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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK Peela erupa pegemaga Ssem Peduug Kepuusa SPK uu perecaaa euuha aha au yag mempuya aas masa adaluarsa da adaya eeua dso ag pemela dalam jumlah ereu. Semeara euuha aha au seap perode ersfa dams da apasas gudag peympaa eraas. Keeua dso yag erlau yau all u quay dscou. SPK demaga erdasar Model Budja 7 dega pedeaa programa dams. Krera pemlha solus adalah mmas oal aya persedaa. SPK demaga dega sofware elph. Hasl valdas program SPK meujua ahwa SPK elah vald merepreseasa adah proses perhuga programa dams. Uu peguja elayaa mplemeas, SPK duja epada eerapa paar da eerapa dusr maaa. ar hasl peguja erseu dapa dsmpula ahwa SPK laya uu dmplemeasa. Kaa uc: SPK pegadaa aha au, dso, adaluarsa, elph. PENAHULUAN Pada peela seelumya Budja, 7 elah demaga model uu pegadaa aha au dega adaya dso da aas masa adaluarsa. Model erseu ddasara pada model Budja 5 da model drya, e al. Hasl peela erseu erupa model maemas yag dapa dguaa uu merecaaa pegadaa aha au pada suau perusahaa dega aha au yag mempuya aas masa adaluarsa, semeara pha pemaso memerlaua dso ag pemela aha au sejumlah ereu. Sela u model erseu juga dujua ag jes permaa dalam hal euuha produs yag ersfa dams da adaya eeraasa apasas gudag peympaa. Pecara solus pada model hasl peela erdahulu mash dlaua secara maual, sehgga sul uu lagsug derapa e perusahaa. Model erseu aa leh ergua ja daplasa dalam eu ssem peduug epuusa ag pegadaa aha au yag erass program ompuer. alam eu ssem peduug epuusa erass ompuer, perusahaa da harus melaua perhuga ag pegadaa aha au secara rum. Perusahaa haya perlu memasua daa pu da program ssem peduug epuusalah yag aa melaua perhuga, selajuya oupu hasl perhuga dapa dampla uu memau perusahaa dalam megaml epuusa pegadaa aha au. Uu u dalam peela aa demaga seuah ssem peduug epuusa uu pegadaa aha au dams dega adaya dso da aas 48

2 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar masa adaluarsa, erdasar model yag elah demaga pada peela Budja 7.. ASAR TEOR.. Model Perecaaa Pegadaa Baha Bau ams dega adaya so da Masa Kadaluarsa Model Budja, 7 Baasa da asums model adalah: a. Model dua dega pedeaa programa dams. Besar permaa ap perode deahu dega pas eap ersfa dams, dmaa esar permaa ereda-eda uu ap perode c. Kapasas gudag peympaa eraas d. Keeua dso adalah all u quay dscou e. Umur aha au pada saa edaaga deahu da aas masa adaluarsaya juga deahu f. Model demaga uu sgle em g. Tda dpereaa adaya acorder h. Persedaa aha au pada ahr perode perecaaa sama dega ol. Baha au yag adaluarsa da dapa dguaa lag, sehgga dhug seaga eruga perusahaa Permasalaha pada model dapa dlha pada Gamar. Adapu oasoas yag dguaa dalam model adalah seaga eru : : uaas pemesaa aha au pada perode e : persedaa aha au yag merupaa ssa pegguaa aha au pada perode - : persedaa aha au yag merupaa ssa pegguaa aha au pada perode - - : persedaa aha au yag merupaa ssa pegguaa aha au pada perode - : persedaa aha au yag merupaa ssa pegguaa aha au pada perode : jumlah persedaa awal aha au pada perode, yag merupaa ssa pegguaa aha au dar perode-perode seelumya yag elum mecapa aas masa adaluarsaya pada perode erseu : jumlah persedaa awal aha au pada perode, yag merupaa ssa pegguaa aha au dar perode-perode seelumya yag elum mecapa aas masa adaluarsaya pada perode erseu : aas masa adaluarsa seja edaaga aha au : osaa yag meujua wau aha elah dsmpa, dega la masmal adalah, dmaa,,3,..., : des perode, dmaa,,3,..., : apasas gudag : permaa pada perode 49

3 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar 4 -,..., -, -, -,..., -,, 3-,...,,, -,..., -3, -, - -,..., -, -, -,..., -3, -, - Gamar. Suas Pemesaa da Persedaa pada Model Budja 7

4 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar Eleme aya pada model adalah :. Baya pesa pada perode doasa dega K Baya pesa deaa, ja aha au dpesa pada perode, sehgga aya pesa uu seal pemesaa pada perode dapa ddefsa seaga eru :, ja K { K ja >. Baya smpa per u aha au dar perode e perode doasa dega h 3. Baya pemela pada perode Baya pemela ergaug pada uaas pemesaa da eeua harga, dmaa harga dapa ddefsa seaga eru : c ja a c ja a a... C j c j ja a j a j... c m ja a m a m dmaa : C j adalah harga per u uu elas dso j, dega erval uaas pemesaa aara a j- sampa a j, dega c > c >... > c j >... > c m a < a <... < a j <... < a m adalah urua uaas pemesaa eger erjadya pemsaha harga a j adalah uaas masmal yag dapa dpesa uu elas dso j a m adalah uaas masmal pemesaa, asaya da eraas j : des elas dso dmaa j,,3,...,m Sehgga aya pemela pada perode, doasa dega P adalah : P C. 3 j 4. Baya aau eruga aa adaluarsa aha au. Keruga aau aya daggug oleh perusahaa apala d gudag mash erssa aha au yag elah melewa aas masa adaluarsaya, sehgga aha au erseu da dapa dguaa lag aau harus duag. alam hal dapa djelasa ahwa ssa pegadaa aha au pada ahr perode dapa dpaa uu memeuh permaa sampa perode, sehgga suau aha au daaa adaluarsa ea aha au yag daag pada perode mash ada d gudag pada perode. ega dema aya aau eruga aa aha au yag adaluarsa pada seap perode, deua oleh jumlah aha au yag adaluarsa erseu, sehgga aya adaluarsa dapa ddefsa dega:. r ja > R 4 ja ega r adalah eruga/u/perode aa aha au adaluarsa ega dema oal veory cos pada perode, yag merupaa pejumlaha dar eempa eleme aya erseu adalah : 4

5 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar 4 R h P K TC aau dapa dulsa dega R h P K TC. 6 Model erujua uu memmala oal veory cos uu seluruh perode. Baya smpa uu perode ddasara pada persedaa pada ahr perode erseu, dmaa persedaa pada ahr seap perode adalah: 7 aau 8 Karea pada model dguaa pedeaa maju, sae pada seap sage perode adalah, da ga/level persedaa pada ahr seap perode, seper pada Gamar. adalah daara la eru:... 9 ega caaa ahwa: Uu pemeuha persedaa aha au yag mash dapa dguaa sedaya adalah - Uu pemeuha persedaa aha au yag mash dapa dguaa sedaya adalah - Uu pemeuha 3 persedaa aha au yag mash dapa dguaa sedaya adalah 3- ema seerusya sehgga uu pemeuha persedaa aha au yag mash dapa dguaa adalah - Arya dar perdasamaa 8, dapa dsmpula ahwa, ssa persedaa pada perode seesar dapa dguaa uu memeuh permaa pada eerapa perode erssa sampa pada perode. ega aa la ahwa uaas pemesaa pada perode dapa dguaa uu memeuh permaa pada perode ersagua da eerapa perode eruya sampa perode dmaa aha erseu mecapa aas masmal peympaaya, yag dapa dulsa seaga: aau dapa dulsa dega:

6 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar 43 Adaya aasa apasas gudag pada seap perode, mejada varael epuusa pada seap perode, yau uaas pemesaa damah ssa persedaa perode seelumya, harus memeuh : Semeara dgaya ahwa persedaa pada ahr perode perecaaa sama dega ol, maa uaas pemesaa pada ahr perode perecaaa haya dguaa uu memeuh permaa perode erseu, sehgga persamaaya mejad: 3 ega dema formulas model programa damsya mejad :. Fugs ujua : f adalah mmas oal aya persedaa oal veory cos uu perode,,..., ja uaas pemesaa pada perode adalah, dega harga per u adalah c j, apasas gudag seesar, dmaa dapa dguaa uu memeuh permaa pada perode ersagua sampa dega perode da persedaa pada ahr perode adalah. Kods aas. m R h P K f 4 3. Fugs huuga reursf. m f R h P K f 5 dmaa,,3,..., j,,3,..., m,,3,...,

7 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar. SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN Ssem Peduug Kepuusa aau ecso Suppor Sysem SS mula demaga pada ahu 96-a. Teap slah Ssem Peduug Kepuusa u sedr aru mucul pada ahu 97, yag dcpaa oleh G. Ahoy Gorry da Mchael S. Sco Moro dega slah Maageme ecso Sysem, medefsa eraf erass ompuer, yag memau pemua epuusa megguaa daa da model uu memecaha masalah da ersruur Suedjo,. Seada dega pedapa daas pada Suedjo, Ma da Waso memera defs SPK seaga suau ssem eraf yag memau pegamla epuusa melalu pegguaa daa da model-model epuusa uu memecaha masalah-masalah yag sfaya sem ersruur da da ersruur. 3. METOE PENELTAN Baga alr peela adalah seaga eru: Mula Sud pedahulua Peeapa rumusa masalah Peeapa Tujua da Korus peela A Proses pegumpula formas uu memperjelas arah da recaa peela Merumusa masalah yag aa del Peeapa ujua da orus peela 44

8 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar A Model Budja 7 Pegemaga algorma perograma Peggamara algorma pemrograma erdasar model Budja 7 Pemuaa SPK Pemuaa SPK erdasar pada algorma pemrograma yag demaga seelumya SPK laya? Aalss da erpreas hasl ya Peara esmpula da sara da Peguja elayaa mplemeas SPK oleh eerapa paar dega Pegsa usoer Melaua aalss ag SPK yag demaga Selesa Gamar. Lagah/Tahapa Peela 4. HASL PENELTAN 4.. Pegemaga Algorma Pegemaga algorma daas dapa dua dalam eu flowchar seaga eru: 45

9 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar Mula Masua daa pu Laua perhuga pada sage Guaa Hasl perhuga pada sage seaga pu pada sage Laua perhuga pada sage Plh TC erecl dar masg-masg varael epuusa pada sage erdasar pu dar sage da guaa seaga pu pada sage 3 Laua perhuga pada sage 3 seper pada sage, da Laua perhuga dega cara yag sama sampa sage erahr Plh TC erecl pada sage erahr, da ruu hgga sage varael epuusa yag memera TC erecl erseu Selesa Gamar 3. Algorma SPK secara Umum 46

10 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar Algorma pada masg-masg sage megu aga alr eru: Mula Teua aleraf varael epuusa dega Ce ahwa aleraf varael epuusa harus memeuh Hug TC f dar masg varael epuusa da eua persedaa ahr pada sage erseu -, -,, Plh TC erecl dar masg-masg varael epuusa pada sage erdasar pu dar sage - da guaa seaga pu pada sage Selesa Gamar 4. Algorma SPK pada masg-masg Sage 4.. Hasl Ssem Peduug Kepuusa SPK Ssem Peduug Kepuusa SPK dua dega program elph. ega meu uama yag erdr dar : a. Perhuga. Teag Ssem c. Baua Aplas d. Keluar 47

11 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar Tampla awal SPK, yag meampla meu-meu uama ampa pada gamar 5. Gamar 5. Tampla awal SPK 6. Tampla SPK ja dlha dar meu Perhuga aa ampa seper gamar Gamar 6. Tampla Meu Proses Perhuga 3. Valdas Program SPK Uu mece ahwa proses perhuga yag dlaua oleh SPK elah sesua dega prosedur perhuga programa dams yag medasar model yag demaga uu SPK, maa valdas program SPK dlaua dega cara memadga oupu SPK dega hasl perhuga maual dega eerapa searo daa yag sederhaa. Hasl yag dujua oleh oupu SPK sama dega hasl perhuga maual, yag erar ahwa program SPK elah vald. 4. Peguja Kelayaa mplemeas SPK Uu meguj elayaa mplemeas, SPK duja epada eerapa paar da user, dmaa user adalah peml aau saff aga pegadaa pada dusr maaa yag merupaa calo pemaa SPK yag demaga. ar hasl peguja SPK oleh orag paar, dar perayaa yag dajua paar meyaaa seuju da saga seuju erhadap e perayaa 48

12 JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar yag ada, semeara paar meyaaa da seuju erhadap salah sau ur perayaa, yau eag emeara meu dalam sofware. Peguja elayaa mplemeas juga dujua epada user, yau eerapa peml dusr maaa, hampr seluruh respode meyaaa seuju erhadap ur-ur perayaa yag dajua. Namu dema perlu wau pemelajara uu megguaa SPK, eruama ag user yag elum erasa dega SPK. Pada dasarya SPK laya uu dmplemeasa. 5. SMPULAN Kesmpula yag dapa daml dar peela adalah: a. Algorma SPK demaga erdasar alur pecara solus dar model Budja 7 yag selajuya dguaa seaga dasar pemuaa program SPK. SPK yag dua dega program elph elah vald sesua adah programa dams c. Uj elayaa mplemeas a oleh paar maupu user meujua ahwa SPK laya uu dmplemeasa AFTAR PUSTAKA [] Budja, SM, 5, Model Pejadwala Pemesaa ams dega adaya so da Keeraasa Kapasas Gudag, Prosdg Semar Forom Te dusr, Yogyaara [] Budja, SM, 7, Pegemaga Model Perecaaa Pegadaa Baha Bau ams dega adaya so da Baas Masa Kadaluarsa, Lapora Peela UA [3] dra, e al,, Model Perecaaa Keuuha Baha Bau dega Mempermaga Wau Kadaluwarsa Baha, Meda Te No. Tahu XX, Faulas Te UGM, Yogyaara [4] Suejdo, OB,, Perecaaa da Pegemaga Ssem formas, Peer Ad, Yogyaara 49

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

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

Lebih terperinci

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

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

Lebih terperinci

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

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

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

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN A.

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

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

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

Lebih terperinci

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

Hidraulika Komputasi

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

Lebih terperinci

BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)

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

Lebih terperinci

PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI

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

Lebih terperinci

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

PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT

PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DICOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara emal:

Lebih terperinci

KIMIA FISIKA (Kode : C-04) TEKNIK DAN PERSAMAAN ALTERNATIF UNTUK PENENTUAN TETAPAN MICHAELIS-MENTEN DAN YANG MIRIP

KIMIA FISIKA (Kode : C-04) TEKNIK DAN PERSAMAAN ALTERNATIF UNTUK PENENTUAN TETAPAN MICHAELIS-MENTEN DAN YANG MIRIP LH PENDPING II FISI (de : C04 ISBN : 978979533850 TENI DN PERSN LTERNTIF UNTU PENENTUN TETPN ICHELISENTEN DN YNG IRIP Paiha Jurusa imia, FIP, Uiersias Seelas are email: paiha3@yah.c.id sra Telah dilaua

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2 PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for

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

Studi Pemilihan Konsep Manajemen Perawatan Kapal-Kapal T I AL Berdasarkan Kriteria Kualitatif Dengan Metode Fuzzy

Studi Pemilihan Konsep Manajemen Perawatan Kapal-Kapal T I AL Berdasarkan Kriteria Kualitatif Dengan Metode Fuzzy Sud Pemlha Kosep Maajeme Perawaa Kapal-Kapal I AL Berdasara Krera Kualaf Dega Meode Fuzzy Yaf D.K ), Agug Seyawa ), Keu Budha A 3) ) Mahasswa S3 Program Pasca Sarjaa eolog Kelaua IS ) Mahasswa S Jurusa

Lebih terperinci

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1.

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

Lebih terperinci

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

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

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL. Partial Differential Equations PDE

PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL. Partial Differential Equations PDE PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL Paral Dffereal Equaos PDE Persamaa Dferesal Parsal PDE Acua Chapra, S.C., Caale R.P., 99, Numercal Mehods for Egeers, d Ed., McGraw-Hll Boo Co., New Yor. Chaper 3 da, hlm.

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

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

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

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

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

Lebih terperinci

MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG

MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG SKRIPSI Dajua epada Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Neger ogyaara uu memeuh sebaga persyaraa gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Oleh: Naala Jagrum

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

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

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

PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY

PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY PENGENDALIAN STOCK CUTTING TOOL DENGAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) DI WORKSHOP UNITED CAN COMPANY Ajeg Ye Seagrum 1, da Muhammad Kholl Jurusa Tekk Idusr, Fakulas Tekk Uversas Mercu Buaa

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

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

ANALISIS & INTERPRETASI DATA KINETIKA SISTEM REAKTOR BATCH

ANALISIS & INTERPRETASI DATA KINETIKA SISTEM REAKTOR BATCH NLISIS & INTERPRETSI DT KINETIK SISTEM REKTOR BTH PEROBN KINETIK REKSI Salah sau caupa aau ruag gup sud ea reas adalah peeua ecepaa reas secara uaaf; hal mejad bera peerjaa seorag chemcal egeer yag harus

Lebih terperinci

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

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN Jural EKSPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 SSN 085789 Aalss Pegedala Persedaa Produk dega Meode Ecoomc Order Quay Mul em Megguaka Algorma Geeka uuk Megefseka Baya Persedaa Hasl Peramala Berbass Expoeal

Lebih terperinci

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

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

Lebih terperinci

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

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL

PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL hp://saro.saff.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL Paral Dffereal Equaos PDE Persamaa Dferesal Parsal PDE hp://saro.saff.ugm.ac.d Acua Chapra, S.C., Caale R.P., 99, Numercal Mehods for Egeers, d Ed.,

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA PERANCANGAN BCSU BERDASARKAN HASIL PENGUKURAN DAN SIMULASI RANGKAIAN DENGAN MENGGUNAKAN MULTISIM

BAB IV ANALISA PERANCANGAN BCSU BERDASARKAN HASIL PENGUKURAN DAN SIMULASI RANGKAIAN DENGAN MENGGUNAKAN MULTISIM BAB IV ANALISA PERANCANGAN BCSU BERDASARKAN HASIL PENGUKURAN DAN SIMULASI RANGKAIAN DENGAN MENGGUNAKAN MULTISIM Analisa perancangan erdasarkan hasil simulasi dan pengukuran rangkaian, dimaksudkan unuk

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6) Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa

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

PROSIDING ISSN:

PROSIDING ISSN: PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1.

BAB I PENDAHULUAN I.1. BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pasag suru lau adalah feomea pergeraa a uruya permuaa ar lau secara perod yag dsebaba oleh pegaruh gravas beda-beda lag eruama bula da maahar (Poerbadoo da Djuarsjah,

Lebih terperinci

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

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

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake

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

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 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

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

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

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 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

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN Laar Belaag Jahe (Zgber offcale Rosc. merupaa salah sau es aama oba yag mempuya baya eguaa ba sebaga baha oba aaupu maaa. Jahe besar serg dguaa dalam dusr maaa da muma peghaga. Jahe puh ecl,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Lam piran 1 K uesioner

Lam piran 1 K uesioner LAMPIAN Lam pra K uesoer KUESIONE PENDAHULUAN Saya adalah mahasswa Uverstas Krste Maraatha Badug sedag megadaa peelta dalam pembuata Tugas Ahr. Maa saya megharapa erasamaya utu megs uesoer, saya megharapa

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

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

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

Lebih terperinci

Regresi TELBS untuk Mengatasi Masalah Pencilan

Regresi TELBS untuk Mengatasi Masalah Pencilan 8th Idustral Research Worshop ad Natoal Semar Polte Neger Badug July 6-7, 017 Regres TEBS utu Megatas Masalah Pecla Nurul Gusra 1, Frdaza, Nov Octavat 3 1,,3 Departeme Matemata FMIPA Uvestas Padjadjara

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

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

Rancangan Sistem Pengendalian Persediaan Bahan Baku Multi Item Single Supplier di PT. Pertamina (Persero)

Rancangan Sistem Pengendalian Persediaan Bahan Baku Multi Item Single Supplier di PT. Pertamina (Persero) Semar Nasoal Teko 20 ISBN 978-979-96964-8-9 acaga Sstem Pegedala Persedaa Baha Baku Mult Item Sgle Suppler d PT. Pertama (Persero) Ff Her Mustofa, ST., MT. ) Hedro Prassetyo, ST., MT. 2) Djauhary Syaref

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

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam BAB LANDASAN TEORI Pegerta Regres da Korelas Pegerta Regres Istlah regres dpereala oleh seorag yag erama Fracs Gulto dalam maalah erjudul regresso towerd medacraty heredtary stature Meurut hasl peelta

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

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada

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

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com

Lebih terperinci

PENENTUAN KEBIJAKAN PEMESANAN BARANG UNTUK MODEL PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT

PENENTUAN KEBIJAKAN PEMESANAN BARANG UNTUK MODEL PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT LAORAN HASIL ENELITIAN ENENTUAN KEBIAKAN EMESANAN BARANG UNTUK MOEL ERSEIAAN MULTI ITEM ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmasya LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT

Lebih terperinci

PERENCANAAN & PENGENDALIAN PRODUKSI TIN 4113

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

Lebih terperinci

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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