SIMULASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI PELAYANAN PERMINTAAN SARUNG TENUN (STUDI KASUS DI PT. ASEANTEX MOJOKERTO)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SIMULASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI PELAYANAN PERMINTAAN SARUNG TENUN (STUDI KASUS DI PT. ASEANTEX MOJOKERTO)"

Transkripsi

1 SIMULASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI PELAYANAN PERMINTAAN SARUNG TENUN (STUDI KASUS DI PT. ASEANTEX MOJOKERTO) Wey Idah Kusumawati, Abdullah Shahab Program Studi Magister Maajeme Tekologi Istitut Tekologi Sepuluh Nopember ABSTRAK PT. ASEANTEX Mojokerto merupaka perusahaa yag bergerak dibidag idustri tekstil, yaitu sarug teu. PT. ASEANTEX memiliki sub perusahaa yag terdapat di sekitar Mojokerto. Saat ii perusahaa megalami kesulita meetuka strategi pelayaa permitaa terhadap pasar eksport da domestik yag selalu berfluktuasi. Berdasarka permasalaha diatas perusahaa igi meagai masalah yag terjadi dega megguaka program simulasi, yag mecakup hasil produksi, da permitaa pasar (eksport maupu domestik). Program simulasi tersebut megguaka beberapa uji statistik da pembagkit bilaga radom yag disesuaika dega teori yag diguaka. Hasil dari program simulasi diharapka dapat membatu memecahka masalah bagi pihak maajeme PT. ASEANTEX, sehigga keutuga yag didapatka aka mejadi lebih baik. Dari 4 (empat) strategi yag dilaksaaka ada beberapa strategi yag memiliki model strategi sama tetapi cara pelayaaya yag berbeda, serta dari pedapata yag berbeda-beda tersebut dapat diguaka utuk megambil keputusa. Kata kuci : produksi sarug, fluktuasi produk, fluktuasi permitaa, simulasi. LATAR BELAKANG Setiap aktifitas bisis khususya yag bergerak dalam bidag idustri maufaktur, kegiata trasformasi iput mejadi output, atau memproses baha baku mejadi barag jadi yag atiya aka diguaka oleh pelagga da kosume, sagat tergatug pada proses produksi yag dilakuka. PT. BHSTEX memiliki sub perusahaa yag ditugaska utuk memeuhi pesaa sarug-sarug yag bersifat tradisioal, salah satu diataraya adalah PT. ASEANTEX. PT. ASEANTEX memiliki 3 macam produk sarug yaitu: Betel Terbag, Asulta, Rayda. Keseluruha proses produksi sarug PT. ASEANTEX masih melakuka proses tradisioal, dari mulai baha baku beag, dilakuka proses pecelupa beag dipaduka dega campura obat utuk meghasilka aeka ragam wara, higga di teu yag prosesya megguaka Alat Teu Buka Mesi (ATBM). Dimaca egara, sarug juga bayak diguaka di egara-egara Asia, serta telah diperkealka kepada orag-orag di belaha Timur Tegah, sehigga idustri sarug lebih mearik utuk dikelola da dieksport. Sarug yag dihasilka oleh PT. ASEANTEX aka dijual kepada pelagga tetap (baik lokal maupu eksport) yag selama ii memesa sarug kepada PT. ASEANTEX, yaitu: Prima Busaa (lokal), Toko Khadijah (lokal), Al-Mira (Dubai), Al-Mahdi (Lebao), da Al-Fajri (Arab).

