BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN"

Transkripsi

1 BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5. Pegumpula da Pegolaha Data 5.. Peetua Kompoe Kritis Melalui observasi secara lagsug diketahui bahwa mesi F70-FQ7 memiliki frekuesi kerusaka palig bayak diatara mesi-mesi yag lai. Mesi ii merupaka mesi yag diguaka utuk membuat kai berjeis stripper. Kai stripper merupaka kai berwara. Wara yag diguaka bisa satu macam atau kombiasi beberapa macam wara. Data-data dowtime da failuretime mesi diambil dalam jagka waktu 4 bula dari Mei 05 sampai dega 3 Agustus 05. Hal ii disesuaika dega pecatata data yag telah dilakuka oleh para tekisi. Selama kuru waktu tersebut, failure da dowtime yag terjadi dikelompokka berdasaka jeisya masig-masig. Nama kompoe da frekuesi kerusakaya dapat dilihat pada tabel dibawah ii.

2 75 Tabel 5. Nama Kompoe da Frekuesiya No. Nama Kompoe Frekuesi Cylider Cloth Folder 7 3 Siker 4 Nozzle Oil 5 Nock 6 Yar Feeder 7 V-Belt 8 Bevel Gear 9 Mai Circuit Jumlah 7 0 Frekuesi Cylider Cloth Folder Siker Nozzle Oil Nock Yar Feeder V-Belt Bevel Gear Mai Circuit Jeis Grafik 5. Histogram Frekuesi da Jeis Keruska Dari grfik histogram diatas dapat dilihat bahwa cylider da cloth folder merupaka kompoe yag palig serig megalami kerusaka atau

3 76 gaggua. Oleh karea itu kedua kompoe ii merupaka kompoe kritis maka aka dilakuka perhituga lebih lajut dega megguaka data yag telah terkumpul. 5.. Data Waktu Kerusaka Data waktu kerusaka yag diguaka adalah dowtime atau time to repair (TTR) da time to failure (TTF). Dowtime adalah lamaya perbaika higga mesi dapat berfugsi kembali, sedagka time to failure adalah selag waktu kerusaka awal yag telah diperbaiki higga terjadi keruska kembali Data Time to Repair da Time to Failure Kompoe Cylider Cylider merupaka salah satu kompoe utama dari mesi rajut yag berfugsi utuk merajut beag mejadi kai metah. Di dalam cylider terdapat kompoe cam da ratusa bahka ribua jarum rajut. Jika cam rusak maka jarum tidak dapat merajut beag, da jika jarum patah maka kai yag dihasilka aka cacat. Data time to repair da time to failure utuk kompoe cylider dapat dilihat pada tabel berikut.

4 77 Tabel 5. Data Time to Repair da Time to Failure Kompoe Cylider Waktu Waktu TTR TTF No. Taggal Mulai Selesai (jam) (jam) 0-May-05 08:5 0: May-05 9:40 : Ju-05 07:30 09: Ju-05 3:00 4: Ju-05 :5 00: Jul-05 0:30 : Jul-05 7:50 9: Jul-05 4:30 6: Aug-05 08:3 0: Aug-05 09:9 : Aug-05 3:56 5: Data Time to Repair da Time to Failure Kompoe Cloth Folder Cloth folder berfugsi utuk mearik da meggulug kai yag telah dirajut pada bagia cylider. Jika kompoe ii megalami gaggua atau kerusaka maka hasil rajuta aka meumpuk pada bagia cylider sehigga kerja cylider aka semaki berat. Hal ii dapat meyebabka cylider megalami kemaceta atau bahka kerusaka. Data time to repair da time to failure utuk kompoe cloth folder dapat dilihat pada tabel berikut.

5 78 Tabel 5.3 Data Time to Repair da Time to Failure Kompoe Cloth Folder Waktu Waktu TTR TTF No. Taggal Mulai Selesai (jam) (Jam) 3-May-05 3:0 4: May-05 9:05 9: Ju-05 08:00 09: Jul-05 0:40 : Jul-05 :50 3: Aug-05 5: 6: Aug-05 04:00 05: Pegolaha Data 5.. Peetua Parameter da Idex of Fit utuk Time to Failure Pada Mesi F70-FQ7 Perhituga idex of fit dilakuka utuk megetahui jeis distribusi yag terbetuk dari data time to failure. Dari distribusi yag terbetuk maka dapat diketahui rumus maa yag aka diguaka utuk melakuka perhituga mea time to failure (MTTF). Rumus utuk mecari ilai idex of fit adalah: r = x yi x i= xi xi i= i= i i i= i= y yi i= i= i y i

6 Idex of Fit Utuk Kompoe Cylider Tabel 5.4 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Weibull (TTF) i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i Mea r = Tabel 5.5 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Expoesial (TTF) y i i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i r = y i

7 80 Tabel 5.6 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Normal (TTF) i t i x i = t i F(ti) z i x i. z i x i r = Tabel 5.7 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Logormal (TTF) z i i t i x i = l(t i ) F(ti) z i x i. z i x i z i r = Dari hasil perhituga terlihat bahwa ilai idex of fit (r) yag terbesar adalah dega megguaka distribusi Wiebull, maka parameter yag

8 8 diguaka β da θ. Rumus parameter dega distribusi Weibull adalah sebagai berikut: β = b Dimaa: θ = a = b = ( a / b) e y bx x i i i= i= y xi i= i= xi x i= i y i Perhituga utuk parameter β da θ adalah: β = 0( ) (5.438)( 5.3) 0(74.305) (5.438) β =.9847 a = (.9847)(5.44) a = (-6.66 /.9847) θ = e θ =.363 Dega ilai β > ii meujukka bahwa laju kerusaka utuk kompoe cylider terus meigkat.

9 Idex of Fit utuk Kompoe Cloth Folder Tabel 5.8 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribus Weibull (TTF) i t i x i = l(t i ) F(t i ) y i x i. y i x i y i Mea r = Tabel 5.9 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribusi Ekspoesial (TTF) i t i x i = t i F(t i ) y i x i. y i x i y i r = Tabel 5.0 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribus Normal (TTF) i t i x i = t i F(t i ) z i x i. z i x i z i

10 83 r = Tabel 5. Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribus Logormal (TTF) i t i x i = l(t i ) F(t i ) z i x i. z i x i z i r = Dari hasil perhituga terlihat bahwa ilai idex of fit (r) yag terbesar adalah dega megguaka distribusi Weibull, maka parameter yag diguaka β da θ. Rumus parameter dega distribusi Weibull adalah sebagai berikut: β = b Dimaa: θ = a = b = ( a / b) e y bx x i i i= i= y xi i= i= xi x i= i y i Perhituga utuk parameter β da θ adalah: β = 6( ) (34.835)( ) 6( ) (34.835)

11 84 β = 4.87 a = (4.87)(5.697) a = ( / 4.87) θ = e θ = Dega ilai β > ii meujukka bahwa laju kerusaka utuk kompoe cylider terus meigkat. 5.. Uji Goodess of Fit Test Utuk MTTF Pegujia ii dimaksudka utuk megetahui apakah data yag ada membetuk suatu distribusi tertetu. Masig-masig distribusi memiliki metoda yag berbeda utuk melakuka pegujiaya. Pegujia ii dilakuka berdasarka ilai idex of fit yag terbesar Pegujia Utuk Kompoe Cylider Karea ilai idex of fit yag terbesar terdapat pada distribusi Weibull, maka perhituga yag dilakuka megguaka uji Ma. Adapu cotoh perhitugaya adalah sebagai berikut: Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi Weibull. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi Weibull. α = 0.05 Dimaa:t i = data waktu kerusaka yag ke-i

12 85 X i = l(t i ) r, M i M α,k,k = bayakya data = ilai pedekata Ma utuk data ke-i = ilai M tabel utuk distribusi Weibull k = r/ k Z i = (r-)/ i 0.5 = l l M = k r i= k + k k i= l ti+ l ti M i l ti+ l ti M i Tabel 5. Goodess of Fit Test utuk Time to Failure pada Kompoe Cylider i t i x i = l(t i ) z i M i l t i+ l t i (l t i+ l t i )/M i k = 0/ = 5 k = 9/ = 4 M 0.05,5,4 = 6.6

13 86 M = 5(.04) 4(.6046) = = Dari hasil perhituga terlihat bahwa M<M 0.05,5,4, sehigga tolak H da terima H o. Dega demikia data time to failure utuk kompoe cylider berdistribusi Weibull Pegujia Utuk Kompoe Cloth Folder Karea ilai idex of fit yag terbesar terdapat pada distribusi Weibull, maka perhituga yag dilakuka megguaka uji Ma. Adapu cotoh perhitugaya adalah sebagai berikut: Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi Weibull. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi Weibull. α = 0.05 Dimaa:t i = data waktu kerusaka yag ke-i X i = l(t i ) r, M i M α,k,k = bayakya data = ilai pedekata Ma utuk data ke-i = ilai M tabel utuk distribusi Weibull k = r/ k = (r-)/ Z i i 0.5 = l l + 0.5

14 87 M = k r i= k + k k i= l ti+ l ti M i l ti+ l ti M i Tabel 5.3 Goodess of Fit Test utuk Time to Failure pada Kompoe Cloth Folder i t i l(t i ) Z i M i l t i+ l t i (l t i+ l t i )/M i k = 6/ = 3 k = 5/ = M 0.05,3, = 9.6 M = 3(0.4380) (0.403) = =.7343 Dari hasil perhituga terlihat bahwa M<M 0.05,3,, sehigga tolak H da terima H o. Dega demikia data time to failure utuk kompoe cylider berdistribusi Weibull Perhituga Nilai MTTF Utuk Mesi F70-FQ7 Setelah goddess of fit test dilakuka maka lagkah selajutya adalah melakuka perhituga mea time to failure (MTTF). Perhituga ilai MTTF dilakuka dega megguaka rumus dari distribusi yag terbetuk

15 88 oleh masig-masig data. Berikut adalah cotoh perhituga MTTF utuk kompoe cylibder da cloth folder : o Cylider Distribusi yag terbetuk adalah Weibull, maka parameter yag diguaka adalah β da θ. β =.9847 θ =.363 Rumus yag diguaka yaitu: MTTF = θγ + β MTTF =.363Γ MTTF =.363Γ (.34) MTTF =.363(0.89) MTTF = jam o Cloth Folder Distribusi yag terbetuk adalah Weibull, maka parameter yag diguaka adalah β da θ. β = 4.87 θ = Rumus yag diguaka yaitu:

16 89 MTTF = θγ + β MTTF = Γ MTTF = Γ (.4) MTTF = (0.9085) MTTF = jam 5..4 Peetua Parameter da Idex of Fit Utuk Time to Repair Pada mesi F70-FQ Idex of Fit Utuk Kompoe Cylider Tabel 5.4 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Weibull (TTR) i t i x i = l(t i ) F(t i ) y i x i. y i x i y i r = 0.97

17 90 Tabel 5.5 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribus Expoesial (TTR) i t i x i = t i F(t i ) y i x i. y i x i y i r = Tabel 5.6 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Normal (TTR) i t i x i = t i F(t i ) y i = z i x i. z i x i z i Mea r =

18 9 Tabel 5.7 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cylider dega Distribusi Logormal (TTR) i t i x i = l(t i ) F(t i ) z i x i. z i x i z i r = Dari hasil perhituga terlihat bahwa ilai idex of fit (r) yag terbesar adalah dega megguaka distribusi Normal, maka parameter yag diguaka μ da σ. Rumus parameter dega distribusi Normal adalah sebagai berikut: σ = b μ = b a Dimaa: a = b = y bx x i i i= i= y xi i= i= xi x i= i y i

19 9 Perhituga utuk parameter β da θ adalah: (.487) (9.56)(0.0045) b = ( ) (9.56) b =.8836 σ =.8836 = a = (.8736)(.8836) = μ = = Idex of Fit Utuk Kompoe Cloth Folder Tabel 5.8 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribusi Weibull i t i x i = l(t i ) F(t i ) y i x i. y i x i y i R = 0.9

20 93 Tabel 5.9 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribusi Expoesial i t i x i = t i F(t i ) y i x i. y i x i y i r = Tabel 5.0 Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribusi Normal i t i x i = t i F(t i ) z i x i. z i x i z i Mea r = 0.987

21 94 Tabel 5. Perhituga idex of fit utuk Kompoe Cloth Folder dega Distribusi Logormal i t i x i = l(t i ) F(ti) z i x i. z i x i z i r = Dari hasil perhituga terlihat bahwa ilai idex of fit (r) yag terbesar adalah dega megguaka distribusi Normal, maka parameter yag diguaka μ da σ. Rumus parameter dega distribusi Normal adalah sebagai berikut: σ = b μ = b a Dimaa: a = b = y bx x i i i= i= y xi i= i= xi x i= i y i Perhituga utuk parameter β da θ adalah: 7(0.93) (7.7)(0.0008) b = 7(8.6564) (7.7)

22 95 b = σ = = 0.00 a = (.0)(4.9986) = μ = = Uji Goodess of Fit Test utuk MTTR Pegujia utuk Kompoe Cylider Karea ilai idex of fit yag terbesar terdapat pada distribusi Normal, maka perhituga yag dilakuka megguaka uji Kolmogorov-Smirov. Adapu cotoh perhitugaya adalah sebagai berikut: Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi Normal. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi Normal. Uji statistikya adalah: D = max{d,d } Dimaa : D t = max Φ i i t i s i t D = max Φ i i t s t = i= t i da s = i= ( t i t)

23 96 Tabel 5. Goodess of Fit Test utuk Time to Repair pada Kompoe Cylider i i/ (-i)/ t i Cumulative Probability D (i) D (i) Max D = Max D = 0.3 N = α = 0.0 D crit = 0.30 Karea ilai D = < D crit = 0.30 maka terima H 0, dega demikia data time to repair utuk kompoe cylider berdistribusi ormal Pegujia Utuk Kompoe Cloth Folder Karea ilai idex of fit yag terbesar terdapat pada distribusi Normal, maka perhituga yag dilakuka megguaka uji Kolmogorov-Smirov. Adapu cotoh perhitugaya adalah sebagai berikut: Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi Normal.

24 97 Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi Normal. Uji statistikya adalah: D = max{d,d } Dimaa : D t = max Φ i i t i s i t D = max Φ i i t s t = i= t i da s = i= ( t i t) Tabel 5.3 Goodess of Fit Test utuk Time to Repair pada Kompoe Cloth Folder i i/ (i-)/ t i Cumulative Probability D (i) D (i) Max D = Max D = = 7 α = 0.0 D crit = 0.76

25 98 Karea ilai D = < D crit = 0.76 maka terima H 0, dega demikia data time to repair utuk kompoe cylider berdistribusi ormal Perhituga Nilai MTTR Utuk Mesi F70-FQ7 Setelah goddess of fit test dilakuka maka lagkah selajutya adalah melakuka perhituga mea time to repair (MTTR). Perhituga ilai MTTR dilakuka dega megguaka rumus dari distribusi yag terbetuk oleh masig-masig data. Berikut adalah cotoh perhituga MTTR utuk kompoe cylibder da cloth folder : o Cylider Distribusi yag terbetuk adalah Normal, maka parameter yag diguaka adalah σ da μ. σ = μ =.8734 Rumus yag diguaka yaitu : MTTR = s / t mede Dimaa : t med = μ da s = σ MTTR =.8734e MTTR =.570 jam /

26 99 o Cloth Folder Distribusi yag terbetuk adalah Normal, maka parameter yag diguaka adalah σ da μ. σ = 0.00 μ =.0998 Rumus yag diguaka yaitu : MTTR = s / t mede Dimaa : t med = μ da s = σ MTTR =.0998e MTTR =. jam 0.00 / 5..7 Perhituga Reliability Sebelum Prevetive Maiteace Perhituga ii dilakuka utuk megetahui tigkat kehadala (reliability) mesi pada saat failure time. Jika tigkat kehadala sesuai dega target perusahaa maka tidak perlu dilakuka tidaka prevetive maiteace terhadap kompoe mesi, sebalikya jika kehadala belum memeuhi target perusahaa maka perlu dilakuka prevetive maiteace utuk mecapai target yag digika. Adapau perhituga reliability utuk masig-masig kompoe adalah sebagai berikut:

27 00 o Cylider Karea data time to failure berdistribusi Weibull maka rumus yag diguaka adalah : R ( t) = e β t θ Dimaa: t = MTTF = β =.9847 θ =.363 R ( t) = e R(t) = Perusahaa megigika tigkat keadala sebesar 85% utuk kompoe kritis, sedagka kehadala yag ada sekarag haya 49,09%. Oleh karea itu perlu dilakuka peyesuaia reliabilty dega melakuka prevetive maiteace. o Cloth Folder Karea data time to failure berdistribusi Weibull maka rumus yag diguaka adalah : R ( t) = e β t θ Dimaa: t = MTTF = β = 4.87 θ =

28 0 R ( t) = e R(t) = Cloth folder juga merupaka kompoe kritis, maka tigkat kehadala sebesar 50.99% masih perlu dilakuka peyesuaia dega megguaka prevetive maiteace Peyesuaia Reliability Dega Target Perusahaa Peigkata reliability dapat dilakuka dega cara melakuka tidaka prevetive maiteace. Dega melakuka prevetive maiteace pegaruh wear out terhadap mesi dapat dikuragi. Moddel kehadala yag aka diguaka megasumsika mesi kembali pada kodisi awal setelah dilakuka tidaka prevetive maiteace. Utuk itu perlu dilakuka perhituga MTTF, setelah MTTF diketahui maka dilakuka perbadiga reliability sebelum da sesudah dilakuka tidaka prevetive maiteace Peyesuaia Reliability utuk Kompoe Cylider Peyesuaia dilakuka dega mecari ilai t yag meghasilka ilai kehadala sebesar 85%, yag atiya ilai t tersebut aka mejadi ilai T (waktu utuk melakuka prevetive maiteace). Utuk itu perlu dilakuka perhituga reliability selama beberapa jam operasi. Berikut ii adalah hasil perhituga reliability utuk 570 jam operasi.

29 0 Parameter yag diguaka: θ =.363 β =.9848 MTTF = Tabel 5.4 Perhituga Reliability Kompoe Cylider t R(t) R(T) R(t-T) Rm(t)

30 03 Didapatka : T = 0 jam R(T) = Keteraga: t T R(t) R(t-T) = waktu operasi = selag waktu prevetive maiteace = Reliability sekarag = Probabilitas reliability utuk waktu t-t dari tidaka prevetive maiteace yag terakhir Rm(t) = Reliability setelah prevetive maiteace Dari hasil perhituga dapat diketahui, bahwa utuk memperoleh tigkat kehadala sebesar 85% maka harus dilakuka prevetive maiteace setiap 0 jam operasi. Tidaka prevetive yag perlu dilakuka adalah dega membersihka cylider agar geraka cam dalam cylider tidak terhambat. Dega melakuka prevetive maiteace setiap 0 jam maka kehadala kompoe megalami peigkata sebesar 36%. Utuk melihat peurua reliability saat failure da prevetive dapat dilihat pada grafik dibawah ii.

31 Reliability (R) R(t) Rm(t) Time (t) Grafik 5. Perbadiga Reliability Sebelum da Sesudah Prevetive Maiteace utuk Kompoe Cylider Peyesuaia Reliability utuk Kompoe Cloth Folder Cloth Folder merupaka kompoe kritis, oleh karea itu perusahaa megigika tigkat kehadala sebesar 85%. Ii berarti reliablity yag ada sekarag harus ditigkatka sebesar 34%. Kompoe cloth folder ii berfugsi utuk melipat kai setelah beag selesai dirajut di dalam cylider. Berikut ii adalah hasil perhituga reliability utuk 06 jam operasi. Parameter yag diguaka : θ = β = 4.87 MTTF =

32 05 Tabel 5.5 Perhituga Reliability Kompoe Cloth Folder t R(t) R(T) R(t-T) Rm(t) Didapatka : T = 5 jam R(T) = Reliability sebesar 85% diperoleh saat mesi telah bekerja selama 5 jam, maka setiap mesi telah beroperasi selama 5 jam perlu dilakuka

33 06 tidaka prevetive maiteace. Tidaka yag perlu dilakuka yaitu memeriksa kodisi ratai, gear da roda pemutar. Utuk melihat peurua reliability saat failure da prevetive dapat dilihat pada grafik dibawah ii Reliability (R) R(t) Rm(t) Time (t) Grafik 5.3 Grafik Reliabilty Sebelum da Sesudah Prevetive Meiteace utuk Kompoe Cloth Folder 5..9 Perhituga Total Cost Sebelum da Sesudah Prevetive Maiteace Utuk melakuka tidaka prevetive maiteace maka aka ada biaya yag harus dikeluarka oleh perusahaa yaitu prevetive cost. Biaya prevetive ii kemudia aka dibadigka dega failure cost. Failure cost merupaka biaya yag timbul karea mesi megalami kerusaka (dowtime) pada saat mesi sedag melakuka kegiata produksi. Perbadiga ii dilakuka utuk megetahui berapa besarya savig cost yag dihasilka

34 07 setelah melakuka prevetive maiteace. Perhituga biaya failure da biaya prevetive yaitu: o Biaya Baha Baku Utuk merajut satu roll kai diperluka waktu selama jam. Berat kai utuk satu roll adalah 0kg (90% beag da 0% pewara) o Biaya Listrik Tabel 5.6 Data Biaya Baha Baku Kai Stripper Nama Jumlah Harga/kg Total Baha (kg) (Rp) (Rp) Beag Total Biaya Baha Baku Besarya listrik yag diperluka utuk mejalaka mesi rajut F70- FQ7 adalah 00 watt. Biaya listrik utuk roll adalah =,kw x Rp 600,- x jam = Rp Rp440,- o Biaya Teaga Kerja Tabel 5.7 Data Biaya Teaga Kerja Teaga Kerja Biaya/shift Biaya/jam Jumlah Total (Rp) (Rp) (Rp) Operator Baha Baku Baha Jadi Total Biaya Teaga Kerja 35

35 08 Karea waktu yag dibutuhka utuk mecetak satu roll kai adalah jam, maka biaya produksi perjamya yaitu: Biaya material + biaya listrik + biaya teaga kerja ((Rp 95500,- + Rp 440,-)/) + 35,- = Rp Tabel 5.8 Perhituga Biaya Failure da Biaya Prevetive Nama Biaya Teaga Kerja Biaya Tf Tp Cf Cp Kompoe Maiteace (Rp) Produksi (Rp) (jam) (jam) (Rp) (Rp) Cylider Cloth Folder Dega diperolehya biaya satu siklus prevetive (Cp) da biaya satu siklus failure (Cf) maka selajutya dapat dilakuka perhituga utuk membadigka total biaya prevetive (Tc(tp))da failure (Tc(tf)). Tabel 5.9 Perhituga Total Biaya Failure Nama tf Cf Tc(tf) Kompoe (MTTF) (Rp) (Rp/jam) Cylider jam Cloth Folder jam Tabel 5.30 Perhituga Total Biaya Prevetive Nama Cp Tc(tp) Tp (T) Kompoe (Rp) (Rp/jam) Cylider 0 jam Cloth Folder 5 jam

36 09 Cotoh perhituga utuk total cost : o Total cost failure utuk kompoe cylider Tc ( tf ) = Cf tf Tc ( tf ) = Tc(tf) = Rp /jam o Total cost prevetive utuk kompoe cylider Cp * R + Cf ( R) Tc( tp) = tp * R + tf ( R) 6875* ( 0854) Tc ( tp) = 0* ( 0.854) Tc(tp) = Rp36.97/jam Utuk meghitug Tc dalam satu bula perlu diketahui berapa kali frekuesi kerusaka atau perawata yag terjadi (k) dalam satu bula tersebut. Nilai frekuesi kerusaka atau perawata dapat diperoleh dega rumus : Total k = jam ker t ja per bula

37 0 dimaa : t = iterval waktu kerusaka (tf) atau perawata (tp) Perhituga jam kerja per bula : hari ada 3 shift dg total jam kerja = jam miggu = 5 hari kerja bula = 4 miggu Jam kerja per bula = *5*4 = 40 jam/bula Perhituga ilai k utuk masig masig kompoe adalah : o Kompoe cylider tf = tp = 0 kf = =.3 kp = 40 = o Kompoe cloth folder tf = tp = 5 kf = =.37

38 kp = 40 =.95 5 Setelah ilai k diperoleh maka dapat dihitug besarya biaya total per bula. Dega demikia besarya peghemata biaya utuk kompoe cylider da kompoe cloth foder dapat diketahui. Perhituga peghemata biaya dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 5.3 Perhituga Peghemata Biaya Nama Failure Prevetive Peghemata Tc Kompoe tf kf (Rp/jam) Tc(rp/bl) tp kp Tc(rp/jam) Tc(Rp/bl) Tc(Rp/bl) % Cylider % Cloth folder % 5.3 Aalisa Data da Pembahasa 5.3. Aalisa Iterval Waktu Kerusaka Dari hasil perhituga dapat diketahui bahwa data TTF utuk kompoe cylider berdistribusi Weibull dega ilai β sebesar.9848 da ilai MTTF sebesar jam. Nilai β sebesar.9848 berarti laju kerusaka utuk kompoe cylider terus meigkat, hal ii dapat dipegaruhi oleh umur mesi, baha baku yag diguaka, operator yag megguaka da lai-lai. Sedagka ilai MTTF sebesar jam berarti mesi megalami kerusaka setelah beroperasi selama 97 jam. Dega demikia perusahaa aka melakuka tidaka perwata atau

39 peggatia kompoe pada saat mesi megalami dowtime setelah melakuka operasi selama 97 jam. Kompoe cloth folder juga berdistribusi Weibull amu memiliki ilai β yag lebih besar dari pada kompoe cylider yaitu 4.87, sedagka ilai MTTF sebesar jam. Dega ilai β sebesar 4.87 ii berarti laju kerusaka semaki meigkat da medekati distribusi ormal. Peigkata laju kerusaka ii dapat disebabka oleh lubrikasi yag kurag baik, umur mesi da lai-lai Aalisa Reliability Sistem Berjala Dega sistem yag ada maka kompoe cylider aka megalami peurua reliability higga 49,09% pada saat MTTF = jam. Ii meujukka bahwa perusahaa baru aka melakuka perawata pada saat reliability meuru higga 49%. Sedagka utuk kompoe cloth folder pada saat MTTF = ilai reliability meuru higga 50.99%. Dega demikia tidaka perawata baru dilakuka setelah reliability meuru higga 50.99%. Karea ilai reliability masig-masig kompoe yag masih tergolog redah, maka perusahaa perlu melakuka peyesuaia reliability

40 3 dega melakuka tidaka prevetive maiteace. Dega melakuka prevetive maiteace maka ilai reliability utuk masig-masig kompoe diharapka megalami peigkata Aalisa Reliability Sistem Usula (Prevetive Maiteace) Nilai T (iterval prevetive maiteace) diperoleh berdasarka target reliability yag diigika oleh perusahaa. Dalam hal ii perusahaa megigika tigkat reliability sebesar 85%. Dega demikia selag waktu utuk melakuka tidaka prevetive pada masig-masig kompoe yaitu 0 jam utuk kompoe cylider da 5 jam utuk kompoe cloth folder. Peigkata reliability mejadi 85% secara teori bisa dilakuka, amu pada praktekya reliability 85% mugki tidak bisa dicapai sepeuhya. Hal ii karea umur mesi yag rata-rata sudah diatasa 5 tahu. Reability yag dicapai mugki atara 70 % s/d 75%. Dega melakuka tidaka prevetive setiap 0 jam utuk kompoe cylider da 5 jam utuk kompoe cloth folder, maka diperoleh peigkata reliability sebesar 34.40% utuk kompoe cloth folder da 36.05% utuk kompoe cylider.

41 4 Peigkata reliability mejadi 85% secara teori bisa dilakuka, amu pada praktekya reliability 85% mugki tidak bisa dicapai sepeuhya. Hal ii karea umur mesi yag rata-rata sudah diatasa 5 tahu. Reability yag dicapai mugki atara 70 % s/d 75%. Selag waktu utuk melakuka tidaka prevetive ii dapat diguaka sebagai acua utuk membuat jadwal prevetive utuk kompoe cylider da cloth folder pada mesi F70-FQ7. Dega adaya jadwal prevetive tersebut perusahaa dapat me-maitai kehadala mesi agar beroperasi secara optimal Aalisa Biaya Failure da Prevetive Utuk biaya failure pada kompoe cylider adalah Rp sedagka utuk biaya prevetive adalah Rp 6, Dega adaya tidaka prevetive perusahaa aka memperoleh peghemata biaya yag sigifika. Pada kompoe cloth folder biaya failure adalah Rp sedagka utuk biaya prevetive adalah Rp 3, Dari hasil perhituga biaya terlihat adaya peghemata atara biaya failure da prevetive. Peghemata terjadi karea biaya prevetive tidak memperhitugka biaya produksi. Hal ii disebabka karea tidaka

42 5 prevetive diusahaka dilakuka diluar jam operasi mesi. Selai itu biaya kompoe juga ditiadaka sebab tidak selalu dilakuka peggatia kompoe setiap terjadi dowtime pada mesi Aalisa Peghemata Biaya Dari hasil perhituga biaya total, megguaka tigkat reliability 85% diperoleh peghemata utuk biaya prevetive sebesar Rp per bula. Sedagka utuk kompoe cloth folder peghemata yag diperoleh setelah tidaka prevetive adalah Rp per bula. Dega demikia persetase peghemata utuk kompoe cylider adalah 7.78% da kompoe cloth folder sebesar 70.94%. Dega tigkat peghemata sebesar 70% da 7%, maka tidaka prevetive maiteace perlu dilakuka oleh perusahaa dalam hal pemeliharaa da perawata mesi. Namu demikia tidak setiap tidaka prevetive aka meghasilka biaya yag lebih kecil daripada biaya failure. Hal ii dipegaruhi oleh beberapa faktor seperti harga kompoe yag murah, sehigga perusahaa lebih memilih utuk meggatiya daripada melakuka tidaka prevetive.

43 6 5.4 Aalisa da Pembahasa Sistem Berjala Sistem perawata mesi yag ada di perusahaa ii masih kurag baik da bersifat tradisioal. Hal ii dapat dilihat dega tidak adaya jadwal ruti utuk melakuka perawata mesi. Perawata yag dilakuka saat ii bersifat perbaika (corective maiteace). Perawata ruti yag dilakuka dalam jagka waktu tertetu haya berdasarka pegalama para tekisi maiteace atau maual book masig-masig mesi da dilakuka saat mesi tidak beroperasi. Jadi perawata terhadap mesi dilakuka jika mesi megalami kerusaka yag meyebabka mesi tidak berfugsi dega baik ataupu tidak mampu beroperasi lagi. Pecatata data utuk perawata mesi memag telah dilakuka amu data yag diperoleh tidak diguaka utuk membuat jadwal ruti maiteace melaika utuk meilai hasil kerja tekisi da utuk membuat reschedulig kegiata produksi. Prosedur yag dilakuka dalam sistem ada sekarag ii utuk melakuka tidaka perawata pada mesi yag megalami kerusaka adalah sebagai berikut: Jika mesi megalami gaggua atau kerusaka maka operator yag meagai mesi tersebut aka melaporkaya kepada bagia maiteace (tekisi) megeai gaggua atau kerusaka yag dialami. Hal pertama yag dilakuka oleh tekisi adalah megecek mesi yag bermasalah. Setelah diketahui jeis kerusakaya maka dilakuka pecatata data perawata da melakuka perbaika mesi. Jika mesi memerluka peggatia part maka

44 7 tekisi harus membuat surat pegambila part yag di approve oleh Kabag. Maiteace da diserahka ke bagia gudag baha baku. Setelah selesai memperbaiki maka tekisi tersebut melaporka hasil kerjaya kepada Kabag. Maiteace. Utuk perawata ruti seperti peggatia oli dilakuka pada saat mesi tidak beroperasi atau pada awal shift. Diagram 5. Diagram Alir Sistem Perawata Sekarag 5.5 Aalisa Kebutuha Peggua (System Requiremet Specificatio) Sistem iformasi prevetive maiteace yag dibuat ii aka megguaka seluruh data perawata mesi yag ada pada bagia maiteace. Sistem iformasi ii atiya dapat membatu bagia

45 8 maiteace dalam membuat jadwal ruti perawata mesi serta dalam pegambila keputusa yag meyagkut tidaka perawata mesi. Pada bagia maiteace terdapat beberapa aktivitas pecatata data atara lai adalah pecatata data mesi, data kompoe, data perawata mesi, da data karyawa bagia maiteace. Sistem iformasi yag aka dibuat harus mampu memeuhi semua aktivitas yag ada pada bagia maiteace tersebut. Sistem iformasi yag aka dibagu ii dapat meghitug ilai MTTF, MTTR, reliability da membuat jadwal perawata yag aka diguaka utuk meerapka prevetive maiteace. Selai itu sistem ii juga dapat meghitug savig cost dega membadigka biaya saat failure dega biaya saat melakuka prevetive maiteace. Dega adaya jadwal perawata maka bagia maiteace dapat meetuka kapa waktu yag tepat utuk melakuka perawata sebelum mesi megalami kerusaka atau gaggua. Agar sistem yag dibuat dapat memeuhi semua kebutuha da iformasi yag diperluka oleh bagia maiteace maka ada beberapa hal yag perlu dipertimbagka yaitu: o Tekisi aka megisi data historis dowtime mesi. Setelah diisi sistem secara otomatis aka melakuka perhituga TTF da TTR yag aka diguaka utuk perhituga reliability mesi. Dega adaya fugsi ii maka iformasi kerusaka mesi dapat dega mudah diperoleh.

46 9 o Bagia Maiteace dapat membuat jadwal perawata (prevetive maiteace) berdasarka iterval waktu prevetive yag telah diperoleh melalui perhituga Reliability. o Bagia Maiteace dapat meghitug besarya savig cost dega membadigka biaya saat sebelum dilakuka prevetive maiteace da biaya sesudah dilakuka prevetive maiteace. Selai itu sistem ii dapat meghitug biaya kehilaga produksi pada saat mesi megalami dowtime. o Bagia Maiteace dapat melakuka perhituga reliability. Dega dilakukaya perhituga ii maka dapat diketahui peigkata reliability yag diigika oleh perusahaa dari reliability sebelum prevetive maiteace dilakuka. o Kabag maiteace dapat meg-update karyawa bagia tekisi serta iformasi megeai mesi beserta kompoeya misal omor mesi, ama, tahu, status dll. Dega mempertimbagka beberapa hal diatas, diharapka sistem iformasi yag diracag aka memberika peigkata performasi da kehadala dari setiap mesi yag ada serta membatu bagia maiteace dalam megambil keputusa yag berhubuga dega perawata mesi. Selai itu dega adaya sistem ii dapat memberika kemudaha bagi pihak maajeme utuk memperoleh da megorgaisasika data dega lebih cepat da akurat.

47 0 5.6 Aalisa da Peracaga Sistem Iformasi dega Motode UML 5.6. Cotext Diagram (Rich Picture) Rich picture diguaka utuk mejelaska sistem yag aka dibuat agar lebih mudah dipahami. Dega adaya rich picture ii maka komuikasi atara pegembag sistem dega perusahaa dapat lebih mudah utuk dilakuka dalam memahami sistem yag dibuat. Diagram 5. Cotext Diagram (Rich Picture) 5.6. Problem Domai Class Diagram Class diagram meggambarka kumpula dari class da relasi atar class. Class diagram juga meujukka atribut (attribute) da operasi (operatio) dari sebuah objek class. Sebelum membuat class diagram,

48 terlebih dahulu dilakuka pembuata class cadidate da evet cadidate. Hasil pembuata class cadidate da evet cadidate kemudia diaalisa utuk memperoleh evet table. Setelah evet table diperoleh class diagram dapat dibuat berdasarka evet table tersebut. Berikut adalah tabel class cadidate da evet cadidate: Tabel 5.3 Class Cadidate da Evet Cadidate Class Cadidate Tekisi Produk Mesi Defect Jadwal Produksi MTTF Jadwal Maiteace MTTR Kabag Maiteace Prevetive Reliability Failure Kompoe Biaya Peggua Evet Cadidate diiput dilihat diupdate Meghitug MTTF dihapus Meghitug MTTR Meghitug dibuka reliability dihitug Meghitug biaya dibuat Class cadidate da evet cadidate yag dibuat diguaka sebagai dasar utuk membuat evet table. Evet table ii meggambarka hubuga atara class dega evet yag mugki terjadi dalam sistem.. Namu evet maupu class yag dimasukka dalam evet table ii sudah diaalisa da disarig terlebih dahulu sehigga baik evet maupu class yag tidak dibutuhka tidak dipakai lagi.

49 Tabel 5.33 Evet Table Class Evet Peggua Mesi Jadwal Produksi Kompoe Defect Reliability diiput + + * + * diupdate * * * * dihapus * * dihitug * * disimpa * + * * * * dibuat dilihat * * * * Serig + Sekali Setelah evet table diperoleh, maka class diagram dapat dibuat berdasarka evet table tersebut. Diagram 5.3 Class Diagram awal

50 State Chart Diagram State chart diagram merupaka sebuah diagram yag meggambarka daur hidup sebuah class dimulai dari kodisi awal muculya class itu sampai kodisi akhir berakhirya daur hidup class tersebut. Berikut adalah state chart dari msig-masig class yag ada. o State Peggua Diagram 5.4 State Chart Peggua o State Mesi Diagram 5.5 State Chart Mesi o State Kompoe

51 4 o State Jadwal Produksi Diagram 5.6 State Chart Kompoe o State Reliability Diagram 5.7 State Chart Jadwal Produksi Diagram 5.8 State Chart Reliability o State Defect

52 5 Diagram 5.9 State Chart Defect Applicatio Domai Use Case Diagram Use case berfugsi utuk meggambarka iteraksi atara sistem yag dibuat dega peggua sistem. Utuk membuat use case diperluka actor table terlebih dahulu. Actor table ii meggambarka hubuga atara use case dega actor yag megguakaya. Tabel 5.34 Actor Table UseCase Tekisi Actor Kabag Maiteace Iput Defect v v Iput Data Mesi v Iput Data Kompoe v Iput Jadwal Produksi v v Iput Data Peggua v Meghitug Reliability v v Membuat Jadwal Prevetive v v Meghitug Biaya v v

53 6 Setelah membuat actor table lagkah selajutya adalah membuat use case berdarka actor table. Berikut adalah use case yag meggambarka iteraksi atara sistem dega peggua. Diagram 5.0 Use Case Diagram

54 7 Utuk megetahui iteraksi atara actor dega sistem didalam use case diagram maka perlu dibuat actor spsificatio. Dibawah ii adalah actor spesificatio utuk setiap actor. Tabel 5.35 Actor Spesificatio Tekisi Goal Characteristic Tekisi Orag yag melakuka perbaika da perawata mesi. Jika terjadi breakdow, tekisi megisi form kerusaka mesi. Hal petig yag dilakuka tekisi dalam sistem adalah megiput data breakdow, meghitug MTTF & MTTR, meghitug reliability, membuat jadwal maiteace. Total terdapat 0 orag utuk 3 shift. Setiap tekisi bertaggugjawab terhadap pemeliharaa da perawata mesi yag mejadi bagiaya. Tabel 5.36 Tabel Actor Spesificatio Kabag. Maiteace Goal Characteristic Kabag. Maiteace Orag yag bertaggugjawab terhadap kelacara mesi pada latai produksi. Megatur hak akses peggua, malakuak perhituga biaya serta membuat jadwal maiteace. Total terdapat orag kepala bagia yag membawahi seluruh tekisi di latai produksi. Memiliki pegetahua terhadap perhituga yag dihasilka oleh sistem.

55 8 Use case specificatios diguaka utuk mejelaska bagaimaa use case itu bekerja di dalam sistem, da fugsi apa saja yag berhubuga lagsug dega use case tersebut. Dibawah ii merupaka Use Case Specificatio utuk masig-masig use case. Tabel 5.37 Use Case Spesificatio Iput Data Mesi Use Case Object Fuctio Iput Data Mesi Berfugsi utuk megiput data mesi baru. Data yag diiput berupa MachieID, MachieName, Year, MaterialAmout, ProdukctioTime. Use case ii dapat diguaka Kabag. Maiteace. Mesi Tambah data, Simpa data, Hapus data, View data, Ubah data Tabel 5.38 Use Case Spesificatio Iput Data Kompoe Use Case Object Fuctio Iput Data Kompoe Berfugsi utuk megiput data kompoe baru merubah data kompoe. Data yag diiput adalah MachieID, PartID, PartName, Available, Price, Supplier. Use case ii dapat diguaka oleh Kabag Maiteace. Kompoe Tambah data, Simpa data, Hapus data, Ubah data, View data

56 9 Tabel 5.39 Use Case Spesificatio Iput Data Dowtime Use Case Object Fuctio Iput Defect Berfugsi utuk megiput data dowtime dari mesi yag megalami kerusaka pada kompoe tertetu. Utuk megiput data dowtime perlu diketahui MacieID da jeis kompoe terlebih dahulu, setelah itu data yag diiput adalah taggal rusak, jam rusak, taggal perbaiki, lama perbaiki da jeis tidaka. Use case ii dapat diguaka oleh tekisi da Kabag Maiteace. Mesi, Kompoe Tambah data, Simpa data, View data Tabel 5.40 Use Case Spesificatio Iput Jadwal Produksi Iput Jadwal Produksi Use Case Berfugsi utuk megiput jadwal mesi yag melakuka proses produksi atau merubah jadwal produksi. Use case ii dapat diguaka oleh tekisi da Kabag Maiteace. Object Mesi Fuctio Tambah data, Simpa data, View data,

57 30 Tabel 5.4 Use Case Spesificatio Iput Data Peggua Use Case Object Fuctio Iput Data Peggua Berfugsi utuk megiput data peggua baru, merubah data peggua, meetuka hak akses peggua. Use Case ii diguaka oleh Kabag. Maiteace. Peggua Tambah data, Simpa data, Hapus data, Ubah data Tabel 5.4 Use Case Spesificatio Meghitug Reliability Use Case Object Fuctio Meghitug Reliability Berfugsi utuk meghitug reliability mesi saat failure da prevetive. Perhituga reliability membutuhka ilai MTTF, target reliability da iterval yag diigika. Perhituga dilakuka utuk periode waktu tertetu. Hasil dari perhituga ii adalah iterval waktu yag dibutuhka utuk melakuka prevetive maiteace. Use case ii dapat diguaka oleh tekisi maupu Kabag. Maiteace. Reliability, Defect Simpa Hasil, Hitug reliability

58 3 Tabel 5.43 Use Case Spesificatio Membuat Jadwal Prevetive Use Case Object Fuctio Membuat Jadwal Prevetive Berfugsi utuk membuat jadwal ruti perawata mesi berdasarka perhituga reliability. Utuk membuat jadwal prevetive, Kabag maiteace membutuhka iterval waktu prevetive dari perhituga reliability da jadwal produksi utuk megetahui sudah berapa lama mesi telah beroperasi. Reliability, Jadwal produksi Buat jadwal Tabel 5.44 Use Case Spesificatio Meghitug Biaya Use Case Object Fuctio Meghitug Biaya Use case ii diguaka oleh Kabag. Maiteace utuk meghitug biaya saat failure da prevetive, sehigga diketahui berapa savig cost yag aka diperoleh. Reliability Hitug biaya, Cetak Fuctio List Tujua dari fuctio list adalah utuk meetuka kemampua proses (fuctios) dari suatu sistem iformasi. Fuctios tersebut bergua utuk membatu actor dalam megguaka sistem. Di dalam fuctio list terdapat complexity da fuctio type. Complexity terdiri dari simple, medium, complex

59 3 da very complex sedagka fuctio type terdiri dari read, update, sigal da compute. Tabel 5.45 Fuctio List Fuctio Complexity Type Query data peggua Simple Read Query data mesi Simple Read Query data kompoe Simple Read Query data dowtime Simple Read Query jadwal produksi Simple Read Simpa data peggua Simple Update Simpa data mesi Simple Update Simpa data kompoe Simple Update Simpa data dowtime Simple Update Simpa jadwal produksi Simple Update Simpa jadwal maiteace Simple Update Hitug MTTF da MTTR Medium Compute Hitug reliability Very complex Read ad compute Hitug biaya Complex Compute Buat jadwal maiteace Complex Compute Update data peggua Simple Update Update data kompoe Simple Update Update data dowtime Simple Update Update jadwal produksi Simple Update

60 Sequece Diagram Sequece diagram memberika gambara tetag hubuga yag terjadi atara actor, object da user iterface yag ada dalam sistem iformasi. Selai itu di dalam sequece diagram dapat dilihat alira pesa atar objek yag berupa evet atau message saat suatu use case dijalaka. Sequece diagram yag terdapat dalam sistem ii yaitu : o Sequece Iput Mesi Diagram 5. Sequece Iput Mesi Keteraga utuk sequece Iput Mesi :. Kabag. Maiteace membuka form Iput Mesi dari Meu Utama

61 34. Utuk meambah data Kabag. Maiteace dapat megguaka metode ditambah(). 3. Kabag. Maiteace memasukka data mesi pada user iterface Iput Mesi dega metode diiput(). 4. Dega megguaka metode disimpa(),kabag. Maiteace dapat meyimpa data mesi pada Mesi. 5. Utuk melihat data yag telah disimpa Kabag. Maiteace dapat megguaka metode dilihat(). 6. Utuk megubah data yag telah disimpa Kabag. Maiteace dapat megguka metode update(). 7. Jika data sudah tidak diguaka lagi, Kabag. Maiteace dapat megguaka metode dihapus() utuk meghapus data. o Sequece Iput Kompoe

62 35 Diagram 5. Sequece Iput Kompoe Keteraga utuk sequece Iput Kompoe:. Kabag. Maiteace membuka form Iput Kompoe dari Meu Utama. Utuk meambah data Kabag. Maiteace dapat megguaka metode ditambah(). 3. Kabag. Maiteace memasukka data mesi pada user iterface Iput Kompoe dega metode diiput(). 4. Dega megguaka metode disimpa(),kabag. Maiteace dapat meyimpa data mesi pada Kompoe.

63 36 5. Utuk melihat data, Kabag. Maiteace dapat megguaka metode 6. dilihat().

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 40 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Pada bagia ii aka diuraika megeai hasil kegiata pegumpula data da proses pegolaha data yag dilakuka. Sebagai objek peelitia adalah mesi ove botol PT.Pharos Idoesia.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum, 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Pegumpula da Pegolaha Data 4.. Peetua Sectio Kritis Perhituga pada peelitia ii dimulai dega megumpulka data jumlah breakdow da dowtime pada setiap sectio yag ditagai oleh

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

JURNAL REKAYASA DAN MANAJEMEN SISTEM INDUSTRI VOL.3 NO. 3 TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS BRAWIJAYA

JURNAL REKAYASA DAN MANAJEMEN SISTEM INDUSTRI VOL.3 NO. 3 TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS BRAWIJAYA PENGUKURAN PERFORMANSI SISTEM PRODUKSI MENGGUNAKAN OVERALL THROUGHPUT EFFECTIVENESS (OTE) (Studi Kasus: PT. Tai Gemilag Desa Kerje Kecamata Sregat Kabupate Blitar) PRODUCTION SYSTEM PERFORMANCE MEASUREMENT

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

ANALISA KEBIJAKAN REPAIR MAINTENANCE DAN KEBIJAKAN PREVENTIVE MAINTENANCE UNTUK MENGETAHUI BIAYA OPTIMAL PADA MESIN AYAK PT.

ANALISA KEBIJAKAN REPAIR MAINTENANCE DAN KEBIJAKAN PREVENTIVE MAINTENANCE UNTUK MENGETAHUI BIAYA OPTIMAL PADA MESIN AYAK PT. ANALISA KEBIJAKAN REPAIR MAINTENANCE DAN KEBIJAKAN PREVENTIVE MAINTENANCE UNTUK MENGETAHUI BIAYA OPTIMAL PADA MESIN AYAK PT. JAMU JAGO Audi Rakhmada ), Aries Susaty 2) Program Studi Tekik Idustri Fakultas

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

P r o s i d i n g 149

P r o s i d i n g 149 P r o s i d i g 149 PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK KOPI TRADISIONAL DALAM RANGKA MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN Heptari Elita Dewi (1), Aisa Aprilia (2), Heru Satoso Hadi Subagyo (3) Fakultas Pertaia, Uiversitas

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN

III. METODELOGI PENELITIAN III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK

BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK 4.1. Aalisis Sistem 4.1.1. Aalisis Dokume Aalisis dokume bertujua utuk megetahui spesifikasi iformasi yag ada dalam sistem yag dipakai utuk dokume. Dokumedokume tersebut diataraya

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ Studi Kasus Optimasi Proses Sizig Beag di P.T. XYZ Didik Wahjudi Dose Jurusa Tekik Mesi-Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Kriste Petra Ceter for Quality Improvemet Jl. Siwalakerto -, Surabaya 609 dwahjudi@peter.petra.ac.id

Lebih terperinci

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

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

MINIMASI DOWNTIME TOOL PUNCH MESIN HEADING PADA PREVENTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE AGE REPLACEMENT

MINIMASI DOWNTIME TOOL PUNCH MESIN HEADING PADA PREVENTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE AGE REPLACEMENT MINIMASI DOWNTIME TOOL PUNCH MESIN HEADING PADA PREVENTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE AGE REPLACEMENT Edi Satoso 1 ; Edwi Juliato Chairul 2 ABSTRACT Productio machies ca be a barrier for the o time product

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA

BAB IV ANALISIS HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA BAB IV ANALII HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA 4.1. TINJAUAN UMUM Dalam merecaaka ormalisasi sugai, aalisis yag petig perlu ditijau adalah aalisis hidrologi. Aalisis hidrologi diperluka utuk meetuka besarya

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Kabupate Bogor dega respode para peterak ayam broiler yag mejali kerjasama sebagai mitra dega perusahaa kemitraa Dramaga Uggas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER ISSN : 2338-4018 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN KEBUTUHAN BERAS SECARA MULTIUSER Agik Damai Istato (agik_damai@yahoo.co.id) Muhammad Hasbi (mhasbi@sius.ac.id)

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.

Lebih terperinci

SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA)

SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA) SIMULASI BISNIS PROGRAM PENENTUAN HARGA DASAR DENGAN MELIHAT JUMLAH VARIASI PRODUK CACAT (STUDI KASUS PT. MITRAGARMENT INDORAYA) Aak Agug Gede Putra Diatmika 1) I Gede Arya Utama 2) 1) Program Studi Sistem

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN EPS DAN INFORMASI LAPORAN KEUANGAN KELEMAHAN PELAPORAN EPS DALAM LAPORAN KEUANGAN ANALISIS RASIO PROFITABILITAS PERUSAHAAN EARNING PER SHARE (EPS) PRICE EARNING RATIO (PER)

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia eksperime. Karea adaya pemberia perlakua pada sampel (siswa yag memiliki self efficacy redah da sagat redah) yaitu berupa layaa

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

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

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1. Istalasi Software da Hardware Dalam pembuata program ii, peulis megguaka Microsoft Visual Studio 2008, utuk implemetasiya megguaka program Crystal Report 8 utuk membuat

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

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

Lebih terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir 43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat

Lebih terperinci