BAB III LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Kosep Supply Chai Supply chai adalah jariga isasi-isasi yag secara bersama-sama bekerja uuk mecipaka da meghaarka suau produk ke aga pemakai akhir (ed user). Isasi-isasi ersebu biasaya ermasuk supplier, isasi, disribuor, oko aau riel, sera isasi-isasi pedukug seperi isasi jasa logisik. ( Pujawa, 005). 3.. Pegukura Bullwhip Effec Dalam melakuka perhiuga bullwhip effec yag erjadi harus memperimbagka supply chai sebagai bagia dari ui idepede (perusahaa) da sebagai himpua bagia dari sejumlah jariga. Che (000) meyaaka bahwa iap ui pada igkaa supply chai yag diperimbagka mugki mempuyai hubuga dega beberapa aau kelipaa ui aau supply chai laiya. Sebuah supply chai erdiri dari beberapa echelo berikuya. Sebuah echelo adalah sau level dalam supply chai. Sebuah echelo mugki erdiri dari beberapa oule yag pararel, misalya beberapa pusa disribusi mugki bersama-sama membeuk sebuah igkaa Disribuio Cere, aau bahka beberapa oko mugki dapa bersama-sama membeuk sebuah igkaa Reail Shop. Di dalam pembahasaya aka diperimbagka sebuah supply chai yag erdiri dari beberapa igkaa. Yag diideifikasika sebagai ideks l, dega (l=0 mejadi igkaa yag palig aas / upsream). Seiap igkaa erdiri dari M oule yag diujukka dega ml, lebih lajuya kia membedaka aara permiaa yag daag dari igkaa bawah / dowsream (Di) da permiaa yag keluar meuju igkaa upsream (Dou). Uiversias Sumaera Uara

2 Dalam melakuka pegukura erhadap bullwhip effec pada igkaa aau sekumpula igkaa ereu pada supply chai sebagai hasil bagia dari koefisie variasi permiaa yag dierima oleh igkaa ii adalah : ω = Cou Ci Dimaa, Cou = σ[dou (,+T)] µ[dou (,+T)] ; Ci = σ[di (,+T)] µ[di (,+T)] Dou (,+T) da Di (,+T) adalah permiaa selama ierval waku (,+T) da aka diulis sebagai Dou da Di Model Probabilisik Q Sebagaimaa model Wilso aau model iveori probabilisik sederhaa, dalam hal ii pihak maajeme harus melakuka moiorig secara iesif aas saus iveori uuk megeahui kapa saa pemesaa dilakuka (r) da harus kosise dalam melakuka pemesaa, yaiu sebesar q 0 yag kosa uuk seiap kali melakuka pembelia. Oleh kareaya model Q meuru Mari da Sar (1978) disebu pula sebagai sisem iveori oomais (Auomaed Iveory Sysem). Ariya pemesaa aka dilakuka secara oomais bila posisi barag elah mecapai r da besarya ukura pemesaa selalu kosa sebesar q 0 uuk seiap kali pemesaa. Dega waku acag-acag yag idak sama dega ol maka saa pemesaa (reoder poi) dilakuka pada saa barag di gudag (sock o had) sebesar kebuuha selama waku acag-acagaya, sehigga yag mejadi masalah selajuya yag perlu dikaji adalah berapa besarya q 0 da r yag opimal. Opimalias diukur idak haya dega megguaka krieria ekpeasi ogkos oal ilai iveori selama horiso perecaaa, eapi juga harus memperhiugka igka pelayaa dalam pegeria keersediaa agar dapa diupayaka seiggi mugki dega eap mejaga ogkos yag redah. (Seaor, 006). Uiversias Sumaera Uara

3 Karakerisik Model Q Karakerisik kebijaka persediaa model Q diadai oleh dua hal medasar sebagai beriku: 1. Besarya ukura pemesaa (q o ) selalu eap uuk seiap kali pemesaa dilakuka.. Pemesaa dilakuka apabila jumlah persediaa yag dimiliki elah mecapai suau igka ereu (r) yag disebu iik pemesaa kembali (reorder poi). Sesuai dega karakerisik sera asumsi ersebu di aas, secara grafis siuasi persediaa yag ada dalam gudag bila megguaka model Q dapa digambarka pada Gambar 3.1. Gambar 3.1. Siuasi Persediaa dega Model Q Karea permiaa probabilisik idak eap sedagka ukura pemesaa (q o ) selalu eap maka ierval waku aara saa pemesaa berubah-ubah (variabel). Disampig iu ampak juga adaya suau periode waku ereu dimaa kemugkia barag idak ada di gudag aau erjadi kekuraga iveori (ou of sock). Dalam model Q, kekuraga persediaa haya mugki erjadi selama waku acag-acag saja (L), karea iu cadaga pegama yag diperluka haya diguaka uuk meredam flukuasi kebuuha selama waku acag-acag ersebu Formulasi Model Q (G. Hadley ad T.M Wihi) Kasus Los Sales Pada meode G.Hadley da T.M Whii uuk kasus los sales ii dikeal pola permiaa berdisribusi ormal sera waku acag (lead ime) yag kosa. Berdasarka ekspekasi biaya persediaa oal O T seperi diyaaka dalam persamaa (-1), beriku ii Uiversias Sumaera Uara

4 aka dirici formulasiya sehigga kelak aka dapa dieuka variabel-variabel kepuusa yag aka dikedalika, yaiu q o da r. 1. Biaya Pegadaa Biaya pegadaa per ahu (O p ) bergaug pada besarya ekspekasi frekuesi pemesaa (f) da biaya uuk seiap kali pemesaa (A). Secara maemais biaya pegadaa dapa diyaaka sebagai beriku. O p =f. A...(-) Adapu besarya ekspekasi frekuesi pemesaa per ahu bergaug pada ekspekasi kebuuha ahua (λ ) da besarya ukura pemesaa (A), maka secara maemais dapa diyaaka sebagai beriku. f = λ qqoo...(-) Dega demikia besarya biaya pegadaa per ahu (O p ) dapa diperoleh dega melakuka subsiusi persamaa (-) ke dalam persamaa (-) sehigga didapa: O p = Aλ qqoo...-4). Biaya Simpa Biaya simpa per ahu (O s ) bergaug pada ekspekasi jumlah persediaa yag disimpa (m) da biaya simpa per ui per ahu (h), yag dapa diyaaka sebagai beriku. O s = h= h x m..(-5) Biaya simpa per ui per ahu (h) biasaya merupaka fugsi dari harga barag yag disimpa da besarya diyaaka sebagai persease (I) dari harga barag (c). h = I. c...(-6) uuk meghiug dapa diijau posisi persediaa bagi seiap siklusya seperi diujukka pada Gambar.5. Dalam keadaa yag sabil (seady sae) maka pada awal siklus (sebelum barag yag dipesa iba), jumlah barag yag ada di gudag Uiversias Sumaera Uara

5 sebesar s (safey sock) da seelah pesaa daag jumlah barag aka sebesar (s + q o ). Pada akhir siklus, jumlah persediaa aka meyusu kembali mejadi s. Siuasi ii dapa digambarka pada Gambar 3.. Gambar 3.. Posisi Iveori dalam Keadaa Seady Sae Dega demikia dalam keadaa seady sae persediaa yag ada dalam gudag aka berflukuasi s aara da (s + q o ), sehigga ekspekasi persediaa yag ada dapa diyaaka: S m = 1 qqoo + ss...(-7) ubsiusi persamaa m = 1 qqoo + ss, ke dalam, aka memberika hasil sebagai beriku. O s = ( 1 qqoo + ss ) h...(-8) Uuk dapa meghiug biaya simpa (O s ) dari persamaa di aas yag belum dikeahui hayalah s. Harga s aka bervariasi dari sau siklus ke siklus yag lai. Jika permiaa barag selama lead ime (L) sebesar x dega disribusi kemugkia f(x), maka harga s =r-x adalah. Harga s dega demikia bisa berharga posiif maupu egaif. Dalam keadaa seady sae ilai ekspekasi s dapa dicari dimaa besarya bergaug pada cara megaasi keadaa kekuraga persediaa (ou of sock). Dalam keadaa los sales idak dimugkika persediaa berharga egaif, karea iu harga s adalah: Uiversias Sumaera Uara

6 rr xx jjjjjj aa rr>xx s = 0 jjjjjjjj rr xx Dega demikia ekspekasi dari harga dapa dihiug sebagai beriku. Dimaa : 0 rr s = (rr xx)ff(xx)dddd 0 rr s = (rr xx)ff(xx)dddd (rr xx)ff(xx)dddd s = rrrr(xx)dddd xxxx(xx)dddd + (xx rr)ff(xx)dddd 0 0 rr s = rr ππ + ƞ(rr)...(-9) ƞ(rr) = (xx rr)ff(xx)dddd rr ƞ(rr) = xxxx(xx)dddd rrrr(xx)dddd rr rr ƞ(rr) = σσ zzzz(zz)dddd + µ φφ(zz)dddd rr rr µ/σσ rr µ/σσ rr µ/σσ φφ(zz)dddd Sehigga diperoleh, ƞ(rr) = σσσσ rr µ σσ µ µ + µφφ rr rrrr rr σσ σσ ƞ(rr) = σσσσ(zz) + (µ rr)φφ(zz)...(-10) Jika persamaa (-9) disubsiusika kedalam persamaa (-8) aka diperoleh biaya simpa uuk keadaa los sales sebagai beriku. OOss = σσσσ qqoo + rr µ + ƞ(rr)...(-11) 3. Biaya kekuraga persediaa (OOkk) Dalam model Q kekuraga persediaa haya dimugkika selama waku acagacagya saja da kekuraga ii erjadi bila jumlah permiaa selama lead ime (x) lebih besar dari igka persediaa pada saa pemesaa dilakuka (r). Uuk meghiug biaya kekuraga persediaa dapa didasarka aas kuaias barag Uiversias Sumaera Uara

7 yag kurag. Jika biaya kekuraga seiap sau ui barag sebesar π, biaya kekuraga persediaa per ahu adalah: Ok = N T π...(-1) Dimaa: N T : jumlah kekuraga barag selama sau ahu Harga N T dapa dicari dega meghiug ekspekasi jumlah kekuraga persediaa seiap siklusya (ƞ(rr)) da ekspekasi frekuesi siklus selama sau ahu (f), aau : N T = f. ƞ(rr)...(-1) Dimaa: f = λλ qqoo...(-14) ƞ(rr) = (xx rr)ff(xx)dddd...(-15) rr Dega demikia biaya kekuraga persediaa (Ok) yag dihiug berdasarka kuaias dapa diformulasika sebagai beriku: Ok = ππππ ƞ(rr)...(-16) qqoo Beragka dari rumus biaya simpa da biaya kekuraga persediaa, aka diperoleh formulasi oal biaya persediaa. Hasil yag diperoleh dari persamaa -4, -11 da -16 jika disubsiusika kedalam O T dega kekuraga persediaa diperlakuka secara los sales maka aka diperoleh: O T = O P + O S + O k O T = AAAA + h qqoo qqoo ππππ + rr µ + ƞ(rr) + ƞ(rr) qqoo O T = AAAA + h qqoo qqoo + rr µ + ππππ + h ƞ(rr)...(-17) qqoo Variabel kepuusa opimal aka dapa diperoleh dega megguaka prisip opimasi. Syara agar O T miimal adalah: a. TT = 0 - AAAA + 1 h - ππππ ƞ(r)= 0 oo qo qo hq o = Aλ + πλƞ(r) Uiversias Sumaera Uara

8 q o * = λλ[aa+ππƞ(rr)] h...(-18) b. TT ππππ = 0 h - qo + h ff(xx)dddd = 0 rr ff(xx)dddd = Φ(z) = rr hqo ππππ +hqo...(-19) Peyelesaia q o da r yag opimal sebagai jala memiimasi ilai O T maka diguaka prosedur ierakif G.Hadley ad T.M Wihi sebagai beriku: a. Hiug ilai q o1 awal sama dega ilai q ow dega formula Wilso yaiu: q o1 * = q ow = λλλλ h...(-0) b. Berdasarka ilai q o1 * yag diperoleh aka dapa dicari besarya kemugkia kekuraga persediaa Φ(z) dega megguaka persamaa (-19) da selajuya aka dapa dihiug ilai r 1 : Φ(z) = hqo ππππ +hqo, z dapa dicari dari abel ormalias Selajuya ilai r 1 dapa dicari dega megguaka persamaa beriku: r 1 = µ + zσ...(-1) c. Dega dikeahui r 1 yag diperoleh aka dapa dihiug ilai q o berdasarka formula yag diperoleh dari persamaa (-18). q o * = Dimaa: λλ [AA+ππƞ(rr)] ƞ(rr) = σσσσ(zz) + (µ rr)φφ(zz) d. Hiug kembali ilai φφ(zz)megguaka persamaa (-19) dega ilai q o = q o da hiug ilai r megguaka persamaa (-1). h e. Badigka ilai r 1 da r ; jika harga r relaif sama dega r 1 ierasi selesai da aka diperoleh r = r da q o = q o *. Jika idak kembali kelagkah c dega meggaika ilai r 1 = r da q o = q o * (Seaor, 006). Uiversias Sumaera Uara

9 3.4. Peramala Peramala Kualiaif Peramala kualiaif biasaya diguaka bila idak ada aau sediki daa masa lalu ersedia. Dalam meode ii, pedapa pakar da prediksi mereka dijadika dasar uuk meeapka permiaa yag aka daag. Beberapa meode kualiaif yag bayak dikeal aara lai (Spyros. 1998): 1. Meode Delphi Meode ii merupaka cara sisemais uuk medapaka kepuusa bersama dari suau grup yag erdiri dari para ahli da berasal dari disipli yag berbeda. Grup ii idak beremu secara bersama dalam suau forum uuk berdiskusi, eapi mereka dimia pedapaya secara erpisah da idak boleh salig berudig. Hal ii dilakuka uuk meghidari pedapa yag bias karea pegaruh kelompok. Meode ii dipakai dalam peramala ekologi yag sudah diguaka pada pegoperasia jagka pajag.. Dugaa Maajeme Dalam hal ii, peramala didasarka pada perimbaga maajeme, umumya oleh maajeme seior. Meode ii aka aka cocok dalam siuasi yag saga sesiif erhadap iuisi dari suau kelompok kecil orag yag karea pegalamaya mampu memberika opii yag kriis da releva. 3. Rise Pasar Meode ii megumpulka da megaalisa faka secara sisemais pada bidag yag berhubuga dega pemasara. Salah sau ekik uama adalah survey pasar yag aka memberika iformasi megeai selera yag diharapka kosume, dimaa iformasi erseu diperoleh dega cara kuesioer. 4. Meode Kelompok Tersrukur Uiversias Sumaera Uara

10 Meode ii melibaka orag-orag yag berpegalama dalam berbagai bidag. Perbedaa dega meode Delphi erleak pada ieraksi aar aggoa pael. Dalam meode ii erdapa diskusi aar aggoa secara lagsug sedagka dalam meode Delphi sama sekali idak ada ieraksi lisa. 5. Aalogi Hisoris Merupaka ekik peramala yag didasarka pada pola daa masa lalu dari produkproduk yag dapa disamaka secara aalogi. Aalogi hisoris aka cederug lebih baik uuk peggaia produk di pasar da apabila erdapa hubuga subsiusi lagsug dari produk dalam pasar iu Peramala Kuaiaif Meode peramala ii didasarka pada daa kuaiaif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibua ergaug pada meode yag diperguaka dalam peramala ersebu. Meode yag baik yaiu yag memberi ilai-ilai perbedaa aau peyimpaga yag mugki. Peramala kuaiaif haya dapa diguaka apabila erdapa iga kodisi beriku: 1. Adaya iformasi eag keadaa yag lai.. Iformasi ersebu dapa dikuaifikasika dalam beuk daa dapa diasumsika bahwa pola yag lalu aka berkelajua pada masa yag aka daag. Adapu lagkah-lagkah melakuka peramala secara kuaiaif (Gambar 3.3) sebagai beriku: 1. Teuka ujua peramala. Pembuaa diagram pecar (scaer diagram) 3. Pilih miimal dua meode peramala yag diaggap sesuai 4. Hiug parameer-parameer fugsi peramala. 5. Hiug kesalaha seiap meode yag erbaik, yaiu yag memiliki kesalaha erkecil 6. Pilih meode yag erbaik, yaiu yag memiliki kesalaha erkecil. Uiversias Sumaera Uara

11 7. Lakuka verifikasi peramala. Lagkah I Defiisika Tujua Peramala Lagkah II Bua Diagram Pecar Lagkah III Pilih Beberapa Meode Peramala Lagkah IV Hiug parameer-parameer Lagkah V Hiug seiap kesalaha seiap meode Lagkah VI Pilih Meode dega kesalaha erkecil Lagkah VII Melakuka Verifikasi Peramala Gambar 3.3. Lagkah-lagkah Peramala Secara Kuaiaif Ada dua kelompok besar meode kuaiaif, yaiu: a. Meode Time Series Meode ime series adalah meode yag diperguaka uuk megaalisis seragkaia daa yag merupaka fugsi dari waku. Meode ii megasumsika beberapa pola aau kombiasi pola selalu berulag sepajag waku, da pola dasarya dapa diideifikasi semaa-maa aas dasar daa hisoris dari serial iu. Dega meode dere waku dapa diujukka bagaimaa permiaa erhadap suau produk ereu bervariasi erhadap waku. Sifa dari perubaha permiaa dari ahu ke ahu dirumuska uuk meramalka pejuala pada masa yag aka daag. Ada empa kompoe uama yag mempegaruhi aalisis ii, yaiu : a. Pola siklis, jika pejuala produk memilki siklus yag berulag secara periodik b. Pola musima, jika pola pejuala berulag seiap periode Uiversias Sumaera Uara

12 c. Pola horizoal, jika ilai daa berflukuasi di sekiar ilai raa-raa. d. Pola red, jika daa memiliki kecederuga uuk aik/uru erus-meerus Dalam meramalka biaya-biaya yag ermasuk dalam biaya operasi diperguaka pola red karea biaya ersebu cederug aik jika mesi/peralaa semaki ua aau semaki lama jagka waku pemakaiaya. Ada beberapa red yag diguaka di dalam peyelesaia masalah ii yaiu : 1. Tred liier Beuk persamaa umum : Y = a + b sedagka peramalaya mempuyai beuk persamaa Y = a + b b Y ( ) Y a = Y b. Tred Ekspoesial aau Perumbuha Beuk persamaa umum : Y = ae b sedagka peramalaya mempuyai beuk persamaa : Y = ae b b ly ( ) = ly l a = ly b 3. Tred Logarima Y = a + b log sedagka beuk peramalaya : Uiversias Sumaera Uara

13 Y = a + b log b logy log log ( log) Y = a = Y b log 4. Tred Geomerik Beuk persamaaya : Y = a b sedagka beuk peramalaya : Y = a b b log.logy log log ( log) = logy log a = Y b log 5. Tred Hyperbola Beuk persamaa umumya adalah : a Y = b sedagka peramalya : logb a Y = b.logy = ( ) logy log a = logy logb Adapu meode peramala yag ermasuk model ime series adalah : 1. Meode Peghalusa (Smoohig) Uiversias Sumaera Uara

14 Meode ii diguaka uuk meguragi keidakeraura musima dari daa yag lalu, dega membua raa-raa erimbag dari sederea daa masa lalu. Keepaa dega meode ii aka erdapa pada peramala jagka pedek, sedagka uuk peramala jagka pajag kurag akura. Meode ii erdiri dari: a. Meode Raa-raa Bergerak (movig average) Sigle Movig Average Merupaka peramala uuk sau periode ke depa dari periode raa-raa. Rumus yag diguaka adalah: F X X N N = Dimaa: X i : daa pegamaa periode i. + X N : jumlah dere waku yag diguaka F +1 : ilai peramala periode +1 Liear Movig Avarage Dasar dari meode ii adalah pegguaa movig average kedua uuk memperoleh peyesuaia beuk pola red. Double Movig Avarage Noasi yag diberika adalah MA (M x N), ariya M periode MA da N periode NA Weighed Movig Average Weighed movig average adalah meode perhiuga dega cara megalika iapiap periode dega fakor bobo da membagikaya dega hasil produk yag merupaka pejumlaha fakor bobo. Formula meode Weighed Movig Average adalah: F = w A w A w A Uiversias Sumaera Uara

15 dimaa : w 1 : bobo yag diberika pada periode -1 w : bobo yag diberika pada periode - w : bobo yag diberika pada periode - : jumlah periode b. Meode Expoeial Smoohig Sigle Expoeial Smoohig(SES) Pegeria dasar dari meode ii adalah: ilai ramala pada periode +1 merupaka ilai akual pada periode diambah dega peyesuaia yag berasal dari kesalaha ilai ramala yag erjadi pada periode ersebu. Secara maemais dapa diyaaka: dimaa : fˆ α f + 1 α fˆ = ( ) ( ) 1 fˆ α : perkiraka permiaa pada periode : suau ilai (0<α <1) yag dieuka secara subjekif f : permiaa akual pada periode f ˆ 1 : perkiraa permiaa pada periode -1 Double Expoeial Smoohig Formula Double Expoeial Smoohig adalah : sedagka : dimaa f + m = a + f ' b.m. ( 1 α ) f ' 1 = α X + ( 1 α ) f " 1 f " = α f " + f ' : sigle expoeial smoohig Uiversias Sumaera Uara

16 f " : double expoeial smoohig α = f ' + ( f ' f ") = f ' f " α β = 1 α ( f ' f ") c. Tred Correced Expoeial Smoohig (Meode Hold) Lagkah perama dilakuka dega meghiug ilai level esimasi awal (Lo) da red esimasi awal (To) dega mejalaka regresi liier aara permiaa A da periode dalam beuk persamaa A = a + b, kosaa b merupaka esimasi awal level Lo da a merupaka esimasi red awal To. Perhiuga To da Lo sebagai beriku: To =. A ( ) A Lo = A To Selajuya, memodifikasi esimasi dega rumusa sebagai beriku: L +1 = α A +1 + (1- α)(l + T ) T +1 = β(l +1 L ) + (1- β)t. Meode Proyeksi Kecederuga dega Regresi Meode ii merupaka dasar garis kecederuga uuk suau persamaa, sehigga dega dasar persamaa ersebu dapa di proyeksika hal-hal yag aka dielii pada masa yag aka daag. Beuk fugsi dari meode ii dapa berupa: a. Kosa, dega fugsi peramala (Y): Y = a, dimaa Y1 a = N Uiversias Sumaera Uara

17 dimaa : Y = ilai ambah N = jumlah periode b. Liier, dega fugsi peramala: Y = a + b dimaa : Y b a = b ( ) ( y) y ( ) = c. Kuadrais, dega fugsi peramala : Y = a + b + c dimaa : Y b c a = ; θ bα δ θα c = ; b = β α = ( ) δ = Y Y θ = Y Y α = β = d. Ekspoesial, dega fugsi peramala : Y = ae b dimaa : ( ) 4 3 ly b l a = e. Siklis, dega fugsi peramala : l a = ly ( ) ly ˆ τ τ = a + bsi c cos + Y dimaa : Uiversias Sumaera Uara

18 τ τ Y = a + bsi + c cos τ τ τ τ τ Y si = asi + bsi + c si cos τ τ τ τ τ Y cos = acos + ccos + b si cos 3. Meode dekomposisi Meode peramala yag dieuka dega kombiasi dari fugsi yag ada sehigga idak dapa diramalka secara biasa. Model ersebu didekai dega fugsi liier aau siklis, kemudia bagi aas kuaral semeara berdasarka pola daa yag ada. Meode dekomposisi merupaka pedekaa peramala yag erua. Terdapa beberapa pedekaa aleraif umuk medekomposisika suau dere berkala yag semuaya berujua memisahka seiap kompoe dere daa seelii mugki Peeua Ukura Lo (Lo Sizig) Ada beberapa prosedur uuk meeuka ukura lo. Prosedur-prosedur ii dimulai dari yag palig sederhaa higga algorima yag komplek. Beriku ii ada beberapa ekikekikya aara lai (Sukaria. 008): 1. Meode Lo for Lo (LFL) Pada meode ii dilakuka pemesaa sejumlah yag dibuuhka sehigga idak ada o had iveory. Selai iu megguaka asumsi bahwa order dapa dilakuka uuk jumlah berapapu.. Leas Ui Cos (LUC) Pada ekik LUC ii ukura kuaias pemesaa dieuka dega cara coba-coba yaiu dega jala memperayaka apakah ukura lo di suau periode sebaikya sama dega kebuuha bersih aau bagaimaa kalau diambah dega periode berikuya. Uiversias Sumaera Uara

19 Kepuusa dieuka berdasarka ogkor per ui erkecil dari seiap bakal ukura lo yag dipilih. 3. Leas Toal Cos (LTC) Saraa uuk mecapai ujua ii adalah suau fakor yag disebu Ecoomic Par Period (EPP). Pemiliha ukura lo dieuka dega jala membadigka ogkos par period yag diimbulka oleh seiap ukura lo yag aka dilaksaaka. EPP dihiug dega membagi ogkos pegadaa (A) dega ogkos simpa per ui per periode. 4. Par Period Balacig (PPB) Tekik ii merupaka sau variasi dari Leas Toal Cos (LTC). Koversika ogkos pesa mejadi Equivale Par Period (EPP). EPP = A H Dimaa : A H = ogkos pesa = ogkos simpa per ui periode 5. Period Order Quaiy (POQ) Prosedur yag dilakuka adalah : a. Hiug Ecoomic Order Quaiy (EOQ) b. Guaka EOQ uuk meghiug frekuesi pemesaa per ahu (N) N = λ EOQ Dimaa λ adalah kebuuha ahua c. Hiug POQ POQ = Jumlah periode per ahu N d. Bulaka hasil POQ 6. Wager Wihi Seiap persediaa membawa efek biaya sedagka keberadaaya idak memberika ilai ambah kepada produksi. Namu demikia, pegadaa persediaa serig idak dapa Uiversias Sumaera Uara

20 diabaika karea fugsiya sebagai peyagga (buffer) dalam memelihara kelacara proses produksi da disribusi. Sehubuga dega iu, dibuuhka suau model eag jumlah persediaa yag opimum. Uiversias Sumaera Uara

21 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Tempa Peeliia Peeliia ii dilakuka di PT Florido Makmur yag bergerak dalam bidag produksi epug. PT. Florido Makmur berada di Jl. Besar Desa Pergulaa Dusu V, Kecamaa Sei Rampah, Kabupae Serdag Bedagai, Propisi Sumaera Uara. 4.. Jeis Peeliia Jeis peeliia yag diguaka adalah deskripif. Peeliia deskripif ialah jeis peeliia yag berujua uuk mediskripsika secara sisemaik, facual, da akura eag faka-faka da sifa-sifa suau objek aau populasi ereu. Tujua peeliia ii adalah haya sebaas membua deskripsi yag epa apa adaya eag faka-faka da sifa-sifa dari objek apa membua prekdiksi aau mecari pemecaha aas masalah yag ada di objek ersebu. (Siuligga, 011) Objek Peeliia Objek peeliia yag diamai adalah disribuor Loe Mar da disribuor Berasagi Supermarke dega daa yag diamai yaiu daa permiaa produk Guu Agug. Pemiliha disribuor dikareaka area pemasara disribuor yag saga luas, selai iu disribuor ersebu juga mempuyai reailer-reailer yag besar sehigga jumlah permiaa yag dierima oleh perusahaa juga saga besar Variabel Peeliia Variabel-variabel yag erdapa dalam peeliia ii adalah sebagai beriku: Uiversias Sumaera Uara

22 1. Variabel idepede Variabel idepede adalah variabel yag mempegaruhi variabel depede baik secara posiif maupu secara egaif (Siuligga, 011). Variabel idepede pada peeliia ii adalah disko, jumlah permiaa, jumlah pejuala, da disorsi iformasi.. Variabel Depede Variabel depede adalah yag ilaiya dipegaruhi aau dieuka oleh ilai variabel lai (Siuligga, 011). Variabel depede dalam peeliia ii adalah bullwhip effec da iveory cos sebagai focus peeliia 4.5. Keragka Kosepual Peeliia Peeliia dapa dilaksaaka apabila ersedia sebuah peracaga keragka kosepual yag baik sehigga lagkah-lagkah peeliia lebih sisemais. Keragka kosepual peeliia ii dapa diliha pada Gambar 3.1. Jumlah Pejuala Variabel Idepede Jumlah Permiaa Bullwhip effec Iveory Cos Jumlah Pejuala Variabel Depede Disorsi Iformasi Gambar 4.1. Keragka Kosepual Peeliia Uiversias Sumaera Uara

23 4.6. Meode Pegumpula Daa Daa yag dikumpulka ada dua jeis yaiu: 1. Daa primer berupa eias pada seiap level disribusi da alira disribusi barag yag melipui prosedur pemesaa da pegirima produk jadi.. Daa sekuder berupa daa yag diperoleh melalui pihak perusahaa da karyawa PT. Florido Makmur yaiu: a. Daa pejuala produk b. Daa permiaa produk c. Biaya pesa, biaya simpa da biaya kekuraga persediaa produk d. Leadime pemesaa produk Lagkah-lagkah yag dilakuka dalam pegumpula daa adalah sebagai beriku: 1. Wawacara Wawacara dilakuka aya jawab dega pihak maajeme disribuor yag bekerja di perusahaa ersebu megeai hal-hal yag berhubuga dega sisem pedisribusia produk PT. Florido Makmur. Respode yag dipilih dalam wawacara ersebu adalah seorag maager disribuio PT. Florido Makmur dega isrume peeliia yag diguaka adalah kuesioer erbuka yag mecakup iformasi disribusi alira barag di PT. Florido Makmur. Tekik pemiliha respode adalah purposive samplig yaiu sampel diambil dega maksud aau ujua ereu. Maager disribuio diambil sebagai sampel karea peelii megaggap bahwa seseorag ersebu memiliki iformasi sisem disribusi produk yag diperluka dalam peeliia.. Tekik kepusakaa Tekik kepusakaa diperoleh melalui mempelajari buku-buku da jural iere yag berkaia raai supply dega pedekaa dari meode yag diguaka yaiu Model Q dega pedekaa Hadley-Wihi. Uiversias Sumaera Uara

24 4.7. Pegolaha Daa Lagkah-lagkah yag dilakuka dalam pegolaha daa adalah sebagai beriku: 1. Melakuka peramala permiaa erhadap permiaa ahu 015 dega meode Simple Expoeial Smoohig da meode Hold. Hasil peramala permiaa ahu 015 aka mejadi permiaa produk uuk ahu Membadigka hasil peramala permiaa ahu 015 aau permiaa produk ahu 015 dega permiaa akual ahu Perhiuga bullwhip effec dilakuka dega membadigka koefisie variasi permiaa dega koefisie variasi pejuala. Nilai dari koefisie variasi diperoleh erlebih dahulu mecari raa-raa maupu sadar deviasi uuk permiaa maupu pejuala produk. 4. Kebijaka pegedalia persediaa dilakuka dega perhiuga opimalisasi persediaa dega model Q megguaka pedekaa Hadley-Wihi sehigga diperoleh ukura lo pemesaa ekoomis (q) da cadaga pegama (ss) yag opimum. Ukura lo pemesaa ekoomis (q) da cadaga pegama (ss) yag opimum yag elah diperoleh. Flow char pegolaha daa dapa diliha pada Gambar 3.. Uiversias Sumaera Uara

25 Mulai Melakuka peramala erhadap permiaa ahu 015 Membadigka hasil peramala dega permiaa akual ahu 016 Perhiuga Bullwhip Effec Perhiuga opimalisasi persediaa dega Model Q megguaka pedekaa Hadley-Wihi Membadigka hasil perhiuga bullwhip effec sebelum da sesudah dilakuka kebijaka pegedalia persediaa Aalisis Pemecaha Masalah Selesai Gambar 4.. Flow Char Pegolaha Daa Uiversias Sumaera Uara

26 4.8. Aalisis Pemecaha Masalah Aalisis fakor da solusi permasalaha ersebu aka diselesaika dega meerapka Model Q megguaka pedekaa Hadley-Wihi aau kebijaka pegedalia persediaa barag megguaka model probabilisik yag membahas eag peekaa biaya, meguragi igka persediaa sera meeapka da mejami ersediaya produk dalam kuaias da waku yag epa Kesimpula da Sara Berdasarka hasil aalisis da pegolaha daa, diarik kesimpula yag dapa memberika gambara secara umum dari peeliia yag dilakuka. Kesimpula merupaka ragkuma hasil peeliia. Sara-sara yag diberika bergua uuk idak laju peeliia da pemberia sara kepada pihak perusahaa megeai hal-hal yag berkaia dega peeliia Block Diagram Meode Peeliia Block diagram peeliia yag dapa diliha pada Gambar 3.3. Uiversias Sumaera Uara

27 MULAI Sudi Pedahulua 1. Kodisi Perusahaa. Mekaisme disribusi 3. Iformasi pedukug 4. Masalah-masalah Sudi Lieraur 1. Teori Buku. Referesi Jural Peeliia 3. Lagkah-lagkah peyelesaia Ideifikasi Masalah Awal Disorsi iformasi erhadap permiaa produk (Bullwhip Effec) yag megakibaka pembegkaka biaya pada sisem iveori Pegumpula Daa 1. Daa primer - Prosedur pemesaa da pegirima produk jadi. Daa sekuder - Jumlah pejuala produk - Jumlah permiaa barag - Biaya pesa, biaya simpa, da biaya akiba kekuraga produk jadi - Waku pemesaa Pegolaha Daa 1.Melakuka peramala permiaa kemudia membadigka hasil peramala dega permiaa akual.melakuka perhiuga bullwhip effec 3.Melakuka perhiuga opimalisasi persediaa dega Model Q megguaka pedekaa Hadley-Wihi Aalisis Pemecaha Masalah Aalisis peyebab da solusi megaasi bullwhip effec Kesimpula da Sara SELESAI Gambar 4.3. Block Diagram Meode Peeliia Uiversias Sumaera Uara

28 BAB V PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 5.1. Pegumpula Daa Dalam peyelesaia masalah pada peeliia ii, dibuuhka sejumlah daa yag releva, yaki lead ime pemesaa produk jadi oleh disribuor, biaya pemesaa produk, biaya simpa, biaya kekuraga persediaa (sockou cos),da daa jumlah permiaa produk jadi Lead Time Pemesaa Lead ime pemesaa adalah jagka waku yag dibuuhka dari pelepasa order PT. Florido makmur sampai dierima oleh gudag disribuor di wilayah pemasara. Kompoe-kompoe yag ermasuk dalam lead ime pemesaa adalah: a. Waku pelepasa order b. Waku pemuaa Barag (Loadig) c. Waku Perjalaa (I rasi) d. Waku Bogkar (Uloadig) Lead ime pemesaa baha baku maupu produk jadi dapa diliha pada Tabel 5.1. Tabel 5.1. Lead Time Pemesaa No. Keeraga Lead Time (Hari) 1 Produk Jadi (Maufakur-Disribuor) 1 Produk Jadi (Disribuor-Reailer) 1 Sumber: PT. Florido Makmur Biaya Pemesaa Disribuor Meda Biaya pemesaa erdiri aas biaya uuk sekali pesa sau koak produk Guug Agug yaiu sebesar Rp Raa-raa Biaya Simpa Produk Jadi Uiversias Sumaera Uara

29 Biaya simpa baha da produk jadi erdiri dari beberapa eleme biaya yaiu biaya yag diperkiraka akiba adaya modal yag eraam dalam persediaa (capial cos), Biaya yag diperhiugka akiba adaya peurua ilai produk yag disimpa (deerioraio cos), biaya pegawasa, pemidaha produk, pecaaa da biaya pemeliharaa produk. Besarya biaya simpa uuk disribuor dieapka sebesar 75% dari harga pembelia produk. Dega demikia biaya simpa uuk produk produk Guug Agug sebesar Rp per koak di level disribuor Biaya Kekuraga Persediaa Produk Jadi Keidakersediaa produk jadi di gudag disribuor pada jumlah yag dibuuhka diakibaka perusahaa idak mampu melakuka kegiaa produksi da memeuhi permiaa produk jadi. Berdasarka pegalama da dikareaka perusahaa idak megigika sampai kehilaga pejuala maka dieapka besarya biaya keidakersediaa produk jadi oleh pihak maajeme sebesar 10% dari harga produk yaiu Rp uuk produk Guug Agug per koak. Uiversias Sumaera Uara

30 BAB VI ANALISA DAN PEMECAHAN MASALAH 6.1.Aalisis Aalisa Bullwhip Effec Berdasarka hasil perbadiga peramala permiaa periode Jauari- Desember ahu 015 dega akual permiaa ahu 016 uuk disribuor Loe Mar, Berasagi Supermarke, da raai maufakurya diperoleh bahwa jumlah permiaa berdasarka peramala lebih redah dibadigka akual permiaa ya. Raa-raa persease selisih permiaa uuk disribuor Loe Mar, Berasagi Supermarke, da maufakur masigmasig adalah 38,4%, 89,57%, da 43,11 %. Pada jumlah permiaa produk yag selalu berubah-ubah, sera keeggaa dalam melakuka komuikasi yag raspara da akura, elah meimbulka feomea yag serig erjadi pada sisem raai supply, yaiu adaya simpaga yag jauh aara permiaa yag ada dega pejuala. Feomea ii diamaka bullwhip effec. Dalam pelaksaaa sisem supply chai di PT. Florido Makmur, elah erjadi bullwhip effec akiba disorsi iformasi permiaa dari raai disribuor ke raai maufakurya. Perbadiga hasil peramala permiaa ahu 015 dega akual permiaa ahu 016 meujukka adaya variabilias permiaa yag meimbulka iveori cukup besar pada raai supply da elah meyebabka iefisiesi pada supply chai, yaki berambahya beba iveory cos aau ogkos simpa. Hal ii disebabka kesalaha ierperasi daa permiaa da sisem iformasi yag kurag eriegrasi pada raai disribusiya. Besarya ilai bullwhip effec diperoleh dari hasil bagi dari koefisie variasi permiaa dega koefisie variasi pejuala. Berdasarka hasil ideifikasi perhiuga bullwhip effec, diperoleh ilai bullwhip effec lebih kecil dari sau pada disribuor Loe Uiversias Sumaera Uara

31 Mar (0,198), Berasagi Supermarke (0,45), begiu juga pada maufakurya (0,38). Nilai bullwhip effec ersebu meujukka bahwa idak erjadi peigkaa variabilias permiaa dalam supply chai. Semaki besar ilai dari koefiesie variasi permiaa, semaki besar pula ilai bullwhip effec. Sebalikya, semaki kecil ilai dari koefiesie variasi permiaa, semaki kecil pula ilai bullwhip effec. Bullwhip effec dalam raai supply dapa diliha pada Tabel 6.1. Tabel 6.1. Nilai Bullwhip Effec dalam Raai Supply PT. Florido Makmur Raai Supply Berasagi Loe Mar Supermarke Disribuor Maufakur 0.38 Nilai bullwhip effec lebih kecil dari sau, berari idak erjadi variabilias permiaa pada raai supply disribuor Loe Mar,da disribuor Berasagi Supermarke, begiu juga dega raai supply maufakurya. Namu ilai bullwhip effec yag lebih kecil dari sau meujukka erjadiya peigkaa variabilias pejuala produk Guug Agug. Berdasarka hasil ideifikasi ilai bullwhip effec dikeahui bahwa peyebab erjadiya bullwhip effec adalah: 1. Demad Forecasig Updaig Peramala yag dilakuka megguaka peramala permiaa yag diperoleh dari disribusi resmi. Tidak akuraya permiaa yag dilakuka pihak maufakur megakibaka erjadiya variabilias permiaa dalam raai supply.. Lo Sizig Lo Sizig diperluka karea proses produksi da pegirima produk idak aka ekoomis jika dilakuka dalam ukura kecil. Permiaa pelagga akhir yag relaif sabil dari hari ke hari aka berubah mejadi order miggua aau dua miggua dari Uiversias Sumaera Uara

32 reailer sehigga pusa disribusi aka meerima order yag lebih flukuaif dibadigka permiaa yag dihadapi oleh reailer. 3. Raioig ad Shorage Gamig Pihak disribuor maupu reailer serig melakuka raioig, yaki keika megeahui bahwa permiaa serig idak erpeuhi seluruhya, disribuor berupaya membesarka ukura pesaa mereka dega harapa kalau dilakuka raioig, mereka masih memperoleh jumlah yag cukup. Akibaya, serigkali pada saa persediaa sebearya cukup, disribuor da reailer megubah aau membaalka pesaa mereka. Cara seperi ii merusak iformasi pasar pada supply chai. Pihak maufakur idak aka perah medapaka iformasi pasar yag medekai keyaaa akiba moif gamig da spekulaif yag dilakuka oleh disribuor maupu reailer. Pabrik aau pemai hulu idak aka dega mudah membedaka aara keaika pesaa yag bermoif spekulaif da peigkaa pesaa yag muri merefleksika peigkaa permiaa dari pelagga akhir. 4. Flukuasi harga Kebijaka promosi berupa pemberia disko meyebabka perubaha permiaa. Permiaa melojak pada saa pemberia disko da megalami peurua saa disko diheika. Produksi dapa saja kekuraga saa ada harga khusus yag diberika kepada kosume. Pada saa harga ormal, sok pada disribuor pu meumpuk. 6..Pembahasa Kebijaka Iveori dega Model Q (Meode Hadley-Wihi) Seelah melakuka pegedalia persediaa produk megguaka model probabilisik Q dega meode Hadley-Wihi maka pemesaa produk dapa erecaa dega baik sehigga jumlah persediaa produk yag ada di gudag dapa dikorol da idak aka megalami kekuraga permiaa produk saa proses leadime. Dega Uiversias Sumaera Uara

33 demikia pelayaa PT. Florido Marmur erhadap pelagga dapa erpeuhi meskipu adaya flukuasi permiaa produk dari pelagga erhadap perusahaa. Kebijaka iveori dega model Q megguaka meode Haldey-Wihi mempuyai keuggula dalam peeua ukura lo yag opimal da cadaga pegama mudah dipecahka secara aaliik karea pecaria solusiya dilakuka dega cara ieraif. Kelemaha dari model ii sediri adalah suliya uuk medapaka ukura lo da cadaga pegama yag opimal karea harus megikui ahap ierasi yag begiu rumi sampai diperoleh selag waku pemesaa yag hampir sama Usula Megaasi Bullwhip Effec Bedasarka hasil peeliia, maka diberika beberapa pedekaa yag dapa diusulka uuk megaasi bullwhip effec yaki: 1. Iformaio Sharig Iformasi yag idak raspara megakibaka bayak pihak pada supply chai melakuka kegiaa dasar ramala aau ebaka yag idak akura. Riel serig sekali membagi iformasi pejuala dega pusa disribusi aau pabrik. Akibaya pabrik haya megeahui pola permiaa berdasarka order yag dierima dari pusa diribusi da pusa disribusi memahami permiaa berdasarka pola order dari para riel. Oleh karea iu, salah sau cara mereduksi bullwhip effec adalah dega membagi iformasi permiaa ke seluruh pemai pada supply chai, erasuk pusa disribusi, pabrik, maupu pemasok kompoe aau baha baku. Kesalaha ramala di seluruh lii supply chai dapa dikuragi dega perukara iformasi yag lebih baik. Apabila daa pejuala oleh oko aau riel dikeahui oleh semua pihak pada supply chai maka ramala permiaa dapa dibua lebih seragam. Sisem iformasi yag raspara, akura, da eriegrasi megeai hal-hal yag meyagku permia da persediaa produk (Accurae Pull Daa), yag dapa dilakuka melalui sharig : EPOS (Elecroic Poi Of Sales), sehigga seiap raai Uiversias Sumaera Uara

34 dapa mejadwalka secara efekif da CAO (Compuer Assised Orderig), dega ii pihak supply chai dapa megeahui secara pasi besarya permiaa, jumlah pejuala da jumlah produk yag ersedia.. Memperbaiki maajeme da ekik peramala Demad Maageme/Forecasig dapa dilakuka dega memperbaiki ekik-ekik peramala khususya pada bagia maufakur sehigga didapaka hasil peramala yag akura. 3. Mecipaka sabilias harga Pemberia pooga harga oleh peyalur ke oko-oko aau riel dapa megakibaka reaksi forward buyig yag sebearya idak berpegaruh kepada permiaa dari pelagga akhir. Uuk megidari reaksi forward buyig, frekuesi da iesias kegiaa promosi parsial seperi ii harus dikuragi da lebih diarahka ke peguraga harga secara koiyu sehigga dapa mecipaka program seperi every day low price. Aau kalaupu kegiaa promosi aau peurua harga dilakuka, semua pihak pada suplly chai harus megeahui program ersebu dega baik sehigga idak keliru dalam meaksir permiaa yag sesugguhya. 4. Peguraga ogkos-ogkos eap Uuk bagia pegadaa, ukura lo pemesaa dapa dikuragi dega megelimiasi kegiaa-kegiaa admiisrasi yag berlebiha dega melakuka elimiasi kegiaa yag idak memberika ilai ambah seperi opimisasi. Uiversias Sumaera Uara

35 BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN 7.1. Kesimpula Kesimpula yag diperoleh dari hasil pegumpula, pegolaha da aalisis daa adalah sebagai beriku: 1. Berdasarka hasil peramala ahu 015 lebih redah dibadigka akual permiaa pada disribuor da maufakur ahu 016 dega raa-raa persease selisih uuk disribuor Loe Mar, Berasagi Supermarke, da maufakur masig-masig sebesar 38,4%, 89,57%, da 43,11%.. Hasil perbadiga peramala ilai bullwhip effec permiaa ahu 015 dega permiaa akual ahu 016 uuk disribuor Loe Mar, Berasagi Supermarke da pada raai maufakurya masig-masig adalah 0,198; 0,45, da 0, Usula Solusi uuk megaasi bullwhip effec di PT. Florido Makmur adalah dega mereduksi bullwhip effec yaiu memperhaika kebuuha da persedia pegama megguaka model Q melalui pedekaa Hadley-wihi, lalu meeuka ukura lo pemesaa yag ekoomis, cadaga pegama da ekspeasi oal persediaa. 7.. Sara Sara yag dapa diberika seelah dilakuka peeliia ii adalah: 1. Seluruh pemai yag bergerak di bidag supply chai agar dapa mejali komuikasi yag koiyu gua meghidari erjadiya bullwhip effec yag meyagku pada pembagia iformasi permiaa produk Uiversias Sumaera Uara

36 . Sebaikya dilakuka maajeme permiaa pada bagia maufakur dega memperbaiki ekik-ekik peramala yag ada sehigga diperoleh hasil peramala permiaa yag lebih akura. 3. Jika erdapa promosi aau peurua harga (disko), semua pihak pada supply chai harus megeahui program ersebu dega baik sehigga idak keliru dalam meramalka permiaa yag sesugguhya. Uiversias Sumaera Uara

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di 8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,

Lebih terperinci

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam

Lebih terperinci

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu

Lebih terperinci

BAB V METODE PENELITIAN

BAB V METODE PENELITIAN 31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara 50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL

Lebih terperinci

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku

Lebih terperinci

MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012

MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012 MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012 Julia Nahar 1 1 Uiversias Padjadjara, Jala Raya Badug-Sumedag km 21,Jaiagor

Lebih terperinci

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan 30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2. Sisem Produksi Proses maufakur dapa digambarka seperi erliha dalam Gambar.., berupa keragka masuka-keluara, dimaa masukaya berupa baha baku, selajuya baha baku dikoversi (dega

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka

Lebih terperinci

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 6 BAB II LANASAN TEORI.1 Pegeria Persediaa Meuru Ragkui (000,p1) persediaa adalah suau akiva yag melipui barag-barag milik perusahaa dega maksud uuk dijual dalam suau periode usaha ereu, aau persediaa

Lebih terperinci

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) .   Definisi L.2 (Kejadian lepas ) 33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil

Lebih terperinci

kesimpulan yang didapat.

kesimpulan yang didapat. Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida

Lebih terperinci

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

V. PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska

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

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT. LEMINDO ABADI JAYA AREA DISTRIBUSI RIAU DARATAN) Peir Papilo 1, Ramadhail 2 Jurusa

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB TINJAUAN PUSTAKA Tijaua Pusaka Pegguaa meode peramala Forecasig elah dilakuka oleh berbagai macam peeliia dalam berbagai bidag eruama diguaka dalam memprediksi pejuala pada perusahaa Beriku dibawah

Lebih terperinci

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si

Lebih terperinci

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN Jural Rekursif, Vol 3 No Mare 05, ISSN 303-0755 PERBANDINGAN KEAKURATAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN EPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN SEMEN DI PT SINAR ABADI

Lebih terperinci

PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA

PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA DISUSUN OLEH : NAMA : AZIS WIDODO NIM : 41605110061 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN 29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga

Lebih terperinci

OPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4

OPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4 JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM) Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN) Widiyarii, Pegguaa Meode Peramala dalam. PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN) Widiyarii Program Sudi Tekik Idusri Fakulas Tekik da MIPA, Uiversias

Lebih terperinci

Rumus-rumus yang Digunakan

Rumus-rumus yang Digunakan Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox

Lebih terperinci

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan : BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag

Lebih terperinci

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1. Peramala.1.1. Kosep Dasar Peramala Peramala merupaka bagia dari suau proses pegambila suau kepuusa. Sebelum melakuka peramala harus dikeahui erlebih dahulu apa sebearya persoala

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

Penerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit

Penerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit Peerapa Meode Opimasi Expoeial moohig Uuk Peramala Debi Oleh: Budi aosa, uharyao 2, Djoko Legoo 3. DT, Program Pascasarjaa Udip, Jl. Hayam Wuruk No. 5-7 emarag, (Depareme Tekik ipil Uiversias Guadarma,

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ

PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dijelaska eori-eori yag medukug meode peeliia pada peulisa skripsi ii yag disebu sebagai ladasa eori. Teori yag aka dijelaska aka mecakup meode dari subjek ekik idusri

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI

TUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI MODEL TIME SERIES UNTUK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN JENIS BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DI STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UNTUK UMUM (SPBU) ARIFIN ACHMAD-PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara

Lebih terperinci

PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA

PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA DISUSUN OLEH : NAMA : BUDIYANTO NIM : 4160511005 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempa da Waku Peeliia 3.1.1 Tempa Peeliia Pada peeliia ii, peelii meeapka objek pada aak kelompok B TK Damhil Kecamaa Koa elaa Koa Goroalo. Peeapa lokasi ersebu berdasarka

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

PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA

PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of

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

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN

Lebih terperinci

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA 3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya

Lebih terperinci

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.

BAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang. BAB 3 LANDASAN TEORI 3. Peramala 3.. Defiisi Peramala Peramala adalah perkiraa probabilisik aau peggambara dari ilai aau kodisi di masa depa. Asumsi yag umum dipakai dalam peramala adalah pola masa lampau

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

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula

Lebih terperinci

ALGORITMA DATA MINING

ALGORITMA DATA MINING ALGORITMA DATA MINING A. DECISION TREE. Kosep Decisio Tree Megubah daa mejadi poho kepuusa (decisio ree) da aura-aura kepuusa (rule). Sebagai cooh misalya igi membua aura yag dapa diguaka uuk meeuka apakah

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR

MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii ergolog peeliia komparasioal, yaiu peeliia yag dilaksaaka uuk megeahui ada idakya perbedaa aar variabel yag sedag dielii. Jika perbedaa iu memag

Lebih terperinci

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral. BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar

Lebih terperinci

ρ = sehingga momen pertama dan kedua BAB 2 TEORI DASAR 2.1 Random Walk ρi = ε) = q= 1 p. Posisi suku bunga bergerak pada

ρ = sehingga momen pertama dan kedua BAB 2 TEORI DASAR 2.1 Random Walk ρi = ε) = q= 1 p. Posisi suku bunga bergerak pada BAB EORI DASAR Uuk meeuka ieres rae differeial, peulis aka membahas erlebih dahulu beberapa eori yag berkaia dega proses sokasik Pergeraka suau parikel yag bergerak secara acak aau disebu juga megikui

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja

MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja Bulei Ilmiah Mah. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 07, No. (018), hal 77 84. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dada Kusadar, Naomi Nessyaa

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

Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD.

Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. GUNUNG MAS JAMBI) PENDAHULUAN Perusahaa yag didirika pada umumya mempuyai tujua

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

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia yag dilakuka pada Bula Jauari higga Mei 2008 yag mecakup peyusua proposal higga peyusua draf skripsi dilaksaaka di empa kecamaa di Kabupae Garu,

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

Gambar 2.2. Mesin 5-Aksis [11] Pengembangan metode..., Agung Premono, FT UI, 2009

Gambar 2.2. Mesin 5-Aksis [11] Pengembangan metode..., Agung Premono, FT UI, 2009 BAB II TEORI DASAR 2.1. Proses Pemesia Muli-Ais Proses pemesia muli-ais didefiisika sebagai proses pemesia ag dilakuka dega mesi frais/millig (CNC) dega pergeraka lima-ais (5- ais), aau biasa disebu pemesia

Lebih terperinci

TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES

TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES FORECASTING TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESSIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh

Lebih terperinci

FORECASTING (Peramalan)

FORECASTING (Peramalan) FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 11 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Salah sau masalah analisis persediaan adalah kesulian dalam menenukan reorder poin (iik pemesanan kembali). Reorder poin diperlukan unuk mencegah erjadinya kehabisan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode 20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena

Lebih 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

PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.

PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR. PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada

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

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2 METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryao Sudirham Aalisis Ragkaia Lisrik Di Kawasa Waku 3- Sudaryao Sudirham, Aalisis Ragkaia Lisrik () BAB 3 Peryaaa Siyal da Spekrum Siyal Dega mempelajari lajua eag model siyal ii, kia aka memahami

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci