Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN"

Transkripsi

1 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN Proses Optiasi Masalah Peugasa Oe-Objectiveda Two-Objective Megguaka Metode Hugaria (Studi Kasus : Usaha Kerajia Rota Toko Rota Sejati Saarida pada Bula Noveber sapai dega Deseber 2016) Oe-Objective ad Two-Objective Assiget Proble with Hugaria Method (Case : The Craft Ratta of Rota Sejati Store Saarida i Noveber util Deceber 2016) Diag Dewi Taii 1, Ika Puraasari 2, da Wasoo 3 1 Laboratoriu Statistika Terapa FMIPA Uiversitas Mulawara 2,3 Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara 1 E-ail: diagdewi17@gail.co Abstract Assiget proble is a situatio where workers are assiged to coplete tasks/jobs to iiize costs ad tie or axiize profits ad quality by settig the proper task to each worker. May researches have bee focused to solve assiget proble, but ost of the oly cosider oe-objective such as iiizig the cost of operatio. Two-objectiveassiget proble is the assiget proble that has two objectives optiizatio of soe of the resources owed by each worker to coplete every task/job which are cost ad tie for this case. Case i this research use priary data draw fro the iterviews of Ratta furiture crafta i Rota Sejati store, Saarida. This research will optiize the oe-objective ad twoobjective assiget proble by usig Hugaria Method. The aalysis result revealed that the optiizatio proccess of oe-objective assiget proble oly cosiderig operatio cost is Rp ,- with total tie is 63 days. The optiizatio proccess of oe-objective assiget proble oly cosiderig operatio tie is Rp ,- with total tie is 52 days. The optiizatio proccess of oe-objective assiget proble oly cosiderig quality is Rp ,- with total tie is 59 days. The optiizatio proccess of two-objective assiget proble oly cosiderig operatio cost ad operatio tie is Rp ,- with total tie is 52 days. The optiizatio proccess of two-objective assiget proble oly cosiderig operatio cost ad quality is Rp ,- with total tie is 61 days. The optiizatio proccess of twoobjective assiget proble oly cosiderig operatio tie ad quality is Rp ,- with total tie is 59 days. Keywords: Assiget proble, Hugaria ethod, Oe-Objective, Two-Objective. Pedahulua Meurut Suprato (2005), riset operasi (operatio research) adalah peerapa etode iliah utuk eecahka asalah yag tibul dala pelaksaaa kegiata sehigga pegguaa suber daya dapat optial da efisie. Riset operasi erupaka satu cabag ilu yag sudah berkebag sejak asa Perag Duia II. Pada asa itu etode ii haya dipakai dala kegiata iliter, au selajutya etode tersebut dipakai dala bidag lai terutaa bidag idustri, bisis da adiistrasi peeritaha. Pada duia usaha da idustri, aajee serig eghadapi asalah-asalah yag berhubuga dega peugasa optial.peugasa optial terdiri dari beracaaca suber daya yag epuyai tigkat efesiesi yag berbeda-beda utuk tugas yag berbeda pula. Misalya, ketersediaa baha yag ada, julah produk yag dihasilka, laa proses produksi, julah produk yag cacat, kualitas produk, laju pegiria produk, batasa peyipaa, raala pejuala serta kapasitas saraa distribusi eerluka keputusa da solusi yag terbaik (optiu). Liear prograig erupaka suatu odel uu yag dapat diguaka dala peecaha asalah pegalokasia suber-suber yag terbatas secara optial. Masalah tersebut tibul apabila seseorag diharuska utuk eilih atau eetuka tigkat setiap kegiata produksi yag aka dilakuka, di aa asig-asig kegiata ebutuhka suber saa sedagka julahya terbatas, asalah peugasa (assiget proble) erupaka salah satu kasus khusus dari asalah liear prograig pada uuya (Subagyo, 2013). Meurut Prawirasetoo (2005), asalah peugasa dapat dipecahka dega beberapa etode diataraya adalah etode Hugaria, etode Sipleks da etode Pialti. Metode Hugaria erupaka etode yag eodifikasi baris da kolo dala atriks higga ucul sebuah kopoe ol tuggal dala setiap baris atau kolo yag dapat dipilih sebagai alokasi peugasa. Seua alokasi peugasa yag dibuat Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara 71

2 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN adalah alokasi yag optial da saat diterapka pada atriks awal aka aka eberika hasil peugasa yag palig iiu atau aksiu. Pada zaa sekarag bayak usaha yag eproduksi barag da jasa, di aa produk yag dihasilka harus apu eyaigi produk lai karea bayak pegusaha yag seaki eigkatka kualitas produkya. Sehigga perusahaa harus padai egelola aspek produksi da peepata teaga kerja.perusaha idustri kecil dega segala kelebiha da kekuragaya eiliki peraa petig dala kehidupa ekooi bagsa Idoesia. Salah satu cara utuk dapat bertaha adalah perluya peerapa siste aajee yag baik. Siste aajee yag diaksud di sii adalah pegatura peugasa teaga kerja da pekerjaa (Prawirasetoo, 2005). Meurut Purbawati (2011), pegatura peugasa teaga kerja da pekerjaa yag berjala dega lacar da teratur iilah erupaka salah satu hal yag diharapka oleh setiap perusahaa. Utuk ejaga agar pegatura peugasa dapat berjala dega baik aka diperluka suatu etode khusus yag dapat egatasi asalah tersebut. Di dala proses pegatura peugasa pekerjaa, yag harus dipikirka da dipilih adalah etode atau cara pegatura yag tepat dega proses pekerjaa, karea pegatura pekerjaa erupaka proses peyusua hubuga atara kopoekopoe dala perusahaa dega seua kegiata dapat diarahka pada pecapaia tujua. Peyelesaia asalah peugasa dega egguaka etode Hugaria perah dilakuka sebeluya oleh Dai (2015), yag ebahas optiasi tugas karyawa Begkel Reza Jaya Motor Saarida dega egguaka etode Hugaria.Choiriah (2015), proses optiasi peepata tugas karyawa krupuk aplag Devi egguaka etode Hugaria.Pada peelitia sebeluya diteuka bahwa Metode Hugaria edapatka hasil yag lebih optial daripada odel peugasa yag selaa ii diguaka. Masalah peugasa ulti-objective yaitu asalah peugasa yag epuyai beberapa tujua pegoptiala terhadap beberapa jeis suber daya yag diiliki. Tugas-tugas yag aka dilakuka oleh pekerja atara lai eiialka total biaya produksi, eiialka waktu produksi da eigkatka kualitas secara bersaaa, sehigga tujuaya adalah eetapka setiap tugas kepada setiap pekerja sedeikia rupa sehigga total dari tiap-tiap suber daya yag diguaka secara bersaaa utuk eyelesaika tugas tersebut dapat dioptialka (Bao dkk, 2007). Pada peelitia sebeluya yag sudah dilakuka, proses optialisasi haya epertibagka satu tujua saja yaitu eiialka biaya total produksi saja. Meiialka biaya pada asalah peugasa haya terfokus pada bagaiaa pekerja harus eyelesaika tugas dega biaya total produksi iiu. Padahal selai eiialka biaya total produksi perusahaa juga harus eperhatika tujua utuk eiialka waktu da eigkatka kualitas, tidak haya terpaku pada biaya total produksi yag redah saja. Jadi, peelitia ii bertujua utuk eeuka solusi optial dari kasus asalah peugasa oeobjective, datwo-objective egguaka etode Hugaria dega batua software LINGO. Peelitia ii aka egabil objek yag berkaita dega usaha ikro yag biasa disebut dega usaha ruaha karea lebih serig dijupai dala asyarakat. Selai itu alasa utuk eilih usaha ikro karea para pegusaha kelas eegah asih kurag pegetahuaya tetag cara peepata teaga kerja da aajee waktu yag tepat bagi usaha yag dikelolaya. Pada peelitia ii aka dicoba eerapka etode Hugaria utuk ecari solusi optial dari kasus asalah peugasa oeobjective datwo-objectivepada usaha kerajia rota di pusat kerajia Rota Sejati. Model Liear Prograig Model liear prograig adalah odel ateatis peruusa asalah pegalokasia suber daya utuk berbagai kegiata. Model liear prograig ii erupaka betuk da susuaa dala eyajika asalah-assalah yag aka dipecahka dega tekik liear prograig. Dala odel liear prograig dikeal dua aca fugsi, yaitu fugsi tujua (objective fuctio) da fugsi-fugsi batasa (costrait fuctios).fugsi tujua adalah fugsi yag eggabarka tujua/sasara di dala perasalaha liear prograig yag berkaita dega pegatura secara optial suber daya, utuk eperoleh keutuga aksial atau biaya iial. Pada uuya ilai yag aka dioptialka diyataka sebagai Z (Subagyo, 2013). Meurut Suprato (2005), agar eudahka pebahasa odel liear prograig ii, diguaka sibol-sibol sebagai berikut : i = bayak pekerja i = 1,2,3,, j = bayak jeis produk j = 1,2,3,, h i = pekerja i yag tersedia, i = 1,2,3,, a ij = pekerja i yag egerjaka/eproduksi 1 uit produk j. x j = tigkat kegiata c ij = biaya operasi Maka persoala liear prograigejadi : Fugsi tujua iz = c 11 x 1 + c 12 x c 1j x j + + c 1 x (1) 72 Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara

3 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN Fugsi batasa a 11 x 1 + a 12 x a 1j x j + a 1 x h 1 a 21 x 1 + a 22 x a 2j x j + a 2 x h 2 a i1 x 1 + a i2 x a ij x j + a i x h i a 1 x 1 + a 2 x a j x j + a x h x j 0, j = 1,2,, Masalah Peugasa Sederhaa (Oe-Objective) Meurut Subagyo (2013), asalah peugasa (assiget proble) erupaka suatu kasus khusus dari asalah liear prograig pada uuya. Dala duia bisis da idustri, aajee serig eghadapi asalah-asalah yag berhubuga dega peugasa optial dari beraca-aca suber yag produktif yag epuyai tigkat efisiesi yag berbeda-beda utuk tugas yag berbeda pula. Meurut Taha (1996), asalah peugasa adalah situasi diaa pekerja (i = 1, 2,, ) ketika ditugaska (j = 1,2,, )eerluka biaya operasi c ij. Tujuaya adalah eugaska pekerja-pekerja tersebut ke tugas-tugas (satu pekerja per tugas) dega biaya total teredah. Meurut Suprato (2005), jika tujua yag aka dicapai adalah total biaya teredah aka kopoe-kopoeya adalah biaya operasi yag terdiri dari pebelia baha, ivetori baha etah, da biaya pegiria baha. Model peugasa dapat diekspresika sebagai berikut: iiuka z = x ij = c ij x ij 0, jika pekerja i tidak ditugaska ke tugas j 1, jika pekerja i ditugaska ke tugas j dega batasa i=1 j =1 x 1j + x 2j + + x j = 1, i = 1, 2,, x i1 + x i2 + + x i = 1, j = 1, 2,, (2) Masalah Peugasa Two-Objective Jika proses peyelesaia asalah peugasa epertibagka dua suber daya yaitu biaya operasi da waktu operasi, aka tujuaya adalah bagaiaa eiiuka total biaya da total waktu operasi secara bersaaa. Diketahui bahwa satua utuk egukur biaya da waktu operasi adalah berbeda, sehigga tidak bisa utuk eepatka biaya operasi lagsug ke dala fugsi objektif yag diukur oleh biaya operasi saja, aupu sebalikya. Lagkah pertaa utuk eecahka asalah seaca ii adalah dega estadarisasika seua data egguaka etode Yager Rakig, yaitu proses peyetaraa seua data dega cara ebagi data biaya, waktu da kualitas operasi dega data aksiu biaya, waktu da kualitas asig-asig (Biswas dkk, 2011). Lagkah selajutya utuk eyelesaika kedua tujua secara bersaaa, yaitu eiiuka baik biaya operasi aupu waktu operasi. Karea proses peyelesaia epertibagka dua jeis suber daya, aka secara eteatis bobot dari asig-asig tujua harus ditetapka terlebih dahulu, agar dapat egetahui suber daya aa yag lebih petig daripada suber daya yag lai atau tigkat kepetiga dari asig-asig tujua tersebut. Diasusika bahwa bobot dari dua tujua tersebut epuyai tigkat kepetiga yag saa, α = α 1 = α 2 = = α d dega α = 1 d, diaa d adalah bayakya tujua. Keudia fugsi tujua dapat ditulis ejadi : i C, T = α 1 c ij x ij + α 2 t ij x ij (3) Metode Hugaria Utuk dapat eerapka etode Hugaria, julah suber-suber yag ditugaska harus saa persis dega julah tugas yag aka diselesaika. Selai itu, setiap suber harus ditugaska haya utuk satu tugas. Jadi, asalah peugasa aka ecakup sejulah suber yag epuyai tugas. Masalah ii dapat dijelaska dega udah oleh betuk atriks segi epat, di aa baris-barisya eujuka suber-suber da kolo-koloya eujuka tugas-tugas (Subagyo, 2013). Syarat-syarat dala etode Hugaria yaitu : 1. Julah petugas harus saa dega julah tugas. 2. Masig-asig petugas ditugaska satu tugas. 3. Apabila julah petugas tidak saa dega julah tugas atau sebalikya, aka ditabahka variabel petugas duy (duy worker) atau tugas duy (duy job), yaitu variabel dega seua ilai Terdapat dua perasalaha yag diselesaika yaitu eiiuka kerugia (biaya, waktu, jarak da sebagaiya) atau eaksiukka keutuga (Taha, 1996). Hasil da Pebahasa Peyelesaia Haya Mepertibagka Biaya Operasi (Oe-Objective) Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara 73

4 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN Masalah peugasa dega haya epertibagka biaya operasi, yaitu bagaiaa eetapka tugas sehigga diperoleh biaya operasi iiu, aka fugsi tujua dala (2.1) dapat ditulis kebali sebagai berikut : iiuka C = c ij x ij diaa C adalah total biaya operasi dari pekerja, dega c ij eujuka biaya dari pekerja iutuk eyelesaika tugas j. Karea haya epertibagka biaya operasi saja, aka hasil keputusa utuk waktu operasi da kualitas harus egikuti hasil keputusa dari peetapa biaya operasi. Berdasarka data pada Tabel 1 aka dicari solusi peetapa dega haya egguaka biaya operasi, Tabel 2 eujukka solusi peyelesaia sebagai berikut : Tabel 1 Matrik Biaya Operasi Tabel 2 Hasil Peugasa Oe-Objective utuk Biaya Operasi Solusi yag diperoleh adalah : x 14 = x 21 = x 32 = x 43 =x 55 = 1 C = = (ribua T = = 63 hari dega kualitas hasil peyelesaia pada jeis kursi rota A adalah bagus, B adalah sagat kurag bagus, C adalah kurag bagus, D adalah kurag bagus, E adalah bagus. Peyelesaia Haya Mepertibagka Waktu Operasi (Oe-Objective) Jika proses peyelesaia asalah peugasa ii haya epertibagka waktu operasi yaitu bagaiaa eetapka tugas agar total waktu operasi dapat iiu. Maka fugsi tujuaya adalah sebagai berikut : iiuka T = t ij x ij Diaa T adalah total waktu operasi dari pekerja, dega t ij eujuka waktu yag diperluka oleh pekerja i utuk eyelesaika tugas j. Berdasarka data waktupada Tabel 3aka dicari solusi peetapa yag optial. Tabel 4 eujukka solusi peyelesaia sebagai berikut : Tabel 3 Matrik Waktu Operasi Tabel 4 Hasil Peugasa Oe-Objective utuk Waktu Operasi Solusi yag diperoleh adalah : x 13 = x 22 = x 34 = x 41 =x 55 = 1 C = = (ribua T = = 52 hari dega kualitas hasil peyelesaia pada jeis kursi rota A adalah Sagat bagus, B adalah cukup bagus, C adalah cukup bagus, D adalah cukup bagus da E adalah bagus. Peyelesaia Haya Mepertibagka Kualitas (Oe-Objective) Jika proses peyelesaia asalah peugasa ii haya epertibagka kualitas yaitu bagaiaa eetapka tugas agar diperoleh kualitas hasil yag aksial dari asig-asig jeis kursi rota. Utuk egevaluasi kriteria kualitas, aka lagkah pertaa yag harus dilakuka adalah egubah data kulitas ke kuatitas. Karea peritaa kualitas adalah terbaik, aka kualitas yag terbaik harus diilai dega agka yag terkecil (seperti rakig), agar proses tujua saa seperti pada pegguaa biaya 74 Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara

5 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN da waktu yaitu diiialka. Sebagai cotoh eetapka kriteria kualitas sagat bagus sebagai agka 1, kualitas bagus sebagai agka 2, kualitas cukup bagus sebagai agka 3, kualitas kurag bagus sebagai agka 4. Sehigga fugsi tujua dapat dituliska sebagai berikut : iiuka Q = q ij x ij Diaa q ij adalah kualitas yag dihasilka oleh tepat usaha i terhadap jeis kursi rota j. Karea haya epertibagka kualitas saja, aka hasil keputusa utuk biaya da waktu harus egikuti hasil keputusa dari peetapa kualitas.berdasarka data kualitaspada Tabel 5aka dicari solusi peetapa yag optial. Tabel 6 eujukka solusi peyelesaia sebagai berikut : Tabel 3 Matriks Kualitas Tabel 4 Hasil Peugasa Oe-Objective utuk Kualitas Solusi yag diperoleh adalah : x 12 = x 23 = x 31 = x 45 = x 54 =1 C = = ( ribua T = = 61 hari dega kualitas hasil peyelesaia pada jeis kursi rota A adalah sagat bagus, B adalah bagus, C adalah sagat bagus da D adalah sagat bagus da E adalah sagat bagus. Peyelesaia Mepertibagka Biaya Operasi da Waktu Operasi (Two-Objective) Jika proses peyelesaia asalah peugasa ii epertibagka dua suber data yaitu biaya operasi da waktu operasi, aka tujuaya adalah bagaiaa eiiuka total biaya da total waktu operasi secara bersaaa. Diketahui bahwa satua utuk egukur biaya da waktu operasi adalah berbeda, sehigga tidak bisa utuk eepatka biaya operasi lagsug ke dala fugsi objektif yag diukur oleh waktu operasi saja, aupu sebalikya. Lagkah pertaa utuk eecahka asalah seaca ii adalah dega estadarisasika seua data, yaitu proses peyetaraa seua data dega cara ebagi data biaya operasi, waktu operasi da kualitas dala Tabel 1, Tabel 3, da Tabel 5 data aksiu biaya operasi, waktu operasi da kualitas asig-asig yaitu utuk aksiu biaya adalah 900, aksiu utuk waktu adalah 15 da aksiu utuk kualitas adalah 4, sehigga asig-asig data dibagi dega ilai aksiuya. Hasil stadarisasi data biaya, waktu da kualitas dari Tabel 1, Tabel 3 da Tabel 4 dapat dilihat pada Tabel 5, Tabel 6 da Tabel 7. Tabel 5. Hasil Stadarisasi Data Biaya Operasi 1 0,933 0,444 0,611 0,777 0, ,666 0,422 0,600 0,888 0, ,388 0,555 0,833 0, ,833 0,555 0,622 0,811 0, ,888 0,533 0,611 0,800 0,822 Tabel 6. Hasil Stadarisasi Data Waktu Operasi 1 0,800 0,600 0,733 0,933 0, ,600 0,800 0,800 0, ,800 0,733 0,933 0,666 0, ,666 0,800 0,733 0,866 0, ,666 0,866 0,933 0,800 Tabel 7. Hasil Stadarisasi Data Kualitas 1 0,250 0,250 0,250 0,500 0, ,750 0,500 0,250 0, , ,500 0,750 0, ,750 0, ,500 0, ,500 0,500 0,750 0,250 0,500 Stadarisasi data tidak epegaruhi hasil keputusa dari asalah peugasa. Karea jika setiap elee/ilai dari suatu tabel peugasa dikalika atau dibagi dega sebuah ilai skalar Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara 75

6 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN yag saa dega setiap elee/ilai pada tabel peugasa sebeluya. Oleh karea itu, eskipu ilai yag dihasilka dari tabel peugasa egalai perubaha, aka tetapi hasil keputusa peetapa dari asalah peugasa tersebut tetap saa, karea epuyai perbadiga ilai yag saa. Lagkah selajutya utuk eyelesaika kedua tujua secara bersaaa, yaitu eiiuka baik biaya operasi aupu waktu operasi. Karea proses peyelesaia epertibagka dua jeis suber daya, aka secara eteatis bobot dari asig-asig tujua harus ditetapka terlebih dahulu, agar dapat egetahui suber daya aa yag lebih petig daripada suber daya yag lai atau tigkat kepetiga dari asig-asig tujua tersebut. Diasusika bahwa bobot dari dua tujua tersebut epuyai tigkat kepetiga yag saa, α = α 1 = α 2 = = α d dega α = 1, d diaa d adalah bayakya tujua. Keudia fugsi tujua dapat ditulis ejadi : i C, T = α 1 c ij x ij + α 2 t ij x ij c ij da t ij asig-asig ewakili stadarisasi biaya operasi da waktu operasi. Megguaka stadarisasi data biaya operasi da waktu operasi pada Tabel 5 da Tabel 6 keudia eberika bobot α 1 = α 2 = 1 2, sehigga didapat hasil pada Tabel 10 sebagai berikut: Tabel 8 Hasil Data Pebobota utuk biaya da waktu operasi 1 0,866 0,522 0,672 0,855 0, ,833 0,511 0,700 0,844 0, ,900 0,561 0,744 0,750 0, ,750 0,677 0,677 0,838 0, ,944 0,600 0,738 0,866 0,811 Tabel 9 eujukka hasil solusi dari perasalaha sebagai berikut : Tabel 9 Hasil Peugasa Two-Objective utuk Biaya Operasi da Waktu Operasi 1 0, ,038 0, , ,038 0,038 0, ,222 0,105 0, , , ,016 0, ,150 0,027 0, Solusi yag diperoleh adalah : x 13 = x 22 = x 34 = x 41 = x 55 =1 C = = (puluh ribua T = = 52 hari dega kualitas hasil peyelesaia pada jeis kursi rota A adalah sagat bagus, B adalah cukup bagus, C adalah cukup bagus, D adalah cukup bagus, E adalah bagus. Peyelesaia Mepertibagka Biaya Operasi da Kualitas (Two-Objective) Diasusika bahwa bobot dari dua tujua tersebut epuyai tigkat kepetiga yag saa, α = α 1 = α 2 = = α d dega α = 1 d, diaa d adalah bayakya tujua. Keudia fugsi tujua dapat ditulis ejadi : i C, Q = α 1 c ij x ij + α 2 q ij x ij Megguaka stadarisasi data biaya operasi da kualitas pada Tabel 7 da Tabel 9 keudia eberika bobot α 1 = α 2 = 1, sehigga didapat 2 hasil pada Tabel 10 sebagai berikut: Tabel 10 Hasil Data Pebobota utuk biaya operasi da kualitas 1 0,591 0,347 0,430 0,638 0, ,833 0,586 0,550 0,569 0, ,625 0,694 0,527 0,791 0, ,791 0,527 0,811 0,655 0, ,694 0,516 0,680 0,525 0,661 Tabel 11 eujukka hasil solusi dari perasalaha sebagai berikut : Tabel 11 Hasil Peugasa Two-Objective utuk Biaya Operasi da Kualitas 1 0, ,083 0,272 0, ,175 0, , ,177 0,011 0, , ,283 0, ,080 0,011 0, ,102 Solusi yag diperoleh adalah : x 12 = x 23 = x 31 = x 45 =x 54 =1 76 Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara

7 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN C = = (ribua T = = 61 hari dega kualitas hasil peyelesaia pada jeis kursi rota A adalah sagat bagus, B adalah bagus, C adalah sagat bagus, D adalah sagat bagus, E adalah sagat bagus. Peyelesaia Mepertibagka Waktu Operasi da Kualitas (Two-Objective) Diasusika bahwa bobot dari dua tujua tersebut epuyai tigkat kepetiga yag saa, α = α 1 = α 2 = = α d dega α = 1, d diaa d adalah bayakya tujua. Keudia fugsi tujua dapat ditulis ejadi : it, Q = α 1 t ij x ij + α 2 q ij x ij t ij daq ij asig-asig ewakili stadarisasi waktu operasi da kualitas. Megguaka stadarisasi data waktu operasi da kualitas pada Tabel 8 da Tabel 9 keudia eberika bobot α 1 = α 2 = 1, sehigga didapat 2 hasil pada Tabel 12 sebagai berikut: Tabel 12 Hasil Data Pebobota utuk waktu operasi da kualitas 1 0,525 0,425 0,491 0,716 0, ,675 0,650 0,525 0, ,525 0,866 0,716 0,708 0, ,708 0,650 0,866 0,683 0, ,750 0,583 0,808 0,591 0,650 Tabel 13 eujukka hasil solusi dari perasalaha sebagai berikut : Tabel 13 Hasil Peugasa Two-Objective utuk Waktu Operasi da Kualitas 1 0, ,291 0, ,475 0,150 0, , ,341 0,125 0, ,116 0,058 0,208 0, , ,158 0,008 0,066 Solusi yag diperoleh adalah : x 13 = x 24 = x 31 = x 45 =x 52 =1 C = = (ribua T = = 59 hari dega kualitas hasil peyelesaia pada jeis kursi rota A adalah sagat bagus, B adalah sagat bagus, C adalah sagat bagus, D adalah sagat bagus, E adalah bagus. Keudia, pebacaa tabel alokasi optial dari peugasa oe-objective, two-objective da ulti-objective dega eugaska pekerja ke pekerjaa yag eiliki ilai 0 pada tabel optial. Ditujukka sebagai berikut : Tabel 14 Alokasi Optial Peugasa Oe- Objective haya epertibagka Biaya Operasi Keugkia a a Biaya Waktu Kualitas 1 B, D D Rp ,- 14 B 2 A A Rp ,- 15 SB 3 B B Rp ,- 11 KB 4 C, D C Rp ,- 11 KB 5 C, D, E E Rp ,- 12 B Tabel 15 Alokasi Optial Peugasa Oe- Objective haya epertibagka Waktu Operasi Keugkia a a Biaya Waktu Kualitas 1 B, C C Rp ,- 11 SB 2 B, E B Rp ,- 9 CB 3 D, E D Rp ,- 10 CB 4 A, C A Rp ,- 10 CB 5 B, E E Rp ,- 12 B Tabel 16 Alokasi Optial Peugasa Oe- Objective haya epertibagka Kualitas Keugkia a a Biaya Waktu Kualitas 1 A, B, C C Rp ,- 11 SB 2 C, D D Rp ,- 12 SB 3 A, A Rp ,- 12 SB 4 B, E E Rp ,- 14 SB 5 A, B, D B Rp ,- 10 B Tabel 17 Alokasi Optial Peugasa Two- Objective haya epertibagka Biaya Operasi da Waktu Operasi Keugkia a a Biaya Waktu Kualitas 1 B, C C Rp ,- 11 SB 2 B B Rp ,- 9 CB 3 D D Rp ,- 10 CB 4 A, C A Rp ,- 10 CB 5 D, E E Rp ,- 12 B Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara 77

8 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN Tabel 18 Alokasi Optial Peugasa Two- Objective haya epertibagka Biaya Operasi da Kualitas Keugkia a a Biaya Waktu Kualitas 1 B B Rp ,- 9 SB 2 C, D C Rp ,- 12 B 3 A, E A Rp ,- 12 SB 4 B, E E Rp ,- 14 SB 5 D D Rp ,- 14 SB Tabel 19 Alokasi Optial Peugasa Two- Objective haya epertibagka Waktu Operasi da Kualitas Keugkia a a Biaya Waktu Kualitas 1 B, C C Rp ,- 11 SB 2 D D Rp ,- 12 SB 3 A, E A Rp ,- 12 SB 4 E E Rp ,- 14 SB 5 B B Rp ,- 10 B Keteraga : A : ebuat sofa sudut, B : ebuat kursi teras, C : ebuat sofa satai, D : ebuat kursi aka da E : ebuat sofa owlik. Kesipula Berdasarka aalisis diperoleh hasil biaya total utuk optiasi asalah peugasa oeobjective dega haya epertibagka biaya operasi saja adalah sebesar Rp ,- dega total waktu 63 hari da kualitas produk rota secara beruruta adalah Bagus utuk produk rota sofa sudut, Sagat Bagus utuk produk rota kursi teras, Kurag Bagus utuk produk rota sofa satai, Kurag Bagus utuk produk rota kursi aka da Bagus utuk produk rota sofa owlik. Biaya total utuk optiasi asalah peugasa oe-objective dega haya epertibagka waktu operasi saja adalah sebesar Rp ,- dega total waktu 52 hari da kualitas produk rota secara beruruta adalah Sagat Bagus, Bagus, Cukup Bagus, Cukup Bagus, da Bagus. Biaya total utuk optiasi asalah peugasa oe-objective dega haya epertibagka kualitas saja adalah sebesar Rp ,- dega total waktu 59 hari da kualitas produk rota secara beruruta adalah Sagat Bagus, Sagat Bagus, Sagat Bagus, Sagat Bagus, Sagat Bagus da Bagus. Biaya total utuk optiasi asalah peugasa two-objective dega epertibagka biaya operasi da waktu operasi adalah sebesar Rp ,- dega total waktu 52 hari da kualitas produk rota secara beruruta adalah Sagat Bagus, Cukup Bagus, Cukup Bagus, Cukup Bagus, Bagus. Biaya total utuk optiasi asalah peugasa two-objective dega haya epertibagka biaya operasi da kualitas adalah sebesar Rp ,- dega total waktu 61 hari da kualitas produk rota secara beruruta adalah Sagat Bagus, Bagus, Sagat Bagus, Sagat Bagus, da Sagat Bagus. Biaya total utuk optiasi asalah peugasa two-objective dega haya epertibagka waktu operasi da kualitas adalah sebesar Rp ,- dega total waktu 59 hari da kualitas produk rota secara beruruta adalah Sagat Bagus, Sagat Bagus, Sagat Bagus, Sagat Bagus da Bagus. Alokasi peepata pekerja utuk setiap tugas agar ilaiya optial utuk optiasi asalah peugasa oe-objective yag haya epertibagka biaya operasi saja yaitu dega eugaska pekerja 1 utuk ebuat produk rota kursi aka, pekerja 2 ebuat produk rota sofa sudut, pekerja 3 ebuat produk rota kursi teras, pekerja 4 ebuat produk rota sofa satai da pekerja 5 ebuat produk rota sofa owlik. Alokasi utuk optiasi asalah peugasa oe-objective yag haya epertibagka waktu operasi saja yaitu dega eugaska pekerja 1 utuk ebuat produk rota sofa satai, pekerja 2 ebuat produk rota sofa owlik, pekerja 3 ebuat produk rota kursi aka, pekerja 4 ebuat produk rota sofa sudut da pekerja 5 ebuat produk rota kursi teras. Alokasi utuk optiasi asalah peugasa oe-objective yag haya epertibagka kualitas saja yaitu dega eugaska pekerja 1 utuk ebuat produk rota sofa satai, pekerja 2 ebuat produk rota kursi aka, pekerja 3 ebuat produk rota sofa sudut, pekerja 4 ebuat produk rota sofa owlik da pekerja 5 ebuat produk rota kursi teras. Alokasi utuk optiasi asalah peugasa two-objective yag epertibagka biaya operasi da waktu operasi yaitu dega eugaska pekerja 1 utuk ebuat produk rota sofa satai, pekerja 2 ebuat produk rota kursi teras, pekerja 3 ebuat produk rota kursi aka, pekerja 4 ebuat produk rota sofa sudut da pekerja 5 ebuat produk rota kursi owlik. Alokasi utuk optiasi asalah peugasa two-objective yag epertibagka biaya operasi da kualitas yaitu dega eugaska pekerja 1 utuk ebuat produk rota kursi teras, pekerja 2 ebuat produk rota sofa satai, pekerja 3 ebuat produk rota sofa sudut, pekerja 4 ebuat produk rota sofa owlik da pekerja 5 ebuat produk rota kursi aka. Alokasi utuk optiasi asalah peugasa two-objective yag epertibagka waktu operasi da kualitas yaitu dega eugaska 78 Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara

9 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN pekerja 1 utuk ebuat produk rota sofa satai, pekerja 2 ebuat produk rota kursi aka, pekerja 3 ebuat produk rota sofa sudut, pekerja 4 ebuat produk rota sofa owlik da pekerja 5 ebuat produk rota kursi teras. Daftar Pustaka Bao, C. P., Tsai, M. C., da Tsai, M. I A New Approach to Study the Multy- Objective Asssiget Proble.A Iterdisclipliary Joural.Vol. 53. Pp Biswas, P., da Praaik, S Multi-objective Assiget Proble with Fuzzy Costs for The Case of Military Affairs. Iteratioal Joural of Coputer Applicatios.Vol 30.No. 10. Choiriah, S Proses Optiasi Peepata Tugas Karyawa Kerupuk Aplag Devi Megguaka Metode Hugaria. Tugas Akhir. Sarjaa Uiversitas Mulawara Saarida. Dai, S Optiasi Tugas Karyawa Begkel Reza Jaya Motor Saarida dega Megguaka Metode Hugaria. Tugas Akhir. Sarjaa Uiversitas Mulawara Saarida. Diyati, T., da Diyati, A Operatio Reasearch. Badug: Siar Baru Algesido. Kuh, H The Hugaria Method for the Assiget Proble. A Collectio of Persoal Reai Sciece, pp Subagyo, P Dasar-dasar Operasi Riset. Yogyakarta: BPFE-YOGYAKARTA. Sudjaa Metode Statistika Edisi Keea. Badug: PT. Tarsito. Sugiyoo Statistika Utuk Peelitia. Badug: ALFABETA. Suprato, J Riset Operasi. Jakarta: Uiversitas Idoesia. Prawirosetoo, S Riset Operasi da Ekoofisika. Jakarta: PT. Bui Aksara. Purbawati Optialisasi Peugasa Teaga Kerja dega Metode Hugaria. Media Sais.Volue 2 Noor 1. Taha, A.H Riset Operasi Jilid I. Jakarta: Biarupa Aksara. Situs LINGO Pegertia LINGO. Diakses pada taggal 30 Oktober Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara 79

10 Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN Progra Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawara

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi) Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa

Lebih terperinci

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization)

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization) Prosidig Seirata FMIP Uiversitas Lapug, Optiisasi Terpadu Persoala Ivetori da Persoala Trasfortasi dega Metode ITIO ( Ivetory Trasfortatio Itegrated Optiizatio) T.P.Nababa, Sukato, Karida Puspita N Jurusa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI 5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah

Lebih terperinci

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Jural Matriks, ol. 1, No. 2, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Progra tujua gada Progra tujua gada erupaka variasi khusus dari progra liear. Aalisisya bertujua utuk eiiuka jarak atara atau deviasi deviasi terhadap tujua atau sasara yag telah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

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

Lebih terperinci

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Jural Matriks, ol. 1, No. 1, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug

Lebih terperinci

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X Prosidig Seiar Nasioal Maajee Tekologi IV Progra Studi MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X 1 Dely, 2 Bobby Oedy P. Soepagkat, 2 Nurhadi Siswato 1

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

LEMBAR KERJA SISWA 5 94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori 4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih

Lebih terperinci

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka. MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Kosep Peasara Kosep peasara erupaka filsafat bisis yag bagkit eatag kosep-kosep sebeluya. Kosep peasara berpedapat bahwa kuci utuk ecapai tujuatujua orgaisasi/ perusahaaa terdiri

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: E-42

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: E-42 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 01) ISSN: 301-971 E-4 Aalisis Hubuga Kluster Idustri dega Peetua Lokasi Pelabuha: Studi Kasus Patai Utara Pulau Jawa Maulaa Prasetya Sibolo da Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala,

Lebih terperinci

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (203) -6 Peerapa Fuzzy Aalytical Network Process Dala Meetuka Prioritas Peeliharaa Jala Mais Oktavia, I Gusti Ngurah Rai Usadha Jurusa Mateatika, Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

Analisis Hubungan Kluster Industri dengan Penentuan Lokasi Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Utara Pulau Jawa

Analisis Hubungan Kluster Industri dengan Penentuan Lokasi Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Utara Pulau Jawa JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (0) -5 Aalisis Hubuga Kluster Idustri dega Peetua Lokasi Pelabuha: Studi Kasus Patai Utara Pulau Jawa Maulaa Prasetya Sibolo, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas

Lebih terperinci

OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA

OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA HADI SUTANTO SARAGI LECTURER OF ENGINEERING MANAGEMENT; FACULTY OF INDUSTRIAL ENGINEERING INSTITUT

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

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,

Lebih terperinci

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste

Lebih terperinci

PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING

PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING Moicha Dwayai, Mahedrawati da Nur Iriawa Progra Studi Magister Maajee Tekologi-ITS Jurusa Maajee Tekologi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

Model Pengembangan Wilayah untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur

Model Pengembangan Wilayah untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: 2301-9271 E-1 Model Pegebaga Wilayah utuk Pebagua Pelabuha: Studi Kasus Patai Selata Jawa Tiur Wahyu Putra Gatara, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas

Lebih terperinci

Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy

Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy Estiasi Jarak Tepuh Order Pickig Maual Dega Metode Aalitik di PT GMS Agug Chadra Fakultas Tekik, Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas Mercubuaa Jl. Raya Meruya Selata o.0, Kebaga, Jakarta Barat 650 Surel:

Lebih terperinci

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

Pendahuluan. Tujuan MODUL

Pendahuluan. Tujuan MODUL DATABASE Etity Relasiosip Diagra Satrio Agug W, Ari Kusyati da Mahedra Data Tekik Iforatika, Fakultas Tekik, Uiversitas Brawijaya, Eail : iforatika@ub.ac.id Pedahulua Etity Relasioalship Diagra adalah

Lebih terperinci

PENGGUNAAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKAN MODEL GENOTIP KETURUNAN YANG TERTAUT KROMOSOM X

PENGGUNAAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKAN MODEL GENOTIP KETURUNAN YANG TERTAUT KROMOSOM X Jural Maajee Ioratika da Tekik Koputer Volue, Noor, pril PENGGUNN NILI EIGEN DN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKN MODEL GENOTIP KETURUNN YNG TERTUT KROMOSOM X Havid Syawa *, Nurwati Jurusa Maajee Ioratika,

Lebih terperinci

Model Pengembangan Wilayah Untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur

Model Pengembangan Wilayah Untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Model Pegebaga Wilayah Utuk Pebagua Pelabuha: Studi Kasus Patai Selata Jawa Tiur Wahyu Putra Gatara, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas Tekologi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Analisis Pengambilan Keputusan Multikriteria Untuk Sumber Energi Terbarukan di Wilayah Madura Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan VIKOR

Analisis Pengambilan Keputusan Multikriteria Untuk Sumber Energi Terbarukan di Wilayah Madura Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan VIKOR JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 1 Aalisis Pegabila Keputusa Multikriteria Utuk Suber Eergi Terbaruka di Wilayah Madura Megguaka Metode Fuzzy AHP da VIKOR Mevita Cahayai, Mohaad Isa Irawa,

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl

Lebih terperinci

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12 MODL MATEMATIKA SMA IPA Kelas BARISAN DAN DERET ARITMATIKA. Betuk uu: a, ( a b), ( a b) ( a b). Ruus suku ke- ( ) a ( ) b a : suku pertaa b : beda. Julah suku pertaa (S ) S ( a ) atau S (a ( ) b) Dega

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag

Lebih terperinci

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

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

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

OPTIMALISASI DISTRIBUSI TAHU (Studi Kasus Industri Pengolahan Tahu di Kota Samarinda)

OPTIMALISASI DISTRIBUSI TAHU (Studi Kasus Industri Pengolahan Tahu di Kota Samarinda) EPPVol6 No1 2009 :44-50 44 OPTIMALISASI DISTRIBUSI TAHU (Studi Kasus Idustri Pegolaha Tahu di Kota Saarida) The Distributio Optializatio of Tofu (Case Study of Processig Idustry of Tofu i Saarida City)

Lebih terperinci

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB 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 terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. 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 terperinci

PERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM

PERBANDINGAN 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 terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TERINTEGRAL MCSHANE DALAM RUANG EUCLIDE BERDIMENSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI BERNILAI BANACH

SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TERINTEGRAL MCSHANE DALAM RUANG EUCLIDE BERDIMENSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI BERNILAI BANACH βeta p-issn: 2085-5893 / e-issn: 2541-0458 http://juralbeta.ac.id Vol. 5 No. 1 (Mei) 2012, Hal. 21-29 βeta 2012 SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TRINTGRAL MCSHAN DALAM RUANG UCLID BRDIMNSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

IV METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven)

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven) Bab 3 Perbaika Baga Kedali Pergeraka Data Data Drive) 3.1 Pedahulua Baga kedali klasik utuk eoitorig rataa didasarka pada asusi keorala. Ketika syarat keorala tidak dipeuhi, baga kedali klasik ii tidak

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM

PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM Citra Maharai, Budi Satosa Jurusa Tekik Idustri Istitut Tekologi Sepuluh Nopeber (ITS) Surabaya Kapus ITS Sukolilo Surabaya

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

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

Lebih terperinci

PROGRAM 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 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 terperinci

Perancangan Jaringan Distribusi LPG 3 Kg di Malang, Jawa Timur

Perancangan Jaringan Distribusi LPG 3 Kg di Malang, Jawa Timur Joural of Logistics ad Supply Chai Maageet, Vol. 3, No. 3, October 2013 : 121-131 Peracaga Jariga Distribusi LPG 3 Kg di Malag, Jawa Tiur Yudi Eka Sari, Joiarto Parug, da Idri Hapsari Jurusa Tekik Idustri,

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK MATRIKS CENTRO-SIMETRIS THE CHARACTERISTICS OF CENTROSYMMETRIC MATRICES

KARAKTERISTIK MATRIKS CENTRO-SIMETRIS THE CHARACTERISTICS OF CENTROSYMMETRIC MATRICES ural Ilu Mateatika da erapa Deseber 206 Volue 0 Noor 2 Hal 69 76 KAAKEIIK MAIK CENO-IMEI Bery Pebo oasouw urusa Mateatika FMIPA Uiversitas Pattiura l Ir M Putuhea, Kapus Upatti, Poka-Abo, Idoesia e-ail:

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

Algoritma Branch and Bound untuk Masalah Penjadwalan pada Mesin Paralel

Algoritma Branch and Bound untuk Masalah Penjadwalan pada Mesin Paralel Algorita Brach ad Boud utuk Masalah Pejadwala pada Mesi Paralel Jeffrey Setiawa Sutato, Roy Hedrawa 2, Yosep Kuriawa 3 Laboratoriu Ilu da Rekayasa Koputasi Departee Tekik Iforatika, Istitut Tekologi Badug

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA

Makalah 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW

VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW Syaiful Racha (L2F001644) Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Searag, Idoesia Ipoeltekik2001@yahoo.co Abstrak-

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 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 terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB 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 terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERENCANAAN PRODUKSI (STUDI KASUS PADA PT. VONITA GARMENT)

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERENCANAAN PRODUKSI (STUDI KASUS PADA PT. VONITA GARMENT) PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PERENCANAAN PRODUKSI (STUDI KASUS PADA PT. VONITA GARMENT) Felicia Soedjiato 1, Tati Oktavia, Jaes Arthur Aggawiata 1 1 Jurusa Tekik Iforatika, Fakultas Tekologi Idustri,

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

KONTRAK PERKULIAHAN. Disusun Oleh: Supardi Nani, SE., M.Si

KONTRAK PERKULIAHAN. Disusun Oleh: Supardi Nani, SE., M.Si KONTRAK PERKULIAHAN Disusu Oleh: Supardi Nai, SE., M.Si Mata Kuliah : Maajeme Pemasara Kode : 9114-6-0253 Program Studi : Peddika Ekoomi Jurusa : Pedidika Ekoomi Fakultas : Ekoomi da Bisis Jumlah Pertemua

Lebih terperinci

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R.

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R. PEMAMPAAN AN REKONSRUKSI CIRA BERWARNA 4-BI MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UAMA (PCA) Rofi Yuliasyah, Budi Setiyoo, R Rizal Isato Abstrak - Selaa ii peelitia egeai peapata da rekostruksi citra digital asih

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

POLA KETENAGAAN PERENCANAAN PENGHITUNGAN KEBUTUHAN TENAGA PENUNJANG MEDIS

POLA KETENAGAAN PERENCANAAN PENGHITUNGAN KEBUTUHAN TENAGA PENUNJANG MEDIS POLA KETENAGAAN PERENCANAAN PENGHITUNGAN KEBUTUHAN TENAGA PENUNJANG MEDIS A. PENDAHULUAN Rumah Sakit merupaka uit kesehata masyarakat yag petig da dibutuhka dalam upaya pemeuha tututa masyarakat aka kesehata.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

Lebih terperinci

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) ISBN: 978-602-73690-8-5 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) Clara Hetty Primasari* Program

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malang)

OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malang) OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag) OPTIMIZATION OF DISTRIBUTION FLOW AND MATERIAL ALLOCATION WITH

Lebih terperinci

SOCIETA IV - 1 : 7 13, Juni 2015 ISSN

SOCIETA IV - 1 : 7 13, Juni 2015 ISSN OPTIMALISASI LAHAN PASANG SURUT PADA USAHATANI KEDELAI DI DESA ENGGAL REJO KECAMATAN AIR SALEH KABUPATEN BANYUASIN Khoiru Aisah 1, Mustopa Marli Batubara 2, Sutaro Isakadar 2 1 Alui da 2 Dose Prodi Agribisis

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di lokasi huta taama idustri yag terdapat di PT. Wirakarya Sakti Provisi Jambi. Waktu pelaksaaa peelitia ii adalah bula April

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci