bagian logistik PT. Perwita Karya. Berikut kami tabelkan harga dan fraksi
|
|
- Hartanti Agusalim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BABY PENGOLAHAN DATA 5.1. Pengumpuan Data Harga dan Fraks Agregat Data-data mengena harga agregat kam peroleh dan phak perusahaan PT. Perwta Karya dan wawancara d lapangan. Untuk datadata mengena fraks agregat kam peroleh dar phak laboratorum dan bagan logstk PT. Perwta Karya. Berkut kam tabelkan harga dan fraks agregat tap-tap quarry. aoel 5.1. Fraks dan Harga Total Agregat Masng-masng Quarry. QUARRY CA (%) FA(%) FF(%) HARGA (Rp/m3) KALI PROGO TINALAH CELERENG MERAPI G, KIDUL.>.> Sumber : Laboratorum PT. Perwta Karva Jl&ao A-M-h^
2 38 Data selengkapnya mengena spesfkas agregat kam lamprkan pada tugas akhr n, sedangkan untuk permcan harga pengadaan materal dar masng-masng quarry kam tabelkan sepert berkut n : Tabel 5.2. Perncan Harga Pengadaan Matenal Tap Quarry. Baya(Rp/m3) Kal Progo Tnalah Celereng Merap G. Kdul Sopr Bongkar mua 4166, , , , ,33 791, , j Rclrbus Matenal d tempat Total 416, ,33! 333, , Job Mx Formula Data mengena Job Mx Formula yang dgunakan pada Proyek Jalan Jogja - Prambanan yang menjad obyek tugas akhr n kam peroleh dar phak laboratorum PT. Perwta Karya. Job Mx Formula yang dgunakan untuk Proyek Jalan Jogja-Prambanan adalah sebaga berkut: CA : 58 % FA : 40 % FF : 2% Kebutuhan agregat untuk proyek Jalan Jogja - Prambanan secara keseluruhan adalah sebanyak nr dengan fraks agregat yang memenuh Job Mx Formula, sehngga bla kebutuhan materal sebanyak
3 m3 dkonverskan menurut Jo* Mx Formula yang dtentukan maka fraks agregat secara keseluruhan menjad sepert berkut m : Fraks agregat CA keseluruhan Fraks agregat FA keseluruhan : 58% x = m3 : 40% x = 8600 m3 Fraks agregat FF keseluruhan : 2% x = 430 m Analsa Data Analsa data melput penyederhanaan persoalan ke dalam bentuk matemats (persamaan lner untuk Lnear Programmng dengan Metode Smpleks). Berkut penyederhanaan persoalan secara matemats yang kam susun : Fungs Tujuan Fungs tujuan adalah persamaan matemats yang mewakh tujuan utama dar peneltan m, yatu menentukan quarry mana yang memberkan baya pengadaan materal/agregat palng kecl. Quarryquarry yang menjad obyek dalam peneltan n dsederhanakan ke dalam bentuk matemats menjad varabe X. Varabel-varabel X tersebut akan dkalkan dengan harga materal masmg-masmg quarry untuk mendapatkan harga mnmum.
4 40 Fungs tujuan : Mnmalkan Z =20500 X, X X X X5 Keterangan : Xj X2 X X4 X5 = Jumlah materal optmal dalam n3 dar quarry I(Kal Progo). =Jumlah matenal optmal dalam nr dar quarry II (Tnalah). =Jumlah materal optmal dalam m3 dar quarry III (Celereng). =Jumlah materal optmal dalam m3 dar quarry IV (Merap). =Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry V(Gunung Kdul) Fungs Kendala Fungs kendala adalah persamaan matemats dar kendala-kendala yang menjad pembatas dalam persoalan m, yatu fraks agregat yang dmhk masng-masng quarry, Job Mx Formula dan kebutuhan materal secara menyeluruh. 1. Kendala I Persamaan kendala pertama n adalah sebuah persamaan yang bertujuan menentukan jumlah fraks agregat CA optmal dan masmgmasng quarry yang memenuh kebutuhan total fraks agregat CA yang sudah dtentukan (12470 m3). Dengan ketentuan tersebut, maka persamaan kendala yang pertama adalah sebaga berkut:
5 41 (1) 0,46X, + 0,48 X2 + 0,38 X3 + 0,36X4 + 0,33 X5 > X, = Jumlah materal CA optmal dalam m3 dar quarry I(Kal Progo). X2 = Jumlah materal CA optmal dalam m3 dar quarry II (Tnalah). X, = Jumlah materal CA optmal dalam m3 dar quarry III (Celereng). X4 = Jumlah matenal CA optmal dalam m3 dar quarry IV (Merap). X5 = Jumlah materal CA optmal dalam nr3 dar quarry V (Gunung Kdul). Kendala II Sebagamana persamaan kendala pertama, maka persamaan kendala kedua m berorentas pada fraks agregat FA dengan mla-nla pembatas yatu fraks agregat FA masng-masng quarry dan kebutuhan total fraks agregat FA. Persamaan kendala kedua kam susun sebaga berkut: (2) 0,40 X,+ 0,36 X2 + 0,44 X3 + 0,39 X4 + 0,54 X5 > 8600 X] = Jumlah materal FA optmal dalam n3 dar quarry I(Kal Progo).