2 Karea PT. ASEANTEX merupaka perusahaa yag memproduksi barag jadi berupa sarug, maka sebelum produk dikirim kepada pelagga aka diperiksa terlebih dahulu oleh bagia Quality Cotrol (QC). Produk yag telah diperiksa oleh bagia QC aka terbagi mejadi 2 jeis, yaitu produk baik da produk reject. Setelah keluar dari bagia QC, produk-produk tersebut aka dikemas, da selajutya aka dikirim ke masig-masig pelagga. Produk yag telah diterima oleh pelagga di luar egeri, sebelum dijual masih harus diperiksa lagi oleh bagia QC di masig-masig egara. Apabila meurut QC masig-masig egara ada produk yag tidak sesuai dega kriteria mereka, maka produk aka dikembalika (retur). Produk reject da retur masih bisa dijual di Idoesia dega harga yag berbeda dega produk baik. Karea tidak memiliki metode perhituga khusus maka bayak terjadi permasalaha yag terjadi pada PT. ASEANTEX, diataraya adalah tidak adaya kotrol utuk kegagala produksi, target tertetu utuk memeuhi pasar eksport kadag terpeuhi kadag juga tidak, tidak adaya system yag diguaka utuk pegevaluasia kierja, sehigga produksi yag dilakuka PT. ASEANTEX selama ii kurag optimal. PT. ASEANTEX melakuka perbaika sistem utuk megotrol produksi diperhatika secara serius. Hal tersebutlah yag memicu pihak maajeme PT. ASEANTEX megembagka model simulasi tetag jumlah produksi yag dihasilka, produk reject, da jumlah pesaa atau permitaa yag berfluktuasi. MODEL SIMULASI Meurut Jay Heizer da Barry Reder [2005:714] bahwa Simulasi merupaka usaha utuk meyali fitur, tampila, da karakteristik sebuah sistem yata. Gagasa dibalik simulasi ii adalah: 1. Utuk meiru sebuah situasi dalam duia yata secara matematis. 2. Kemudia mempelajari karakteristik operasi tersebut. 3. Akhirya utuk mearik kesimpula da megambil keputusa tidaka berdasarka hasil simulasi. POLA DISTRIBUSI PROBABILITAS Dalam ketidakpastia permitaa da jumlah produk yag dihasilka meimbulka bayakya kemugkia-kemugkia. Salah satu cara utuk memperkecil beberapa kemugkia tersebut adalah dega mempelajari pola dari distribusi probabilitasya. Distribusi probabilitas teoritis yag serig diguaka dalam fugsi permitaa adalah distribusi Normal, da distribusi Ekspoesial. Distribusi Frekuesi Dalam meetuka kelas yag diguaka pada distribusi frekuesi, ada 3 (tiga) hal yag perlu diperhatika, yaitu jumlah kelas, lebar kelas da batas kelas. Suatu rumus utuk meetuka bayakya kelas adalah sebagai berikut : k =1 + 3,3 log...(1) Rumus tersebut di beri ama Kriterium Sturges da merupaka patoka yag dapat dijadika acua dalam membuat kelas. Kemudia dalam membuat iterval (lebar) kelas diguaka rumus : c Max Mi k...(2) A-19-2

3 Distribusi Normal Distribusi ormal merupaka distribusi yag sagat petig dalam statistik da bayak dipakai dalam memecahka persoala. Model matematik yag diguaka pada distribusi ormal adalah: Z X...(3) Z x μ σ = distribusi ormal stadar = ilai tegah = rata-rata (dalam pola distribusi ii didekati dega X, karea megguaka data sampel dari populasi) = stadard deviasi dari distribusi ii (didekati dega S karea megguaka data sampel yag mewakili populasi) Dalam distribusi ormal stadar di atas, yag harus dilakuka terlebih dahulu adalah meetuka μ (jika populasi yag diguaka utuk peelitia) atau megguaka X (jika sampel dari populasi yag diguaka dalam peelitia). Rumus yag diguaka dalam meemuka X tersebut adalah: ( Xi * fi) i X 0...(4) Simpaga baku ( σ) diguaka utuk meetuka ilai dari Z. Jika megguaka sampel dari populasi, simpaga baku disimbolka dega S. Rumus yag diguaka adalah: S i0 fi( Xi X ) 2...(5) Distribusi Ekspoesial Bayak masalah simulasi membutuhka pegguaa dari distribusi ekspoesial, khususya masalah-masalah yag melibatka suatu reteta kedataga da kepergia, seperti simulasi atria pada bak, pembayara di supermarket, airport da lai lai. Fugsi umum dari distribusi ekspoesial ii adalah sebagai berikut: x f ( x) 1 e, x ; 0...(6) Distribusi Empiris Dalam beberapa masalah, peluag yag aka terjadi diyataka dalam empiris dari grup data sejumlah j (dimaa j = 1,2,...,m), dega batas bawah XLj da batas atas XUj sebagai berikut: XLj X Xuj dega tiggi fj yag merupaka peluag dimaa Ym = f1 + f2 + + fm = 1...(7) Harga Yj merupaka peluag bahwa harga X utuk kejadia acak tidak melebihi Xuj jadi X bisa dibuat dega mudah dega batua bilaga acak distribusi uiform U(0,1) dega iterpolasi liier sebagai berikut: X = XLj + [(U-Yj-1)/(Yj-Yj-1)](Xuj-XLj) A-19-3

4 Distribusi ii dapat dilakuka prosesya jika kedua uji distribusi (uji distribusi Normal da uji distribusi Ekspoesial) yag dilakuka diatas tidak memeuhi atau pada kodisi tolak H0. PENGUJIAN DATA Pada beberapa eksperime, dibutuhka suatu proses pegambila data secara lagsug di lapaga, sedagka proses eksperime yag megguaka simulasi memerluka suatu pembagkita data. Pada proses ii tetuya diigika adaya kesamaa atara distribusi data yag diperoleh, dega distribusi data yag tepat secara teori. Oleh karea itu diperluka suatu proses pegujia kecocoka distribusi. Distribusi data ada dua macam, distribusi data yag bersifat diskrit da distribusi data yag bersifat kotiu. Tetuya kedua macam distribusi ii aka berbeda proses pecocoka distribusiya. Utuk distribusi data yag bersifat kotiu, aka tepat jika diguaka pegujia distribusi dega metode Kolmogorov-Smirov. Pegujia Kolmogorov-Smirov Ekspoesial Pegujia bertujua utuk melihat tigkat kesesuaia atara fugsi distribusi hasil pegamata dega fugsi distribusi teoritik tertetu. Prosedur yag dilakuka adalah: 1. Meetuka Statistik Uji. Thitug = Maks F(x) S(x)...(8) Keteraga F(x): fugsi distribusi kumulatif dari suatu distribusi ekspoesial S(x): fugsi distribusi kumulatif dari suatu distribusi pegamata 2. Meetuka Kriteria Peolaka. Jika ilai T W 1-α, maka H0 ditolak (tabel yag diguaka adalah tabel Kolmogorov-Smirov). Lagkah-lagkah Pegujia : a. Meetapka hipotesis awal da hipotesis tadiga Hipotesis: H0 : data megikuti distribusi ekspoesial H1 : data tidak megikuti distribusi ekspoesial b. Meghitug statistik uji Bayakya parameter pada distribusi ekspoesial adalah β yag meyataka ilai rata-rata. Utuk meetuka harga F(x) maka ilai β harus ditetuka dega cara: X i. fi i X 1 Keteraga: X = β = rata-rata Ditetuka ilai probabilitas utuk masig-masig x, dari ekspoesial: f ( X ) 1 e X S(x) diperoleh dari frekuesi kumulatif masig-masig ilai Xi dibagi dega jumlah sampel. 3. Meetapka α (taraf sigifikasi). α = 0,05 A-19-4

5 4. Meetuka daerah peolaka. W1-α didapatka dari tabel Kolmogorov-Smirov sesuai dega yag ada da simpaga baku yag didapatka. 5. Membuat kesimpula. Membadigka atara Thitug dega W1-α, jika Thitug < W1-α maka H0 gagal tolak (diterima) da bila ilai Thitug W1-α, maka H0 ditolak. 6. Membuat iterpretasi dari kesimpula. Jika H0 gagal tolak maka data yag diuji adalah berdistribusi ekspoesial. Pegujia Kolmogorov-Smirov Normal Pegujia bertujua melihat tigkat kesesuaia atara fugsi distribusi hasil pegamata dega fugsi distribusi teoritik tertetu, dega meetapka suatu titik yag meggambarka perbedaa maksimum keduaya. 1. Meetuka Statistik Uji. Thitug = Maks F(x) S(x)...(9) Keteraga: F(x): fugsi distribusi kumulatif dari suatu distribusi ormal S(x): fugsi distribusi kumulatif dari suatu distribusi pegamata 2. Meetuka Kriteria Peolaka. Jika ilai Thitug W1-α, maka H0 ditolak (tabel yag diguaka adalah tabel Kolmogorov-Smirov). Lagkah-lagkah Pegujia : a. Meetapka hipotesis awal da hipotesis tadiga Hipotesis: H0: data megikuti distribusi ormal H1: data tidak megikuti distribusi ormal b. Meghitug Statistik Uji Bayakya parameter pada distribusi ormal adalah X yag meyataka ilai rata-rata. Utuk meetuka harga F(x) maka ilai X harus ditetuka dega cara : X X i. i 1 fi Keteraga: X = = rata-rata Ditetuka ilai probabilitas utuk masig-masig X, dari ormal: Z x keteraga x = ilai tegah dari kelas pada distribusi frekuesi µ = rata-rata ( X ) σ = simpaga baku Utuk mecari F(x) dega megguaka tabel distribusi ormal pada lampira sesuai ilai Z yag didapatka. S(x) diperoleh dari frekuesi kumulatif masigmasig ilai xi dibagi dega jumlah sampel. 3. Meetapka α (taraf sigifikasi). α = 0,05 4. Meetuka daerah peolaka. W1-α didapatka dari tabel Kolmogorov-Smirov sesuai dega yag ada da simpaga baku yag didapatka. A-19-5

6 5. Membuat kesimpula. Membadigka atara T dega W1-α, jika T < W1-α maka H0 gagal tolak da bila ilai T W 1-α, maka H0 ditolak. 6. Membuat iterpretasi dari kesimpula. Jika H0 gagal tolak maka data yag diuji adalah berdistribusi ormal. METODOLOGI Dalam sebuah peelitia dilakuka seragkaia lagkah-lagkah yag dilakuka secara sistematis da terecaa utuk memperoleh pemecaha masalah atau memperoleh jawaba dari masalah tertetu. Utuk usaha pemecaha masalah tersebut diperluka adaya iformasi/data yag legkap megeai faktor-faktor yag mempegaruhi da berhubuga, sehigga upaya yag dilakuka dapat meghasilka suatu betuk pemecaha masalah yag teritegrasi. Utuk itulah diperluka metodologi peelitia. M u l a i S e t t i g P e r m i t a a t i a p m i g g u D a H a s i l P r o d u k s i t i a p m i g g u D a t a p e r m i t a d a p r o d u k s i t i a p m i g g u P r o s e s P e j u m l a h a P e r m i t a a d a H a s i l P r o d u k s i t i a p m i g g u P e m b u a t a D i s t r i b u s i F r e k u e s i P r o s e s P e m b u a t a D i s t r i b u s i N o r m a l u t u k d a t a P e r m i t a a d a P r o d u k s i P r o s e s P e m b u a t a D i s t r i b u s i E k s p o e s i a l u t u k d a t a P e r m i t a a d a P r o d u k s i P r o s e s P e m b u a t a D i s t r i b u s i E m p i r i s u t u k d a t a P e r m i t a a d a P r o d u k s i H a s i l U j i T e r i m a H o? T i d a k H a s i l U j i T e r i m a H o? T i d a k Y a Y a Y a D a t a h a s i l d i s t r i b u s i N o m a l D a t a h a s i l d i s t r i b u s i E k s p o e s i a l D a t a h a s i l d i s t r i b u s i e m p i r i s P r o s e s P e m b a g k i t a B i l a g a A c a k S e s u a i D i s t r i b u s i P r o s e s S i m u l a s i P e m b a k i t B i l a g a r a d o m H a s i l A k h i r o l e h s i m u l a s i s e l e s a i Gambar 1. Alur Proses Program Simulasi Produksi PT. ASEANTEX Fixed-Icremet Time Advace Proses percepata waktu simulasi di dalam sebuah model tirua dega waktu kejadia yag berlaia yag disebut dega pedekata Fixed-Icremet Time Advace. Dega pedekata ii, waktu simulasi ditambah sebayak t dega tepat tapa diubah utuk dijadika acua meambahka waktu simulasi berikutya. Setelah itu setiap perubaha waktu simulasi dilakuka pegeceka terhadap kejadia kejadia yag mucul selama proses simulasi terjadi pada waktu yag bersagkuta dega membadigka perbedaa kejadia waktu simulasi pada t sebelumya. Jika terdapat satu atau lebih kejadia yag mucul selama proses simulasi pada t (jagka waktu simulasi), maka kejadia kejadia tersebut dapat diaggap mewakili kodisi pada saat waktu simulasi bersagkuta da juga mempegaruhi hasil perhituga terhadap waktu simulasi tersebut. Pedekata megguaka Fixed-Icremet Time Advace dapat dilihat pada gambar 2 0 e1 t 2t e2 e3 3t Gambar 2. Ilustrasi Model Fixed-Icremet Time Advace A-19-6

7 Dimaa tada legkuga meggambarka percepata waktu simulasi da ei (i = 1,2,3,...) adalah waktu yag sebearya dari kejadia ith dari suatu kodisi (buka ilai ith pada waktu simulasi). Pada jagka waktu (0, t), suatu kejadia aka mucul pada waktu ei tetapi diaggap kejadia tersebut mucul pada waktu t meurut model. Ditujukka juga didalam gambar bahwa diatara waktu ( t, 2 t) tidak terdapat kejadia yag mucul, tetapi proses ii tetap harus dijalaka utuk megetahui da meetuka ada atau tidakya kejadia pada waktu tersebut. Pada waktu simulasi berikutya atara (2 t, 3 t) terdapat kejadia kejadia yag mucul yag terdapat pada waktu e2 da e3, tetapi perubaha tersebut diaggap mucul pada waktu 3 t da seterusya. Strategi Strategi adalah recaa jagka pajag dega diikuti tidaka-tidaka yag ditujuka utuk mecapai tujua tertetu, yaitu utuk medapatka tigkat keutuga yag lebih baik. Ada beberapa strategi yag aka diguaka dalam simulasi ii, strategi yag pertama adalah strategi sesuai dega keyataa yag ada di lapaga, da strategi yag lai adalah strategi pembadig yag diguaka utuk megaalisa hasil simulasi dega keyataa yag ada di lapaga. Adapu strategi-strategi tersebut adalah: 1. Strategi 1 Adalah strategi dega jumlah mesi sebayak 270 utuk memproduksi sarug Betel Terbag, 270 utuk sarug Asulta, da 240 utuk sarug Rayda. Harga jual tiap produk berbeda utuk tiap tempat tujua (pelagga), tetapi kosta utuk satu periode perhituga. 2. Strategi 2 Adalah strategi dega jumlah mesi diubah utuk memproduksi setiap jeis sarug sesuai kebutuha. Harga jual tiap produk berbeda utuk tiap tempat tujua (pelagga), tetapi kosta utuk satu periode perhituga. 3. Strategi 3 Adalah strategi dega jumlah mesi sebayak 270 utuk memproduksi sarug Betel Terbag, 270 utuk sarug Asulta, da 240 utuk sarug Rayda. Harga jual tiap produk berbeda utuk tiap tempat tujua (pelagga), da berubah sesuai kebutuha utuk satu periode perhituga. 4. Strategi 4 Adalah strategi dega jumlah mesi diubah utuk memproduksi setiap jeis sarug sesuai kebutuha. Harga jual tiap produk berbeda utuk tiap tempat tujua (pelagga), da berubah sesuai kebutuha utuk satu periode perhituga. Adapu proses perhitugaya utuk masig-masig ada tiga cara yaitu: a. Harga terbesar dari pelagga didahuluka b. Retur terkecil dari pelagga didahuluka c. Dega megguaka prosetase dari setiap pelagga Pegolaha Hasil Akhir Dari Strategi (utuk seluruh strategi) Keseluruha data yag dibutuhka bila telah dimasukka, maka proses pegolaha data akhir utuk megetahui keutuga keseluruha dapat dilaksaaka. Berikut tampila lapora perhituga utuk medapatka iformasi akhir apakah terjadi sisa atau kekuraga tersebut: A-19-7

8 Gambar 3. Lapora Perhituga Sedagka tampila lapora keutuga/kerugia utuk medapatka iformasi akhir megeai keutuga setiap miggu, kehilaga kesempata akibat produk yag reject, da kehilaga kesempata akibat dari adaya produk yag diretur tampak pada gambar berikut ii: Gambar 4. Lapora Keutuga/Kerugia. Iformasi keutuga total setiap strategi da produk dapat dilihat pada tabel dibawah ii. Strategi 1 Tabel 1 Keutuga Total Nama Produksi Cara 1 Cara 2 Cara 3 Betel Terbag Asulta Rayda A-19-8

9 Strategi 2 Nama Produksi Cara 1 Cara 2 Cara 3 Betel Terbag Asulta Rayda Strategi 3 Nama Produksi Cara 1 Cara 2 Cara 3 Betel Terbag Asulta Rayda Strategi 4 Nama Produksi Cara 1 Cara 2 Cara 3 Betel Terbag Asulta Rayda Lapora Keutuga/Kerugia Strategi Betel Terbag Asulta Rayda Cara 1 Cara 2 Cara 3 [[[[ Gambar 5. Grafik Lapora Keutuga Strategi 1. A-19-9

10 Lapora Keutuga/Kerugia Strategi Betel Terbag Asulta Rayda Cara 1 Cara 2 Cara 3 ][ Gambar 6. Grafik Lapora Keutuga Strategi 2 Lapora Keutuga/Kerugia Strategi Betel Terbag Asulta Rayda Cara 1 Cara 2 Cara 3 ] Gambar 7. Grafik Lapora Keutuga Strategi 3 Lapora Keutuga/Kerugia Strategi Betel Terbag Asulta Rayda Cara 1 Cara 2 Cara 3 ] Gambar 8. Grafik Lapora Keutuga Strategi 4. A-19-10

11 KESIMPULAN Setelah dilakuka aalisa, peracaga da pembuata program simulasi produksi da distribusi pelayaa sarug teu utuk megetahui tigkat keutuga yag lebih baik pada PT. ASEANTEX Mojokerto, maka dapat diambil beberapa kesimpula sebagai berikut: a. Dari 4 (empat) strategi yag telah dijalaka dega megguaka model simulasi ii, memberika alteratif-alteratif yag dapat diambil oleh perusahaa, dega hasil yag ditampilka baik berupa data ataupu grafik. b. Keutuga total setiap strategi hasil program simulasi produksi da distribusi pelayaa dapat dilihat pada tabel keutuga total dega gambar 5 sampai dega gambar 8. Dari data tersebut dapat diidetifikasi bahwa: Pedapata (keutuga) sagat dipegaruhi oleh jumlah mesi yag beroperasi yag ditempatka pada suatu strategi. Harga produk yag berfluktuatif juga sagat berpegaruh terhadap keutuga, terbukti bahwa hasil peroleha strategi 3 da strategi 4 lebih baik dari peroleha strategi 1 da strategi 2. Strategi 3 da strategi 4 meerapka harga jual tiap produk berbeda utuk tiap tempat tujua (pelagga), da berubah sesuai kebutuha utuk satu periode perhituga. c. Cara 3 (megguaka prosetase dari permitaa pelagga) selalu memberika hasil yag lebih baik. Hal ii dikareaka berapapu produksi yag dihasilka aka dibagika sama rata kepada pelagga. REFERENSI Boedioo, Koster Waya. (2001). Teori da Aplikasi Statistik da Probabilitas. PT Remaja Rosdakarya. Badug, Idoesia. Gottfried, B. S. (1984). Elemets of Stochastic Process Simulatio. Lodo: Pretice Hall Ic. Heizer Jay, Reder Barry. (2005). Idoesia. Maajeme Operasi. Salemba Empat. Jakarta, Sadi, S. (1991). Simulasi Tekik Pemrograma da Metode Aalisis. Adi Offset. Yogyakarta, Idoesia. Satya L.D, Boett. (2007). Simulasi: Teori da Aplikasiya. Adi Offset. Yogyakarta, Idoesia. Suryai Erma [2005], Model Simulasi Sistem Diamik Dalam Sistem Produksi Da Pertumbuha Pasar, Jural Ilmiah Tekologi Iformasi,vol. 4, o. 2, pp A-19-11

SIMULASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI PELAYANAN PERMINTAAN SARUNG TENUN DENGAN MONTE CARLO

SIMULASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI PELAYANAN PERMINTAAN SARUNG TENUN DENGAN MONTE CARLO SIMULASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI PELAYANAN PERMINTAAN SARUNG TENUN DENGAN MONTE CARLO Wey Idah Kusumawati 1) 1) Program Studi/Jurusa Sistem Iformasi, STIKOM Surabaya, email: wey@stikom.edu Abstract: PT.

Lebih terperinci

Simulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto)

Simulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto) Simulasi Produksi dan Distribusi Pelayanan Permintaan Sarung Tenun (studi kasus di PT. ASEANTEX Mojokerto) Weny Indah Kusumawati, MMT ITS, weny@stikom.edu Dr. Ir. Abdullah Shahab, M.Sc, ITS Abstraksi PT.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA)

SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA) SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA) Aak Agug Gede Putra Diatmika 1) I Gede Arya Utama 2) 1) Program Studi Sistem

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

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

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN

III. METODELOGI PENELITIAN III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum, 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel) DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

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

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN t dan SEBARAN F SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN. Metodelogi adalah sekumpulan prosedur yang terdokumentasi. dalam penelitian. Soekidjo Notoatmodjo, (2002:29)

III. METODELOGI PENELITIAN. Metodelogi adalah sekumpulan prosedur yang terdokumentasi. dalam penelitian. Soekidjo Notoatmodjo, (2002:29) III. METODELOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Metodelogi adalah sekumpula prosedur yag terdokumetasi medefiisika siklus pemecaha masalah atau pegembagaya da meetuka bagaimaa sistem aka dibagu metodelogi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Keberhasila dalam suatu peelitia sagat ditetuka oleh ketepata pegguaa metode peelitia. Oleh karea itu, metode yag aka diguaka haruslah sesuai dega data

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VIII (delapan) semester ganjil di

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VIII (delapan) semester ganjil di 4 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah siswa kelas VIII (delapa) semester gajil di SMP Xaverius 4 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah siswa terdiri dari

Lebih terperinci

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran

TEORI PENAKSIRAN. Bab 8. A. Pendahuluan. Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis teori penaksiran Bab 8 TEORI PENAKSIRAN Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis teori peaksira Idikator 1. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira titik 2. Mejelaska da megaalisis data dega megguaka peaksira

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 40 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia pada peelitia ii adalah peelitia eksperime semu atau biasa disebut pre-eksperime. Karea pada peelitia ii, peeliti haya megguaka kelas eksperime

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 27 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Objek yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda Sumba (Sadelwood) betia da jata berjumlah 30 ekor dega umur da berat yag relatif

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi

Lebih terperinci