PENARAPAN METODE GOAL PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN BEBERAPA TUJUAN PADA PERUSAHAAN DENGAN KENDALA JAM KERJA, PERMINTAAN DAN BAHAN BAKU
|
|
|
- Suryadi Budiaman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: PENARAPAN METODE GOAL PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN BEBERAPA TUJUAN PADA PERUSAHAAN DENGAN KENDALA JAM KERJA, PERMINTAAN DAN BAHAN BAKU auziyah Uiversitas PGRI Ai Buaa, basta.fauziyah@gmail.com Abstra Suatu perusahaa memilii beberapa tuua (multi-obective) yag igi icapai, seperti memasimala total ilai peuala, memasimala total prousi a memiimala biaya prousi tapa harus meguragi ualitas prou. Tuua tersebut megaug aspe yag berbea sehigga serig tia seala atara satu ega yag lai. Utu memberia solusi optimal yag merupaa titi temu ari beberapa tuua yag telah itetapa, metoe yag iguaa alam peelitia ii aalah goal programmig. Peerapa metoe goal programmig ilaua ega batua software LINDO. Hasil perhituga ega metoe goal programmig apat memasimuma total ilai peuala a total prousi ega memiimuma biaya. Hasil peelitia meuua bahwa tuua yag telah itetapa tercapai secara optimal. The compay has multiple obectives that wat to be achieve, which are maimizig sellig, maimizig prouctio a miimizig the cost prouctio without reucig the quality of the prouct. The obective cotais ifferet aspects a so ofte icompatible with each other. To provie a optimal solutio with respect to those obectives of some preetermie goals, the applie metho that use is goal programmig. The goal programmig show that it is ru by usig the LINDO program. The result of the goal programmig metho ca maimize the total sellig a total prouctio by miimize cost. The result showe that the efie obectives achieve optimally. Kata Kuci : Goal Programmig, Optimasi, Keala. Peahulua. Latar Belaag Matematia merupaa salah satu bagia ari ilmu pegetahua yag memilii peraa petig alam uia teologi a perusahaa. Baya seali permasalaha yag apat irumusa (imoela) a icari peyelesaiaya melalui perhituga matematis. Dalam hal ii ose iwaiba melaua Tri Dharma Pergurua Tiggi, sehigga itutut utu meerapa ilmu yag imilii sehigga apat bermafaat bai paa perusahaa maupu setor lai sebagai apliasi ari matematia. Suatu perusahaa teraag memilii beberapa permasalaha yag sulit utu ipecaha ega cara seerhaa amu setiap perusahaa megigia peyelesaia yag tepat gua utu meapata hasil yag optimal tapa harus coba-coba. Di Ioesia baya terapat eis perusahaa, salah satuya aalah perusahaa iustri ertas. Keuggula sistem maaeme a istribusi yag telah iterapa paa beberapa perusahaa meaia suatu perusahaa apat berembag pesat seirig ega ebutuha osume. Namu pereoomia i Ioesia tia selalu berala mulus, sehigga secara tia lagsug meggaggu ativitas perusahaa. Berasara Chowary & Slomp, alam membuat suatu perecaaa prousi terapat tiga eleme yag perlu ipertimbaga, yaitu osume, prou a proses maufatur Ketiga eleme tersebut 5
2 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: merupaa masalah yag sagat omples yag harus ihaapi oleh setiap perusahaa iustri. Seluruh sumber aya yag imilii harus terooriir ega bai sehigga alam proses prousiya aa meghasila prou yag bai a optimal. Dalam meghasila prou, setiap perusahaa iustri megigia ebiaa yag apat meghasila eutuga tapa megesampiga ebiasaaa laiya seperti memasimala total prou ega eterbatasa baha bau yag imilii, memasimala barag prousi tapa megesampiga umlah permitaa yag aa i pasara, a memiimala biaya prousi tapa meguragi ualitas prousi. Semua tuua tersebut iharapa apat tercapai secara optimal, amu tia meutup emugia terpeuhi satu tuua aa megabaia tuua yag lai. Hal ii serig terai megigat sumber aya yag imilii terbatas, sehigga pemeuha tuua secara bersama-sama tia mugi tercapai. Berasara latar belaag i atas a tuua yag igi icapai lebih ari satu (multi-obective) maa metoe yag iguaa alam peulisa ii aalah goal programmig. Metoe ii tepat iguaa alam perecaaa prousi area potesial utu meyelesaia aspe-aspe yag bertetaga atara eleme-eleme alam perecaaa prousi, yaitu osume, prousi, a proses maufatur.. Rumusa Masalah Aapu rumusa masalah yag aa ibahas aalah bagaimaa membuat moel matematia yag fisibel ega meerapa metoe goal programmig berasara permasalaha yag aa utu apat memasimala total ilai peuala (memasimala eutuga), memasimala total prousi (volum) a memiimala biaya prousi (tapa meguragi ualitas prou)..3 Tuua Peelitia Tuua yag igi icapai alam peelitia ii aalah meyusu moel matematia yag fisibel ega meerapa metoe goal programmig berasara permasalaha yag aa utu apat memasimala total ilai peuala (memasimala eutuga), memasimala total prousi (volum) a memiimala biaya prousi (tapa meguragi ualitas prou)..4 Mafaat Peelitia Hasil peelitia ii iharapa apat memberia sumbaga pemiira alam perecaaa prousi utu memasimala total ilai peuala (memasimala eutuga), memasimala total prousi (volume) a memiimala biaya prousi ega meetua moel matematiaya. Tiaua Pustaa. Permasalaha Optimasi Da Program Liear (Liear Programmig) Masalah optimasi merupaa masalah memasimuma atau memiimuma sebuah besara tertetu yag isebut tuua obetif (obective) yag bergatug paa seumlah berhigga variabel masua (iput variabels). Variabel-variabel ii apat iepee maupu epeet melalui satu atau lebih eala (costraits). Persoala optimasi merupaa persoala mecari ilai umeri terbesar (masimasi) atau terecil (miimasi) yag mugi ari sebuah fugsi a seumlah variabel tertetu. Persoala optimasi tersebut apat iselesaia ega megguaa program liear. Program liear merupaa salah satu metoe matematia yag berarateristi liear utu meemua suatu peyelesaia optimal ega cara memasimuma atau memiimuma fugsi tuua terhaap susua eala [3]. Karateristi liear yag imasu aalah seluruh fugsi moel matematia harus berupa ombiasi liear. Secara umum persoala program liear ega variabel eputusa,,...,, 3 apat irumusa alam suatu moel matematia sebagai beriut : (a) Memasimuma fugsi tuua Z c c... c... c c () 53
3 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: ega pembatasya (fugsi eala) a i bi utu,,3,, a,,, 0 atau 0, ega,,3,...,. (b) Memiimuma fugsi tuua Z c c... c... c c ega fugsi eala a i bi utu,,3,, a,,, 0 atau 0, ega,,3,...,. Keteraga: = Variabel pegambila eputusa e. c = Koefisie fugsi tuua e. b i = Kapasitas eala e i. a i = Koefisie fugsi eala e i utu variabel eputusa e.. Goal Programmig Metoe goal programmig merupaa perluasa ari moel program liear. Goal programmig ipereala oleh Charles a Cooper paa awal 960. Tei ii isempuraa oleh Iiri paa pertegaha 960 a peelasa yag legap paa beberapa apliasi iembaga oleh Igizo a Lee paa 970. Karea goal programmig merupaa perluasa ari program liear sehigga seluruh asumsi, otasi, formula matematia, proseur perumusa moel a peyelesaiaya tia berbea. Perbeaa utamaya terleta paa strutur a pegguaa fugsi tuua. Dalam program liear haya megaug satu fugsi tuua seaga alam goal programmig terapat satu atau beberapa gabuga fugsi tuua. Hal ii apat ilaua ega megespresia tuua itu alam betu sebuah eala (goal costrait). Memasua variabel simpaga (eviatioal variabel) alam eala tersebut utu mecermia seberapa auh tuua itu () tercapai a meggabuga variabel eviasioal alam fugsi tuua. Tabel. Moel Matematia Goal Programmig Tipe fugsi eala paa program liear ( ) b ( ) b ( ) b Moel matematia goal programmig ( ) b ( ) b ( ) b Variabel eviasio er yag imiim uma, Utu metoe goal programmig palig seiit memilii tiga ompoe yaitu: fugsi tuua, eala sasara a eala oegatif..3 Betu Umum Moel Matematis Metoe Goal Programmig Secara umum moel matematis metoe goal programmig apat irumusa sebagai beriut : Mecari,,..., yag memiimuma fugsi tuua P g,, P g,,... z..., P g, (3) ugsi eala a a... a b a a a... b a m a m... a m m m b m a, i a i 0 utu i =,,..., m ega = variabel eputusa e. i b = apasitas eala e i. a i = parameter fugsi eala e i utu variabel eputusa e. = umlah seluruh tigat prioritas yag aa paa moel. 54
4 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: g, = fugsi liear ari variabelvariabel eputusa. P = prioritas yag sesuai ega g, 3. Metoe Peelitia Peelitia ii megguaa stui asus paa PT Gagsar Jaya utu peerapa metoe goal programmig. PT Gagsar Jaya merupaa salah satu perusaha iustri ertas yag aa i Mooerto. Data yag iambil terait ega pemasimala eutuga, pemasimala total prousi, a pemiimala biaya prousi. Utu meemua solusi yag optimal ari permasalaha tersebut peulis megguaa batua program omputer yaitu program LINDO. Utu mecapai tuua peelitia yag itetapa, isusu proseur peelitia yag ielasa paa Gambar. Pegamata Ietifiasi masalah Perumusa tuua Pegumpula ata Megietifiasi eala-eala paa Perumusa moel matematia ega megguaa metoe goal programmig Pegolaha ata Solusi Kesimpula a sara Gambar Proseur Peelitia Stui pustaa 4. Aalisi Data Da Pembahasa 4. Hasil Peelitia PT Gagsar Jaya merupaa aa cabag ari PT Tiwi Kimia, sehigga proses prousi perusahaa ii haya megolah baha bau yag berasal ari PT Tiwi Kimia. Prou ai hasil olaha berupa buu tulis, buu gambar a tas ertas aa iirim lagi e PT Tiwi Kimia utu iistribusia e osume. Dalam proses prousi setiap eis barag paa PT Gagsar Jaya perlauaya berbea. Utu prousi buu tulis, lembara ertas plao imasua e alam mesi pemotog a ipotog sesuai uura emuia irapia (sortig process) a iberi sampul (cover). Setelah itu imasua e alam mesi peilia a yag terahir proses pelipata secara maual oleh mausia. Utu prousi buu gambar prosesya hampir sama, yaitu ari lembara ertas plao ipotog sesuai uura emuia iberi sampul (cover) a ilipat secara maual. Setelah itu proses selautya aalah peilia a yag terahir irapia (sortig process). Seaga proses prousi paa tas ertas imulai ari lembara ertas plao yag ipotog sesuai uura emuia imasua paa mesi pembuata pola, proses terahir peleata masig-masig bagia a iberi tali utu pegaga, sehigga terbetu tas yag ilaua secara maual. Secara eseluruha ata ari proses prousi a oisi paa PT Gagsar Jaya isaia secara sigat melalui tabulasi beriut ii ega pericia ata utu setiap seratus uit. 4.. Jeis Prousi PT Gagsar Jaya alam prousiya meghasila beberapa eis prou. Aapu ata prou tersebut ielasa paa Tabel. 4.. Data Kebutuha Jam Kera Kapasitas am era setiap hariya 7 am per mesi a setelah watu tersebut semua mesi yag aa suah tia beroperasi lagi. PT Gagsar Jaya memilii ua mesi Pemotog, ua mesi peilia, a ua mesi pembuat pola. Watu pemaaia tiga 55
5 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: eis mesi PT Gagsar Jayapaa saat beroperasi ielasa Tabel 3 a Tabel 4. Tabel. Jeis Pousi PT Gagsar Jaya No Prou Buu gambar uura Buu tulis 3 Tas ertas Tabel 3. Data Kebutuha Jam Kera PT Gagsar Jaya No Prou (Tiap Seratus Uit) Kebutuha Jam Kera (Jam) Buu gambar 7,6 Buu tulis 6,87 3 Tas ertas 0,94 Tabel 4. Kebutuha Watu Pemaaia Mesi PT Gagsar Jaya alam am No Prou Mesi (tiap Mesi Mesi Pembuat 00 Pemotog Peili Pola uit) Buu gambar 0,04 0,096 - Buu tulis 0,036 0,44-3 Tas ertas 0,048-0, Kebutuha Baha Bau Kebutuha baha bau paa pembuata prou yag ihasila PT Gagsar Jaya utu setiap hariya ielasa paa Tabel 5. Tabel 5. Kebutuha Baha Bau PT Gagsar Jaya No Baha Bau Jumlah Baha Bau (Kg) Plao utu buu gambar Plao utu buu tulis 3 Plao utu tas ertas Tabel 6. Kapasitas Prousi PT Gagsar Jaya No Prou Kapasitas Prousi Buu gambar Buu tulis Tas ertas Kapasitas Prousi Data apasitas prousi yag iperoleh setiap hari ielasa paa Tabel Estimasi Permitaa Berasara ari ata yag iperoleh, estimasi permitaa setiap hari ielasa paa Tabel 7. Tabel 7. Data Estimasi Permitaa PT Gagsar Jaya No Prou Estimasi Permitaa Buu gambar Buu tulis Tas ertas Data Harga Jual a Biaya Prousi Harga ual prou PT Gagsar Jaya e pasara a biaya prousi tiap seratus prou ielasa paa Tabel 8. Tabel 8. Harga Jual a Biaya Prousi PT Gagsar Jaya No Nama Harga Biaya Prou Jual (Rp) Prousi(Rp) Buu gambar Buu tulis Tas ertas uura S Data Recaa Aggara Aggara merupaa etetapa perusahaa yag harus icapai setiap hari. Detail recaa aggara ielasa paa Tabel 9. Tabel 9. Recaa Aggara PT Gagsar Jaya Setiap Hari No Aggara Jumlah (Rp) Total ilai peuala ,00 Total prousi Biaya prousi
6 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: Aalisi Data Disusu moel matematia berasara metoe goal programmig ega ata yag iapat paa Sub bab Variabel Keputusa Terapat tiga variabel eputusa yag iguaa alam peelitia ii yag ielasa paa Tabel 0. Tabel 0. Variabel Keputusa paa Prou yag Dihasila No Prou Variabel Keputusa Buu gambar Buu tulis 3 Tas ertas 4.. ugsi Pecapaia Tuua a Moel Matematia ugsi pecapaia tuua merupaa seumpula fugsi tuua i setiap eala, seaga moel matematia yag imasu aalah seumpula ari fugsi eala a fugsi tuua yag telah iformulasia. Capaia alam peelitia ii aalah mecapai total ilai peuala yag masimal, mecapai umlah prousi yag masimal a mecapai aggara biaya yag terseia. Aapu fugsi pecapaia a moel matematia tersebut ega tiga variabel eputusa, 6 variabel eviasioal, 3 eala a empat prioritas aa ielasa paa subbab 4... a Miimize: z P( a a a ) Pa Pa Pa P P P P (4) 4... Keala Terapat tiga eala alam permasalaha ii yaitu eala am era, eala permitaa a eala baha bau. 7,6 6,87 0, ,04 4; 0,036 4; 0,048 4; 3 0,096 4; 3 3 0,44 4; 3 3 0,068 4; ; 5 5 0; ; ; 8 8 ; 9 9 ; ;.085; ,5 55, ; 3 3 variabel buu gambar variabel buu tulis variabel tas ertas variabel eviasioal meampug peyimpaga ilai i bawah sasara variabel eviasioal meampug peyimpaga ilai i atas sasara,,3,,3 Nilai,,, a bua merupaa ilai parameter tapi haya meuua bahwa prioritas lebih petig ari paa. Dimaa merupaa prioritas pertama ega eala berupa am era, umlah permitaa a baha bau, merupaa prioritas eua ega tuua mecapai total ilai peuala, merupaa prioritas etiga ega tuua mecapai total prousi, a yag merupaa prioritas terahir ega tuua tercapaiya aggara yag terseia. 57
7 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: Pembahasa Berasara moel matematia yag telah ibetu ari ata yag telah iapata paa PT Gagsar aya maa aa icari solusi Prioritas I II III IV Sasara Keala sistem berupa a. Jam era ) teaga era lagsug ) mesi pemotog 3) mesi peilia 4) mesi pembuat pola b. Permitaa ) buu gambar ) buu tulis 3) tas ertas c. Baha bau ) plao utu buu gambar ) plao utu buu tulis 3) plao utu tas ertas Total ilai peuala Total prousi Biaya prousi Tabel. Solusi Optimal optimal ega memiimala simpaga fugsi pecapaia paa eala sistem maupu eala tuua. Moel matematia yag telah iperoleh suah alam betu aoi, sehigga apat Hasil yag iigia Hasil yag iapat 3.36,5 3,056 3,68 3, Keteraga lagsug iselesaia ega program LINDO. Program LINDO megguaa prisip algoritma simple utu meghasila peyelesaia optimal, ari hasil ruig megguaa program tersebut iapat peyelesaia optimal setelah iterasi e- 0 iapat setelah iterasi e-). Hasil ii sesuai ega peelasa ari Algoritma Simple, ia 0 utu maa peluag meurua ilai Z paa iterasi beriutya tia aa a iataa bahwa hasil telah optimal. Dari perhituga megguaa Program LINDO, iapata hasil yag ielasa paa Tabel. Dari Tabel apat iambil esimpula sebagai beriut : Prioritas I : Paa prioritas pertama target prousi utu memeuhi permtaa osume a perseiaa baha bau terpeuhi amu utu am era yag ihasila masih ibawah target yag aa. Dari Tabel baha bau yag iaggara, semuaya terpaai utu prousi buu tulis, buu gambar a tas ertas. Prousi barag utu memeuhi permitaa osume umlahya berlebih 300 buah paa prousi tas ertas seaga prou buu tulis a buu gambar umlahya sama seperti permitaa osume. Prioritas II : Paa prioritas eua utu mecapai total ilai peuala PT Gagsar Jaya telah terpeuhi. Hasil yag iapat ari metoe goal programmig lebih besar ari paa hasil yag iigia, besarya seleisih atara hasil yag iapat a hasil yag iigia utu ilai peuala aalah Rp ,00 sehigga perusahaa meapata eutuga yag lebih. Prioritas III : Paa prioritas etiga, sasara utu mecapai total prousi telah terpeuhi. Kombiasi prou hasil optimasi goal programmig memilii umlah yag sama ega estimasi permitaa utu setiap eis prouya, ecuali utu hasil prousi tas ertas yag 58
8 Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: E-ISSN: melebihi permitaa pasar yatu sebesar 300 buah. Prioritas IV : Paa prioritas yag terahir, utu mecapai target aggara biaya yag terseia telah terpeuhi. Tia haya itu, aggara biaya prousi yag iapat ega metoe goal programmig lebih ecil bila ibaiga ega aggara biaya prousi yag terseia. Besarya perbeaa aggara yag iapat ega metoe goal programmig a hasil yag iigia aalah Rp ,00. Hal ii meyebaba PT Gagsar Jaya apat megaloasia sisa aggara ebagia lai. Berasara Tabel a ari uraia prioritas, apat ietahui bahwa tuua yag igi icapai PT Gagsar Jaya semua terpeuhi ega tia megabaia prioritas yag telah itetapa. Dalam sehari PT Gagsar Jaya apat: Memasimala total ilai peuala sebesar Rp ,00 Memasimala total prousi sebaya buah. 3 Memiimala biaya prousi sebesar Rp ,00 ega ombiasi prou sebagai beriut : a) buu gambar : buah b) buu tulis :.000 buah c) tas ertas : buah 5. Simpula Berasara tuua a permasalaha yag aa paa PT Gagsar Jaya serta hasil aalisa ari peelitia yag ilaua, maa apat isimpula beriut:. Dega megguaa moel matematia goal programmig, semua sasara paa masig-masig prioritas terpeuhi amu ilai pecapaia yag telah iapat utu apasitas prousi a am era masih i bawah target yag aa.. Perusahaa harus memprousi barag paa oisi yag seag terai aalah sebagai beriut: buu gambar : buah buu tulis :.000 buah tas ertas : buah Dapat ietahui bahwa PT Gagsar Jaya alam sehari apat memasimala total ilai peuala yaitu sebesar Rp ; apat memasimala total prousi sebaya buah ega ombiasi prou sama ega permitaa pasar yag iigiaa a apat memiimala biaya prousi sebesar Rp Referesi [] Ravira, Phillips & Solberg. Operatio Research Priciples a Practice. New Yor. Joh wiley & Sos (000) [] Saawa, Masathosi. uzzy Sets a Iteractive Multiobective Optimizatio. New Yor: Pleum Press (993) [3] Siswato. Operatio Research Jilli I. Bagor: Erlagga (006) [4] Spro, Jaap. Iteractive Multiple Goal Programmig. Loo. Martius Nihoff Publishig (98) [5] Taha, Hamy. Riset Operasi Suatu Pegatar (Eisi Kelima) Jili. Jaarta: Biaputra Asara (996) 59
MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Metode Numerik Stepest Descent Dengan Arah Pencarian Negatif Sigma Gradien
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 T - Metoe Numeri Stepest Descet Dega Arah Pecaria Negatif Sigma Graie Rumoo Bui Utomo Uiversitas Muhammaiyah Tagerag rumoo.bui.u@mail.ugm.ac.i
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Ahma Sya roi, M Natsir, Eag Lily E-mail: Arolativa@yahoocom Mahasiswa Program S Matematia Dose Jurusa Matematia
Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5
Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah
TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS
Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia
PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR
Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN DIRECTION DAN NORMRERATA ARITMATIKA
e-issn 44-549 Vol. 5, No. (6) 8-6 p-issn 89-87 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN DIRECTION DAN NORMRERATA ARITMATIKA Rumoo Bui Utomo Uiversitas Muhammaiyah Tagerag Email: rumoo.bui.u@mail.ugm.ac.i
BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
MODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil
MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng
MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag
BARISAN, (1 p< ) Aniswita 1
βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol 6 No Mei 3 Hal 46-57 βeta3 TRMA NVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTC- URZWIL SRNTA AN FUNGSI BRSIFAT LCALLY SMALL RIMANN SUMS LSRS ARI RUANG UCLI RUANG BARISAN < Aiswita
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri
Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat
Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia
BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi
BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag
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
x x x1 x x,..., 2 x, 1
0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata
PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
APLIKASI PROGRAM LINIER DALAM PEMBELIAN BAHAN BAKU
Semiar SaidaTekologi ISSN : 693 6809 APLIKASI PROGRAM LINIER DALAM PEMBELIAN BAHAN BAKU Tri Herawati Prodi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Islam Sumatera UtaraMeda Abstrak Pegambila keputusa
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Aplikasi Integer Programming Dalam Optimasi Produksi
Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN 978-60-96853-1- Aplikasi Iteger Programmig Dalam Optimasi Produksi Tri Herawati Staf Pegaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Tekik Uiversitas Islam Sumatera
Aplikasi Integer Programming Dalam Optimasi Produksi
Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN 978-60-96853-1- Aplikasi Iteger Programmig Dalam Optimasi Produksi Tri Herawati Staf Pegaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Tekik Uiversitas Islam Sumatera
Model Antrian Multi Layanan
Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah
Representasi sinyal dalam impuls
Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha
Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik
ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)
Susunan N-Antena Isotropis Segaris
TTGD Atea Moul#4b Atea a Propagasi Susua N-Atea Isotropis Segaris Oleh : Nachwa Mufti Ariasyah, ST, MT Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Outlie Paa sub bab ii, sejumlah N atea isotropis isusu a
Rancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc.
Kosep Dasar Statistika utuk Racaga Percobaa Arum aii Primaari, M.Sc. Operator Pejumlaha Operator pejumlaha: Sifat: i1 i i1 i1 k k kx k x i1 i i1 i1 i i i i i1 i1 i1 i a bx a b x x y x y x x x... x i i
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.
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
IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
APLIKASI ALJABAR MAX-PLUS PADA SISTEM PRODUKSI TIPE ASSEMBLY
Volme Tah 6 ISSN 58-59X APLIKASI ALJABAR MAX-PLUS PADA SISTEM PRODUKSI TIPE ASSEMBLY Pohet Bitoto Program Sti Peiia Matematia FST Uiversitas Kajrha Malag pohet.bitoto@gmail.com ABSTRAK. Efetivitas peggaa
Penggunaan Transformasi z
Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:
Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan
BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?
Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai
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
(Density Estimation by Wavelet Thresholding Method) Suparti, Rukun Santoso dan Yulia Sugiyanti
Suparti Ruu Satoso a Yulia Sugiyati (Desity Estimatio by Wavelet Thresholig Metho) Suparti Ruu Satoso a Yulia Sugiyati Program Stui Statistia urusa Matematia FMIPA Uiversitas Dipoegoro Semarag Abstract
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI UNTUK PRODUK PESANAN PADA PERUSAHAAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING
OPIMASI PERENCANAAN PRODUKSI UNUK PRODUK PESANAN PADA PERUSAHAAN PESISIDA MENGGUNAKAN MEODE GOAL PROGRAMMING Nama : Rossy Susati NRP : 07 00 007 Jurusa : Matematika FMIPA-IS Dose Pembimbig : Drs. Suharmadi
Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit
Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit
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
PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)
PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat
DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. SURAT PERNYATAAN KEASLIAN TA... ii. HALAMAN PENGESAHAN... iii. HALAMAN PERSEMBAHAN... v. MOTTO...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i SURAT PERNYATAAN KEASLIAN TA... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... v MOTTO... vi KATA PENGANTAR... vii ABSTRAK... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR GAMBAR... xiv
BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Struktur alabar adalah suatu himpua yag di dalamya didefiisika suatu operasi bier yag memeuhi aksioma-aksioma tertetu. Gelaggag ( Rig ) merupaka suatu struktur
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
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV ETODOLOGI PENELITIAN IV Lagkah-Lagkah Aalisis Struktur yag aka ijaika moel alam peelitia ii aalah struktur bagua latai a latai, yag iasumsika terbuat ari baja Struktur terlebih ahulu imoel ega megguaka
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Contoh Produksi dua jenis sepatu A dan B memberikan fungsi keuntungan bulanan sebagai berikut :
I. OPTIMISASI FUNGSI TANPA KENDALA Utuk fugsi dua peubah ) f ag terdiferesial dua kali. Jika di titik ) P dipeuhi :. sarat stasioer)... > maka mecapai ekstrim di ) P. Jika : ekstrim maksimum mecapai maka
Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks
Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,
BAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya
PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )
(Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi
CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik
CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh
III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
IV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
APLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN. Petra Novandi
APLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN Petra Novadi Iformatika Istitut Tekologi Badug Labtek V Jl. Gaesha No., Badug email : if559@studets.if.itb.ac.id, me@va-odi.et ABSTRAK Permasalaha
III. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas
1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi
Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap
Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN Adam Priyo Hartoo 1), Farida Haum 2), Toi Bahtiar 3) 1)2)3) Departeme Matematia, FMIPA, Istitut Pertaia Bogor Kampus
OPTIMASI PENJUALAN EKSPOR DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DI PT.PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA
OPTIMASI PENJUALAN EKSPOR DENGAN PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DI PT.PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA Sugeg da Udisubati Ciptomulyoo Program Studi Magister Maaeme Teologi IstituteTeologi
Kata kunci: Keandalan, umur hidup, program dinamik deterministik, anggaran biaya
Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 OPTIMASI KEANDALAN SISTEM KOMPONEN DARI MPEG BOARD DAN POWER SUPPLY VCD PLAYER DI PT. PANGGUNG ELECTRIC DENGAN
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING UNTUK PENENTUAN RUTE KENDARAAN PADA KEGIATAN DISTRIBUSI
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 9, No. 1, Mei 2012, 1-15 PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING UNTUK PENENTUAN RUTE KENDARAAN PADA KEGIATAN DISTRIBUSI Viayati Eka R 1, Subcha 2, Titik Mudjiati 3 1,2,3
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki
MODEL DISTRIBUSI BAHAN AJAR UNIVERSITAS TERBUKA DAN IMPLEMENTASINYA
MODEL DISTRIBUSI BAHAN AAR UNIVERSITAS TERBUKA DAN IMPLEMENTASINYA Sitta Alief Farihati (sitta@mail.ut.ac.id) Uiversitas Terbua Amril Ama I. N. Kutha Ardaa Pascasarjaa Istitut Pertaia Bogor ABSTRACT Uiversitas
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
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.
ANALISIS ALOKASI RUGI TRANSMISI DENGAN METODE Z-BUS
ANALISIS ALOKASI RUGI TRANSMISI DENGAN METODE Z-BUS Firdaus Dose Jurusa edidia Tei Eletro FT UNM Abstra Sistem teaga listri telah berembag begitu pesat sehigga sistem ariga uga meela biaya rugirugi daya
ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI
ANALIA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHAAP FREKUENI REPAIR EBELUM AN EUAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PAA AMBUNGAN COL PLICING ABTRAKI Ach. Hadi Widodo¹,Priyagug Hartoo²,uatmio³ ¹Mahasiswa Tei Mesi,Uiversitas
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode Weighted Product (WP)
Peracaga Sistem Pedukug Keputusa Peetua Prioritas Produk Uggula Daerah Megguaka Metode Weighted Product (WP Riza Alfita 1 1 Program Studi Tekik Multimedia da Jariga, Fakultas Tekik Uiversitas Truooyo Madura
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
BAB III PROGRAMA LINIER
BAB III PROGRAMA LINIER 31 Searah Sigkat Programa Liier Meurut George B Datzig yag serig disebut Bapak Liear Programmig, di dalam bukuya : Liear Programmig ad Extesio, meyebutka, bahwa ide dari pada liear
BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
BAB II MAKALAH. : Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains VIII UKSW. : Prosiding Seminar Nasional Matematika VIII UKSW 15 Juni
BAB II MAKALAH Makalah I. Judul Dipresetasika : Liear Goal Programmig utuk Optimasi Perecaaa si : Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais VIII UKSW 201 yag diseleggaraka oleh Fakultas Sais da Matematika UKSW
PENJADWALAN FLOWSHOP DUA KRITERIA DENGAN SETUP TIME TERPISAH DAN DETERIORASI LINIER
Prosidig Semiar Nasioal Maaeme Teologi VIII PENJADWALAN FLOWSHOP DUA KRITERIA DENGAN SETUP TIME TERPISAH DAN DETERIORASI LINIER Ceria Farela Mada Tatria, Patdoo Suwigo da Stefaus Eo Wirato Jurusa Tei Idustri
MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI
Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa
BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial
5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial
METODE PENGUKURAN FERTILITAS
Diisi Pua Aa Kotiu Pua aa iataa otiu jia F P apat ugsi sara ( ( iyataa sagai ( ( F u u R ga : R aala ugsi yag tritgrala. Fugsi isut ugsi pata pluag ari. [Gritt a Stirzar 199] Nilai Harapa Diisi Nilai Harapa
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,
Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
BAB II LANDASAN TEORI
8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi Produksi Optimasi adalah tidaka utuk memperoleh hasil yag terbaik dega keadaa yag diberika.dalam pelaksaaaya harus diambil keputusa maajerial dalam beberapa tahap.tujua
PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.