6 42 X:> - Jumlah materal FA optmal dalam m3 dan quarry II (Tnalah). X.< = Jumlah materal FA optmal dalam n3 dar quarry III (Celereng). X4 = Jumlah matenal FA optmal dalam m3 dar quarry IV (Merap). X.s = Jumlah materal FA optmal dalam nr dar quarry V (Gunung Kdul) 3. Kendala III Persamaan n merupakan bentuk matemats dar kendala-kendala pembatas fraks agregat bahan pengs//?7/er/ff. sepert kendala pertama dan kedua, maka bentuk persamaan kendala ketga adalah sebaga berkut: (3) 0,14 X,+ 0,16 X2 + 0,18 X3 + 0,25 X4+ 0,13 X5> 430 X1 = Jumlah matenal FF optmal dalam m3 dar quary I (Kal Progo). X; = Jumlah materal FF optmal dalam n3 dar quarry II (Tnalah). X3 = Jumlah materal FF optmal dalam m3 dar quarry III (Celereng).
7 43 X4 = Jumlah materal FF optmal dalam nr dan quarry IV (Merap). (Gunung Kdul). 4. Kendala IV Persamaan kendala keempat n merupakan persamaan yang bertujuan membatas jumlah materal mnmal yang harus dpenuh oeh masngmasng quarry, yatu jumlah kebutuhan total agregat sebanyak m. Persamaan n tersusun sebaga berkut: (4) XI+X2 + X3 + X4 + X5> X = Jumlah materal optmal dalam m3 dar quary I (Kal Progo). X: = Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry II (Tnalah). X; = Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry III (Celereng). X4 = Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry IV (Merap). X5 = Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry V (Gunung Kdul). 5. Kendala V, VI, VII, VIII dan IX
8 44 Persamaan kendala kelma, keenam, ketujuh, kedeapan dan kesemblan adalah persamaan kendala untuk jumlah matenal mnmal yang mungkm untuk tap-tap quarry. Persamaan-persamaan tersebut adalah sebaga berkut: (5) XI > 0 (6) X2 > 0 (7) X3 > 0 (8) X4 > 0 (9) X5 > 0 X, =Jumlah materal optmal dalam nr dan quarry I(Kal Progo). X2 =Jumlah materal optmal dalam trr dar quarry II (Tnalah). X? =Jumlah materal optmal dalam m3 dan quarry III (Celereng). X4 =Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry IV (Merap). Xs =Jumlah materal optmal dalam nr dar quarry V (GunungKdul).
9 45 Secara keseluruhan maka bentuk persamaan-persamaan dengan fungs tujuan dan fungs kendala adalah sebaga berkut n : Fungs Tujuan : Mnmalkan Z = 20500X X X X X5 Fungs Kendala : (1) 0.46X1+0.48X2+0.38X3+0.36X4+0.33X5 > (2) 0.40X X X X X5 > 8600 (3) 0.14X1+0.16X2+0.18X3+0.25X4+0.13X5 > 430 (4) X1+ X2+ X3+ X4+ X5 > (5) XI >0 (6) X2>0 (7) X3>0 (8) X4>0 (9) X5> Penggunaan Lnear Programmng pada Software QS3 Saat kta menggunakan software QS3, kta akan memlh menu Module 1 yang d dalamnya terdapat sub menu Lnear Programmng. Klklah sub menu Lnear Programmng untuk memasuk program Lnear Programmng. Pada menu Enter New Problem, kta akan dhadapkan pada beberapa opton plhan untuk menunjukkan arah solus yang dngmkan, antara lan fungs tujuan Mnmze atau Maxmze, jumlah fe-tv K.y V. A t--,{ '
10 46 varabel/varabel slack, dselesakan dengan free format atau Spreadsheet format, dan sebaganya. Berkut kam tamplkan bagan spesfkas problem pada program QS 3 : Tabel 5.3. Bagan pengsan spesfkas problem pada program QS.3 pada sub program Lnear Programmng Problem Spesfcaton Enter the followng felds to defne your problem and specfy the entry format for your model The default constrant drecton are < ( < ) for maxmzaton problem and > ( > ) for mnmzaton problems. However, you may entry any of <, <, <=, =<, >, >, >=, =>, and = to specfy a partcular constrant's drecton. Problem Name? Number of varables (excludng slacks/artfcals: Number of constrants (excludng bounds)? ve functon : ( ) Maxmzaton ( ) Mnmzaton Varable name ( ) Default (X-_,...,X ) ( You defne Data entry format: Spreadsheet format varacj.es oounas ( } Default Free You format specfy < OK > rnnt cancel Setelah kta tentukan spesfkas problem sebagamana tampak pada tabel d atas, progam QS 3 akan menanyakan fungs tujuan problem sebagamana tabel berkut:
11 47 Tabel 5.4. Tabel pengsan koefsen fungs tujuan problem pemlhan agregat pada software CJS 3 Objectve Functon Coeffcents for Pemlhan Quarry Varable Value (Crteron : Mnmzaton) X y [ ] f ] I ] PgUp Prnt > < r=''o > Setelah kta mengs koefsen fungs tujuan, selanjutnya kta masukkan koefsen fungs kendala problem ke dalam tabel koefsen fungs kendala sebagamana tabel yang kam tamplkan berkut n :
12 48 Tabel 5.5. Tabel koefsen fungs kendala persamaan problem pemlhan quarry pada software QS.3. Constrant X X X r = 4 6 I -4 [. 14 ] [. 48 ) [. 38 } [,36 1 r. 3 8 X X ~] Drecton 1 4 T RHS 1 r> 1 [124'0! ; l [.36!. 44 ] [.39 ].54 j I> ] j[8600 J j [.16 ] [ -18 ] r ^ '- ll[. 13 ] l* ] [«0 s [1 1 L [ [ 3 f l I [> ] [ f 1 1 f ] [ 1 [ f ] [> ] ro 1 J L 3 1 r L L J > J r o ] r 1. 1 [ r! r [1 [ j [ ] [ j j r ^ L J- ] r L 3 r [> ] ro JjU 11 r> J 1.2 f 0 3 < OK > < Pg Up > < PgLt > < PgRt > < Help > < Prnt > < Cancel [0 ] Langkah selanjutnya adalah mengolah data-data tersebut dengan menggunakan menu Solve The Problem. Hasl dan pengolahan data bsa dlhat dengan menggunakan menu Show The Soluton, sebagamana kam tamplkan pada tabel perkut: Tabel 5.6. Solus Optmal Sstem Pemlhan Quarry dengan ndkas Kehlangan Kesempatan Memperoleh Laba {Opportunty Cost). Soluton Summary for PEMILIHAN AGREGAT n7-0l :00:35 page: ± of 1 Varable Varable 1 Opportune-! Mnmum ] Current Maxmum Number Name j Soluton ty Cost 1ob.. Coef.lOb. Coef.lOb. Ccef. 1 y. 'Z X2 3 X3 4 X4 5 X I I I I j M M M M Mnmzed OBJ = Iteraton = 5 Elapsed CPU seconds = I
13 49 Tabel 5.7. Senstvtas Funsrs Batasan (Quarry Terplh Constrant Summary for PEMILIHAN AGREGAT I :00:35 Paqe: 1 of 1 snstramt IConstrant Number I Status I Shadow Prce Surplus Mlmmum H. S. Current. H. S. Maxmum P.. H. S. 1 1Tght (>) ! ! M 2 1Loose {>) \ M 8 6 JO o Loose (?)! M I Dfc/ 4!Loose >! M! '1 5 j Tght (>M M Loose Ol M 0 Z b 9 / 9..' 7 1Tght {>) M I 0 8 1Tght!>) M! 3 9 1Tght (>) M! 0 0 I Mnmzed OBJ = Iteraton = 5 Elapsed CPU seconds =
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
Lebih terperinci1. Solusi optimal pada pembelian material dengan tidak menghitung harga
BAB VI PEMBAHASAN 6.1 Analisis Jumlah Pembelian Material Yang Optimal 6.1.1 Solusi Optimal Untuk Pembelian Material 1. Solusi optimal pada pembelian material dengan tidak menghitung harga penjualan dari
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciCatatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperincitoto_suksno@uny.ac.d Economc load dspatch problem s allocatng loads to plants for mnmum cost whle meetng the constrants, (lhat d http://en.wkpeda.org/) Economc Dspatch adalah pembagan pembebanan pada pembangktpembangkt
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciCatatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah 3 Memaham dan Menganalsa Optmas dengan Kendala Ketdaksamaan. Interpretas Konds Kuhn Tucker Asumskan masalah yang dhadap adalah masalah produks. Secara umum, persoalan maksmsas keuntungan
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih terperinciAbstraksi. Abstraksi. Abstraksi. Property SP (single short shortest path) 4/29/2010. Berapa pa th yang mungkin dari garaph G tadi?
Termnolog Sngle source shortest path djkstra wjanarto Djkstra s algorthm d paka untuk menemukan shortest path dar satu source ke seluruh vertek dalam graph. Algo n menggunakan 2 hmp node yatu S dan C.
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS
28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciOleh : Fifi Fisiana
Optmas Baya Produks menggunakan Metode Revsed Mult Choce Goal programmng dengan Tahap Persedaan Terkontrol Supply Chan Model stud kasus : PT.Gunungarta Manunggal, Gempol Oleh : Ff Fsana 1207100018 Dosen
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciOVERVIEW 1/40
http://www..deden08m.wordpress.com OVERVIEW 1/40 Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolo optmal. Perbedaan tentang aset bersko dan aset bebas rsko. Perbedaan preferens nvestor dalam memlh portofolo
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciTEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.
TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4 KONSEP DASAR 2/40 Ada tga konsep dasar yang perlu dketahu untuk memaham pembentukan portofolo optmal, yatu: portofolo efsen dan portofolo optmal fungs utltas dan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan yang bertujuan untuk mendeskrpskan langkah-langkah pengembangan perangkat pembelajaran matematka berbass teor varas berupa Rencana
Lebih terperinciKritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur
Krtkan Terhadap Varans Sebaga Alat Ukur Varans mengukur penympangan pengembalan aktva d sektar nla yang dharapkan, maka varans mempertmbangkan juga pengembalan d atas atau d bawah nla pengembalan yang
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciSIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI
ISSN: 1693-6930 167 SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAA OPERASI Subyanto Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Neger Semarang Gedung E6 Lt. Kampus Sekaran
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciLembar Pengesahan Dosen Pembimbing
DAFTAR ISI Haiaman Judul Lembar Pengesahan Dosen Pembimbing Halaman Persembahan Halaman Motto Kata Pengantar Daftar Isi Daftar label Daftar Diagram Daftar Notasi Daftar Lam piran T Sj j!j Ty v vn, v Hi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciPENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING
PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING SKRIPSI RINA ASTRY GINTING 060823031 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciuntuk mencapai durasi 30 bulan banyak aktivitas yang harus dijalankan dengan
BAB V PEMBAHASAN Bab n bens mengena skema nsentf terhadap waktu, skema nsentf terhadap baya. dan akuras dstrbus-dstrbus vang dsmulas. 5.1 Skema Insentf Waktu Phak pemlk menghendak target waktu penyelesaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
Lebih terperinciPERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT. SUMBER MAKMUR)
Prosdng Semnar Nasonal Aplkas Sans & Teknolog (SNAST) Perode III ISSN: 979-9X Yogyakarta, 3 November 0 PERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciMODEL OPTIMASI PERENCANAAN INVESTASI GALANGAN KAPAL DENGAN PENDEKATAN PROGRAMASI TUJUAN GANDA
MAKARA, TEKOLOGI, VOL. 6, O. 3, DESEMBER 2002 MODEL OPTIMASI PERECAAA IVESTASI GALAGA KAPAL DEGA PEDEKATA PROGRAMASI TUJUA GADA Al Azhar Jurusan Teknk Perkapalan, Insttut Teknolog Adh Tama Surabaya Jl.
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinci2. TINJAUAN PUSTAKA. 18 Universitas Indonesia. Penggunaan non linier..., Arief Suwandi, FT UI, 2009
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Goal Programmng Goal Programmng merupakan pengembangan ar Lnear Programmng. Dperkenalkan oleh Charnes an Cooper paa awal tahun 1960. Kemuan teknk n sempurnakan oleh Ijr paa pertengahan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Bab n membahas tentang prosedur pengembangan pembelajaran dan mplementas model Problem Based Learnng dalam pembelajaran Konsep Dasar Matematka, Subjek Peneltan, Teknk dan Instrumen
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciVLE dari Korelasi nilai K
VLE dar orelas nla Penggunaan utama hubungan kesetmbangan fasa, yatu dalam perancangan proses pemsahan yang bergantung pada kecenderungan zat-zat kma yang dberkan untuk mendstrbuskan dr, terutama dalam
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciGENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE)
GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE) Muhammad Khosy n 1,2, Muh Iman Prajtno 2, Aro Isnad 3, Mochamad Haryad 4 1 Electrcal
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISEM 3. Perancangan Pengendal PDC pada Sstem ruk-raler Model lnear fuzzy -S untuk sstem truk dengan tga traler telah dmodelkan sebelumnya, yakn sesua persamaan (.44), yatu = { A x B
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciKata kunci: development planning, development index, integer linear programming
FORMULASI DEVELOPMENT INDEX UNTUK OPTIMASI RENCANA PENGEMBANGAN INSTITUSI PENDIDIKAN TINGGI: STUDI KASUS PROGRAM STUDI X SURABAYA Suseno Bud Prasetyo Jurusan Teknk Industr-FTI Unverstas Pembangunan Nasonal
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciOleh : Deri Akhmad (9738) Johan Arifin (9834) Muhammad Alawido (10830) esi Hapsari (10832) Windu Pramana Putra (10835) Tya Hermoza (10849) Gempur
Oleh : Der Akhmad (9738) Johan Arfn (9834) Muhammad Alawdo (83) es Hapsar (83) Wndu Pramana Putra (835) Tya Hermoza (849) Gempur Safar (877) Febra Aryan (97) Asr Wdyasar (978) Nur Inayah (4) Adharsa Rakhman
Lebih terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
Lebih terperinciMatematika Keuangan Dan Ekonomi. Indra Maipita
Matematka Keuangan Dan Ekonom Indra Mapta NUITS BIS Pendahuluan Sebaga penabung seta nda keluar sebaga pemenang hadah undan, dan dapat memlh salah satu hadah berkut: Menerma uang sejumlah Rp 50.000.000
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan
Lebih terperinciHubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya
Vol. 8, No., 9-101, Januar 01 Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsums Rumah Tangga d Provns Sulawes Selatan dengan Elaststasnya Adawayat Rangkut Abstrak Seleks kurva pengeluaran konsums masyarakat Sulawes
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
Lebih terperinciKata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.
Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciBab V Aliran Daya Optimal
Bab V Alran Daya Optmal Permasalahan alran daya optmal (Optmal Power Flow/OPF) telah menjad bahan pembcaraan sejak dperkenalkan pertama kal oleh Carpenter pada tahun 196. Karena mater pembahasan tentang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL
Lebih terperinciOPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog IV Program Stud MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PERSEDIAAN DAN PRODUKSI KOMPONEN LAMPU DI LAMP COMPONENT FACTORY (LCF) PT. PHILIPS INDONESIA Dars Putr
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciPEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF
PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN YARAF r Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr Unverstas Islam Indonesa Yogyakarya emal: cce@ft.u.ac.d Abstrak
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciReferensi: 1) Smith Van Ness Introduction to Chemical Engineering Thermodynamic, 6th ed. 2) Sandler Chemical, Biochemical adn
Referens: 1) Smth Van Ness. 2001. Introducton to Chemcal Engneerng Thermodynamc, 6th ed. 2) Sandler. 2006. Chemcal, Bochemcal adn Engneerng Thermodynamcs, 4th ed. 3) Prausntz. 1999. Molecular Thermodynamcs
Lebih terperinciDilakukan studi pustaka dan observasi awal yang mempakan pengenalan proyek
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Pelaksanaan Penelitian Obyek penelitian ini adalah proyek perkerasan jalan yang menggunakan lapisan AC Base Course sebagai bagian dari lapisan perkerasan jalan. Data-data
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
Lebih terperinciBAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK
BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK 6. Masalah Penyaluran Daya Lstrk Andakan seorang perencana sstem kelstrkan merencakan penyaluran daya lstrk dar beberapa pembangkt yang ternterkoneks dan terhubung dengan
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Bahan Baku Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Jurnal Integras Vol. 8, No. 1, Aprl 2016, 56-60 p-issn: 2085-3858 Artcle Hstory Receved February, 2016 Accepted March, 2016 Sstem Pendukung Keputusan Pemlhan Pemasok Bahan Baku Menggunakan Metode Technque
Lebih terperinciANALISIS PARETO OPTIMAL DENGAN PEMBOBOTAN DALAM MENENTUKAN SOLUSI GOAL PROGRAMMING SKRIPSI. SRI KEUMALAWATI (Operasi Riset)
ANALISIS PARETO OPTIMAL DENGAN PEMBOBOTAN DALAM MENENTUKAN SOLUSI GOAL PROGRAMMING SKRIPSI SRI KEUMALAWATI 050803046 (Operas Rset) DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciPEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) Wrayant ), Ad Setawan ), Bambang Susanto ) ) Mahasswa Program Stud Matematka FSM UKSW Jl. Dponegoro 5-6 Salatga,
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciSTATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND
E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinci