dalam proses produksi dan distribusi, seperti bahan mentah, komponen produk setengah jadi dan produk jadi yang belum menjadi pendapatan.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "dalam proses produksi dan distribusi, seperti bahan mentah, komponen produk setengah jadi dan produk jadi yang belum menjadi pendapatan."

Transkripsi

1 BAB LANDASAN EORI. Persedaa Yag damaa persedaa adalah semua produ da materal yag dguaa d dalam proses produs da dstrbus, sepert baha metah, ompoe produ setegah jad da produ jad yag belum mejad pedapata. Persedaa meyebaba tertahaya modal, megguaa ruag peympaa, membutuha peagaa, megalam deterorsas, mejad usag atau adarluarsa, membua paja, membutuha asuras, dapat dcur da teradag hlag. Lebh jauh lag, persedaa sergal harus meaggug abat dar maajeme yag tda efse da berataa termasu peramala yag buru. Pejadwala yag tda terecaa da perhata yag tda cuup terhadap proses setup da order. Pada asus sepert tu persedaa aa meyebaba bertambahya baya da produtvtas tapa meambah pedapata bersh. I merupaa suatu ewajba ( utag ) terlepas apaah a dsertaa atau tda dalam eraca euaga. da tersedaya persedaa dalam jumlah yag cuup, dapat megheta proses produs. Kuragya ompoe part aa megheta proses perata. Suatu alat yag mahal bsa saja terhet area etadaaa ompoe peggat yag sama seal tda mahal. Ketersedaa tem yag tepat pada watu yag tepat da d tempat yag tepat aa meduug tujua orgasas dalam pelayaa osume, produtvtas, eutuga da tgat pegembala vestas. Hal bear dalam bdag maufatur, wholesale, retal, perawata esehata da orgasas pedda. Uura performas

2 7 da produtvtas mug berbeda atara satu orgasas dega orgasas la, aa tetap pada dasarya merea semua membutuha maajeme persedaa yag ba. Meurut Spper, Dael, Bulf ( 997, p06 ) persedaa adalah uattas dar omodtas yag d otrol oleh perusahaa. Dsmpa sewatu watu agar dapat memeuh permtaa masa depa Meurut Roger G Schoeder ( 000, p304 ) Persedaa adalah sto dar suatu materal yag dguaa utu memudaha produs da memeuh persedaa pelagga.. ujua Persedaa Persedaa mucul dareaa permtaa da pasoa baha bau sult utu dsamaa. Da utu meyamaa pasoa serta permtaa membutuha watu yag cuup lama area baya fator fator yag mempegaruh peyamaa. Fator fator tersebut sepert watu, eoom, sesuatu yag ta terduga sepert force majure serta baya lag. Rchard B Chase memampara bahwa tujua dar persedaa adalah sebaga berut. Varas dalam permtaa produ Apabla persedaa suatu produ dapat detahu daga past aa dmuga utu memprodus sesua dega jumlah permtaa. etap basaya permtaa tda dapat detahu dega past. Oleh areaya persedaa pegama / persedaa cadaga dbutuha utu dapat memeuh varas permtaa.. Flesbltas dalam pejadwala produs. Sto dalam persedaa megurag teaa terhadap sstem produs utu megeluara barag secepat mug. I meyebaba watu teggat yag

3 8 lebh lama, yag aa memperboleha perecaaa produs utu merecaaa produs dega alra yag lebh ba 3. Utu meyedaa persedaa pegama utu megatspas adaya varas teggat watu pegrma baha metah. 4. Membera eutuga Utu dapat megetahu jumlah pembela yag eooms..3 Fugs persedaa Persedaa berfugs utu :. Worg stoc ( Lot sze stoc ) merupaa persedaa yag dbutuha da dadaa dalam meduug ebutuha terhadap barag sehgga pemesaa dapat dlaua dalam betu lot sze dbadga dega uura dasar yag dbutuha. Lot Sze mempuya mafaat utu megurag atau memmalsaa baya pemesaa da smpa, medapata dso pemesaa uattas da baya pegrma. Sto Pegama ( Fluctuato Stoc ) merupaa persedaa yag dadaa dalam megatspas etdapasta peyedaa da permtaa. Stoc pegama pada umumya dpaa selama watu edataga barag yag telah dpesa sehgga tda terjad euraga barag 3. Atcpato Stoc ( Stablzato Stoc ) merupaa persedaa yag dadaa sehubuga dega permtaa yag bersfat musma, tda meetu atau uragya apastas produs.

4 9 4. Ppele stoc ( wor process ) merupaa persedaa yag ada dalam perjalaa yag membutuha watu dar peermaa barag pada saat masu, pegrma baha dalam proses produs, pegrma barag sampa e outputya. Secara exteral ppele stoc dapat dgambara persedaa dalam perjalaa d tru, apal atau alat agut laya. Sedaga secara teral, merupaa proses meuggu dproses da dpdaha 5. Decouplg stoc, merupaa persedaa yag memuga perusahaa dapat memeuh permtaa pelagga tapa tergatug pada suppler 6. Physcs stoc, merupaa persedaa barag yag dadaa dalam betu pajaga utu medorog pembela da stoc bersfat sebaga seorag sales yag berdam dr.4 Model persedaa Berdasara sfat permtaa, maa model permtaa dapat dlasfasa sebaga berut :. Model persedaa stats determst, yatu model persedaa yag ompoe permtaaya bersfat determst ( jumlah permtaa pada horzo watu pegamata detahu ) da depede terhadap watu.. Model persedaa dams determst, yatu model persedaa yag ompoe permtaaya bersfat determst tetap depede terhadap watu.

5 0 3. Model persedaa stats probablst, yatu model persedaa yag ompoe permtaaya merupaa varable aca dega suatu dstrbus tetap depede terhadap watu. 4. Model persedaa dams probablst, yatu model persedaa yag ompoe permtaaya merupaa varabel aca dega suatu dstrbus da depede terhadap watu. Pada prate dalam dua yata model persedaa yag bersfat stats dermst sagat sult utu d mplemetasa. Karea tgat permtaa selalu past selalu tda tepat. Da bla tgat permtaa d etahu secara past maa peramala yag dlaua past aa 00 % bear..5 Baya persedaa Baya adalah hal yag russal dalam maajeme eputusa persedaa pada semua level mespu memag mash ada hal hal la yag juga serg mejad rtera pegambla eputusa dalam permasalaha persedaa. Meurut Saga (987, p7) baya persedaa dbag mejad empat ategor. ategor tu adalah:. Baya pembela ( orderg cost ) adalah baya yag deluara bereaa dega pembela baha bau. Baya yag terjad dapat sepert baya utu mempersapa pembela, baya pemlha vedor, baya peulsa pesaa, baya utu meghtug uattas pemesaa, baya utu perawata sstem omputersas yag dguaa, da baya baya laya yag berhubuga dega baya pemesaa. Baya Pemesaa, baya berhubuga dega baya yag dperlua utu membuat produ yag berbeda beda. Produ yag berbeda

6 beda membutuha meteral yag berbeda, setup da pegguaa peralata yag berbeda. 3. Baya peympaa ( Holdg cost ), baya yag termasu dalam ategor adalah baya utu fasltas peympaa, peaga meteral, asuras, pecura, erusaa, eusaga, deprsas, paja, baya modal ( opportuty cost of captal yatu alteratf pedapata atas daa yag d vestasa dalam persedaa ) 4. Baya ehabsa / euraga baha ( shortage cost ), dar semua baya baya yag berhubuga dega tgat persedaa, baya euraga baha adalah yag palg sult utu dperraa. Baya tmbul blamaa persedaa tda mecuup adaya permtaa baha. Baya baya yag termasu etegor baya adalah ehlaga pejuala, ehlaga laggaa, baya espeds, selsh harga, tergagguya operas, tambaha pegeluara egata maajeral da sebagaya Dar baya baya datas bsa ddapata total baya dmaa dtujua pada gambar. dbawah

7 Baya total Baya Baya mmum Carryg cost Order Cost Shortage Cost 0 Q opt Q Gambar.. Graf total baya Sumber:Berard W aylor III, Itroducto to maagemet Scece (00,p7).6 Persedaa mult tem Baya perusahaa melaua pemesaa terhadap beberapa tem secara bersamaa, tda secara dvdual. Hal dsebaba pada ods tertetu pemesaa yag dlaua secara bersama sama aa member baya eutuga. Sepert pemesaa cuup dlaua seal dalam suatu perode watu tertetu utu semua barag yag dbutuha. Dega megoptmala perode watu pemesaa tersebut maa aa ddapata freues pemesaa sedt mug sehgga dperoleh baya total pemesaa seredah mug. Dega perode pemesaa yag optmal sepert tu, pemesaa mejad tda bertele-tele sehgga proses peagaa, pemersaa, doumetas, admstras mejad lebh sederhaa da meghemat sumber daya. Juga, dega melaua pemesaa secara bersama sama ada emuga utu

8 3 meghemat baya pegrma, area sesuatu yag umum bahwa aa lebh murah utu megrm satu lot besar dar pada beberapa lot ecl. Pada permasalaha persedaa mult tem, hal yag harus dputusa adalah apa pemesaa dlaua, barag barag apa saja yag dlbata d dalam pemesaa tersebut, da dega jumlah berapa barag barag tersebut dpesa. Kosep prsp dasar d belaag eputusa tersebut adalah apaah baya marjal utu memasua suatu barag pada suatu pemesaa lebh ecl dar baya marjal ja barag tersebut dpesa belaaga secara dvdual. Persedaa mult tem membutuha eputusa yag fous pada :. Nla agregat pemesaa. Jumlah pemesaa utu tap tem 3. Iterval pemesaa utu masg masg barag dalam setap elompo 4. Watu pemesaa barag ( order release ) Ada jes permasalaha pemesaa mult tem yatu, permasalaha ( P ) yatu permasalaha ( P ) yag megalam peyesuaa pada fator ores () da permasalaha ( Pc ) yatu permasalaha persedaa mult tem dmaa rtera eputusaya adalah total ogos rata rata yag mmal. otal ogos rata rata tu sedr merupaa pejumlaha rata rata ogos dvdu dega rata rata ogos mayor. Asums asums yag dguaa pada edua permasalaha tersebut adalah sebaga berut :. Permtaa utu setap tem detahu da osta. da ada shortage. 3. gat pemesaa tem tda terbatas ( fte )

9 4 4. Adaya horzo yag tda watu yag terbatas. Varabel varabel yag dlbata dalam pegembala eputusa pada edua masalah persedaa mult tem tersebut dotasa sebaga berut : S : Baya pemesaa Mayor, s : Baya pemesaa mor tem, D h : Bayaya barag, : Permtaa utu barag tap satu satua watu, : Baya smpa per ut barag per satua watu, : Slus watu dasar, : Freues pemesaa utu barag. V(FP) : Baya rata rata pemesaa embal. (R) : watu rata rata pemesaa embal..6. Permasalaha ( Pc ) Meurut R.E Wldema, J. B. G Fre da R. Deer dalam juralya yag berjudul A Effcet Optmal Soluto Method for the Jot Repleshmet Problem (996, p434), permasalaha Pc adalah salah satu betu permasalaha persedaa mult tem dmaa rtera eputusaya adalah total ogos rata rata yag mmal. otal ogos rata rata tu sedr merupaa pejumlaha rata rata ogos dvdu dega rata rata ogos mayor. Rata rata ogos dvdu terdr dar rata rata ogos pesa mor barag da rata rata ogos smpa barag. Ogos pesa mor ddefsa sebaga ogos yag deaa utu setap tem yag dlbata dalam suatu pemesaa. Ja detahu bahwa s meotasa ogos pesa mor, D meotasa permtaa terhadap tem tap satu satua watu, h meotasa ogos

10 5 smpa tap satua watu, mootasa freues pemesaa tem, da meotasa slus watu dasar da ф ( ) merupaa otas baya rata rata dvdual barag pada pemesaa yag dlaua setap. ( merupaa slus pemesaa tem ) satua watu maa dperoleh persamaa sebaga berut : ф ( ) s h + D () Permasalaha Pc mecoba memperhtuga apa yag dsebut sebaga empty repleshmet yag ddesrpsa sebaga suatu eadaa dmaa dalam watu watu tertetu sama seal tda terjad pemesaa. Hal terjad ja freues terecl lebh besar dar. Sebaga cotoh, ja ada barag, dmaa da 3, pemesaa aa terjad pada, 4, 6, 9, da seterusya, sedaga pada,5,7 da seterusya tda terjad pemesaa. Abatya persamaa () mejad tda aurat. Oleh areaya perlu dlaua peyesuaa terhadap formulas baya rata dvdual ф ( )). Fator peyesuaa dotasa dega () da drumusa oleh J. S Dagpuar dalam juralya yag berjudul Formulato of a Mult Item Sgle Suppler Ivetory Problem (98, p85-86) sebaga berut : Δ( ) ( ) + lcm( { α: α {,..., }, α },..., ) α α ( ) Dmaa lcm( α,..., α ) meyataa elpata perseutua terecl dar blaga bulat α,..., α. Sehgga, permasalaha pemesaa mult tem dega suatu fator ores ( permasalaha Pc ) drumusa oleh : ( Pc) SΔ f + Φ ( ) : N, > 0

11 6.6. Permasalaha ( P ) Permasalaha ( Pc ) merupaa permasalaha ( P ) yag megalam peyesuaa pada fator ores (). S. K Goyal dalam juralya yag berjudul A Note O Formulato of the Mult-tem Sgle Suppler Ivetory Problem (98, p 87-88) megrts formulas () yag dyataa oleh J.S Dagpuar (98) da megajua pegeseta fator ores sama dega. Sehgga permasalaha pemesaa mult tem tapa fator eres ( permasalaha ( P )) sehgga drumusa sebaga berut : ( P) S f + Φ ( ) : N, > Aalss Permasalaha (P) Meurut R.E Wldema, J. B. G Fre da R. Deer dalam juralya yag berjudul A Effcet Optmal Soluto Method for the Jot Repleshmet Problem (996, p435), permasalaha (P) dapat dtulsa sebaga berut S f + f{ Φ } ( ) : N (3) > 0 Da ja fugs g (.) adalah sebaga berut g () t f{ Φ ( t) : N} : (4) Maa permasalaha (P) dapat dtulsa sebaga berut S ( P)f + g ( ) Nla obyetf optmal permasalaha (P) dyataa dega v(p) da la optmal dyataa dega (P).

12 Fugs t Φ (t) araterst berut : pada ( 0, ) utu setap {,..., }. t Φ (t) berbetu ovex 7 da N meml. t Φ (t) meml la mmum utu x t yag maa x tu sedr adalah : x s h D (5) x 3. t Φ (t) merupaa fugs meuru pada 0, da fugs mea pada (, ) x. Dar gambar., dapat dega mudah dtujua bahwa tt perpotoga fugs Φ ( t) dega Φ (( + ) t) dbera oleh ( s h D ( +) ) ( ) ddefesa sebaga dmaa berla, la. Utu 0,,..., da ( ) dbera oleh ( ) s h D ( + ) Ja,,... Ja 0 (6)

13 8 Gambar. : Fugs g (.) Sumber: dega la yag berbeda beda Oleh areaya tap ( ) ( ) ( ) N aa berada pada suatu terval I : [, ). Jelas seal dar omor 4 da 5 bahwa setap ( ) N, la x berada d dalam terval I sehgga dapat dbuta bahwa solus optmal f{ Φ (, t) : N} oleh terjad bla t berada dalam terval ( ) I. Dega dapat d turua suatu formula yag aa dtampla pada lemma dbawah utu medapata solus optmal () t sebaga fugs t. Lemma, Nla optmal () t N utu t > 0 dbera oleh persamaa berut 8s () t + + ( 7 ) h Dt

14 9 But : Sepert yag dapat damat, utu t > 0, suatu la optmal ( ) ( ) t harus memeuh : N adalah utu. Oleh areaya, secara evale dega megguaa (6), la s h D ( +) t ( 8 ) Da t < s h D ( ) ( 9 ) Pertdasamaa (8) evale dega s + h D t 0 Da oleh area harus postf, dega megguaa rumus aar pada persamaa uadrat dapat dperoleh 8s + + ( 0 ) h D t Dega cara yag sama, dar (9) dperoleh bahwa 8s 0 < < + + ( ) h D t Da dega megombasa (0) da () dapat dyataa 8s 8s + + < + + ( ) h D t h D t Oleh area aar uadrat d edua pertdasamaa adalah sama, maa edua espres aa tepat berselsh atara yag satu dega yag la. I meadaa

15 0 bahwa terdapat suatu la teger d atara merea atau justru eduaya yag berla teger. Pada edua asus tersebut, dega megambl blaga hasl pembulata e atas dar espres dsebelah r, aa membera la teger yag memuasa. Oleh areaya utu la t yag dbera, la ( t) optmal yag bersesuaa dbera oleh (7), da terbutlah lemma. Oleh lemma, selajutya fugs ( ) g () t ( ( t) t) Φ g yag ddefsa d (4) dbera oleh : ( 3 ) Koseuesya permasalaha optmas (P) teredus mejad S f 0 + Φ t ( ( ) ) Pada beberapa la, tda terjad empty repleshmets, pada asus dmaa fator ores sama dega. Pada lemma berutya aa dtujua bahwa fugs obyetf (P) da (Pc) adalah sama ja la + ( S s ) m yag berart utu h D la tersebut Δ( ( )). Lemma, Bla + ( S s ) m maa fugs obyetf dar (Pc) da (P) adalah sama, yatu h D SΔ f + Φ S ( ): N f + Φ ( ) : N

16 But : Kataalah () c hp da hp(.) secara berturut turu adalah fugs objetf permasalaha (Pc) da (P).Yatu, ( ) ( ) Φ + Δ c N S hp : f, Da () ( ) Φ + N S hp : f Selajutya ddefesa fugs ( ) ( ) Φ + N S h : m f Oleh area ( ) ( ) m Δ, maa adalah bear bahwa ( ) ( ) ( ) hp hp h c (4) Searag ataa meyataa la dmaa ( ) + D h s S adalah mmal, yatu ( ) + arg m : D h s S, amat bahwa ( ) ( ) Φ + N S h : f ( ) ( ) { } Φ + Φ + N N S, : f : f

17 Oleh area meurut lemma bahwa utu ( S s ) + m la optmal h D ( ) sama dega, sehgga dapat dperoleh bahwa h S ( ) + Φ ( ) + f { Φ ( ): N} hp( ), Utu setap ( S s ) + m. Dega megabuga dega persamaa 4 h D dperoleh bahwa h( ) hpc ( ) hp( ) lemma. utu ( S s ) + m h D, da terbutlah.6.4 Peyelesaa Permasalaha (P) Meurut R.E Wldema, J. B. G Fre da R. Deer dalam juralya yag berjudul A Effcet Optmal Soluto Method for the Jot Repleshmet Problem (996, p438). Relasas Permasalaha (P) dega merelasas ostra N mejad ddapata relasas (R) dar masalah (P) da dtulsa sebaga berut S ( R) f + Φ ( ) :, > 0 Nla objetf optmal (R) dyataa dega v ( R) da optmal dyataa dega ( R). Oleh area ( R ) merupaa relasas ( P ) maa ( P) v( R) dapat djelasa sebaga berut: v. Hal

18 3 Dega ostra N pada ( P ) maa la pada ( P ) harus merupaa blaga teger, sehgga la tersebut aa megalam pembulata yag meyebabaya tda selalu optmal. Sedaga pada ( R ) ostra tersebut drelasas mejad, sehgga memuga la bergera e tt optmal. Oleh area fugs Φ ( t) t Φ ( t) meml araterst yag sama dega fugs (sepert yag dsebuta datas), maa la optmal juga dapat dcar dega cara yag sama dega t optmal sehgga ddapata persamaa berut : x ja x ja > x (7.) Utu memudaha aalss (R) utu medapata solus optmal (R) pada (R), terlebh dahulu (R) dsederhaaa mejad : S f > 0 + g ( R ) ( ) Dmaa ( R ) () t f{ Φ ( t) : } g. Oleh area turua ( R ) g ( ) o-egatf, otu da mea pada (, ) 0, maa ( R ) () g adalah ovex, mea, da dapat dturua secara otu pada (, ) 0. Da oleh area ovex da dapat dturua secara otu pada fugs t S t pada ( R ( 0, ), maa fugs objetf h ( ) dar (R), dmaa () ) h t + g ( ) S t, adalah ovex da dapat dturua secara otu pada ( 0, ). Karea h() t lm da lm h() t, maa dapat dsmpula ada suatu solus optmal u ( R) ( 0, ) 0 h t dh t dt., la adalah soulus u dar persamaa ( ): ( ) 0 t da

19 Utu meurua ( R) secara aalt, dega megasumsa 4 x ' x x, maa turua ( )... h dar fugs ( ) h dbera oleh h' () t S t l h D h D S + t S + t l l s s ja t x ja x t x +, l ja l t x l (5) S x < h x da maa Dar persamaa d atas dperoleh bahwa '( ) ( ) 0 { : h' ( ) < 0} : max x ada. Ja optmal utu permasalaha (P). maa ddapata la ( R) yag Lemma 3, Dega asusms bahwa x x, ja : max : h' ( x ) x... { < 0}, maa solus optmal ( R) dbera oleh S + s (6) ( R) h D Lemma 4 v( P) v( Pc) v( R) But : Oleh area utu setap vetor ( ) N mempuya ( ) pertdasamaa yag pertama ( ( P) v( Pc) ),..., Δ, v secara otomats terbut. Utu

20 5 membuta pertdasamaa yag edua, amat bahwa utu setap > 0, ada sebuah vetor ( ( ),..., ( )), yag memeuh v ( Pc) SΔ ( ( )) + Φ ( ( ) ) ( ( )) ( ( ) Δ( ( )) ) + Φ Δ( ( )) SΔ Megguaa Δ( ( )) ( m { ( )}), dperoleh bahwa ( ) Δ( ( ) ) utu setap, da oseuesya, v ( P ) c SΔ ( ( )) + f Φ Δ ( ( )) : S f > 0 + f { Φ ( ): } ( ) v R Oleh area > 0, berart pertdasamaa edua dapat dbuta. Lemma 5, Ja utu la optmal ( R) dar permasalaha ( R ) dperoleh ( R) ( ( R ),,...,) adalah solus optmal utu (P) da (Pc) But : Oleh area ( R) x, maa adalah solus optmal dar permasalaha (R) da x meurut (5) bahwa salar,,..., yag bersesuaa berla sama dega sehgga ( ( R ),,...,) adalah juga solus feasble utu permasalaha (Pc) da (P). Oleh area telah dperoleh bahwa v ( R) v( Pc) v( P), meujua bahwa ( ( R ),,...,) adalah juga sebuah solus optmal utu (Pc) da (P).

21 6.6.5 Solus yag mug utu Permasalaha (P) da (Pc) Sepert dyataa datas, utu ( R) <, maa ( R) tersebut bsa jad tda optmal utu permasalaha (P) da (Pc). Oleh area la optmal utu (R) tda selalu teger, oleh areaya optmal pada (R) tda dapat dterapa pada permasalaha (P) da (Pc). Aa tetap la ( ( R) ),...,, yag ddapata dega persamaa (7) merupaa solus yag feasble utu (P) da (Pc). Ja la fugs obyetf (P) yag devaluas meurut solus feasble tersebut dyataa dega v ( FP), maa ta memperoleh S v( FP) + g ( ( R) ) v( P) v( Pc) v( R) (7) ( R) Ja v ( FP) cuup deat dega ( R) v maa ta sudah meemua solus feasble yag cuup ba utu (P) da (Pc). Ja teryata tda cuup deat, maa aa dterapa prosedur optmas global pada (P)..6.6 Lpschtz Optmsato Meurut R.E Wldema, J. B. G Fre da R. Deer dalam juralya yag berjudul A Effcet Optmal Soluto Method for the Jot Repleshmet Problem (996, p440) meyataa Lpschtz optmsato adalah metode optmsas global yag aa dguaa utu permasalaha (P) da aa efetf ja (P) adalah fugs obyetf yag Lpschtz. Suatu fugs uvarat dataa Lpschtz pada terval [ x, x ] dega ostata Lpschtz L, ja semua x, y [ x, x ] memeuh f ( x ) ( ) f x L x x.

22 7 Secara umum cara erja metode adalah dega melaua teras pada varabel, dar sama dega sampa dega u dega besar setap peambaha sama dega ε L. Dega proses teras tersebut, la fugs obyetf yag ddapata tda aa berbeda lebh dar ε terhadap la global mmum pada [ a, b]. Adapu ostata Lpschtz dbera oleh L Lo + L (8) Utu fugs yag dapat dturua, ostata Lpschtz pada sutau terval dbera oleh la turua absolut masmum pada terval tersebu. Oleh area turua S adalah S da utu terval [ l u ], la masmal S dbera pada l, ta memperoleh S Lo (9) l Dega prsp yag sama dperoleh fugs L yag ddapata dar la turua absolut masmum fugs (.) g yatu h D L,,..., (0) Dega megombasa (9) da (0) dperoleh S L l + l h D ().6.7 Batas Atas da Bawah Meurut S.K Goyal pada juralya yag berjudul Determato of Optmum Pacagg Frequecy of Item Jotly Repleshed (974, p ) meyataa bahwa

23 [ ] la optmal (P) berada dalam terval m, ( P) optmal dar permasalaha optmas (P) berut : S x ( P ) f + Φ ( ) > 0 8, dmaa (P) adalah solus Dapat damat bahwa (P) adalah la optmal eta semua tem dpesa secara bersamaa. Sehgga dega mudah detahu bahwa (P) dbera oleh ( P ) S + h D s Aa tetap M. J. G. Va Ejs dalam juralya yag berjudul A Note O he Jot Repleshmet Problem Uder Costat Demad (993, p85 9), meyataa bahwa batas bawah m x tdalah tepat utu (P) yag optmal. Berut aa dtujua bahwa memecaha (R) aa sealgus medapata batas bawah da batas atas utu (P). Batas atas yag dperoleh sergal lebh ba dar (P). Ja v ( FP) adalah la fugs objetf (P) pada (R), maa batas atas da batas bawah (P) dbera oleh la dmaa fugs objetf (R) sama dega v ( FP). Hal dpertegas oleh lemma berut : Lemma 6, Ja low adalah la terecl da up adalah la terbesar dmaa fugs objetf (R) dega v ( FP) maa low ( P) up.

24 9 But : Karea fugs objetf (R) ovex, dega jelas ddapata bahwa low ( P) up. Koseuesya utu la < low fugs objetf (R) lebh besar dar v ( FP). Karea (R) adalah relasas dar (P), fugs objetf (P) juga lebh besar dar ( FP) v utu la < low yag sama juga dbuta bahwa, dega begtu low adalah batas bawah (P). Dega cara < up dega begtu up adalah batas atas (P). Perhata bahwa batas bawah low dapat dtemua dega membag dua terval (, ( R) ) 0. Dega tetap memperhata batas atas up, dega mudah dapat dce apaah up lebh ba dar (P). Pegecea dapat dlaua dega megevaluas fugs objetf (R) pada (P) apaah laya lebh ecl atau sama dega v ( FP). Ja bear berart (P) setdaya sama baya dega up ba. up. Ja tda berart up lebh dega mudah dtemua dega pembaga dua pada terval [ ( R), ( P) ] Bara { }. l low da u m up, ( P), emuda ta mempuya ( P) [ ]. Hal cuup meerapa te optmsas global pada terval [, ] l, u utu medapata la (P). Dar pejelasa datas dsmpula bahwa : Batas bawah dbera oleh l low ( ( R) ) () l u

25 30 Batas atas dbera oleh u m {, ( P) } up ( P) ( R) m m( ( P ), ( R) ) +, ( P) (3).7 Dasar Peracaga Peragat Lua Meurut Pressma (00, p6): peragat lua adalah. Pertah (program omputer) yag bla deseus aa membera fugs da uju erja sepert yag dga.. Strutur data yag memuga program memapulas formas secara proposoal 3. Doume yag meggambara operas da eguaa program. Salah satu cara peracaga peragat lua adalah dega megguaa model ar terju (waterfall model) meurut Sommervlle (996,p9). ahap-tahap utama dalam model ar terju dapat dgambara dalam atvtas dasar pegembaga sepert berut.. Aalss da peetua ebutuha ugas, edala da tujua sstem dtetua melalu osultas dega peggua sstem, emuda dtetua cara yag dapat dpaham ba oleh peggua maupu staf pegembag.

26 3. Desa sstem da peragat lua Proses desa sstem terbag dalam ebutuha peragat eras da peragat lua. Hal meetua arstetur peragat lua secara eseluruha. Desa peragat lua mewal fugs sstem peragat lua dalam suatu betu yag dapat dtraformasa e dalam satu atau lebh program yag dapat deseus. 3. Implemetas da peguja ut Dalam tahap, desa peragat lua drealsasa dalam suatu hmpua program atau ut-ut program peguja, mecaup egata verfas terhadap setap ut sehgga memeuh syarat spesfasya. 4. Itegras da Peguja Sstem Ut program secara dvdual dtegrasa da duj sebaga satu sstem yag legap utu memasta bahwa ebutuha peragat lua telah terpeuh. Setelah peguja, sstem peragat lua dsampaa epada peggua. 5. Pegoperasa da pemelharaa Secara ormal, walaupu tda perlu, tahap merupaa fase slus hdup yag terpajag. Sstem telah terpasag da sedag dalam pegguaa. Pemelharaa mecaup perbaa esalaha yag tda dtemua dalam tahap-tahap sebelumya, megata mplemetas ut-ut sstem da mempertgg pelayaa sstem sebaga ebutuha baru yag dtemua.

27 3 Gambar.3. Peracaga Peragat Lua Model Ar erju Sumber: Sommer Vlle (996,p9).8 Sstem Bass Data Dalam pegerta umum database darta gabuga dar eleme eleme data yag berhubuga da terorgasr. Database dbag dalam berberapa ategor umum yatu :. Paper based, merupaa database palg sederhaa yag dsmpa dalam betu umpula ertas doume yag terorgasas. Legacy Maframe, basa deal dega database VSAM ( Vrtual Storage Access Method ). Legacy Maframe megguaa apastas maframe utu melaua proses peympaa da pegasesa data

28 33 3. Dbase, megadug ISAM ( Idex Sequetal Access Method ) yag merupaa metode pegasesa data secara beruruta yag meml dex. Pada umumya megguaa fle terpsah utu setap tabelya. 4. RDBMS ( Relatoal Database Maagemet System ) merupaa sstem database utu jumlah user yag besar dega tegrtas data yag lebh ba. RDMS meml emampua utu mejaga tegrtas data. Strutur pertahya dsebut dega SQL ( Structured Laguage Query ). 5. Object oreted Database, megguaa sstem obje dalam peympaa data. Data dsmpa bua dalam betu tabel melaa dalam betu obje obje yag terpsah..9 Dagram Alr ( Flowchart ) Dagram alr adalah sebuah sema yag merepresetasa sebuah algortma atau sebuah proses ( Adapu smbol-smbol dar dagram alr yag dguaa dalam lmu omputer sepert pada gambar.4.

29 34 Smbol utu mula da selesa Smbol utu meetua alra data yag dlaua Smbol utu lagah proses Smbol utu put ataupu output Smbol utu merepresetasa sebuah ods atau eputusa. Basaya bers pertayaa ya/tda atau test bear/salah Gambar.4 Smbol-smbol Dagram Alr ( State rasto Dagram (SD) State rasto Dagram megdasa bagamaa sstem berjala. SD merepresetasa berbaga mode dar reas sstem da darmaa trass dlaua dar satu state e state la (Pressma, 00, p49-430). State rasto Dagram merepresetasa reas dar sebuah sstem dega meggambara states tersebut da evet yag meyebaba sstem merubah state.

30 35 Kompoe-ompoe utama dalam SD adalah : State State rasto Gambar.5 Kompoe State rasto Dagram (Booch, 994, p99-0). State dar sebuah obje merepresetasa hasl dar tdaa yag dlaua. Setap state membutuha sebuah ama da harus u. State bererjasama dega sstem secara eseluruha. Semua state yag mempuya ama yag sama aa daggap meuju state yag sama (Booch, 994, p00).. State rasto adalah sebuah tdaa yag memuga state dalam sebuah sstem berubah. Setap state trasto meghubuga dua buah state. Sebuah state bsa meml sebuah state trasto yag meuju epada drya sedr, da sudah basa utu meml berbaga state trasto dar sebuah state yag sama, walaupu setap trass haruslah u. Hal dlaua agar tda ada eadaa yag aa memcu lebh dar satu state trasto dar sebuah state yag sama (Booch, 994, p0).

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Model Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales

Model Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor

Lebih terperinci

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

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

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

H dinotasikan dengan B H

H dinotasikan dengan B H Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )

Lebih terperinci

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

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

Lebih terperinci

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas

Lebih terperinci

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda

Lebih terperinci

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

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

Lebih terperinci

Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat

Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud

Lebih terperinci

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)

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

Lebih terperinci

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

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

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear

Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog

Lebih terperinci

8.4 GENERATING FUNCTIONS

8.4 GENERATING FUNCTIONS 8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah

Lebih terperinci

MODEL KOORDINASI PEMANUFAKTUR TUNGGAL-MULTI PEMBELI DENGAN PERMINTAAN PROBABILISTIK ABSTRAK ABSTRACT

MODEL KOORDINASI PEMANUFAKTUR TUNGGAL-MULTI PEMBELI DENGAN PERMINTAAN PROBABILISTIK ABSTRAK ABSTRACT MODEL KOORDINAI PEMANUFAKUR UNGGAL-MULI PEMBELI DENGAN PERMINAAN PROBABILIIK Moch. Ashor 1, I Nyoma Puawa, tefaus Eo Wrato 3 1 Jurusa e Idustr, YPM doaro Jl. Ngelom Megare, epaag doaro Emal : ashoor@yahoo.com,3

Lebih terperinci

STATISTIKA ELEMENTER

STATISTIKA ELEMENTER STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,

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

UKURAN DASAR DATA STATISTIK

UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL

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

III. METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Model Lokasi-Perutean-Persediaan untuk Multi Produk

Model Lokasi-Perutean-Persediaan untuk Multi Produk Petuu Stas: Saragh, N. I., Bahaga, S. N., Suprayog, & Syabr, I. (2017). Model Loas-Perutea-Persedaa utu Mult Produ. Prosdg SNTI da SATELIT 2017 (pp. H143-148). Malag: Jurusa Te Idustr Uverstas Brawaya.

Lebih terperinci

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah 3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa

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

ANALISIS LOSSES JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV AREA LHOKSEUMAWE

ANALISIS LOSSES JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV AREA LHOKSEUMAWE Aalss Losses Jarga Dstrbus Prmer 0 v Area Lhoseumawe....Zamzam ANALSS LOSSES JARNGAN DSTRBUS PRMER 0 AREA LHOSEUMAWE Zamzam 1 1 Dose Jurusa Te Eletro Polte Neger Lhoseumawe ABSTRA Peelta bertujua utu megetahu

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

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

Penelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)

Penelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats

Lebih terperinci

Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression

Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk 5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh

Lebih terperinci

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum 6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga

Lebih terperinci

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu

Lebih terperinci

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas

Lebih terperinci

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.

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. Loas da Watu Peelta dlasaaa d Strawberry Café yag berloas d Jala Gadara No.75 Jaarta Selata. Loas peelta dplh da dtetua dega segaja sesua dega pertmbaga dar peelt. Alasa utama memlh

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016 Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag

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

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug

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

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

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII

Lebih terperinci

METODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR

METODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR PLGI ERUPKN INDKN IDK ERPUJI EODE PRIL FFINE-SKLING UNUK SLH PROGR LINER Srps Dajua utu emeuh Salah Satu Sarat emperoleh Gelar Sarjaa Sas Program Stud atemata Oleh: jeg Retojwat NI : 343 PROGR SUDI EIK

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Proses Pengantongan Semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan Six Sigma

Analisis Pengendalian Kualitas Proses Pengantongan Semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan Six Sigma JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (15) 337-35 (31-98X Prt) D-54 Aalss Pegedala Kualtas Proses Pegatoga Seme d PT Seme Idoesa (Persero) Tb dega Pedeata Sx Sgma Ftrah Idra Cahya, Sr Mumpu Retagsh Jurusa

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA

Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA Prosdg SPMIP. pp. 4-46, 6 ISBN : 979.74.47. PERKEMBNGN ESTIMTOR DENSITS NON PRMETRIK DN PLIKSINY Hasb Yas, Supart Staf PS Statsta, urusa Matemata, FMIP, UNDIP l. Prof. Sudarto, Kampus UNDIP Tembalag, Semarag

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

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

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

Lebih terperinci

Digraf eksentris dari turnamen kuat

Digraf eksentris dari turnamen kuat Dgraf esetrs dar turame uat Hazrul Iswad Departeme Matemata da IPA MIPA) Uverstas Surabaya UBAYA), Jala Raya Kalrugut, Teggls, Surabaya, e-mal : us679@wolfubayaacd Abstra Esetrstas eu) suatu tt u d dgraf

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

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

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

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

EVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO kv JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

EVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO kv JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION EVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO V JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Roy Chadrabuaa, Ad Soeprjato, Teguh Yuwoo Jurusa Te Eletro-FTI, Isttut Teolog Sepuluh Nopember Kampus ITS,

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA

PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus

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

BAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DASA TEOI. Umum,,3,4 Suatu sstem teaga lstr Electrc ower System terdr dar tga ompoe utama, yatu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar yag membetu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

DISTRIBUSI RAYLEIGH UNTUK KLAIM AGREGASI. Getut Pramesti Staf Pengajar FKIP Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A Surakarta,

DISTRIBUSI RAYLEIGH UNTUK KLAIM AGREGASI. Getut Pramesti Staf Pengajar FKIP Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A Surakarta, Dstrbus Raylegh Getut ramest DITRIBUI RAYLEIGH UTUK KLAIM AGREGAI Getut ramest taf egajar FKI Uverstas ebelas Maret, Jl. Ir. utam 36A uraarta, getut@gmal.com Abstract A Aggregato of clams are clams the

Lebih terperinci

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

MODEL GARIS ARUS UNTUK RESERVOIR YANG BERHUBUNGAN DENGAN AQUIFER. Ir. Mulia Ginting, MS * Ir. Siti Nuraeni E.S., MS *

MODEL GARIS ARUS UNTUK RESERVOIR YANG BERHUBUNGAN DENGAN AQUIFER. Ir. Mulia Ginting, MS * Ir. Siti Nuraeni E.S., MS * MODEL GARIS ARUS UNTUK RESERVOIR YANG BERHUBUNGAN DENGAN AQUIFER Ir. Mula Gtg, MS * Ir. St Nurae E.S., MS * ABSTRAK Model smulas gars arus adalah suatu te smulas yag dapat dterapa gua meramala erja pedesaa

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi

BAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi BAB TINJAUAN USTKA.. Sstem Dstrbus Jarga trasms da arga dstrbus pada sstem teaga lstr berfugs sebaga saraa utu meyalura eerg lstr yag dhasla dar pusat pembagt e pusat-pusat beba. Sstem arga dstrbus dapat

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

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

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

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

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

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

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

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

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

Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)

Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014) Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number

Lebih terperinci