BAB III TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Lanny Kusuma
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam ragka memeuhi permiaa barag aaupu jasa. Peramala mugki idak selalu dibuuhka dalam kodisi pasar yag sabil, karea perubaha kebuuha relaif kecil. Aka eapi peramala aka saga dibuuhka bila kodisi keadaa pasar bersifa kompleks da diamis. Dalam kodisi pasar bebas, permiaa pasar lebih bayak bersifa kompleks da diamis karea permiaa ersebu aka bergaugkepada keadaa social, poliik, aspek ekologi, persaiga produk da sibsiusi produk. Oleh karea iu, peramala yag akura saga meuka, karea merupaka peyedia iformasi yag saga dibuuhka oleh suau orgaisasi dalam megambil kepuusa maajeme (Nasuio,2006) 3.2. Keguaa Peramala Jika peramala dierapka, suau mafaa da ujua harus dapa diperoleh da dipersiapka, sehigga dapa memeuhi sifa ramala. Agar meeuka seberapa besar persediaa produk yag dimiliki uuk memeuhi permiaa (Nasuio,2006) 12
2 3.3. Jeis-jeis Peramala Pada umumya keguaa peramala dibedaka pada sifa da sudu padag keguaa peramala. Jeis-jeis peramala dapa dibedaka dari berbagai segi, ergaug dari cara melihaya (Assauri,1984) Peramala Berdasarka Peyusuaya a) Peramala Subjekif Peramala berdasarka perasaa aau iuisi dari orag-orag yag meyusuya, dalam hal ii padaga judgme orag yag meyusu saga meeuka baik aau idakya hasil peramala. b) Peramala Objekif Peramala yag berdasarka daa releva pada kejadia masa lalu dega megguaka ekik-ekik da meode-meode dalam megaalisa suau daa (Assauri,1984) Peramala Berdasarka Jagka Waku a) Peramala jagka pajag (Log Term Forecas) Peramala ii dibuuhka uuk merecaaka hal-hal umum megeai suau orgaisasi uuk jagka waku pajag. Peramala dilakuka uuk peyusua hasil ramala dega jagka waku iga ahu aau lebih. Hal ii merupaka facor uama bagi maajeme pucak uuk megambil kepuusa megeai perecaaa kapasias, peeliia da pegembaga produk da pasar sera membua sudi kelayaka uuk perluasa bisis (Assauri,1984) Meode-meode yag diguaka uuk peramala jagka pajag, yaki: Meode Dere Waku (Time Series) 13
3 Meode Regresi (Assauri,1984) b) Peramala Jagka Meegah (Middle Time Forecas) Peramala ii diguaka uuk merecaaka sraegi oleh maajeme meegah da maajeme igka perama uuk memeuhi kebuuha dimasa medaag da membua kepuusa uuk perecaaa produksi, aggara produksi sera megaalisa berbagai macam recaa operasi. Peramala dilakuka uuk meyusu hasil ramala dalam jagka waku iga bula higga iga ahu (Assauri,1984) c) Peramala Jagka Pedek (Shor-Term Forecas) Peramala ii diguaka uuk merecaaka pembelia, meeuka persediaa. Peramala dilakuka uuk meyusu hasil ramala dalam jagka waku kurag sau higga sau ahu. Meode-meode yag diguaka pada ramala jagka pedek, yaki: 1) Meode Peraaa (Average) 2) Meode Pemulusa (Smoohig) (Assauri,1984) 14
4 Peramala berdasarka sifa peramala 1. Peramala Tekik Kualiaif Peramala ekik kualiaif diguaka eruama jika daa masa lalu idak ersedia aau idak diadalka uuk memperkiraka permiaa medaag seperi keika perusahaa aka memperkealka produk baru ke pasar da peramala idak memerluka daa yag serupa seperi pada peramala ekik kuaiaif. Peramala ii eruama diguaka uuk peramala jagka pajag da dilakuka dega megguaka judgme, pegeahua, pedapa pribadi, pedapa ahli, peeliia pasar da pegalama dari orag yag melakukaya (Assauri,1984) 2. Peramala Tekik Kuaiaif Peramala ekik kuaiaif adalah peramala yag didasarka aas daa kuaiaif masa lalu. Hasil peramala ii ergaug pada meode yag diguaka dalam peramalaya, karea meode yag berbeda aka meghasilka hasil yag berbeda. Peramala ekik kuaiaif dapa dierapka bila erhadap iga kodisi beriku: a) Tersedia iformasi masa lalu da megeai kodisi yag lai. b) Iformasi ersebu dapa dikuaiaifka dalam daa umerik. c) Dapa diasumsika bahwa aspek pola masa lalu aka erus berlaju dimasa medaag aau dega pola masa medaag merupaka kelajua pola masa lalu (Assauri,1984) 15
5 3.4. Pola Daa Peramala Pola dalam peramala diguaka uuk medukug pemiliha meode peramala yag aka dipakai agar meghasilka peramala yag baik. Karea diperoleh dari meode peramala yag epa da sesuai dega pola daa ersebu (Taylor III,2005) Pola daa dapa dikaegorika sebagai beriku: 1. Pola Horizoal (H), erjadi bilamaa ilai daa berflukuasi disekiar ilai raa-raa yag kosa (Dere seperi iu sasioer erhadap ilai raa-raaya). Suau produk yag idak meigka aau meuru selama waku ereu ermasuk dalam jeis ii. 2. Pola Musima (S), erjadi bilamaa suau dere dipegaruhi oleh facor musima (misalya kuaral ahu ereu, bulaa, aau hari-hari pada miggu ereu). 3. Pola Siklus (C), erjadi bilamaa daaya dipegaruhi oleh flukuasi ekoomi jagka pajag yag berhubuga dega siklus bisis. 4. Pola Tre (T), erjadi bilamaa erdapa keaika aau peurua sekuler jagka pajag dalam daa. Gambar 3.4 Pola Daa Peramala Sumber: (Taylor III,2005) 16
6 3.5. Fakor Yag Mempegaruhi Permiaa Permiaa produk pada suau perusahaa merupaka hasil dari berbagai facor yag salig berieraksi dalam pasar. Fakor-fakor ersebu hampir selalu merupaka kekuaa yag berada di luar kedali perusahaa (Nasuio, 1999). Berbagai fakor ersebu aara lai: Siklus Bisis Pejuala produk aka dipegaruhi oleh permiaa aka produk ersebu, da permiaa aka suau produk aka dipegaruhi oleh kodisi ekoomi yag membeuk siklus bisis dega fase-fase iflasi, resesi, depresi, da masa pemuliha (Nasuio, 1999) Siklus Hidup Produk Siklus hidup suau produk biasaya megikui pola yag biasa disebu kurva S. Kurva S meggambarka besarya permiaa erhadap waku, dimaa siklus hidup suau produk aka dibagi mejadi fase pegeala, fase perumbuha, fase kemaaga, da akhirya fase peurua. Uuk mejaga kelagsuga usaha, maka perlu dilakuka iovasi produk pada saa yag epa (Nasuio, 1999) 3.6. Fakor-fakor lai Beberapa fakor lai yag mempegaruhi permiaa adalah reaksi balik dari pesaig, perilaku kosume yag berubah, da usaha-usaha yag dilakuka sediri oleh perusahaa seperi peigkaa kualias, pelayaa, aggara periklaa, da kebijaksaaa pembayara kredi (Nasuio, 1999) 17
7 3.7. Karakerisik Peramala Yag Baik Akurasi Akurasi dari suau hasil peramala diukur dega kebiasaa da kosisesi peramala ersebu. Hasil Peramala dikaaka bias bila peramala ersebu erlalu iggi aau erlalu redah dibadigka dega keyaaa yag sebearya erjadi. Hasil peramala dikaaka kosise bila besarya kesalaha peramala relaif kecil. Peramala erlalu redah, aka megakibaka kekuraga persediaa, sehigga permiaa kosume idak dapa dipeuhi segera, akibaya adalah perusahaa dimugkika kehilaga pelagga da kehilaga keuuga pejula. Peramala yag erlalu iggi aka megakibaka erjadiya peumpuka persediaa, sehigga bayak modal yag erserap sia-sia. Keakuraa dari hasil peramala ii berpera peig adalam meyeimbagka persediaa da memaksimasi igka pelayaa (Nasuio, 1999) Biaya Biaya diperluka dalam pembuaa suau peramala bergaug kepada jumlah iem yag diramalka, lamaya periode peramala, da meode peramala yag dipakai. Keiga facor pemicu biaya ersebu aka mempegaruhi berapa bayak daa yag dibuhka, bagaimaa pegolaha daaya, yaiu secara maual aau kompuerisasi, bagaimaa peyimpaa daaya, da siapa eaga ahli yag diperbauka. Pemiliha meode peramala harus disesuika dega daa yag ersedia da igka akurasi yag igi didapa, misalya iem-iem yag kurag peig bisa diramalka dega meode yag sederhaa da murah. Prisip ii merupaka adopsi dari Hukum Pareo (Aalisis ABC) (Nasuio, 1999) 18
8 Kemudaha Pegguaa meode peramala yag sederhaa, mudah dibua, da mudah diaplikasika, aka memberika keuuga bagi perusahaa. Adalah percuma megguaka meode yag caggih, api idak dapa diaplikasika pada sisem perusahaa karea keerbaasa daa, sumberdaya mausia, maupu peralaa ekologi (Nasuio, 1999) 3.8. Proses Peramala o o o o o Plo daa permiaa da waku. Pilih beberapa meode peramala. Evaluasi kesalaha peramala. Pilih meode peramala dega kesalaha peramala erkecil. Meilai hasil peramala. 19
9 3.9. Meode Peramala Peramala Meode Kualiaif Meode Kuaiaif Time Series Regresi Smoohig Raa-raa Movig Average Kausal Expoeial Smoohig Gambar 3.9 Meode Peramala Sumber : (Taylor III,2005) Uuk peulisa lapora ii, peulis membaasi peramala yag erjadi pada masa aka daag secara kuaiaif. Jadi uuk selajuya peulis haya meekaka pada meode peramala kuaiaif megiga sifa peramala yag peulis lakuka aka membuuhka daadari masa lalu. Pegelompokka meode berdasarka ekik kuaiaif dibagiu mejadi 2 (Taylor III,2005), yaiu: 1) Meode Time Series. 2) Meode Klausal. Dalam meode ime series peulis megguaka meode raa-raa bererak (Movig Averages), meode raa-raa bererak erbobo (Weighed Movig Averages), meode pemulusa ekspoesial (expoeial smoohig). Berdasarka daa da grafik permiaa, meode yag peulis guaka berdasarka Kecedruga Musima (seaseoal), karea pada daa kebuuha yag peulis dapaka idak meujukka pola daa yag cederug baik (red) dari waku kewaku melaika daa kebuuha yag bersifa kosa Meode Liear 20
10 Meghiug meode liear dilakuka dega persamaa : Y' = a + b. Nilai a da b diperoleh dari : b.. Y(. Y( ). 2 2 ) Y( ) b. a Dimaa : Y'() = Permiaa periode ke- = Waku = Jumlah periode Raa-raa bergerak (Movig Average) Uuk meode Movig Average peulis idak megguaka pemboboa pada seiap periode. Jadi uuk meode Movig Average peulis megguaka meode Movig Average sederhaa (liear). Uuk lebih jelasya megeai pegeria da rumus Movig Average sederhaa dapa duliha seperi beriku: Meghiug meode Movig Average dilakuka dega persamaa beriku ii: Dimaa, HP(i + 1) = Al (i) = HP(i+1) = harga peramala uuk waku (i+1) Al (i) = movig average dari waku (i) x(i) + x(i 1) + + x(i + 1) x(i) = harga akual pada waku (i) = jumlah periode yag dilibaka Raa-raa bergerak erbobo (Weighed Movig Average) 21
11 Meode raa-raa bergerak megguaka sejumlah daa akual permiaa yag baru uuk membagkika ilai ramala uuk permiaa dimasa yag aka daag. Meode ii aka efekif dierapka apabila kia megasumsika bahwa permiaa pasar erhadap produk aka eap sabil sepajag waku. Meode raa-raa bergerak -periode megguaka persamaa sebagai beriku: per mi aa dalam Raa raa Bergerak Periode Dimaa adalah bayakya periode dalam raa-raa bergerak. periode erdahulu Pemulusa Expoesial (Expoeial Smoohig) Meode pemulusa ekpoesial (Expoeial Smoohig) mecoba uuk meguragi keidakaura musima dari daa yag ada dega memberika bobo/imbaga kepada daa yag ada dega secara ekspoesial. Perlu diperhaika dalam pegguaka meode ii bahwa periode perama dari peramala ii bila idak ersedia aau idak erdapa hasil aau ilai ramala sebelumya, pemecaha masalah ii dapa dilakuka dega megguaka ilai daa yag perama sebagai ramala yag perama. Meskipu meode pemulusa ii ekspoesial ii sederhaa, amu meode ii pu mempuyai masalah. Salah sauya adalah dalam meemuka ilai bobo yag opimal. Opimasi ersebu harus memiimalka kesalaha, eapi masalahya idak semudah mecari raa-raa, karea raa-raa meghasilka miimalisasi pada seiap kali dilakuka perhiuga raa-raa dari sekelompok agka. Meghiug meode Expoeial Smoohig dilakuka dega persamaa beriku ii: F 1 D 1 F = Forecas D = acual demad F 22
12 Α = Smooig cosa Aalisa Kesalaha Peramala Pada umumya seiap meode peramala haya merupaka sebuah ala yag diguaka uuk meramalka keadaa yag aka daag memiliki peyimpaga aau kesalah dari keadaa asliya. Oleh karea iu ada baikya bila peulis megguaka lebih dari sau meode peramala dalam meramalka permiaa dimasa yag aka daag, sehigga kia bisa membadigka hasil yag diperoleh oleh seiap meode peramala. Meode peramala yag memiliki peyimpaga yag palig kecil yag kia pilih, karea semaki kecil peyimpaga yag diberika meode peramala ersebu aka memberika hasil yag medekai keadaa yag sebearya. (Gaspersz,1988) Beriku adalah aalisa keasalaha peramala dega megguaka beberapa ukura saisik, aara lai: a. Raa-raa Deviasi Mulak (Mea Absolue Deviaio = MAD) MAD d d ' Dimaa : d =Y d'=y' = Permiaa Akual pada perioda = Peramala permiaa pada perioda = Jumlah perioda peramala yag erliba b. Raa-raa Kuadra Kesalaha (Mea Square Error = MSE) d d MSE ' 2 c. Raa-raa Kesalaha Peramala (Mea Forecas Error = MFE) d d MFE ' 23
13 d. Sadard Error of Esimae (SEE) SEE d d f ' 2 e. Raa-raa Persease Kesalaha Absolue (Mea Absolue Perceage Error = MAPE) MAPE d d d ' 100 x Verifikasi da Pegedalia Peramala Lagkah peig seelah peramala adalah verifikasi peramala sedemikia rupa sehigga dapa mecermika daa masa lalu da sisem sebab-akiba yag medasari permiaa iu. Sepajag represeasi peramala ersebu dapa dipercaya da sisem sebabakiba belum berubah, hasil peramala aka erus diguaka. Jika selama proses verifikasi diemuka keragua aas validias peramala maka harus dicari meode yag lebih cocok. Validias harus dieuka dega uji saisika yag sesuai. Seelah suau peramala dibua maka aka imbul perayaa kapakah suau meode peramala baru harus diguaka. Peramala harus selalu dibadigka dega peramala akual secara eraur. Pada suau saa harus diambil idaka revisi erhadap peramala ersebu apabila diemuka buki yag meyakika aka adaya perubaha pola permiaa. Selai iu peyebab perubaha pola permiaa pu harus dikeahui. Peyesuaia meode peramala dilakuka segera seelah perubaha pola permiaa dikeahui. Terdapa bayak perkakas yag dapa diguaka uuk memverifikasi peramala da megamai suau perubaha dalam sisem sebab-akiba yag melaarbelakagi perubaha pola permiaa. Tapi beuk yag ermudah dari cara pegedali adalah pea kedali secara saisik yag diguaka dalam pegedalia kualias. Salah sau pea yag dapa diguaka 24
14 dimaa erdapa suau jumlah daa yag miimum adalah pada reag bergerak (Movig Rage). Selama periode dasar (periode pada saa meghiug peramala), pea Movig Rage diguaka uuk melakuka verifikasi ekik da parameer peramala. Seelah meode peramala dieuka, pea Movig Rage diguaka uuk pegujia kesabila sisem sebab-akiba yag mempegaruhi permiaa. Movig Rage didefiisika sebagai: MR ' d d d d 1 1 Raa-raa Movig Rage didefiisika sebagai: MR MR 1 Garis egah pea Movig Rage adalah pada iik ol. Baas kedali aas da bawah pada pea Movig Rage adalah: BKA 2.66MR BKB 2.66MR Perubaha aau perbedaa yag digambarka pada Movig Rage adalah: d ' 1 d d1 Jika diemuka sau iik yag berada diluar baas kedali pada saa peramala diverifikasi maka harus dieuka apakah daa harus diabaika aau mecari peramala baru. Jika diemuka sebuah iik berada diluar baas kedali maka harus diselidiki peyebabya. Jika semua iik berada di dalam baas kedali, diasumsika bahwa peramala permiaa yag dihasilka elah cukup baik. Jika erdapa iik yag berada di luar baas kedali, jelas bahwa peramala yag didapa kurag baik da harus direvisi. 25
15 Dua idaka yag dapa dilakuka bila erjadi kodisi di luar kedali ialah sebagai beriku: 1. Merevisi peramala dega memasukka daa da sysem sebab akiba baru. 2. Meuggu buki lebih legkap. 26
BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku
Lebih terperinciMENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012
MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012 Julia Nahar 1 1 Uiversias Padjadjara, Jala Raya Badug-Sumedag km 21,Jaiagor
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB TINJAUAN PUSTAKA Tijaua Pusaka Pegguaa meode peramala Forecasig elah dilakuka oleh berbagai macam peeliia dalam berbagai bidag eruama diguaka dalam memprediksi pejuala pada perusahaa Beriku dibawah
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)
Widiyarii, Pegguaa Meode Peramala dalam. PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN) Widiyarii Program Sudi Tekik Idusri Fakulas Tekik da MIPA, Uiversias
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)
Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Sisem Produksi Proses maufakur dapa digambarka seperi erliha dalam Gambar.., berupa keragka masuka-keluara, dimaa masukaya berupa baha baku, selajuya baha baku dikoversi (dega
Lebih terperinciPERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA
PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA DISUSUN OLEH : NAMA : AZIS WIDODO NIM : 41605110061 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS
Lebih terperinciJurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN
Jural Rekursif, Vol 3 No Mare 05, ISSN 303-0755 PERBANDINGAN KEAKURATAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN EPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN SEMEN DI PT SINAR ABADI
Lebih terperinciPENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA
PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of
Lebih terperinciBAB V METODE PENELITIAN
31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciBAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :
BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag
Lebih terperinciPERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA
PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA DISUSUN OLEH : NAMA : BUDIYANTO NIM : 4160511005 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tijaua Pusaka Bidag percaaa da pegawasa produksi da persediaa dalam orgaisasi-orgaisasi maufacurig da jasa berkaia dega peramala permiaa, perecaaa kapasias keseluruha orgaisasi, peeua
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT
ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT. LEMINDO ABADI JAYA AREA DISTRIBUSI RIAU DARATAN) Peir Papilo 1, Ramadhail 2 Jurusa
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN
PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1. Peramala.1.1. Kosep Dasar Peramala Peramala merupaka bagia dari suau proses pegambila suau kepuusa. Sebelum melakuka peramala harus dikeahui erlebih dahulu apa sebearya persoala
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dijelaska eori-eori yag medukug meode peeliia pada peulisa skripsi ii yag disebu sebagai ladasa eori. Teori yag aka dijelaska aka mecakup meode dari subjek ekik idusri
Lebih terperinciPenerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit
Peerapa Meode Opimasi Expoeial moohig Uuk Peramala Debi Oleh: Budi aosa, uharyao 2, Djoko Legoo 3. DT, Program Pascasarjaa Udip, Jl. Hayam Wuruk No. 5-7 emarag, (Depareme Tekik ipil Uiversias Guadarma,
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.
BAB 3 LANDASAN TEORI 3. Peramala 3.. Defiisi Peramala Peramala adalah perkiraa probabilisik aau peggambara dari ilai aau kodisi di masa depa. Asumsi yag umum dipakai dalam peramala adalah pola masa lampau
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR
MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA
ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
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 II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan
BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1. Klasifikasi ABC Dalam Persediaa Pegedalia persediaa dapat dilakuka dalam berbagai cara, atara lai dega megguaka aalisis ilai persediaa. Dalam aalisis ii, persediaa dibedajka
Lebih terperinciPrediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciALGORITMA DATA MINING
ALGORITMA DATA MINING A. DECISION TREE. Kosep Decisio Tree Megubah daa mejadi poho kepuusa (decisio ree) da aura-aura kepuusa (rule). Sebagai cooh misalya igi membua aura yag dapa diguaka uuk meeuka apakah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih 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 III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI
MODEL TIME SERIES UNTUK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN JENIS BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DI STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UNTUK UMUM (SPBU) ARIFIN ACHMAD-PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Supply Chain Managemen Supply chain managemen merupakan pendekaan aau meode dalam memanajemen hubungan perusahaan dengan supplier dan konsumen yang erjadi pada pengendalian
Lebih terperinciMODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja
Bulei Ilmiah Mah. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 07, No. (018), hal 77 84. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dada Kusadar, Naomi Nessyaa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Kosep Supply Chai Supply chai adalah jariga isasi-isasi yag secara bersama-sama bekerja uuk mecipaka da meghaarka suau produk ke aga pemakai akhir (ed user). Isasi-isasi ersebu
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
6 BAB II LANASAN TEORI.1 Pegeria Persediaa Meuru Ragkui (000,p1) persediaa adalah suau akiva yag melipui barag-barag milik perusahaa dega maksud uuk dijual dalam suau periode usaha ereu, aau persediaa
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinci= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.
6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov
BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha
Lebih terperinciPERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada
Lebih terperinciMODEL ARIMA(0,1,1) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR
MODEL ARIMA(0,,) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika Oleh:
Lebih terperinciOPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4
JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa
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 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 terperinciBAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA
BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA 4.1. Pegumpula da Pegolaha Daa 4.1.1. Daa Permiaa Uuk meeuka meode peramala yag aka dilakuka maka dibuuhka daa permiaa pada periode sebelumya. Tabel 4.1 Jeis Produk No.
Lebih terperinciANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren
ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciPERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.
PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP
Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR. Oleh:
PEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciTINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
FORECASTING TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESSIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciSistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital
isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),
Lebih terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciMETODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
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 terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia yag dilakuka pada Bula Jauari higga Mei 2008 yag mecakup peyusua proposal higga peyusua draf skripsi dilaksaaka di empa kecamaa di Kabupae Garu,
Lebih terperinciKata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error
PREDIKSI PEMINATAN PROGRAM KEAHLIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGES DAN WEIGHTED MOVING AVERAGES (Studi Kasus : SMK TEXMACO SEMARANG) Isa Raa Machilikha Putera Sistem Iformasi, Fakultas
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryao Sudirham Aalisis Ragkaia Lisrik Di Kawasa Waku 3- Sudaryao Sudirham, Aalisis Ragkaia Lisrik () BAB 3 Peryaaa Siyal da Spekrum Siyal Dega mempelajari lajua eag model siyal ii, kia aka memahami
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI PT.Bak Permata merupaka salah satu bak asioal terbesar di Idoesia da dikeal sebagai bak pelayaa terbaik. Bak Permata dibetuk sebagai hasil merger dari 5 bak di bawah Bada Peyehata
Lebih terperinciMETODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan
METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka
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 terperinci