Aplikasi Integer Programming Dalam Optimasi Produksi
|
|
- Erlin Hartanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN Aplikasi Iteger Programmig Dalam Optimasi Produksi Tri Herawati Staf Pegaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Tekik Uiversitas Islam Sumatera Utara Meda Abstrak Perecaaa produksi yag optimal merupaka salah satu aspek yag petig dalam tercapaiya target perusahaa. Kesalaha dalam merecaaka produksi berakibat pada peroleha laba yag tidak maksimal. Utuk meghidari kesalaha dalam perecaaa produksi perlu diguaka metode yag tepat. Program Liier (Liear Programmig) merupaka salah satu metode yag cukup bermafaat utuk optimasi produksi dega melihat keterbatasa sumberdaya perusahaa. Pada metode program liier variabel keputusa dapat berupa bilaga tidak bulat (real). Optimasi produksi yag aka dilakuka dalam tulisa ii membutuhka solusi berupa bilaga bulat, sehigga diguaka metode program liier yag semua variabelya berupa bilaga bulat (iteger) yag disebut Iteger Programmig. Aplikasi iteger programmig dilakuka pada PT.MM yag meghasilka tiga eis produk yaitu box meter, collar da clamp sadle. Tahapa yag dilalui dalam aplikasi metode iteger programmig dalam tulisa ii pertama peetua variabel yag berpegaruh terhadap tuua, sumberdaya yag dibutuhka da yag tersedia, serta recaa produksi ; kedua formulasi model matematika; ketiga peetua solusi optimal dega megguaka software LINDO (Liear Iteractive ad Discrete Optimizer). Keluara dari aplikasi iteger programmig adalah umlah masig-masig produk optimal. Hasil yag optimal diperoleh sebayak 8 kali iterasi, dega produksi optimal pada priode perecaaa utuk box meter, collar da clamp saddle berturut-turut 605 uit, 16 uit da 103 uit. Kata kuc: Aplikasi, Iteger Programmig, Optimasi, Produksi 1. Pedahulua Persaiga dalam duia usaha sekarag ii dapat dikataka cukup ketat dega ditadai bayakya produk yag seeis bermucula di pasar. Hal tersebut meyebabka pola permitaa kosume terhadap produk berfluktuasi, sehigga perusahaa megalami kesulita utuk meetuka secara pasti umlah produk yag aka dihasilka. Berdasarka iformasi yag diperoleh dari perusahaa yag diteliti serig teradi umlah produk yag dihasilka melebihi permitaa kosume sehigga keutuga yag diharapka tidak tercapai. Berdasarka latar belakag tersebut maka permasalaha yag aka dibahas adalah bagaimaa meetuka umlah produksi optimal. Optimasi dilakukaka dega megaplikasika metode iteger programmig. Tuua dilakukaya peelitia adalah utuk meetuka kombiasi produksi optimal yag dapat dihasilka megguaka iteger programmig dega mempertimbagka keterbatas sumberdaya da umlah permitaa utuk memaksimalka keutuga. Adapu pegertia optimasi adalah upaya yag bertuua utuk memperoleh hasil terbaik dalam suatu keterbatasa sumberdaya. Permasalaha optimasi dega keterbatasa sumberdaya dapat diselesaika dega pedekata program liier (liear programmig), yaitu memaksimumka atau memiimumka fugsi tuua yag tergatug pada seumlah variabel iput. Fugsi tuua (costrait fuctio) adalah rumusa fugsi yag meadi sasara utuk mecapai pemecaha optium(maksimisasi atau miimisasi), sedagka fugsi batasa (costraits fuctoi) merupaka rumusa dari sediaa sumberdaya yag membatasi proses optimasi Pada pembahasa tulisa ii, peulis megguaka pegertia program liier dari beberapa peulis yag makaya pada dasarya sama walaupu redaksiya berbeda. Meurut Buffa da Shari (1987) program liier merupaka model aalisis yag dipakai utuk megalokasika sumberdaya yag terbatas pada pegguaa sumberdaya yag bersaig dega cara sedemikia rupa gua medapatka pemecaha yag optimum. Chase da Aquilao (1990), Quilao da Jacobs (001) meyataka program liier merupaka suatu metode pemecaha optlmalisasi secara matematik melalui pegalokasia sumberdaya yag terbatas diatara tipe pegguaa yag bersaig. Optimalisasi tersebut dapat berupa maksimalisasi kotribusi da dapat pula merupaka miimalisasi biaya. Program liier memuat suatu recaa kegiata utuk mehasilka hasil yag optimal yag didesai utuk membatu para maaer operasi dalam merecaaka da membuat keputusa yag diperluka utuk megalokasika sumberdaya (Heizer da Reder, 005). Dari beberapa pedapat diatas dapat dirumuska Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda 146
2 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN pegertia program liier sebagai sebuah metode matematik yag diperguaka utuk pemecaha optimum sebuah fugsi tuua liier melalui pegalokasia sumberdaya yag terbatas yag dimiliki sebuah orgaisasi atau perusahaa. Secara umum model matematik dari problema program liier dapat diformulasika sbb : Fugsi Tuua : Maksimumka/ Miimumka Batasa : Z m C 1 a i1 i,, b i i 0( i 1,... m; 1,,... ) Keteraga : Z = total biaya atau keutuga C = Keutuga atau biaya /uit keluara = Jumlah keluara ke a i = sumberdaya i yag diguaka utuk meghasilka keluara Pada metode program liier variabel keputusa dapat berupa bilaga tidak bulat (real). Bila optimasi produksi yag aka dilakuka membutuhka solusi berupa bilaga bulat (iteger), maka diguaka metode program liier bilaga bulat (iteger) yag disebut Iteger Programmig. Istilah Iteger Programmig megadug dua macam pegertia (Siswato, 007). Pertama tekik aalisis utuk meghasilka peyelesaia optimal pemrograma liier bilaga bulat, kedua tekik aalisis pemrograma liier yag megguaka bilaga bier (biary) 0 da 1 yag dikeal sebagai zero-oe programmig. Ada tekik peyelesaia problema iteger programmig, yaitu metode Brach ad Boud serta metode Cuttig Plae. Kedua metode tersebut tidak efisie utuk meyelesaika iteger programmig yag memiliki lebih dari dua variabel. Oleh karea itu peulis tidak membahas da megguaka kedua metode tersebut. Peyelesaia optimum dega megguaka program LINDO. Formulasi model matematik utuk iteger programmig serupa dega program liier perbedaaya haya dega meambahka satu batasa bahwa variabel keputusa berilai iteger ( Lieberma, 1995) yag didalam program LINDO dituliska dega istilah GIN (sigkata dari Geereal Iteger) Ada macam cara utuk megguaka peritah itu. Yag pertama GIN, diguaka bila variabel keputusa dikehedaki berilai bulat da yag kedua GIN ama variabel diguaka bila variabel keputusa tertetu dikehedaki berilai bulat.. Metodologi Pegumpula data Data yag dibutuhka dalam peyelesaia masalah dalam peelitia adalah data peuala masa lalu (tabel 1) da data profit (tabel ) utuk setiap eis produk serta data sumberdaya yag membatasi recaa produksi (tabel 3). Peramala Produksi Utuk meetuka recaa produksi pada priode optimasi dilakuka peramala dega metode kuatitatif yaitu metode yag didasarka pada perhituga statistik. Peramala ii megguaka data historis (data masa lalu) utuk meramalka sistem di masa yag aka datag. (Heryato, 1999 ). Metode kuatitatif yag diguaka adalah Metode Time Series (Deret Berkala). Rumus umum yag diguaka : dt 1. Tred Kosta : Dt =. Tred Liier Dt = a + b.t 147 Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda
3 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN Utuk medapatka ilai a, b, c dapat diguaka rumus, sebagai berikut : dt bt a - dt. t - dt b t - t 3. Tred Kuadratis t Rumus: Dt = a + bt + ct Utuk medapatka ilai a, b, c dapat diguaka rumus, sebagai berikut : dt - c t a dt. t - dt t b t - t dt t - t. dt c 4 t - t 4. Tred Ekspoesial Rumus : Dt = ab t Utuk medapatka a da b diguaka rumus: log a = log dt log b = Dimaa : Dt : Ramala Permitaa a, b, c : Kostata t : Periode Waktu dt : data aktual ke t t log dt t Mea s Square Error (MSE) MSE = t1 ( dt Dt') Formulasi Model Setelah dilakuka pegolaha data tetag parameter-parameter yag dibutuhka da ditetuka semua variabel keputusa, lagkah selautya adalah membuat formulasi model program iteger. Sebagai tuua dalam optimasi produksi adalah memaksimalka keutuga da sebagai kedala adalah keterdiaa baha baku besi, kokas da batu gampig. Disampig itu permitaa uga dibatasi sesuai dega hasil peramala yag dilakuka. Jeis produk yag dihasilka 3 eis, yaitu box meter, collar da clamp saddle, maka formulasi model matemtik secara simbolis sbb: Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda 148
4 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN Fugsi Tuua : Maksimumka Z Batasa : a i1 C i b C 0 da iteger Keteraga : C = Keutuga /uit produk = Jumlah produk ke bi = sumberdaya i yag tersedia i C Optimasi Setelah model program iteger selesai diformulasika maka dilakukaka optimasi megguaka software LINDO. dega Mulai Idetifikasi Variabel Pegumpula data Peramala Produksi Formulasi Model Optimasi Selesai Gambar 1. Tahapa peelitia 3. Hasil da Pembahasa Setelah dilakuka peramala dega metode diatas, maka ditetuka kesalaha peramala utuk masig-masig metode. Metode yag mempuyai kesalaha terkecil diguaka utuk meetuka recaa produksi pada priode optimasi. Dari hasil perhituga diperoleh tred liier mempuyai kesalaha terkecil umtuk produk box meter da collar, sedagka utuk produk clamp saddle metode kwadratis. Optimasi yag dilakuka utuk satu tahu kedepa (tahu 011), tapi dalam tulisa ii yag ditampilka haya utuk periode Jauari 011. Periode laiya dapat ditetuka dega cara yag sama. Hasil peramala utuk priode Jauari 011 ditampilka pada Tabel Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda
5 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN Tabel 1. Data peuala produk tahu 010 No Priode Jumlah (uit) produk Box meter Collar Clamp Sadle 1 Ja Feb Maret April Mei Jui Juli Agust Sept Okt Nop Des Tabel. Data profit/uit produk (Rp) No Jeis Produk Profit 1 Box Meter Collar Clamp saddle Tabel 3. Data kebutuha da ketersediaa baha baku (kg) No Baha Jeis Produk Tersedia baku Box Collar Clamp Meter Saddle 1 Besi 11,1 8,56 1, Kokas 1,7 1,33 0, Batu 0,8 0,1 0,04 00 gampig Tabel 4. Hasil peramala priode Jauari 011 No Jeis Produk Jumlah (uit) 1 Box Meter 116 Collar 16 3 Clamp Saddle 97 Setelah diperoleh semua parameter yag dibutuhka, maka dilakuka formulasi model matematik. Variabel Keputusa : 1 = umlah produk box meter = umlah produk collar 3 = umlah produk clamp sadle Formulasi model matematik: Fugsi Tuua : Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda 150
6 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN Maksimumka Z Fugsi Pembatas: Besi: 11,1 8,56 1, Kokas 1,7 1,33 0, 1 3 Batu Gampig: 0,8 0,1 0, ,, 3 0 da iteger Optimasi dega solver LINDO Setelah semua parameter da variable keputusa dimasukka pada solver LINDO diperoleh hasil sebagai berikut ; OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) VARIABLE VALUE REDUCED COST ROW SLACK OR DUAL PRICES SURPLUS ) ) ) ) ) ) NO. ITERATIONS= 8 4. Kesimpula Dari hasil peelitia yag dilakuka dapat disimpulka bahwa keluara dari aplikasi iteger programmig adalah umlah masig-masig produk optimal. Hasil yag optimal diperoleh sebayak 8 kali iterasi, dega produksi optimal pada priode perecaaa utuk box meter, collar da clamp saddle berturut-turut 605 uit, 16 uit da 103 uit. 5. Daftar Acua [1]. Hiller, Frederick S, Geralgd J, Lieberma, 1995, Pegatar Rieset Operasi, Edisi kelimaerlagga, Jakarta. []. Heizer, Jay & Reder, Barry.005, Operatio Maagemet. Jakarta. Salemba Empat [3]. Kusuma, Hedra,004, Perecaaa da Pegedalia Produksi, ANDI, Yogyakarta [4]. Lius Schrage, 199,.Lido A Optimizatio Modelig System, The Scietific Press, South Safrasisco [4]. Sudaa, 001, Metode Statistika. Edisi keeam, Tarsito, Badug 151 Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda
7 Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN [5]. Siagia P., 1987, Peelitia Operasioalal, Teori da Praktek. UI Press, Jakarta [6]. Sutalaksaa, Aggawisastra, Takra Atmaa., 1980, Tekik Tata Cara Kera, EdisiPertama ITB, Badug [7]. Siswato, 007, Operatio Research. Jilid I. Erlagga, Jakarta [8]. Taha, H.A. 005, Riset Operasi Suatu Pegata, Edisi Kelima Biarupa Aksara, Jakarta [9]. T. Hai Hadoko, 1991, Dasar-dasarOperatio Research. Edisi kedua, BPPE, Jogakarta Fakultas Tekik UISU Kampus Al Muawwarah Jl. SM. Raa Telada Meda 15
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
Lebih terperinciAPLIKASI 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
Lebih terperinciMAKSIMALISASI PROFIT DALAM PERENCANAAN PRODUKSI
MAKSIMALISASI PROFIT DALAM PERENCANAAN PRODUKSI Tri Hernawati Staf Pengaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Teknik Universitas Islam Sumatera Utara Medan Abstrak Profit yang maksimal merupakan tuuan utama
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciPENCARIAN HIMPUNAN SOLUSI ALTERNATIF PADA PERMASALAHAN GENERAL INTEGER LINEAR PROGRAMS MEMANFAATKAN GENERAL INTEGER CUT
Makalah Semiar Tugas Akhir Periode Jauari 21 PENCARIAN HIMPUNAN SOLUSI ALTERNATIF PADA PERMASALAHAN GENERAL INTEGER LINEAR PROGRAMS MEMANFAATKAN GENERAL INTEGER CUT Ade Vicidia S. P. Yudhi Purwaato, S.Kom,
Lebih terperinciBAB 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,
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
14 Bab 2 LANDASAN TEORI 21 Program Liier Programasi Liier (Liear Pogrammig) merupaka suatu model optimasi persamaa liier berkeaa dega kedala-kedala liier yag dihadapiya Model ii dikembagka oleh George
Lebih terperinciLaboratorium 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
Lebih terperinciAPLIKASI 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
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciMata 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
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega
Lebih terperinciIV 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
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-7187 Aalisis Peramala Pejuala dega Megguaka Metode Sigle Movig Average, Weighted Movig Average da Expoetial Smoothig Sebagai Dasar Perecaaa Produksi Polo Shirt Pria (Studi Kasus
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciLAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING
LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING I. Pedahulua A. Latar Belakag (Mi. 4 Paragraf) B. Rumusa Masalah C. Tujua Praktikum (Mi. 3) D. Mafaat Praktikum (Mi. 3) E. Batasa Masalah II. Tijaua Pustaka
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Siar Terag Abadi ) Nama Mahasiswa : Bagus Suryo Adi Utomo NRP : 203 09 00 Jurusa : Matematika Dose Pembimbig :
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciANALISIS KOMBINASI PRODUK DALAM PENCAPAIAN LABA MAKSIMUM. (Studi Kasus pada Perusahaan Konvesi di Pemalang) Hardiwinoto
ANALISIS KOMBINASI PRODUK DALAM PENCAPAIAN LABA MAKSIMUM (Studi Kasus pada Perusahaa Kovesi di Pemalag) Hardiwioto Fakultas Ekoomi Uiversitas Muhammadiyah Semarag Abstrak Tujua riset adalah utuk megaalisis
Lebih terperinciPemrograman Dinamis (Dynamic Programming) Materi
0/8/009 Pemrograma Diamis (Dyamic Programmig) Kuliah 04-05 TI Peelitia Operasioal II Materi Pegatar Masalah pemrograma diamis determiistik Masalah pemrograma diamis probabilistik TI Peelitia Operasioal
Lebih terperinciPEMODELAN 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
Lebih terperinciOPTIMASI PRODUKSI DENGAN PROGRAM DINAMIS PADA PABRIK FRACTINATION AND REFINERY FACTORY (FRF) PT. XYZ
e-jural Tekik Idustri FT USU Vol 3, No. 4, November 2013 pp. 49-54 OPTIMASI PRODUKSI DENGAN PROGRAM DINAMIS PADA PABRIK FRACTINATION AND REFINERY FACTORY (FRF) PT. XYZ Adi Riaata Brahmaa 1, Poerwato 2,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD
Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciKata 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
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciKompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci
Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma utuk Meghitug Bilaga Fiboacci Gregorius Roy Kaluge NIM : 358 Program Studi Tekik Iformatika, Istitut Tekologi Badug Jala Gaesha, Badug e-mail: if8@studets.if.itb.ac.id,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Operasi Riset (Operation Research)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Operasi Riset (Operatio Research) Meurut Operatio Research Society of Great Britai, operatio research adalah peerapa metode-metode ilmiah dalam masalah yag kompleks da suatu pegelolaa
Lebih terperinciIV. 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
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciPenyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Algoritma Hungarian dan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic.
Peyelesaia Asymmetric Travellig Salesma Problem dega Algoritma Hugaria da Algoritma Cheapest Isertio Heuristic Caturiyati Staf Pegaar Jurusa Pedidika Matematika FMIPA UNY E-mail: wcaturiyati@yahoo.com
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciPROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE LEVEL SUM
PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE LEVEL SUM Yosifayza Septiai 1, Bambag Irawato 2, Susilo Hariyato 3 Departeme Matematika FSM Uiversitas
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu
Lebih terperinciPengendalian 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
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD.
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. GUNUNG MAS JAMBI) PENDAHULUAN Perusahaa yag didirika pada umumya mempuyai tujua
Lebih terperinciBalas Additive Algorithm, Algoritma Branch & Bound untuk Binary Integer Programming
Balas Additive Algorithm, Algoritma Brach & Boud utuk Biary Iteger Programmig Aditio Pagestu 13514030 Program Studi Tekik Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha
Lebih terperinciAPLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER
APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Email: rivalavista@yahoo.com
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciMakalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM
PERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM Budi Marpaug Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Krida Wacaa budimarpg_ti@yahoo.com Abstract
Lebih terperinciAPLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X
APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X Sayuti, M 1* 1 Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Malikussaleh-NAD *E-mail: Tgk_Sayuti@yahoo.co.uk ABSTRAK CV.X, merupaka perusahaa
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-8371 Aalisis Peramala Pejuala Megguaka Metode Expoetial Smoothig utuk Memiimumka Kesalaha Peramala pada Pejuala Hadphoe Samsug pada Samsug Experiece Store Cihampelas Walk Badug.
Lebih terperinciImplementasi Linear Programming Untuk Memaksimalkan Keuntungan
Serag, 25 November 2017 Implemetasi Liear Programmig Utuk Memaksimalka Keutuga Supriyadi 1, Ade Muslimat 2, Realdy Pratama 2, Gia Ramayati 3 1,34) Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik,Uiversitas Serag
Lebih terperinciContoh 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
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciMETODE MEHAR UNTUK SOLUSI OPTIMAL FUZZY DAN ANALISA SENSITIVITAS PROGRAM LINIER DENGAN VARIABEL FUZZY BILANGAN TRIANGULAR
METODE MEHAR UNTUK SOLUSI OPTIMAL FUZZY DAN ANALISA SENSITIVITAS PROGRAM LINIER DENGAN VARIABEL FUZZY BILANGAN TRIANGULAR Marlia Ulfa 1, Bambag Irawato 2, Suarsih 3 1,2,3 Program Studi Matematika, Fakultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciOPTIMASI 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
Lebih terperinciPENGUJIAN 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.
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai
20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif
Lebih terperinci