso suppot fo etepeeushp. ecso suppot systems ca be used to ecommed a etepeeu fo uemploymet o eveyoe. AHP method ad TOPSIS method s oe of the methods of decso suppot system that ca be combed wth calculatg the weght of cteo usg AHP method the cotued by calculatg the value of pefeece fo akg fom etepeeual alteatve usg TOPSIS method. The AHP- TOPSIS method wll ecommed the esults of 3 etepeeus wth the hghest pefeece value. I accodace wth the test esults, that these applcato ca help to ecommed etepeeus helpg decsos suppot fo use to choose a etepeeu. Keywods: Etepeeu, ecso Suppot System, AHP Method, TOPSIS Method. PENAHULUAN Idoesa adalah egaa yag bekembag hgga saat. Bekembagya Idoesa dpcu da umlah peduduk yag teus betambah, semak betambahya peduduk uga memcu ketesedaa lowoga kea dseluuh Idoesa. Tdak mudah meca pekeaa dalam umlah lowoga kea yag tebatas, maka dapat memcu uga umlah pegaggua d Idoesa yag semak megkat. bebaga daeah, temasuk d Kabupate Pobolggo pegaggua mash mead masalah yag sult utuk dpecahka. Bebaga upaya dlakuka oleh pemetah utuk megatas masalah pegaggua, da pemetah pusat maupu pemetah daeah. Tetap, dlhat da umlah pegaggua d Idoesa yag haya bekuag sedkt da Fakultas Ilmu Kompute Uvestas Bawaya 04

2 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 05 tahu sebelumya, telhat bahwa belum ada kemaua yag sgfka atau pogess kemaua sagat mm da upaya-upaya pemetah tesebut, hal mead masalah yag utama. a pemasalaha utama tesebut, muculah pemasalaha khusus dataaya megkatya teus pegaggua d bebaga daeah, tebatasya lapaga pekeaa yag maa lebh bayakya peca kea setap tahuya, tgkat kemalasa yag tgg d Idoesa sehgga tdak ada kemaua utuk bewausaha, mash kuagya pegetahua dalam dua wausaha oleh paa peca kea atau pegaggua da mash awam da bgugya paa peca kea atau pegaggua dalam memlh da membuka suatu wausaha bau. Pegaggua yag g bewausaha sed meupaka caa yag tebak utuk memula pekeaa. Seseoag yag g bewausaha, tetu saa bayak hal yag pelu dlakuka sepet melhat kods pasa, megetahu umlah pesag usaha, megetahu umlah pemtaa baag atau asa oleh kosume da megetahu daya bel kosume pada suatu poduk tetetu. Bewausaha sed uga tdak mudah, kaea uga membutuhka modal da haus tahu wausaha apa yag haus dkeaka. Oleh kaea tu dalam memlh wausaha bau, tdak dauka utuk memlh secaa acak, kaea aka memcu dalam kegagala ke depaya yag bsa membuat tdak behaslya wausaha tu. a uaa pemasalaha d atas, dpeluka sebuah sstem pedukug atau peuag keputusa yag dapat membatu dalam memlh wausaha yag sesua mat da bakat dega metode AHP-TOPSIS. Metode AHP betuua meetuka bobot potas ktea, kemuda dlautka pehtugaya dega metode TOPSIS yag betuua meetuka peagkga alteatf wausaha. haapka sstem dapat membatu paa pegaggua dalam memlh wausaha bau dega tepat, ka dapat memlh wausahaya sesua dega matya atau bakatya, maka aka ada semagat, usaha da kea keas yag lebh utuk mecapa kebehaslaya. Jka umlah wausaha Idoesa betambah bayak maka uga aka megkatka vestas dalam ege da dapat membuka lowoga teaga kea lebh bayak.. LANASAN KEPUSTAKAAN. efs Wausaha Wausaha adalah kemampua utuk bed sed, bedaulat, sumbe utuk pegkata kepbada, suatu poses dmaa seseoag megea peluag usaha, meupaka sfat metal da sfat wa yag selalu aktf da meutut dalam megelola, meguasa, megetahu seta bepegalama utuk memacu keas da keatftas (Meyatoo, 03).. Jes-es Wausaha a. Petaa (Agcultue) b. Peteaka (Lvestock) c. Pekaa (Fshey) d. Petambaga (Mg) e. Pubkas (Maufactug) f. Kostuks (Costucto) g. Pedagaga (Tade) h. Jasa Keuaga (Facal Sevce). Jasa Peoaga (Pesoal Sevce). Jasa-asa Umum (Publc Sevce) k. Jasa Wsata (Tousm) l. Multmeda da Tekolog Ifomas.3 Metode AHP Aalytcal Heachy Pocess (AHP) petama kal dpekealka oleh Thomas L. Saaty. AHP memecah-mecah suatu stuas yag kompleks da tak testuktu hgga mead baga sekecl-keclya. Kemuda meata baga atau vaabel dalam suatu susua hak da membe la umek. Setelah tu mestess utuk meetapka vaabel maa yag memlk potas palg tgg. Pada peelta AHP befugs utuk pembobota potas ktea. Lagkah-lagkah pehtuga metode AHP sebaga bekut: (Mahaa, S., Hatta, H., R., Medko, G., 04). Membuat Matks Pebadga Bepasaga (Pawse Compaso) A [ m ] () maa,, m,,.., deks ktea- Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

3 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 06 ktea. Tabel. Skala testas kepetga pada matks pawse compaso Tgkat Peefees Keteaga Kedua ktea sama petg. 3 Ktea yag satu sedkt lebh petg dapada ktea laya. 5 Ktea yag satu lebh petg dapada ktea laya. 7 Ktea yag satu elas lebh mutlak petg da pada ktea laya. 9 Ktea yag satu mutlak petg dapada ktea laya.,4,6,8 Nla-la dataa dua la petmbaga ktea yag bedekata. Kebalka Jka aktvtas medapatka satu agka dbadgaka dega aktvtas y, maka y memlk la kebalka da.. Nomalsas Matks Keputusa Bekut adalah pesamaa utuk meghtug umlah kolom matks pebadga bepasaga. () = Jumlah kolom matks = Vaabel kolom ke- = Vaabel bas ke- = Ideks matks pebadga bepasaga Bekut adalah pesamaa utuk meghtug omalsas matks pebadga bepasaga. ' (3) = Jumlah kolom matks = Vaabel bas ke- = Vaabel kolom ke- = Ideks matks pebadga bepasaga ' = Nomalsas matks keputusa 3. Meetuka Bobot Ktea Bekut adalah pesamaa utuk meghtug egevekto atau bobot ktea. ' ' ' (4) = Jumlah bas matks = Vaabel bas ke- = Vaabel bas ke- = Vaabel kolom ke- = Nomalsas matks keputusa Kemuda megtug bobot ktea dega pesamaa bekut: ' w = Jumlah bas matks (5) = Vaabel bas ke- = Vaabel bas ke- = Jumlah ktea = Egevekto/Bobot ktea 4. Aalss Kosstes Bekut adalah pesamaa utuk meghtug kosstes da bobot ktea. w maks ( w (6) ) ( w ) maks= Lamda maksmum = Egevekto/Bobot ktea = Jumlah kolom matks pada matks w pebadga bepasaga = Vaabel ke- = Vaabel ke- CI ( maks ) (7) = Cosstecy Ide = Jumlah ktea CI CR CI (8) IR CR = Cosstecy Rato IR = Ideks Radom Cosstecy Tabel. Ideks adom kosstes Ukua Matks Nla IR 0,00 0,00 3 0,58 4 0,90 5, 6,4 Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

4 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 07.4 Metode TOPSIS 7,3 8,4 Techque Fo Ode Pefeece By Smlaty To Ideal Soluto (TOPSIS) dpekealka petama kal oleh Yoo da Hwag. Solus optmal dalam metode TOPSIS ddapat dega meetuka kedekata elatf suatu alteatf tehadap solus deal postf. TOPSIS aka meagkg alteatf bedasaka potas la kedekata elatf suatu alteatf tehadap solus deal postf. Alteatf-alteatf yag telah dagkg kemuda dadka sebaga efees bag pegambl keputusa utuk memlh solus tebak yag dgka. Lagkah-lagkah pehtuga metode TOPSIS dapat dlhat dbawah. (Pakat, A., B., Imoa, M., Hdayat, H., 06). Membuat matks keputusa. Membuat matks keputusa teomalsas Bekut adalah pesamaa utuk meghtug matks keputusa teomalsas. m X ega =,,.., m; da =,,.., ; maa: = matks keputusa teomalsas. (9) = bobot ktea ke- pada alteatf ke- = alteatf pemtaa ke- = kteua pemtaa ke- 3. Membuat matks keputusa teomalsas tebobot Bekut adalah pesamaa utuk meghtug matks keputusa teomalsas tebobot. y w (0) ega =,,.., m; da =,,.., ; maa: y = eleme matks teomalsas [ ][ ]. w = bobot da ktea ke- 4. Meetuka solus deal postf da matks solus deal egatf Bekut adalah pesamaa utuk meetuka solus deal postf ( ) da solus deal egatf ( ). A y, y,, y ); () A ( 3 A y, y,, y ); () ( 3 maa, ma, y y ; maksmal ka m, y atbut mafaat da mmal ka atbut baya. m, y y ; mmal ka ma, y A adalah adalah adalah atbut mafaat da maksmal ka adalah atbut baya. 5. Meetuka aak ataa la setap alteatf dega solus deal postf da egatf (Spaate Measue) ( y y ) (3) ( y y ) (4) = aak alteatf ke dega solus deal postf = eleme solus deal postf [ y = eleme matks teomalsas tebobot [ ][ ] y deal egatf = aak alteatf ke ] dega solus y = eleme solus deal egatf [ ] 6. Meetuka la pefees utuk setap alteatf V (5) solus deal egatf. V = la kedekata tap alteatf tehadap solus deal. = aak ataa alteatf ke- dega solus deal postf. = aak ataa alteatf ke dega Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

5 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute METOOLOGI PENELITIAN Metodolog peelta yag dlakuka dalam peelta mempuya bebeapa tahapa, sepet yag dapat dlhat pada dagam blok metodolog peelta pada Gamba. Stud Lteatu AH P Mula Skala potas ktea Meetuka bobot ktea megguaka metode AHP Pegumpula ata TOPSI data use ke- Aalsa Kebutuhaa da Peacaga Sstem Implemetas Sstem Ambl bobot ktea Meetuka la pefees utuk peagkga alteatf megguaka metode TOPSIS Pegua da Aalss Sstem Hasl ekomedas wausaha Selesa Peaka Kesmpula da Saa Gamba. agam Blok Metodolog Peelta 4. PERANCANGAN AN IMPLEMENTASI Lagkah petg yag dlakuka pada peelta adalah meacag sstem kemuda megmplemetaskaya. Pada Gamba meupaka alu pehtuga metode pada sstem. Gamba. Flowchat Alu Sstem 4. Meghtug Bobot Ktea Gamba 3 meupaka dagam al pehtuga metode AHP. AHP befugs utuk meghtug bobot potas ktea bedasaka masukka skala potas da use, ka sudah kosste setelah u kosstes da bobot potas maka bobot tesebut sudah layak da dapat dguaka pada pehtuga TOPSIS. Mula Skala potas ktea Meghtug la kosstes (CR) Membuat matks pebadga bepasaga CR 0, Tdak Meghtug omalsas matks keputusa Ya Meghtug la bobot ktea Bobot ktea yag layak dguaka Selesa Gamba 3. Flowchat Metode AHP Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

6 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 09 a. Skala Potas Ktea Tabel 3. Skala Potas Ktea Kode Ktea Skala potas C Kemata bewausaha 5 C Potes pasa 7 C3 Jes poduk C4 Aalss peluag usaha 3 b. Pebadga Bepasaga Ktea Tabel 4. Pebadga Bepasaga Ktea C C C3 C4 C C C C Total C mempuya skala potas 5 da C mempuya skala potas 7, maka selsh (7-5)+ = 3. Kaea C lebh besa laya da pada C, maka pebadga C:C = 3/ sebalkya pebadga C:C = /3. c. Nomalsas Matks Pebadga Bepasaga Tabel 5. Nomalsas Matks Ktea C C C3 C4 C C C C Total Matks (C, C) sebaga bekut: ' d. Meetuka Bobot Setap Ktea Tabel 6. Bobot Ktea (Egevekto) Ktea C C C3 C4 Jumlah Egevekto C C Egevekto (C) = Bobot ktea adalah 0.633, , da 0.9. e. Kosstes Ma ( ) + ( ) + ( ) + ( ) Kemuda meghtug la CI da CR: CI CR CR 0. (kosste) Setelah meghtug bobot ktea selautya meghtug bobot sub kteaya dega megguaka lagkah yag sama. Megalka bobot sub ktea dega bobot kteaya, ddapatka bobot akh ktea yag beumlah 8 bobot sepet yag dapat dlhat pada Tabel 7. Bobot tesebut aka dguaka pada pehtuga metode TOPSIS. Ktea da Sub ktea Tabel 7. Bobot Akh Kemata bewausaha Potes pasa Pedekata pemtaa Pedekata peawaa Membatas agkaua pasa Nla Bobot Akh Ktea Jes poduk Aalss peluag usaha Mat kosume aya bel kosume Kelagsuga usaha Total 4. Meghtug Nla Pefees Gamba 4 meupaka dagam al pehtuga metode TOPSIS. C C Total 4 Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

7 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 0 Nama Gamba 4. Flowchat Metode TOPSIS Tgkat kemata bewausaha Potes pasa (pedekata pemtaa) Potes pasa (pedekata peawaa) Potes pasa (membatas agkaua pasa) Jes poduk Mula Bobot ktea, data ktea use ke- Membuat matks keputusa Meghtug matks keputusa teomalsas Meghtug matks keputusa teomalsas tebobot Aalss peluag usaha (Mat kosume) Aalss peluag usaha (aya bel kosume) Aalss peluag usaha (Kelagsuga usaha): a. Matks Keputusa Tabel 8. Cotoh ata Use Use-00 Sedag 0-00 pemtaa -5 pesag Satu desa Poduk bewuud (poduk kosume) Tgg Tgg team Tabel 9. Matks Keputusa Bobot C C C4 C4 C43 A A A A 3 A Meghtug solus deal postf da solus deal egatf Meghtug spaate measue Meghtug la pefees setap alteatf Ragkg alteatf ekomedas wausaha Selesa Nla-la tesebut meupaka hasl koves da data use. b. Nomalsas Matks Keputusa Tabel 0. Nomalsas Matks Keputusa Bobot C C C4 C4 C43 A A A A A c. Nomalsas Matks Keputusa Tebobot Tabel. Nomalsas Matks Keputusa Tebobot y 5 C C C4 C43 A A A A A d. Solus Ideal Postf da Negatf Tabel. Solus Ideal Postf da Negatf C C C4 C43 A A A ma{0.03; 0.085; 0.085;; 0.069} A 0.03 e. Sepaate Measue Tabel 3. Sepaete Measue Alteatf + - A A A A Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

8 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute A ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) f. Nla Pefees Cotoh meghtug la pefees, V A Maka ddapatka hasl peagkga alteatf wausaha. Nla pefees 3 agkg teatas adalah yag dekomedaska. Tabel 4. Hasl Akh Alteatf Pefees Ragkg Nama Wausaha A Pedagaga A Jasa Peoaga A Pubkas A Petaa A Multmeda da TI A Kostuks A Pekaa A Peteaka A Jasa-asa Umum A Petambaga A 0.85 Jasa Wsata A8 0.4 Jasa Keuaga 5. PENGUJIAN 5. Pegua Kesesuaa U kesesuaa pada pembahasa adalah membadgka hasl da sstem dega data aktual plha potas wausaha da use. Tuuaya adalah utuk megetahu tgkat akuas da hasl sstem dega potas use. ata yag dguaka beumlah 00 data. Tedapat dua pegua kesesuaa atau tgkat akuas, yatu tgkat akuas setap data sampel da tgkat akuas total. Tabel 5 meupaka 3 cotoh use dega plha potas wausahaya da hasl ekomedas sstem. Pada hasl ekomedas sstem da Tabel 5, megguaka skala potas ktea da use. Use Use- 0 Use- 0 Use- 03 Use- 0 Use- 0 Use- 03 Tabel 5. Cotoh Hasl Pegua Potas Wausaha Use Plha Plha Plha 3 Petaa Petaa Petaa Peteaka Peteaka Peteaka Hasl Rekomedas Sstem Pedagaga Jasa Peoaga Pedagaga Ragkg Ragkg Ragkg 3 Pedagaga Kostuks Pubkas Petaa Pubkas Kostuks Jasa Peoaga Petambaga Pedagaga Hasl da tgkat akuas sampel cotoh pada padel datas sebaga bekut: Akuas Sampel umlah potas sesua 00% 3 Akuas sampel Use-0 = 00% 66.66% 3 Pada use-0 tedapat plha sesua da hasl ekomedas sstem maka sudah sesua. 0 Akuas sampel Use-0 = 00% 0% 3 Pada use-0 tdak ada plha ya sesua da hasl ekomedas sstem maka tdak sesua. Akuas sampel Use-03 = 00% 33.33% 3 Pada use-03 tedapat plha sesua da hasl ekomedas maka sudah sesua. Hasl da tgkat akuas total dega mmal plha sesua da 00 data use sebag bekut: umlah data sesua Akuas Total 00% umlah sampel Tgkat Akuas Total 83 00% 83% Pegua Tehadap Matks Pebadga Bepasaga Pada pegua, tedapat dua pegua utuk pegua matks pebadga bepasaga yatu pegua matks pebadga bepasaga utuk ktea da pegua matks pebadga bepasaga utuk sub ktea. Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

9 Tgkat Akuas Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute Vaas Skala Pota s Tabel 6. Pegua Akuas ata Matks Pebadga Bepasaga Ktea ata Nla Skala Potas Ktea Bedasaa Skala Saaty Kemata bewausa ha Potes Pasa Jes Podu k Aals s Pelua g Kosst es Tgk at Akua s % % % % % % % % % % Pada tabel datas megguaka salah satu sampel data use utuk dlakuka pegua pebadga bepasaga dega 0 vaas yag bebeda. Hghlght bewaa kug meupaka skala potas da paka da bewaa bu skala potas da adom dega hasl tgkat akuas sampel yag maksmal. Pada hasl pegua, dambl skala potas vaas ke- utuk guaka pada pegua pebadga bepasaga pada subktea. 00% 00% 00% 66,66% 66,66% 33,33% 33,33% 0% 0% 0% Vaas Gamba 5. Gafk Pegua Akuas Pebadga Bepasaga Ktea Tabel 6. Pegua Akuas ata Matks Pebadga Bepasaga Sub Ktea Potes Pasa dega Skala Potas Ktea da Paka Vaas Skala Potas ata Nla Skala Potas Sub Ktea Potes Pasa Bedasaa Skala Saaty Pedekata Pemtaa Pedekata Peawaa Membatas Jagkaua Pasa Kosstes 3 0 Tg kat Aku as % % % % % Pada hghlght bewaa oaye megguaka skala potas sub ktea potes pasa da paka yag meghaslka tgkat akuas tebak, dega megguaka skala potas ktea da paka. Selautya ka megguaka skala potas vaas ke- maka ddapatka hasl pada Tabel 7 bekut. Tabel 7. Pegua Akuas ata Matks Pebadga Bepasaga Sub Ktea Potes Pasa dega Skala Potas Ktea Vaas ke- Vaas Nla Bobot ata Nla Skala Potas Sub Ktea Potes Pasa Bedasaa Skala Saaty Pedekata Pemtaa Pedekata Peawaa Membatas Jagkaua Pasa Kosstes Tgkat Akuas % % % % % Pada hghlght bewaa hghlght waa hau meupaka la skala potas sub ktea potes pasa da paka yag sekalgus medapatka tgkat akuas tebak yatu vaas ke-. Sela da vaas ke- uga medapatka tgkat akuas maksmal, aka tetap ds dambl vaas ke- sebaga hasl pegua tebak. Tahap pegua akuas matks pebadga bepasaga sub ktea aalss peluag usaha sama halya sepet pegua sub ktea potes pasa. 5.3 Pegua Fugs Skala Potas Pada Metode TOPSIS Pada pegua yag teakh adalah pegua fugs skala potas pada metode TOPSIS. Tuua da pegua adalah utuk megetahu pada sstem yag dbuat megea potas atau tdak dpotaska bepegauh pada pehtuga metode TOPSIS. Skeao yag dlakuka adalah megguaka puta skala potas da paka tehadap setap data use. Megguaka 00 data aktual use da dguaka ktea yag dplh yatu yag dpotaska adalah potes pasa da yag tdak dpotaska adalah es poduk yag sesua dega skala potas paka. ega megguaka skala potas da paka tesebut utuk semua data use, maka ddapatka 69 data use yag sesua dega mmal satu plha da 00 data, dega Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

10 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 3 tgkat akuas total sebesa 69%. 69 Tgkat Akuas Total 00% 69% PEMBAHASAN Pegua kesesuaa ddapatka tgkat akuas total dega data sampel yag sesua yatu sebesa 83% da 00 data use, la tesebut sudah cukup tgg utuk pegua kesesuaa hasl da pegua sstem tehadap data aktual use. Sedagka utuk hasl pegua fugs skala potas pada metode TOPSIS dega megguaka skala potas da paka tehadap 00 data use ddapatka tgkat akuas sebesa 69%. apat dlhat bahwa da hasl pegua fugs skala potas pada metode TOPSIS dega dpotaska ataupu tdak dpotaskaya suatu ktea bepegauh tehadap tgkat akuas. Hasl pegua tgkat akuas da skala potas use lebh besa da hasl pegua tgkat akuas da skala potas paka. Hal tesebut tead dkaeaka potas da tdak dpotaskaya ktea bepegauh, sepet yag dlhat pada pegua fugs skala potas pada metode TOPSIS. Pada skala potas ktea oleh masukka use pada metode AHP mempegauh masukka data use utuk pehtuga TOPSIS, kaea pehtuga pada metode TOPSIS megguaka bobot ktea da hasl pehtuga AHP. Sedagka utuk skala potas oleh paka yag meghaslka bobot ktea, bobot ktea yag tetap tesebut samasama dguaka oleh 00 data use. Oleh kaea tu da 00 data use yag bebeda-beda tesebut meghaslka tgkat akuas yag lebh edah da pada skala potas da use tu sed. Pada pegua tehadap matks pebadga bepasaga ktea ddapat kesesuaa dega tgkat akuas 00% sebayak 3 vaas da 0 vaas skala potas utuk salah satu sampel use, ka dbadgka dega skala potas ktea da paka medapatka tgkat akuas 33.33%. Pada vaas ke- dega tgkat akuas 00% da hasl pegua tehadap matks pebadga bepasaga ktea yag dguaka utuk pegua tehadap matks pebadga bepasaga sub ktea. dapatka hasl pegua yag maksmal pada vaas ke- atau skala potas sub ktea da paka yatu pada pegua tehadap matks pebadga bepasaga sub ktea potes pasa da uga pada pegua tehadap matks pebadga bepasaga sub ktea aalss peluag usaha. 7. KESIMPULAN AN SARAN 7. Kesmpula. Metode AHP-TOPSIS dapat dteapka pada sstem pedukug keputusa utuk ekomedas wausaha, dega bebeapa lagkah pada peacagaya. a. Megaalss kebutuha-kebutuha da sstem yag aka dbuat. b. Meacag sstem pedukug keputusa dega meguaka metode AHP da metode TOPSIS pada alu sstem. Alu sstem petama yatu meca bobot ktea megguaka metode AHP kemuda dlautka alu sstem selautya yatu meca la pefees utuk peagkga semua alteatf wausaha utuk dekomedaska kepada use.. Hasl pegua pada peelta medapatka tgkat akuas total sebesa 83% da 00 data aktual use da hasl pegua kesesuaa potas plha use, sedagka hasl da pegua fugs skala potas pada metode TOPSIS dega megguaka skala potas ktea da paka ddapatka tgkat akuas total sebesa 69% da 00 data aktual use. Tgkat akuas da kedua pegua tesebut telhat sagat bebeda, kesesuaa potas plha use dega skala potas ktea da use medapatka tgkat akuas yag lebh tgg. 7. Saa. Ktea da sub ktea mash belum sepeuhya sesua dalam sstem pedukug keputusa utuk ekomedas wausaha, ktea da sub ktea bsa lebh dtambahka lag utuk hasl yag lebh bak.. Alteatf wausaha mash megguaka es-es wausaha yag maa mash belum telalu spesfk. Oleh kaea tu, bsa megguaka alteatf da wausaha yag lebh bayak da spesfk utuk ke depaya. Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

11 Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute 4 3. Evaluas hasl peagkga alteatf bsa megguaka sepeama coelato utuk meghtug la akuas sampel. AFTAR PUSTAKA Fdaus, I. H. & Abdllah, G. & Reald, F. 06. Sstem Pedukug Keputusa Peetua Kayawa Tebak Megguaka Metode AHP da TOPSIS. Sema Nasoal Tekolog Ifomas da Komukas 06 (SENTIKA 06). 8-9 Maet 06, Yogyakata, Idoesa. Mahaa, S. & Hatta, H. R. & Medko, G. 04. ecso Suppot System of Culay Recommedatos Usg AHP ad TOPSIS Methods wth Map Vsualzato. Atcles Of Bal Iteatoal Sema O Scece Ad Techology (Bsstech) I Septembe, Bal, Idoesa. Meyatoo, 03. Pegeta da defs wausaha meuut paa ahl. [ole] Teseda d : < /pegeta-da-defs-wausahameuut-paa-ahl->. Özka, B. & Başlıgl, H. & Öze, O. 0. Choosg Cocete Poducto Faclty Locato Usg AHP ad TOPSIS Methodologes. 5th Iteatoal Reseach/Epet Cofeece Teds the evelopmet of Machey ad Assocated Techology.-8 Septembe, Pague, Czech Republc Tato, R. B. 04. Peetua Pemata Peseta dk Megguaka Metode AHP-TOPSIS (Stud Kasus SMA Nege 6 Semaag). Tekk Ifomatka Uvestas a Nuswatoo Semaag, Semaag, Idoesa. Fakultas Ilmu Kompute, Uvestas Bawaya

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

ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS ANALISA AN PERANCANGAN SISTEM PENUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENARAAN MENGGUNAKAN METOE TOPSIS ah Afah P. Pogam Stud Tekk Ifomatka Sekolah Tgg Ifomatka & Kompute Idoesa Jl. Raa Tda 00 Malag dah@stk.ac.d

Lebih terperinci

Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan dengan menggunakan Metode TOPSIS

Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan dengan menggunakan Metode TOPSIS Aalsa da Peacaga Sstem Pedukug Keputusa Pemlha Kedaaa dega megguaka Metode TOPSIS ah Afah P. Pogam Stud Tekk Ifomatka, STIKI, Malag dah@stk.ac.d Abstact Taspotato vehcle s used b humas to ca out the actvtes

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMA YP Ula Badalampug yag belokas d Jl. Jedal R. Supapto No.88 Tajug Kaag Badalampug. Populas yag dguaka dalam peelta adalah seluuh sswa kelas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI FAKULTAS ILMU KOMPUTER MENGGUNAKAN FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING

PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI FAKULTAS ILMU KOMPUTER MENGGUNAKAN FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING SEMINR NSIONL ELECTRICL, INFORMTICS, ND IT S EDUCTIONS 29 PENGMBILN KEPUTUSN PEMILIHN PROGRM STUDI DI FKULTS ILMU KOMPUTER MENGGUNKN FUZZY MULTI-TTRIBUTE DECISION MKING Da Palup R, Des Stawa, Novya aa

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

PENILAIAN KINERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DALAM MENERAPKAN REVERSE LOGISTICS

PENILAIAN KINERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DALAM MENERAPKAN REVERSE LOGISTICS PENILAIAN KINERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DALAM MENERAPKAN REVERSE LOGISTICS DENGAN PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (Stud Kasus D Pt Sa Soso Kato Pabk Mooketo) PERFORMANCE

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (015 337-350 (301-98X Pt D175 Pemodela Ideks Pembagua Mausa (IPM Povs Jawa mu Dega Megguaka Metode Reges Logstk Rdge Dw Maumee Puta da Vta Ratasa Juusa Statstka, Fakultas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahu 015, Halama 67-76 Ole d: http://ejoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK MENGGUNAKAN MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING (MADM) TECHNIQUE

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS. 2)

RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS. 2) RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS I Putu Eratama 1), I Gede Arya Utama ) 1) ) Jurusa Sstem Iformas. Sekolah Tgg Maajeme Iformatka

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan intensitas kegiatan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan intensitas kegiatan III. METODE PENELITIAN A. Metode Peelta Peelta betujua megetahu hubuga testas kegata ekstakulkule Pamuka, da PMR pada sswa Kelas VIII SMP Nege Guug Labuha Way Kaa dega pestas belaja IPS semeste gajl tahu

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 20-928X A-7 Pembobota da Optmas Utuk Pemlha Dstrbutor PT Maa Ghodaqo Shddq Lestar Teas N. Qurawat, Subcha, Suhud Wahyud Jurusa Matematka, Fakultas

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

ANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN

ANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN ANALII HUBUNGAN MULTI HANNEL LEARNING DENGAN INDEK PRETAI MAHAIWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALII LINTAAN utato Halm Paata; Ngaap Im Mak Mathematcs & tatstcs Depatmet, chool of ompute cece, Bus Uvesty

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (202) -5 Pembobota da Optmas Utuk Pemlha Dstrbutor PT Maa Ghodaqo Shddq Lestar Teas N. Qurawat, Suhud Wahyud, Subcha Jurusa Matematka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta

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

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal)

PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahu 2016, Halama 663-672 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN KEDATANGAN SUPPLY BERTAHAP SERTA MEMPERHITUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG TERBATAS

MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN KEDATANGAN SUPPLY BERTAHAP SERTA MEMPERHITUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG TERBATAS Jual ekolog Idust Vol. IV No. 1 Jaua 000 : 3-34 MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULI IEM DENGAN KEDAANGAN SUPPLY BERAHAP SERA MEMPERHIUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG ERBAAS RZ Abdul Azz Juusa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1 Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI BERGANDA Koelasi begada meupaka alat uku megeai hubuga yag tejadi ataa vaiabel depede () dega dua atau lebih vaiabel idepede,. Dega koelasi begada kekuata atau keeata

Lebih terperinci

IRWNS Analisis Industri Unggulan Kota Bandung. Teti Sofia Yanti, Onoy Rohaeni, Fuji Astuti ABSTRAK

IRWNS Analisis Industri Unggulan Kota Bandung. Teti Sofia Yanti, Onoy Rohaeni, Fuji Astuti ABSTRAK IRWNS 0 Aalss Idust Uggula Kota Badug Tet Sofa Yat, Ooy Rohae, Fuj Astut Pogam Stud Statstka Usba Emal: butet@yahoo.om ABSTRAK Pelaksaaa otoom daeah, meupaka mometum bag dmulaya poses mplemetas kebjaka

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1 4. KOMBINATORIKA 4. Atua Utuk Suatu Peistiwa Evet sesuatu yag tejadi. Jika peistiwa A dapat tejadi dalam m caa da peistiwa B dapat tejadi dalam N caa, maka tedapat (m, ) caa kedua peistiwa tejadi besama-sama.

Lebih terperinci

PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINCIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINCIR ANGIN BELANDA

PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINCIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINCIR ANGIN BELANDA PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINIR ANGIN BELANDA Fery Frmasah ), Kk Aryat Sugeg ) Abstrak : Gra G V G, EG dega V G adalah hmpua smpul da G hmpua busur dsebut

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

PEMANFAATAN LAYANAN REFERENSI DI UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS UDAYANA

PEMANFAATAN LAYANAN REFERENSI DI UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS UDAYANA PEMAFAATA LAYAA REFERESI DI UPT PERPUSTAKAA UIVERSITAS UDAYAA I KADEK OKA SULAKSAA FAKULTAS ILMU SOSIAL DA ILMU POLITIK UIVERSITAS UDAYAA DEPASAR EMAIL : kasulaksaa22@gmal.cm ABSTRACT The research s a

Lebih terperinci

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit) Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Desa Penerima Program Desa Siaga pada Dinas Kesehatan Kota Banjar

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Desa Penerima Program Desa Siaga pada Dinas Kesehatan Kota Banjar Jural Tekolo Iformas Poltekk Telkom Vol., No. 4, November 202 Sstem Pedukug Keputusa Peetua Prortas Desa Peerma Program Desa Saga pada Das Kesehata Kota Baar Ira Yuar, Mahmud Imroa 2, Reto Nov Dayawat

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression

Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 1) ISSN: 31-98X D-9 Pemodela Jumlah Balta Gz Buruk d Jawa Tmur dega Geographcally Weghted Posso Regresso Rahm Amela da Purhad Jurusa Statstka, Fakultas Matematka

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

Estimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson

Estimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson Estmas Paamete Data Teseso Tpe I Bedstbus Loglogstk Megguaka Maxmum Lkelhood Estmate da Iteas Newto-Rhapso Alfes Fauk Fakultas MIPA, Uvestas Swjaya; emal: alfesfauk@us.ac.d Abstact: Suvval aalyss s oe

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS Jamla Akaem

Lebih terperinci

Angka Banding Manfaat dan Biaya

Angka Banding Manfaat dan Biaya METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal

Lebih terperinci

Statistika Non Parametrik

Statistika Non Parametrik . Pedahulua Statistika No Paametik Kelebiha Uji No Paametik: - Pehituga sedehaa da cepat - Data dapat beupa data kualitatif (Nomial atau Odial) - Distibusi data tidak haus Nomal Kelemaha Uji No Paametik:

Lebih terperinci

BAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:

BAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian: isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia

Lebih terperinci

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2 Pemodela Aomal Luas Pae Pad da Curah Huja Terbobot (Weghted Rafall Idex) dega Pedekata Robust Bootstrap LTS (Stud Kasus: Pemodela Luas Pae d Kabupate Subag) Ika Dew Aryat da Sutko Mahasswa S Statstka ITS,

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci