PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA)
|
|
- Sonny Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA) Rh Desy Ff Rul 1), Purbd 2), Eto Wuryto 3) 1)3) Progrm Stud S1 Iforms, Fkults Ss d Tekolog, Uversts Arlgg Surby 1) rh.desy -13@fst.ur.c.d 2) purbd@fst.ur.c.d 3) eto-w@fst.ur.c.d Abstrct Segmets pelgg dlh sebuh kuc perush dlm megktk hubug deg pelgg. Dlm hl segmets pelgg deg megguk Dt Mg merupk slh stu hl yg dpt memberk keutug bg sebuh perush dlm Alss terhdp CRM. Peelt bertuju utuk peerp lgortm k-mes utuk membetuk segmets pelgg, sehgg dpt megethu tgkt potesl pelgg. Alss dt dlkuk deg du cr ytu pembobot RFM utuk meghslk bobot RFM dm rececy merupk trsks terkhr, frequecy merupk jumlh trsks yg dlkuk d moetry yg merupk totl by trsks yg telh dlkuk. Setelh tu brulh dkelompokk deg metode k-mes. Dr hsl evlus sstem ddptk bhw pegelompokk pelgg pd ktergor memlk l presetse 54,3%, ktegor sebesr 21,8% d MGC sebesr 23,9%. Utuk kesmpul peggu k-mes ddptk bhw setp peetu l cetrod secr ck yg berbed, k meghslk pegelompokk d hsl ters yg berbed. Keywords Segmets Pelgg, Alss RFM, Clusterg K-Mes, Dt Mg. I. PENDAHULUAN Pelgg merupk sumber keutug d kehdup bg perush sepert hly pd bss d bdg logstk. St dpt dktk bhw dustr logstk sudh mejd red oce dustry kre pem dlm bdg ush sudh sgt byk. Slh stu strteg yg dpt dguk perush dlm memperthk pelgg dlh Customer Reltoshp Mgemet (CRM) (We dkk, 2013) (Rto & Setyohd, 2017). Segmets pelgg merupk sebuh kuc perush dlm megktk hubug deg pelgg. PT Sr Kec Itermod sebg slh stu perush js yg berdr d bdg logstk. Perush mely js pegrm brg mut besr deg coter tu kpl bk ke dlm eger mupu ke lur eger. pectt dt trsks pd perush logstk sudh terkomputerss deg bk, mu dt yg drekm hy sebts mejd rsp rwyt pejul d kedl yg dhdp perush dlm megethu perlku pelgg dlh jumlh dt yg terus bertmbh, yg kemud mejdk kedl dlm ls pelgg secr mul. D jug phk perush hy megguk dt tersebut utuk megmt tgkt keutug yg dperoleh perush berdsrk tp pejul setp perodey. Byky perush yg berdr d bdg js pegrm logstk membut perush berush meerpk Customer Reltoshp Mgemet (CRM). Kosep CRM yg yg telh dterpk terkt deg pegelol keluh tu kompl dr pelgg. Hl tu bertuju utuk megktk pely kepd pr customer. Nmu demk, dr sejumlh customer yg d, PT Sr Kec Itermod belum memlk sutu pemet dr customer tersebut. Tp dy forms mk perush msh meerpk perlku yg sm pd seluruh customer. Pdhl, slh stu kosep petg dlm CRM dlh memberk pely yg berbed kepd customer sesu deg kotrbus merek kepd perush. Berbg peelt telh dlkuk utuk megelompokk customer yg dkel deg stlh customer segmetto. Kosep pd dsry berush megelompokk customer berdsrk kesm krkterstk tertetu yg dmlky. Alss Bss Dt d Dt Mg merupk dsr-dsr Customer Reltoshp Mgemet (CRM). Dlm hl segmets pelgg deg megguk Dt Mg merupk slh stu hl yg dpt memberk keutug bg sebuh perush 418
2 dlm Alss terhdp CRM (Brdr, 2011). Tekk dt mg yg dguk utuk mecr segmets kosume dlh megguk tekk clusterg. K-Mes merupk slh stu metode dt oherrchcl clusterg yg dpt megelompokk dt ke dlm beberp cluster berdsrk kemrp dr dt tersebut, sehgg dt yg memlk krkterstk yg sm dkelompokk dlm stu cluster d yg memlk krkterstk yg berbed dkelompokk dlm cluster yg l. clusterg seljuty k dkelompokk utuk meetuk segmets kosume megguk model Rececy Frequecy Moetry (RFM). Model RFM merupk model utuk meetuk segmets kosume berdsrk Rececy (kp trsks terkhr dlkuk?), frequecy (tgkt keserg pelgg trsks?), d moetry (besry l trsks yg dlkuk). II. METODE PENILITIAN A. Pegumpul Dt Tekk pegumpul dt yg dguk pd peelt deg stud ltertur dlkuk deg cr memhm d mempeljr lebh medlm bgm peerp lgortm k- Mes deg RFM utuk customer segmetto. Dt bersl dr dt trsks pd PT Sr Kec Itermod selm perode Jur Desember B. Pegelol Dt d Iforms Pegolh dt dlkuk terhdp dt utm dr hsl pegumpul bh dokume Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg WP(Frequecy)=AP(Frequecy)xRW(Frequecy) yg dbutuhk utuk lgortm. Dlm thp (2) pegolh dt k dlkuk proses reduks dt d Trsforms dt yg dguk utuk pembobot RFM. C. Alss Dt dr Pegolh dt d Iforms yg telh dolh k meghslk dt sp olh yg seljuty k dlkuk pember skor RFM d perhtug K-Mes secr mul.. Pember Skor RFM Berdsrk tur RFM, bobot l dpt dtetuk secr sgfk tergtug kebutuh perush. Atur dlm perhtug skor RFM sebg berkut (Avl, 2011) : Meetuk ssged pots (AP) utuk setp RFM sbh. Assged pots utuk setp metrcs R, F d M. Dm AP sedr merupk l yg dguk dlm pel msg-msg metrcs. Meetuk weghted pots (WP) utuk metrks R, F, d M. Skor yg dperoleh utuk msg-msg R, F d M yg dguk utuk dklk deg reltve weght utuk meghslk weghted pots. Dm WP merupk fktor pegl dlm po pembobot. Berkut pejels utuk meghtug skor pd Rececy, frequecy d moetry: 1) Rececy Peetu Assged Pots ddptk deg megethu kebutuh dr perode yg g dlss. kemud k ddptk skor perhtug sesu deg kebutuh lss. Kemud, utuk perhtug Weghted Pots dklk deg Reltve weght yg berl 5. Sehgg rumus peetu bobot WP sepert pd Persm 1. WP(Rececy) = AP (Rececy) x RW (Rececy (1) Keterg : WP(Rececy) = Weghted Pots pd l Rececy AP (Rececy) = Assged Pots pd l Rececy RW (Rececy) = Reltve weght pd l Rececy (RW=5). 2) Frequecy AP pd frequecy merupk hsl jumlh trsks yg dlkuk tp customer, kemud utuk l WP sedr ytu l AP dklk deg l RW yg dtetpk ytu 2.Sehgg rumus peetu bobot WP sepert pd Persm 2. Keterg : WP(Frequecy) = Weghted Pots pd l Frequecy AP (Frequecy) = Assged Pots pd l Frequecy RA (Frequecy) = Reltve weght pd l Frequecy (RW=2). 3) Moetry Meetuk Assged Pots deg megklk l trsks deg 0,1%. Kemud, utuk perhtug Weghted Pots dklk deg Reltve weght yg berl 3. Sehgg rumus WP dtemuk sepert pd persm 3. WP(Moetry)=AP(Moetry)xRW(Moetry) (3) Keterg : 419
3 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg WP(Moetry) = Weghted Pots pd l Moetry. AP (Moetry) = Assged Pots pd l Moetry. RA (Moetry) = Reltve weght pd l Moetry (RW=3). b. Perhtug k-mes Thp dr Algortm K-Mes dlh sebg berkut : 1) Meetuk jumlh cluster Megkelompokk mejd tg cluster, yg k mempermudh user dlm medefsk pol trsks pejul mege segmets pelgg. 2) Meetuk l cetrod wl deg megmbl secr ck objek dt. 3) Meghtug jrk tr ttk cetrod deg tp ttk objek. 4) Kedekt du objek dtetuk berdsrk jrk kedu objek tersebut. Demk jug kedekt sutu dt ke cluster tertetu dtetuk jrk tr dt deg pust cluster. Dlm thp perlu dhtug jrk tp dt ke tp pust cluster. Jrk plg dekt tr stu dt deg stu cluster tertetu k meetuk sutu dt msuk dlm cluster m. Utuk meghtug jrk dr objek ke cluster pd thp megguk rumus Euclde dstce spce sepert pd Persm 4, (Agust, 2007) : (, ) = = (4) Keterg : = Objek dt = Cetrod P = Dmes dt D = Jrk 5) Meetuk kembl pust cluster yg bru. Deg cr meghtug rt-rt dr keggot cluster yg sekrg. 6) Melkuk pegloks semu objek ke cluster terdekt deg cetord yg bru. Lkuk pegloks semu objek ke cluster terdekt deg cetrod yg bru. Apbl d objek yg berpdh cluster, ulg lg lgkh ke 4. 7) Jk objek d yg berpdh cluster mk proses clusterg seles. D. Percg Percg megguk skem System Flow Dgrm utuk meggmbrk ktfts yg terjd pd sstem mul dr wl smp khr. Flowchrt tersebut bers lur sstem yg dreck. Deg megguk put berup trbut-trbut yg dperluk. Kemud put dt tersebut dproses deg metode clusterg d Algortm K-Mes. Sehgg ddptk pegelompokk pelgg berdsrk cluster-cluster dr dt yg telh d msukk. Kemud dlm percg sstem des User Iterfce drcg utuk megethu tmpl sstem yg k d mplemetsk dlm bb seljuty. E. Implemets Dlm peerp clusterg K-Mes pd customer segmetto berbss RFM dmplemetsk mellu plks berbss desktop yg megguk bhs pemrogrm Jv deg tools NetBes IDE Bss dt yg dguk dlh MySQL deg megguk Dtbse Mgemet Systems (DBMS) php My Adm. Proses berjly sstem dgmbrk deg pejels lgortm pd setp thp utuk medptlk hsl khr dr ls clusterg K-Mes. F. Peguj Peguj sstem dperluk utuk meguj seberp juh sebuh sstem dpt mejlk fugsy deg bk. Adpu tekk peguj yg dguk utuk meguj Peerp Clusterg K-Mes pd Customer Segmetto berbss RFM dlh tekk blckbox testg. Seljuty peguj dlkuk deg melht vldts sstem ytu kesm perhtug tr sstem deg perhtug mul. G. Evlus Evlus dlkuk deg melht lss hsl pd pecr cluster yg optml sert lss krkterstk pelgg. Evlus sstem jug dguk utuk melht bgm kerj lgortm k-mes dlm pegelompokk pd customer segmetto. III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pegumpul Dt. Tekk pegumpul dt yg dguk dlm peelt dlh : 1) Stud ltertur dlkuk utuk mempeljr hl-hl yg berkt deg pemhm d fktor-fktor yg berpegruh terhdp customer segmetto sert peerp metode k-mes. Fktor yg berpegruh terhdp customer segmetto d PT Sr Kec Itermod Surby dlh deg megguk model RFM, dm Rececy merupk trsks terkhr yg dlkuk, Frequecy merupk tgkt keserg pelgg trsks d Moetry sedr merupk byky trsks yg dlkuk perush. 420
4 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg 2) Wwcr dlkuk pd bg Mrketg perush utuk megethu bgm pol trsks yg dlkuk perush, vs ms d trbut-trbut yg dguk pd trsks. 3) Pegumpul bh dokume dmbl pd peelt dlm kuru wktu 3 thu ytu thu 2013 smp Dt trsks tersebut dperoleh dr Dvs bg Akuts yg megtur pectt trsks pd pelgg. B. Pegolh Dt d Iforms Dt yg dperoleh dr dt trsks pelgg dr PT Sr Kec Itermod Surby kemud dolh utuk megmbl trbut p sj yg dbutuhk utuk peerp lgortm. Dlkuk reduks dt gr memudhk dlm proses lss d meyesuk deg trbut-trbut yg ty dguk utuk pember skor pd Rececy, Frequecy d Moetry. Sehgg trbut yg dguk pd proses lss dt ytu d pelgg, m pelgg, tggl trsks d by. C. Alss Dt 1) Perhtug Skor Rececy. Rececy Dlm meghtug skor bobot rececy (l R) mk dt yg dbutuhk merupk trbut yg meujukk dy retg wktu trsks terkhr pelgg deg perode lss, sehgg trbut yg dbutuhk dlh trbut tggl trsks. Utuk meghtug l WP rececy sepert yg terter pd Persm 1. Adpu cr utuk mghtug besry WP dr msg-msg customer dlh sebg berkut :. Astmuly Mdr (R1) ( ) = ( ) ( ) WP (R1): l weghted pots dr PT Astmuly Mdr. AP R1 : l ssged pots dr rececy utuk customer 1 = 20. RW R : l reltve weght dr rececy = 5. ( 1) = 20 5 = 100. b. Frequecy Utuk meghtug skor bobot frequecy (l F) mk dt yg dbutuhk merupk trbut yg mempresetsk berp kl pelgg trsks. Krter ddpt deg melht dr berp byk pelgg deg m yg sm mucul dlm dt trsks. Atrbut yg dbutuhk dlh trbut tggl trsks yg dhtug jumlhy. Utuk jvmeghtug l WP frequecy sepert yg terter pd Persm 2. Adpu cr meghtug besry WP dr msgmsg customer dlh sebg berkut :. Astmuly Mdr (F1) ( ) = ( ) ( ) WP (F1) :l weghted pots frequecy dr PT Astmuly Mdr. AP F1 :l ssged pots dr frequecy utuk customer 1=278. RW F : l reltve weght dr frequecy = 2. ( 1) = = 556. c. Moetry Utuk meghtug skor bobot moetry (l M) mk dt yg dbutuhk merupk trbut yg berhubug deg hrg yg telh dhbsk pelgg selm trsks, sehgg trbut yg dbutuhk dlh trbut hrg totl yg hrus dbyr pelgg. Utuk meghtug l WP moetry sepert yg terter pd Persm 3. Adpu cr meghtug besry WP dr msgmsg customer dlh sebg berkut :. Astmuly Mdr (M1) ( ) = ( ) ( ) WP (M1) : l weghted pots moetry dr PT Astmuly Mdr. AP M1 : l ssged pots dr moetry utuk customer 1= RW M : l reltve weght dr moetry = 3. ( 1) = = perhtug RFM dpt dlht pd Tbel 5. 2) Perhtug Algortm k-mes Berkut merupk thp clusterg pd customer segmetto deg megguk metode k-mes secr mul : 1. Meetuk Jumlh cluster Thp pertm dlh meetuk jumlh cluster, dlm sstem k meghslk 3 kelompok yg ddettsk semetr, C2 d C3. Dm merupk Below Zeroes (), C2 dlh Most Growble Customer (MGC) d C3 dlh Most Vluble Customer (). 2. Tetuk l cetrod wl deg megmbl secr ck dr objek dt. 421
5 Utuk meetuk l cetrod wl dpt dmbl secr ck dr l pd objek. Dtetuk cetrod secr ck utuk cluster pertm ytu dmbl dr Objek ke 14 ytu Nur Jy ytu 10, 76 d Llu utuk cluster yg kedu ytu dmbl dr Objek ke 13 ytu Tmurry Idustry Chemcls ytu 100, 1166 d Sedgk utuk cluster ke tg dmbl dr Objek ke 1 ytu Astmuly Mdr ytu 100, 556 d Aloksk semu objek ke cluster terdekt. Kedekt du objek dtetuk berdsrk jrk kedu objek tersebut. Demk jug kedekt sutu dt ke cluster tertetu dtetuk jrk tr dt deg pust cluster. Dlm thp perlu dhtug jrk tp dt ke tp pust cluster. Jrk plg dekt tr stu dt deg stu cluster tertetu k meetuk sutu dt msuk dlm cluster m. Utuk meghtug jrk dr objek ke cluster pd thp megguk rumus Euclde dstce spce sepert pd persm 2.4. Sepert pd objek ke 1 ytu memlk dt dr WP Rececy, WP Frequecy d WP Moetry berturut-turut dlh 100, 56 d kemud dhtug jrky deg cluster pertm, kedu d ketg. Utuk meghtug jrk objek customer kepd Objek ke 1 deg cluster pertm lh : Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg Jrk dr objek ke = ((100 10) + (556 76) lgkhy + ( sm deg 23160) pecr ) l cetrod hy sj dt yg dguk merupk = ,81 dt yg mejd keggoty C2, begtu Mk jrk tr objek ke-stu deg dlh jug utuk mecr l cetrod pd C ,81. Seljuty meghtug jrk tr objek deg cluster2 (C2) ytu: Jrk dr objek ke C2 = Apbl objek berpdh cluster, ulg lg (( ) + ( ) + ( ) lgkh ke 4 deg memk pust cluster = ,89 yg bru. Jk d objek yg berpdh Mk jrk tr objek ke-stu deg C2 dlh ,89. Kemud meghtug jrk tr cluster mk proses clusterg seles. Pd perhtug k-mes utuk megethu objek deg cluster 3 (C3) ytu: hsl pegelompokk pelgg memerluk Jrk dr objek ke C3= cetrod khr pd proses clusterg. (( ) + ( ) + ( ) ) Tbel 1 cetrod khr. = 0 Mk jrk tr objek ke-stu deg C3 dlh 0. Lgkh dlkuk pd semu objek sehgg setp objek k dkethu jrk pd setp cluster. Setelh dkethu jrk tr objek deg setp cluster mk utuk meetuk kelompok utuk msg-msg objek deg memlh jrk yg terkecl. Sepert hly objek ke-stu memlk jrk ,81 pd, ,89 pd C2 d 0 pd C3. Dr ketg jrk tersebut 0 merupk jrk terkecl, mk objek ke-1 terletk pd kelompok C3, begtupul pd semu objek ly. ters pertm dpt dlht pd Tbel Meetuk kembl pust cluster yg bru. Deg cr meghtug rt-rt dr keggot cluster yg sekrg. Pd Iters pertm yg dpt dlht pd Tbel 4.13, memlk 16 ggot. Mk utuk meetuk cetrod pd ters kedu dlh deg mecr rt-rt dr dt 16 objek yg telh mejd keggoty ytu Objek ke 2,7,9,11,14,21,22,23,24,27,29,33,36,38,41,44 d 45 deg melht WP rececy. Cetrod pertm = 27,8 Utuk megethu cetrod kedu dr dhtug dr jumlh Frequecy deg melht WP frequecy, mk hsl cetrod kedu pd dlh sebg berkut : Cetrod kedu = 139,9 Sedgk utuk megethu cetrod ketg dr jumlh Moetry deg melht WP moetry, mk hsl cetrod kedu pd dlh sebg berkut : Cetrod ketg = 45104,2 Utuk C2 memlk 12 ggot ytu Objek ke 6,13,16,17,18,23,26,34 d 43 d C3 memlk 18 ggot ytu Objek ke 1,4,5,8,10,12,15,19,20,28,35,37,39,40,42 d 46. Utuk meetuk l cetrod pd C2 5. Aloksk objek pd cluster terdekt deg megguk cetrod yg bru. ters sebyk 6 kl. Tbel 4 merupk hsl C R F M. Kel C2 C Redh Tgg Sedg Kteg or Deg rt-rt cetrod yg dperoleh pd memlk cetrod 20721,86, C2 memlk cetrod ,8 d C3 memlk rtrt cetrod 69819,49. Utuk meetuk detts cluster ytu dktegork tgg pbl l rt-rt cetrod pd cluster tersebut lebh besr drpd yg l, dktegork Sedg jk rt-rt cetrod pd cluster tersebut MV C MG C
6 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg dtr l tertgg d teredh, sert dktegork Redh pbl cetrod pd cluster tersebut yg teredh. Dlm perbdg mk dperoleh hsl merupk kelompok Redh, C2 merupk kelompok Tgg d C3 merupk kelompok Sedg. terkhr dr perhtug k-mes deg lss RFM pd 46 dt Trsks terdpt pd Tbel 4.20, yg merupk hsl dr ters khr. D. Percg Percg sstem dgmbrk deg System Flow Dgrm utuk meggmbrk ktfts utm yg dlkuk oleh sstem dr wl sstem djlk smp deg seles. Gmbr dbwh meujukk System Flow Dgrm yg meggmbrk proses yg terjd pd sstem. Gmbr 1. System flow dgrm sstem. E. Implemets sstem Pd sub bb k dbhs mege Grphcl User Iterfce (GUI) d Algortm utuk plks clusterg pd Customer Segmetto deg model RFM. O bj Tbel 2. Akhr pegelompokk deg perhtug k-mes. Nm Astmuly Mdr Persd Mrs Kwd o Plstc Herl Idh Idh Kt Pulp & Pper The Uveus Sury Ms Okmoto Logstcs N Mult Moder Nustr Mul Ssmt Bhkt Rejek Trsdo Tms Supldo Tmurry Idustry C. Nur Jy Sr Eess Idh Jyms Medk Phrmd o Rmpg K. Lous & Rococo Clus ter Ket 1) Algortm Dlm mplemets sstem, peggu lgortm dbut utuk meggmbrk proses- sstem. proses dlm pembut plks Adpu Obj C3 MGC C3 MGC 27 C3 MGC 28 C C3 MGC C3 MGC C3 MGC 35 C C3 MGC 38 C2 39 C2 40 C Trt C Luks Setos Ar Multkry CV Nugrh Kry Rolmex Km Nusms C2 46 Nm Ptj Ng Prksy Mul Iso Elektr Btg Arst S. Phoex Ierto l Joyo Bu Ad Sury Segr Sor Agro As Sury Tm Nct Utm Jy Tjwkm Ruku Jy Mdr Mtr Arth Sejhter Mrtus Prtm Nugrh Kry Bek Ms Idh Sr Ekss Jy Cemerl g Jy Bm Setos Kry Ko Idoes Cumbct Ageg Wgust Gdg Mur Clust er C2 C2 C3 C3 C2 C3 C2 Ket MGC 423
7 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg gmbr umum Algortm sstem dpt dlht pd Gmbr dbwh. 4. Hlm clusterg k-mes Gmbr 2. Algortm Umum 2) Grphcl User Iterfce 1. Hlm home Gmbr 3.Tmpl hlm Home dr sstem. Gmbr 4.User Iterfce pd hlm put dt. 2. Hlm rfm scorg 3. BEGIN 1. Import Dt Trsks 2. Meghtug l weghted pots 2.1 WP rececy 2.2 WP frequecy 2.3 WP moetry 3. pegelompokk oleh k-mes 3.1 meeetuk cetrod ck 3.2 perhtug utuk pegelompokk k-mes 4. Lht Alss cluster END Gmbr 5.User Iterfce Hlm rfm scorg Gmbr 6 User Iterfce Hlm clusterg k- Mes. F. Peguj Peguj sstem dlkuk deg du cr ytu metode blck box testg d uj vldts sstem. 1) Peguj blckbox.. Hlm wl. No Tbel 3. Peguj blckbox hlm wl. Test Cse 1 Tek tombol put dt 2 Tek tombol rfm scorg 3 Tek tombol k- Mes 4 Tek dsembrg tempt Hrp ppu Kelur membuk hlm put dt ppu ppu ppu Uj Tdk b. Hlm Iput dt Tbel 4. Peguj blckbox hlm Iput dt. N o Test Cse 1 Tek tombol put dt 2 Tek tombol rfm scorg 3 Tek tombol k- Mes 4 Tek dsembr g tempt 5 Iput pd form ber Hrp ppu Kelur membuk hlm rfm scorg ppu meymp dt yg telh dputk ke dlm Uj Tdk 424
8 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg 6 Iput legkp 7 Iput sesu formt pd dtbse dtbse d memuculk pd tbel Memuculk otfks ggl meymp Memuculk otfks ggl meymp c. Hlm RFM Scorg Tbel 5. Peguj blckbox hlm RFM Scorg N o Test Cse 1 Tek tombol put dt 2 Tek tombol rfm scorg 3 Tek tombol k- Mes 4 Tek dsembr g tempt 5 Tek tombol meghtug weghted pots Hrp ppu Kelur membuk hlm rfm scorg ppu meghtu g Uj Tdk d. Hlm k-mes clusterg Tbel 6. Peguj blckbox hlm k-mes. N o Test Cse 1 Tek tombol put dt 2 Tek tombol rfm scorg 3 Tek tombol k- Mes 4 Tek dsembr g tempt 5 Iput l k (cluster) 6 Tek tombol htug k- Mes Hrp ppu Kelur membuk hlm put dt membuk hlm rfm scorg ppu meetpk l k sesu deg put perhtug sesu deg metode, kemud memplk d meymp hsl pd Uj Tdk dtbse 2) Peguj vldts sstem. Vldts sstem dlkuk utuk megethu tgkt kurs dr vlds sstem. Evlus sstem dhtug deg membdgk hsl output sstem deg hsl output mul. Presetse l vlds sstem deg hsl mul pd mcrosoft excel sudh sesu tu vld. Perbdg peguj vldts sstem dpt dlht pd Tbel dbwh. Tbel 7. Perbdg hsl perhtug pd mul d sstem. No Mul Kels Kels 1 C3 C C3 C3 5 C3 C3 6 C2 C2 7 8 C3 C C3 C C3 C3 13 C2 C C3 C3 16 C2 C2 17 C2 C2 18 C2 C2 19 C3 C C2 C C2 C C2 C C3 C3 32 C3 C C2 C2 35 C3 C C2 C Tdk G. Evlus Evlus sstem dlkuk deg melht hsl presetse pd tbel tersebut yg ddptk bhw pelgg pd ktergor memlk l presetse 54,3%, ktegor sebesr 21,8% d MGC sebesr 23,9%. 425
9 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg Utuk megethu bgm hsl perhtug lgortm k-mes, hsl pd perhtug sstem k dbdgk deg megguk l cetrod wl secr rdom pd sstem. Percob dlkuk sebyk 10 kl d deg put l cluster (l k=3). Tbel 8. Tbel hsl peguj perhtug k-mes deg sstem. Peguj ke Cetrod wl (Dt ke-) Kelompok C2 C Iters Dr hsl peguj perhtug k-mes pd Tbel dts, dpt dktk bhw setp peetu l cetrod secr ck yg berbed, k meghslk pegelompokk d hsl ters yg berbed jug A. Smpul IV. SIMPULAN DAN SARAN Setelh dlkuk peerp customer segmetto deg meerpk clusterg k- Mes berbss RFM pd PT Sr Kec Itermod Surby, mk dpt dmbl kesmpul sebg berkut : 1. Dlm peelt dlkuk lss dt berup du thp, ytu :. Perhtug Skor RFM. Pember bobot RFM dguk deg meghtug msg-msg trbut berup Rececy yg merupk tggl terkhr trsks, Frequecy yg merupk byky trsks yg dlkuk d Moetry yg merupk totl by trsks yg dlkuk tp customer. b. Clusterg deg megguk lgortm k-mes. Setelh megethu bobot dr RFM, seljuty brulh dlkuk peerp lgortm k-mes. Perhtug k-mes dlkuk deg meetuk jumlh cluster, seljuty memlh cetrod wl secr ck. Kemud dhtug jrk tr ttk cetrod deg tp ttk objek yg telh dplh. Seljuty meetuk kembl pust cluster yg bru d pegloks semu objek ke cluster terdekt deg cetrod yg bru. Yg terkhr, jk objek d yg berpdh cluster mk proses clusterg seles Dlm peelt dlkuk utuk melht sstem yg telh dbgu utuk duj fugsoltsy megguk blckbox testg d peguj vldts sstem. Uj vldts sstem dlkuk deg membdgk hsl perhtug mul deg sstem yg kemud dperoleh hsl yg sesu tu vld. 3. evlus mejelsk bhw pegelompokk deg megguk k- Mes meghslk sebesr 54,3%, 21,8% d MGC sebesr 21,8%. Seljuty, evlus yg d merupk pejbr tetg hsl percob yg telh dlkuk d uj cob sstem ketk perhtug k-mes deg l cetrod secr ck pd sstem. yg ddptk bhw setp peetu l cetrod secr ck yg berbed k meghslk pegelompokk yg berbed. Hl terkt deg kekurg pegelompokk deg k-mes, ketk l k dslss secr rdom sehgg pegelompokk yg dhslk dpt berbed. B. Sr Beberp sr yg peuls smpk bg pegembg peelt tr l dlh: 1. Megguk metode l sepert metode eurl etwork (bckpropgto, forwrd chg tu metode ly). 2. Dhrpk sel mempertmbgk vlds sstem jug mempertmbgk kurs sstem. Sehgg sstem yg dbgu dpt dmftk secr optml sebg med forms. 3. Utuk pegembg tekolog, sstem yg dbgu berbss Adrod. 4. Kompoe dt lss vrbel yg dguk perlu dkembgk secr lebh lus dlm, cotoh jumlh putg, d ll. DAFTAR PUSTAKA Agust, Y. (2007). K-Mes-Peerp, permslh d Metode Terkt. Jurl d Iformtk Vol. 3 (Pebrur 2007), Futsu, K., & Hsegw, K. (2011). Kowledge- Oreted Applctos Dt Mg. I D. Brt, Dt Mg Usg RFM Alyss (p. 91). Id: INTECH Ope Access Publsher. H, J., Kmber, M., & Pe, J. (2012). Dt Mg : Cocept d Techque. USA: Elsever Ic. All rghts reserved. 426
10 Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg Kumr, V., &Rertz, Werer (2012). Customer Reltoshp Mgemet: Cocepts, Strtegy d Tools. New York : Sprger- Verlg Berl Hedelberg Tsptss, Kosttos; Choropoulos, Atoos. (2009). Dt Mg Techques CRM : Isde Customer Segmetto. Uted Kgdom: Joh Wley & Sos, Ltd Og, J. O. (2013). Implemets Algortm K- Mes Clusterg utuk Meetuk Strteg Mrketg Presdet Uversty. Jurl Ilmh Tekk Idustr, Vol. 12, No. 1. Rto,& Setyohd (2017) Megukur Kesp Implemets Customer Reltoshp Mgemet (CRM) Model Applcto Servce Provder (ASP) pd Ush Mkro Kecl Meegh (UMKM) d Idoes. Jourl of Iformto Systems Egeerg d Busess Itellgece. Vol. 3 No
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model
Lebih terperinciPRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange
Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.
Lebih terperinciDr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)
BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker
Lebih terperinciREGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut
Lebih terperinciREGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu
Lebih terperinciPRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial
Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl
Lebih terperinciKAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT
Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d
Lebih terperinciBAB VI ANALISIS REGRESI
BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet
Lebih terperinciPRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel
Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode
Lebih terperinciCNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK
CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk
Lebih terperinciBAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor
BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor
Lebih terperinciAnuitas. Anuitas Akhir
Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug
Lebih terperinciBab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)
Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu
Lebih terperinciBab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI
Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso
Lebih terperinci( X ) 2 ANALISIS REGRESI
ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk
Lebih terperinciVARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu
Lebih terperinciBAB V ANALISIS REGRESI
BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,
Lebih terperinciBab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe
Lebih terperinciDIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275
DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)
Lebih terperinciPENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)
CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :
Lebih terperinci1 yang akan menghasilkan
Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr
Lebih terperincia home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6
home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
0 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. 1. Loks d Wktu Peelt 1.1.1 Loks Peelt Peelt dlksk d MA Neger 3 Kot Gorotlo pd ssw kels. ekolh merupk slh stu sekolh meegh ts yg terletk d Jl KH. Dewtoro Kelurh Lmb U1
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB TINJAUAN PUSTAKA. Sstem Perml Cerds Perlku Kosume Sstem Perml Cerds Perlku Kosume dlh sebuh sstem g berfugs utuk merml sub produk p g seber dbutuhk oleh kosume ketk g membel sutu produk berdsrk kods
Lebih terperinciBab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b
Lebih terperinciMENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI. Fitria Rahma Sari dan Dana Indra Sensuse
PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI Ftr Rhm Sr d D Idr Sesuse Fkults Ilmu Komputer, Uversts Idoes, Depok, Idoes d@cs.u.c.d Astrk Memlh
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY
UNIVERSITS INDONESI METODE STIRCSE UNTUK MENDPTKN BENTUK KNONIK JORDN DENGN KRKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDY HESTY 976 Fkults Mtemtk d Ilmu Pegethu lm Progrm Stud Mtemtk Depok Februr Metode strcse...,
Lebih terperinciBab IV Faktorisasi QR
Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu
Lebih terperinciPemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga
Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PEMBUATAN SURAT PERJALANAN DINAS DI BADAN PENGELOLAAN KEUANGAN DAN ASET DAERAH (BPKAD) SEKRETARIAT DAERAH PROVINSI JAWA BARAT
SISTEM INFORMASI PEMBUATAN SURAT PERJALANAN DINAS DI BADAN PENGELOLAAN KEUANGAN DAN ASET DAERAH (BPKAD) SEKRETARIAT DAERAH PROVINSI JAWA BARAT Hs Blubt S.S.,M.Kom 2 Ahrl Frdel Flsyh Progrm Stu Mjeme Iformtk,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki
BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL
III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37
Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON SKRIPSI oleh: KHUTWATUN NASIHA NIM: 4 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG MALANG
Lebih terperinciESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES
LEMMA VOL I NO., NOV 24 ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES Adev Mur Adel Progrm Stud Peddk Mtemtk, Uversts Mhutr Muhmmd Ym, Solok devmur@gml.com Abstrk. Peelt bertuju
Lebih terperinciJURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1
FITRIANA RICHA HIDAYATI 7 46 Dose Pembimbig M. ARIEF BUSTOMI, M.Si Surby, Jui JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Alis disesuik deg geometri
Lebih terperinciOptimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat)
Jurl Mtemtk Vol. No., Desember 0. ISSN: 69-94 Optmlss Hrg Peul Perumh deg Metode Gol Progrmmg (Stud Ksus: Golde Gd Resdece Kot Bm Nus Teggr Brt) Llk Ik Rhmwt Jurus Mtemtk FMIPA Uversts Udy, Bukt Jmbr-Bl
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh
Lebih terperinciHUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres
Lebih terperinciMetode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS
Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl
Lebih terperinciPROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI
PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN
Lebih terperincix 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i
Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl
Lebih terperinciBAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN
6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn
Lebih terperinciBAB III STUDI PUSTAKA
BAB III STUDI PUSTAA III.. Btubr Dlm Peggu Eerg d Pembgu Ekoom Idustr btubr memberk kotrbus pd pembgu ekoom dlm betuk, yg berkt deg tmbg btubr d peggu btubr. Hl yg terkt deg peggu btubr dlh pembgkt teg
Lebih terperinciMetode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS
Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl
Lebih terperinciPEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule
Lebih terperinciSolusi Sistem Persamaan Linear
Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks.
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN
Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:
Lebih terperinciHUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT
Lebih terperinciBab 2 Landasan Teori
Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.
PENAKI AIO ANG EFIIEN UNTUK ATA-ATA POPULAI MENGGUNAKAN KOEFIIEN EGEI OUT PADA AMPING ACAK EDEHANA M Okto Mork Arsm Ad Hpos rt moktomoo@hoo.co.d Mhssw Progrm Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults Mtemtk d Ilmu
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g
Lebih terperincibila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )
Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of
Lebih terperinciModel Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp
Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)
Lebih terperinciSOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT
OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout
Lebih terperinciDIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika
DIKTAT Mt Kulh METODE NUMERIK Oleh: I Ketut Ad Atmk JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA 6 KATA PENGANTAR Dktt dsusu utuk memudhk mhssw dlm memhm beberp metode umerk utuk meyelesk persm-persm
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel
BAB TINJAUAN TEORITIS.. Regres Ler Sederh Regres ler dlh lt sttst yg dpergu utu megethu pegruh tr stu tu beberp vrbel terhdp stu buh vrbel. Vrbel yg mempegruh serg dsebut vrbel bebs, vrbel depede tu vrbel
Lebih terperinciMetode Iterasi Gauss Seidell
Metode Itersi Guss Seidell Metode itersi Guss-Seidel : metode yg megguk proses itersi higg diperoleh ili-ili yg berubh. Bil dikethui persm liier simult: Berik ili wl dri setip i (i s/d ) kemudi persm liier
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x)
BAB PENDAHULUAN.. Megp Megguk Metode Numerk Tdk semu permslh mtemts tu perhtug dpt dselesk deg mudh. Bhk dlm prsp mtemtk, dlm memdg permslh g terlebh dhulu dperhtk pkh permslh tersebut mempu peeles tu
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)
III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg
Lebih terperinciKalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc.
Klkulus Deret Pgkt d Uji Kovergesi Dhoi Hrtto S.T., M.T., M.S. Deprtmet o Chemil Egieerig Semrg Stte Uiversity Eperimetl Deret Pgkt Urut d deret sequees d series). Urut gk merupk rgki gk tk terbts jumlh
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD Dydesury Jlro,Dw Ispry Alum Jurus Memk FMIPA UNDIP S Progrm Sud Ssk FMIPA UNDIP Absrk Model regres erpoog s merupk suu model regres
Lebih terperinciPersamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga :
Fsk Komputs I DERET TAYLOR. Deret Tlor Deret Tlor memegg per g sgt petg dlm lss umerk. Deg deret Tlor kt dpt meetuk l sutu ugs d ttk jk l ugs d ttk 0 g berdekt deg ttk dkethu. Ur deret Tlor dsektr o dtk
Lebih terperinciBAB III. METODE PENELITIAN
BAB III. METODE PENELITIAN 3.. Kergk Metodologs Pedekt Peelt Kergk metodologs pedekt peelt deg thp sebg berkut:. Membgu model trsforms struktur ekoom Kbupte Sumbw Brt yg bru mellu skero restrukturss keterkt
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,
Lebih terperinciPENINGKATAN KEMAMPUAN BERPIKIR KREATIF SISWA MELALUI MODEL PEMBELAJARAN INKUIRI PADA MATA PELAJARAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Berpkr Kretf Mellu Model Ikur PENINGKATAN KEMAMPUAN BERPIKIR KREATIF SISWA MELALUI MODEL PEMBELAJARAN INKUIRI PADA MATA PELAJARAN ILMU PENGETAHUAN ALAM Softu Ns Dw Ist, PGSD FIP Uversts Neger Surby (e-ml:
Lebih terperinciMatematika Dasar INTEGRAL TENTU . 2. Partisi yang terbentuk merupakan segiempat dengan ukuran x dan f ( x k ) sebagai
Mtemtik Dsr INTEGRAL TENTU Pegerti tu kosep itegrl tetu pertm kli dikelk oleh Newto d Leiiz. Nmu pegerti secr leih moder dikelk oleh Riem. Mteri pemhs terdhulu yki tetg itegrl tk tetu d otsi sigm k kit
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.
Lebih terperinciSOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 (A & B) Dosen: Dr. Asep Juarna Jumlah Soal: 3 Uraian Tanggal Ujian: 02/03/12 Waktu Ujian: 2 jam
SOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 A & B Dose: Dr. Asep Jur Jumlh Sol: Uri Tggl Uji: // Wktu Uji: jm jik. Solusi t dlh: t + log, yg dpt dibuktik sbb: t jik t t + [t/ + ] + t/ + t/4 + t/8 + 4 t/
Lebih terperinciA. Pusat Massa Suatu Batang
Perteu 7 Pust ss sutu Kepg, Setrod, d Teore Pppus A. Pust ss Sutu Btg Dskusk!. slk ss,,..., terletk pd tg pdt sgsg d ttk,...,,, d = jrk errh tr ss ke sutu ttk tetp 0 pd tg,,,...,. ss prtkel, oe prtkel
Lebih terperinciBentuk Kanonik Persamaan Ruang Keadaan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Betuk Koik Persm Rug Ked Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Pegtr Mteri Betuk Koik Observble Betuk Koik Jord Cotoh Sol Rigks Ltih Asesme Pegtr Mteri Cotoh Sol Ltih Rigks Pd bgi ii k dibhs megei Persm Ked
Lebih terperinciBentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras
Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA
UNIVERSITAS INDONESIA PENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA 0706695 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK JULI
Lebih terperinciPenilaian Kinerja Guru dengan Metode Analytic Network Process (ANP) untuk Pemilihan Guru Berprestasi
Pel Kerj Guru deg Metode Alytc Netork Process (ANP) utuk Pemlh Guru Berprests Nuryt 29 Alvd Mustk Rukm,S.S, MS. Prof.Dr. Mohmmd Is Ir,MT. Cotet : Pedhulu Tju Pustk Metodolog Als d Pembhs Kesmpul Dftr Pustk
Lebih terperinciMetode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS
Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL
Lebih terperinciDEFINISI INTEGRAL. ' untuk
DEINISI INTEGRAL Dlm mtemtk d eerp stl sepert des, teorem, lemm Istl petg kre meujuk keeksstes Des dl peryt yg erl er kre dsepkt, d tdk perlu duktk Teorem dl peryt yg dpt duktk keery Lemm dl teorem kecl,
Lebih terperinciFUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter
IV. FUNGSI KARAKTERISTIK Pd bgi seljuty k dijbrk megei ugsi krkteristik. Pd peeliti ii k ditetuk ugsi krkteristik dri distribusi our-prmeter geerlized t deg megguk deiisi d kemudi k membuktik ugsi krkteristik
Lebih terperinciMenaksir Matriks Teknologi Kota Cimahi Berdasarkan Tabel Input Output Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode Location Quontient
Sttstk, Vol. 9 No., 75 8 Nopemer 9 eksr trks Tekolog Kot Cmh Berdsrk Tel Iput utput Provs Jw Brt egguk etode octo Quotet TETI SFIA ANTI Jurus Sttstk Uversts Islm Bdug Eml: utet@yhoo.com ABSTRAK Tel Iput
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id
A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu
Lebih terperinciDaftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Dftr Is Hlm DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN PENGERTIAN METODE NUMERIK BILANGAN DAN ANGKA SIGNIFIKAN KONSEP DASAR KALKULUS : NILAI ANTARA DAN DERET TAYLOR GALAT DAN TOLERANSI DALAM METODE NUMERIK
Lebih terperinciBAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy
Lebih terperinciOVERDISPERSI KARENA KESALAHAN SPESIFIKASI MODEL DAN CARA MENGATASINYA
Prosdg Semr Nsol Ss d Peddk Ss IX Fkults Ss d Mtemtk UKSW Sltg Ju 04 Vol 5 No. ISSN :087-09 OVERDISPERSI KARENA KESALAHAN SPESIFIKASI MODEL DAN CARA MENGAASINYA mbg Srt Derteme Sttstk FMIPA-IPB Eml: tmbg_srt@yhoo.com
Lebih terperinci6. Selanjutnya langkah penyelesaian
MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr
Lebih terperinciPRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan
Prtum 6 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn PRAKTIKUM 6 Penyelesn Persmn Lner Smultn Metode Elmns Guss Jordn. Tujun : Mempeljr metode Elmns Guss Jordn untu penyelesn persmn lner smultn.
Lebih terperinciTeknik Komputasi Ujian Akhir Semester (UAS)
Tekk Komputs U Akhr Semester UAS Dose : Dr. Ir. Nzor Az MT. Nm : Yog Prhstomo NIM : 06006 Kels : XB MAGISTER ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BUDI LUHUR 0 Hlm 0 Tekk Komputs: U Akhr Semester UAS A. Sol Dkethu
Lebih terperinciPertemuan ke-5 Persamaan Linier Simultan. 11 Oktober Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-5 Persm Liier Simult Oktober Metode Elimisi Guss (Gussi Elimitio) Metode Elimisi Gus Sutu metode utuk meyelesik persm liier simult dri [A][X][C] Du lgkh peyelesi peyelesi:: Elimisi mju (Forwrd
Lebih terperinciMETODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK FAKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL
METODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK AKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL Trstut Wurydr Jurus Mtemtk MIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto, SH, Semrg 5075 Astrct A fctorl desg should e used whe there re severl fctors
Lebih terperinciINTEGRASI PENDEKATAN FUZZY ANP DAN TOPSIS UNTUK PEMILIHAN LOGISTIC SERVICE PROVIDER (STUDI KASUS: PT.EPT)
Prosdg Semr Nsol Mjeme Tekolog XIV Progrm Stud MMT-ITS Surby 23 Jul 20 INTEGRASI PENDEKATAN FUZZY ANP DAN TOPSIS UNTUK PEMILIHAN LOGISTIC SERVICE PROVIDER (STUDI KASUS: PT.EPT) Ydl Drt Yy Udsubkt Cptomulyoo
Lebih terperinci