W. A. Jauhari / Proceeding Seminar Sistem Produksi X (2012)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "W. A. Jauhari / Proceeding Seminar Sistem Produksi X (2012)"

Transkripsi

1 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X egemaga Model rodui-erediaa pada Kau emao-emeli dega Keijaa eguraga Biaya emeaa da Lead ime yag Bergatug pada Uura Lot Waid mad Jauari Jurua ei Idutri Uiverita Seela Maret Suraarta Jl. Ir Sutami No. 36 Suraarta 576 el: 7-63 ax: aidjauari@u.ac.id tra. eelitia ii ertujua utu megemaga model produi-perediaa utu item upply cai yag meliata pemao tuggal da pemeli tuggal dega mempertimaga eijaa peguraga iaya pemeaa da lead time yag ergatug pada uura lot. Biaya pemeaa diaumia dapat diuragi dega ejumla ivetai yag dilaua dega memafaata teologi iformai utu megelola proe pemeaa da peyimpaa. Sedaga earya lead time diaumia proportioal dega atu produi atu etup da atu traportai. ada model ii juga dipertimaga eijaa pemelia aa au da au partial acorder. ujua dari model yag diemaga adala utu memiimai total iaya dega melaua pecaria imulta teradap uura pegirima freuei pegirima uura lot aa au fator pegama da iaya pemeaa. ada peelitia ii eua proedur iteratif diemaga utu memecaa model uula. Hail yag didapata dari coto umeri memperliata aa model perediaa dega mempertimaga adaya eijaa peguraga iaya pemeaa megaila total iaya yag lei ecil diadiga dega model dega iaya pemeaa yag tetap Kata uci: model produi-perediaa pemao pemeli peguraga iaya pemeaa lead time pemelia aa au.. ENHULUN erediaa yag terjadi di etiap peruaaa memerlua pegelolaa yag ai agar dapat meigata efiiei iaya. ega eremagya eilmua upply cai maagemet yag medorog terciptaya iergi atar layer dalam upply cai memuat maajeme perediaa oveioal perlu erua. Maajeme perediaa oveioal yag aya meliat dari udut padag maig-maig pia dalam upply cai dipadag uda tida coco lagi dega emagat parterip yag mucul pada upply cai maagemet. Maajeme perediaa perlu megaomodai epetiga emua pia dalam upply cai agar dapat memeria eutuga yag erimag diampig juga dapat megilaga ditori iformai. Model perediaa teritegrai eperti Joit Ecoomic Lot Sie JELS yag megitegraia pegelolaa perediaa atar layer dalam upply cai tela aya diemaga ole peeliti. Goyal 976 merupaa peeliti yag pertama ali yag megemaga model produi-perediaa utu pemao da pemeli. Model yag diemaga megadopi eijaa lot for lot utu megirima lot produ dari pemao e pemeli. Solui yag diaila dari model ii dapat memeria pegemata yag igifia pada total iaya perediaa gauga. Selajutya eerapa peeliti megemaga model ii dega eragai aumi. Baerjee 986 memuat model itegrai pemao-pemeli dimaa pemao adala produe yag memprodui arag dega ecepata ota. Model ii juga mempertimaga eijaa lot for lot dimaa pemao memprodui tiap lot pegirima e pemeli dalam atc produi yag terpia. Hail yag didapata memutia aa peetua uura lot gauga pemao-pemeli mampu memeria pegemata pada

2 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X total iaya perediaa gauga. Goyal 988 megritii model Baerjee 986 yag mempertimaga eijaa lot for lot. Goyal 988 erpedapat alaupu eijaa memprodui tiap atc yag didaara pada lot pegirima aa megaila total iaya perediaa yag reda amu eluru atc aru uda diprodui eelum pegirima pertama dilaua model tapa lot treamig. ujaa da Kigma megemaga model perediaa pemao-pemeli dega memeria eleluaaa epada pemeli utu meetua jumla freuei pegirima yag aa dilaua. alam peelitiaya merea juga memadiga performai model yag megadopi eijaa lot treamig dega eijaa tapa lot treamig. Model ii emudia diemaga ole Jauari d da Jauari dega merelaai aumi permitaa determiiti mejadi proailiti da megaomodai adaya eijaa pegelolaa aa au. Bereda dega peelitia eelumya yag megaumia adaya uura pegirima yag ama eerapa peeliti eperti Goyal 995 Hill 997 Hill 999 Goyal ad Naee ad Hoque ad Goyal megemaga model produi-perediaa dega uura pegirima ereda. Meipu model perediaa pemao-pemeli dega uura pegirima ereda aa megaila total iaya perediaa yag lei reda amu olui yag diaila mugi aa megaila iaya yag lei ear utu eerapa iaya yag tida dipertimaga dalam model tereut. Mialya eutua apaita traportai da gudag yag ervariai dari atu e atu aa meyeaa peigata pada iaya ativita logiti ujaa da Kigma. ema peelitia yag eraita dega model produi-perediaa dega lead time variale tela meari peratia aya peeliti. Liao da Syu 99 adala ala atu peeliti yag mempereala adaya oep lead time variale dalam model perediaa. Merea mempereala uatu formulai lead time yag dapat diagi mejadi eerapa ompoe dega maig-maig ompoe dapat diuragi dega craig cot. Selajutya Be-aya da Rouf 994 megemaga model Liao da Syu 99 dega meguula aa lead time da uatita pemeaa merupaa variael eputua da mempereala formulai craig cot eagai fugi epoeial. ada peelitia laiya Be- aya da Hariga 4 megemaga model JELS dimaa lead time diformulaia proportioal teradap uura lot yag diprodui ole pemao. Kemudia Hiao 8 megemaga model tereut dega meguula jei formulai reorder poit da ervice level. Lead time dari atc pertama yag diaila ole pemao diformulaia dega mempertimaga adaya atu produi da atu traportai edaga lead time utu atc edua da elajutya aya mempertimaga atu traportai aja. Kemudia dega megadopi model Goyal 995 da Hill 997 Gloc 9 memodifiai model dega mempertimaga adaya uura pegirima yag ereda. Selajutya Gloc melaua ivetigai teradap eragai trategi peguraga lead time pada model perediaa yag mempertimaga lead time variale da ecepata produi variale. ega megadopi model Liao da Syu 99 dapat diutia aa atu etup da atu traportai dapat diuragi dega craig cot. Saat ii peremaga teologi iformai yag peat tela medorog peruaaa utu memafaata Electroic ata Itercage EI utu megitegraia proe pemeaa pegirima da pemayara atar pia dalam upply cai. ega teologi EI iformai tetag oumi produ di pia pemeli ecara otomati da lagug dapat diirim e pia pemao. Berdaara iformai yag diterima pia pemao aa dapat megatur egiata produi da peyimpaa dega lei efiie da dapat mejadala recaa pegirima produ e pemeli dega lei ai. Secara umum dega memafaata teologi EI dalam ii aa dapat meguragi atu traai eigga aa dapat meguragi iaya pemeaa pemao da pemeli. orteou 985 merupaa peeliti yag pertama ali mempereala model EO yag mempertimaga adaya eijaa ivetai utu meguragi iaya pemeaa. Baerjee da Baerjee 99 megemaga model vedormaaged ivetory VMI yag megguaa item EI dimaa pemao yag meetua eijaa pemelia agi pemeli utu meguragi total iaya yag terjadi. Woo d megemaga model Baerjee da Baerjee 99 dega meamaa eijaa pemelia aa au da peguraga iaya pemeaa e dalam item pemao tuggal da pemeli aya. ada model ii pemao memeli aa au dari upplier da meguaya mejadi produ jadi emudia megirimaya e pemeli dega megguaa atu ilu yag ama utu emua pemeli. Cag d 6 megemaga model perediaa pemao-pemeli dega lead time yag dapat diotrol dega eijaa peguraga iaya pemeaa. Merea melaua ivetigai teradap iterai atara lead time dega peguraga iaya pemeaa. Selajutya Zag d 7 megemaga model Woo d dega merelaai aumi atu ilu yag ama utu emua pemeli. Merea mempereala fugi logaritmi dari ivetai yag dilaua utu meguragi iaya pemeaa pada pemeli. Huag d juga melaua tudi teradap peguraga iaya pemroea pemeaa da permaalaa pemeria teggag atu pemayara pada model perediaa teritegrai pemao-pemeli. Merea mempertimaga aa iaya pemroea pemeaa dapat diuragi dega iaya etra yag ilaiya ervariai da ergatug pada pajag atu pemroea pemeaa. Meipu peelitia tetag model perediaa teritegrai pemao-pemeli uda aya dilaua amu agat

3 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X ediit yag memaa tetag peguraga iaya pemeaa eijaa pemeaa aa au lead time variale da au partial acorder ecara imulta dalam atu model. ada maala ii peeliti eruaa utu megemaga model perediaa Hiao 8 dega meamaa eijaa pemelia aa au peguraga iaya pemeaa da partial acorder dega mempertimaga permitaa pemeli yag erifat toati. eelitia ii meguula model perediaa pemao-pemeli yag dapat meetua uura pegirima freuei pegirima uura lot aa au fator pegama da iaya pemeaa ecara imulta.. NOSI N SUMSI Utu megemaga model produi-perediaa pada au pemao-pemeli maa pada peelitia ii aa diadopi eerapa otai da aumi eagai eriut :. Notai rata-rata permitaa per uit atu σ tadard deviai permitaa iaya pemeaa aal pada pemeli iaya pemeaa aa au pada pemao iaya traportai utu etiap pegirima yag dilaua iaya impa per uit produ per uit atu utu pemeli v iaya impa per uit produ per uit atu utu pemao iaya impa per uit aa au per uit atu utu pemao iaya acorder per uit π eutuga margial utu pemeli θ propori ortage yag aa acorder ecepata produi per uit atu K iaya etup r factor overi dari aa au e produ I earya ivetai utu meguragi iaya pemeaa mejadi eear < β fractioal opportuity cot dari ivetai per uit atu λ proetae peguraga iaya pemeaa per dollar peamaa di dalam ivetai I freuei pegirima uura lot aa au uura lot pegirima dari pemao e pemeli fator pegama atu etup da traportai atu traportai. umi Sitem upply cai yag dimodela adala item pemao tuggal da pemeli tuggal dega produ tuggal. emeli melaua pemeaa produ ejumla emudia pemao aa memprodui ejumla dega ecepata produi tetap eear > per etup da pemao aa megirima ejumla e pemeli dega freuei ali. Utu etiap ilu produi pemao aa dieai iaya etup eear K. Sedaga pemeli aa dieai iaya pemeaa eear utu etiap uura lot da iaya traportai eear utu etiap pegirima yag dilaua. 3 emao melaua pemeaa aa au e upplier dega freuei ali utu etiap lot produi. Uura pemeaa aa au dapat diformulaia eagai frai dari lot produi eigga uura lot aa au diformulaia eagai =/r liat Jauari. 4 Sortage diperolea dalam model da diaumia eagai partial acorder. ropori permitaa elama periode tocout yag aa acorder diotaia eagai θ.

4 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X 5 ermitaa elama lead time pada pegirima pertama diaumia erditriui ormal dega rata-rata L da tadard deviai σ L. ermitaa elama lead time pada pegirima edua da eriutya juga diaumia erditriui ormal dega rata-rata da tadard deviai σ. 6 Lead time utu pegirima pertama terdiri dari atu produi da total atu etup da atu traportai L da utu lead time pegirima edua da eriutya aya atu traportai yag dipertimaga. 7 Jumla ivetai I yag diutua ole pemeli utu meguragi iaya pemeaa dari mejadi diformulaia eagai fugi logaritmi dari iaya pemeaa pemeli I l dega <. 3. ENGEMBNGN MOEL 3.. Biaya utu emao Biaya perediaa utu pemao terdiri dari iaya impa aa au iaya impa produ iaya pemeaa aa au da iaya etup. Level perediaa produ dapat diitug dega meguragi aumulai perediaa pemao dega aumulai pegirima yag dilaua. rofil perediaa utu pemao dapat diliat pada gamar. Level perediaa produ pada pemao dapat diformulaia eagai :... Level perediaa aa au utu pemao dapat diformulaia dega r r Seigga total iaya utu pemao etiap atu dapat diitug dega rumu K r C v v r 3.. Biaya utu emeli Biaya perediaa utu pemeli terdiri dari iaya pemeaa iaya traportai iaya ivetai iaya impa da iaya ortage. ormulai utu level perediaa pemeli diadopi dari model Hadley-Witi 963 q/ + to pegama. ega mempertimaga aa permitaa elama lead time utu pegirima pertama erditriui ormal dega rata-rata L da tadar deviai σ L eigga to pegama diformulaia dega S L 3 dimaa adala fator pegama utu pegirima pertama.

5 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X Level perediaa aa au /r /r Level perediaa produ Watu / / / Watu / otal aumulai perediaa produ utu pemao otal peguraga perediaa produ pada pemao Watu Gamar. rofil perediaa pada pemao Epetai ortage utu pegirima pertama dapat diformulaia eagai L x f x dx dimaa 4 f 5 f adala proailita fugi padat dari ditriui ormal tadard a fugi umulatif ditriui dari ditriui ormal tadar. ermitaa elama lead time utu pegirima edua da eriutya erditriui ormal dega rata-rata da

6 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X tadar deviai σ. Seigga to pegama dapat diitug dega rumu S 6 dimaa adala fator pegama utu pegirima edua da elajutya. Epetai ortage utu pegirima edua da elajutya dapat diformulaia eagai dx x f x L 7 dimaa f 8 ari peramaa 3 da 6 uuga atara da dapat diformulaia dega 9 Seigga total iaya perediaa utu pemeli dapat diformulaia eagai l C B 3.3. otal iaya ari peramaa da dapat diformulaia total iaya eagai eriut C = C V +C B i give y l r r K v C Utu meyederaaa peramaa diata maa aa diguaa peramaa eriut K G v H 3 Seigga permaalaa diata dapat diformulaia eagai l G r r H C Mi 4 Suject to < 5

7 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X 4. ROSEUR SOLUSI Utu memecaa permaalaa diata maa perlu dilaua peurua pertama teradap peramaa total iaya. ega megaumia ilai da tetap maa turua pertama dari total iaya C teradap parameter da aa didapata r r G H C 6 C 7 C 8 dimaa adala fugi ompleme dari ditriui umulatif. Nilai miimum dari C aa tercapai pada titi yag memeui peramaa C C da C ecara imulta. Seigga aa agat jela aa peramaa 4 aa erifat ovex utu parameter da tetapi mugi tida aa erifat ovex utu parameter. ega meettig peramaa 6-8 ama dega ol maa aa didapata: r H r G 9 ari peramaa 9- dapat terliat aa aa ada uuga atar parametereigga diperlua uatu proedur iterative utu mecari ilai overge dari da. Utu meyeleaia permaalaa ii maa proedur yag diemaga megguaa ide daar dari algoritma Be-aya ad Hariga 4. Seigga algoritma peyeleaia permaalaa ii adala eagai eriut : Laga : etapa = da C-= Laga : etapa = dac = Laga 3 : etapa = da itug r H r G dimaa [x] adala ilai iteger terdeat dari x Laga 4 : Hitug dega peramaa da dega peramaa 9 Laga 5 : Hitug dega peramaa

8 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X Laga 6 : Hitug = [ ] dega peramaa 9 Laga 7 : Ulagi laga 4-7 ampai ilai da tida erua Laga 8 : Hitug C dega peramaa 4. Jia C C ulagi laga 3-7 dega =+ jia tida emali e laga 9. Laga 9 : Hitug C=C jia C C ulagi laga - 8 dega =+ jia tida emali e laga. Laga : Hitug C****=C- eigga * * * * * adala olui optimal 5. CONOH NUMERIK ada coto umeri ii aa diguaa data eagai eriut : = /tau = 5 uit/tau = 3 uit/tau = $5/pemeaa = $5/pemeaa = $/pegirima = $5/uit/tau v= $4/uit/tau = $/uit/tau π = $5/uit π = $5/uit θ = 5 r = 8 β = $./tau λ =.5 K= $4/etup = =.5. ael memperliata peradiga atara model uula dega model tapa peguraga iaya pemeaa. apat diliat aa model uula memilii performai yag lei ai jia diadiga dega model tapa peguraga iaya pemeaa. Rata-rata pegemata yag diaila eriar 4%. Ketia erpida dari model tapa peguraga iaya pemeaa e model uula pemeli aa medapata pegemata iaya eear % edaga pemao aa megalami erugia eear 5%. Utu meigata efiiei upply cai total pegemata dapat diagi atar edua ela pia dega eerapa meaime eperti mialya meaime ide paymet. ari tael juga terliat aa total iaya dari edua model aa mecapai titi miimum etia emua ortage megalami acorder da ealiya aa mecapai titi maimum pada aat emua ortage megalami lot ale. Model uula terliat memilii ilai fator pegama yag lei ear diadiga dega model tapa peguraga iaya pemeaa yag juga erarti aa model uula aa memilii tigat ervice level yag lei ear. ael. eradiga atara model uula dega model tapa peguraga iaya pemeaa θ Model tapa peguraga iaya pemeaa Biaya Biaya otal pemao pemeli iaya Biaya pemao Model uula Biaya pemeli otal iaya ael. egaru peruaa σ teradap model uula dega θ = 5 σ Biaya pemao Baa au rodu jadi otal Biaya pemeli otal iaya ael 3. egaru peruaa β teradap model uula dega θ = 5 β Biaya pemao Baa au rodu jadi otal Biaya pemeli otal iaya

9 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X ael 4. egaru peruaa λ teradap model uula dega θ = 5 λ Biaya pemao Baa au rodu jadi otal Biaya pemeli otal iaya ael megilutraia efe peruaa tadar deviai pada iaya pemao iaya pemeli da total iaya. Ketia tadar deviai diaia ecara ertaap terliat aa iaya pemeli da total iaya aa ai ecara igifia edaga iaya pada pemao cederug ota. Hal ii agat dimalumi area etidapatia jumla permitaa pada pia pemeli aa meigata reio terjadiya ortage eigga pemeli cederug aa meigata to pegama. ada ii pemao permitaa yag mucul lei erifat determiiti eigga iaya yag terjadi cederug tetap. ael 3 mejelaa pegaru peruaa jumla ivetai yag dilaua teradap perilau model. Ketia jumla ivetai utu meguragi iaya pemeaa ditigata terliat aa iaya pemeli cederug aa meigat. Ketia pemeli meigata ivetaiya dari $. e $.3 iaya pemeli aa ai $ %. erliat pula aa iaya aa au pada ii pemao tida eitif teradap peruaa β edaga utu iaya produ jadi terliat lei eitif. Selajutya etia iaya ivetai ditigata edaga ilai λ tetap pemeli aa cederug utu memea dalam lot pemeaa yag lei ear eigga aa meguragi freuei pemeaa yag terjadi. Utu ilai λ yag tetap ivetai yag lei tiggi yag dilaua ole pemeli aa meigata iaya pemeaa. ael 4 memperliata pegaru peruaa λ teradap perilau model. Nilai λ yag tiggi aa meyeaa iaya pemao iaya pemeli total iaya da iaya pemeaa erurag. Ketia efetifita dari ivetai yag dilaua pemeli utu meguragi iaya pemeaa emai ear pemeli aa memea lei ediit dega ilu pemeaa yag relatif pede dega tujua utu mejaga tigat perediaa agar lei reda. 5. KESIMULN N SRN ada peelitia ii tela diemaga model perediaa teritegrai atara pemao tuggal da pemeli tuggal dega permitaa toati. eelitia ii megemaga model eelumya dega meamaa eijaa peguraga iaya pemeaa pemelia aa au au partial acorder e dalam model pemao-pemeli. Hail yag didapata dari coto umeri megidiaia aa model uula memilii performai yag lei ai dalam al miimai total iaya diadiga dega model tapa eijaa peguraga iaya pemeaa. Meipu pemao merupaa pia yag dirugia etia item megguaa model uula amu pemagia eutuga ecara adil aa memugi edua ela pia medapata mafaat dari model uula. eelitia lajuta dapat dilaua dega mempertimaga adaya deteriorai dalam item produi pemao. Selajutya model perediaa teritegrai yag mempertimaga lei aya pia dega aya produ agat jarag didiuia dalam eerapa maala eigga pegemaga model dega mempertimaga eduaya mugi aa memeria ilai yag ermafaat agi maajeme. REERENSI Baerjee. 986 joit ecoomic-lot-ie model for purcaer ad vedor eciio Sciece Baerjee ad Baerjee S. 99 Coordiated orderle ivetory repleimet for a igle upplier ad multiple uyer troug electroic data itercage Iteratioal Joural of ecology Maagemet Be-aya M. ari M. Ertogral K. 8 e joit ecoomic lot iig : Revie ad exteio Europea Joural of Operatioal Reearc

10 W.. Jauari / roceedig Semiar Sitem rodui X Be-aya M. ad Hariga M. 4 Itegrated igle vedor igle uyer model it tocatic demad ad variale lead time Iteratioal Joural of roductio Ecoomic 9pp Be-aya M. Raouf. 994 Ivetory model ivolvig lead time a deciio variale Joural of te Operatioal Reearc Society Cag H.C. Ouyag L.Y. Wu K.S. Ho C.H. 6 Itegrated vedor-uyer cooperative ivetory model it cotrollale lead time ad orderig cot reductio Europea Joural of Operatioal Reearc Goyal S.K itegrated ivetory model for a igle upplier igle cutomer prolem Iteratioal Joural of roductio Reearc Goyal S.K. 988 joit ecoomic-lot-ie model for purcaer ad vedor : Commet eciio Sciece Goyal S.K. 995 oe vedor multi-uyer itegrated productio ivetory model: commet Europea Joural of Operatioal Reearc Goyal S.K. Neee. etermiatio of ecoomic productio-ipmet policy for igle-vedor igle-uyer ytem Europea Joural of Operatioal Reearc Gloc C.H.9 commet : Itegrated igle vedor-igle uyer model it tocatic demad ad variale lead time Iteratioal Joural of roductio Ecoomic Gloc C.H. Lead time reductio trategie i a igle-vedor-igle uyer itegrated ivetory model it lot iedepedet lead time ad tocatic demad Iteratioal Joural of roductio Ecoomic Hadley G. Witi.M. 963 alyi of Ivetory Sytem. retice-hall Egleood Cliff Ne Jerey. Hill R. M. 997 e igle-vedor igle-uyer itegrated productio-ivetory model it a geeralied policy Europea Joural of Operatioal Reearc Hill R.M. 999 e optimal productio ad ipmet policy for te igle-vedor igle-uyer itegrated productioivetory prolem Iteratioal Joural of roductio Reearc Hoque M.. ad Goyal S.K. euritic olutio procedure for a itegrated ivetory ytem uder cotrollale leadtime it equal or uequal ied atc ipmet etee a vedor ad a uyer Europea Joural of Operatioal Reearc Hiao Y.C. 8 ote o itegrated igle vedor igle uyer model it tocatic demad ad variale lead time Iteratioal Joural of roductio Ecoomic Huag C.K. ai.m. Wu J.C. Cug K.J. itegrated vedor-uyer ivetory model it order-proceig cot reductio ad permiile delay i paymet Europea Joural of Operatioal Reearc Jauari W.. Itegrated ivetory model for tree-layer upply cai it tocatic demad Iteratioal Joural of Operatioal Reearc Jauari W.. ujaa I.N. Wirato S.E. ad riyadari Y. Itegrated ivetory model for igle-vedor igle-uyer it proailitic demad Iteratioal Joural of Operatioal Reearc Liao C.J. Syu C.H. 99 aalytical determiatio of lead time it ormal demad Iteratioal Joural of Operatio ad roductio Maagemet orteu E.L.985 Optimal lot iig proce quality improvemet ad etup cot reductio Operatio Reearc Woo Y.Y. Hu S.L. Wu S.H. itegrated ivetory model for a igle vedor multiple uyer it orderig cot reductio Iteratioal Joural of roductio Ecoomic Zag.L. Liag L. Yu Y.G. Yu Y. 7 itegrated vedor-maaged ivetory model for a to-ecelo ytem it order cot reductio Iteratioal Joural of roductio Ecoomic RIWY HIU ENULIS Waid mad Jauari adala taf pegajar di Jurua ei Idutri aulta ei Uiverita Seela Maret Suraarta. Ia medapata gelar S.. da M.. dari Jurua ei Idutri aulta eologi Idutri Ititut eologi Sepulu Nopemer ecara eturut-turut pada tau 4 da 7. opi peelitia yag digelutiya adala idag perediaa item produi da pejadala. lamat eliau aidjauari@u.ac.id.

MODEL MATEMATIS PERSEDIAAN TERINTEGRASI ANTARA SUATU PERUSAHAAN DAN DISTRIBUTORNYA

MODEL MATEMATIS PERSEDIAAN TERINTEGRASI ANTARA SUATU PERUSAHAAN DAN DISTRIBUTORNYA MOEL MAEMAI PEREIAAN ERIEGRAI ANARA UAU PERUAAAN AN IRIBUORNYA (Nyoma utapa & Frasisa) MOEL MAEMAI PEREIAAN ERINEGRAI ANARA UAU PERUAAAN AN IRIBUORNYA Nyoma utapa ose Faultas ei Jurusa ei Idustri Uiersitas

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

Pendekatan Matematika Model Ekonomi Makro

Pendekatan Matematika Model Ekonomi Makro Vol. 2 No.1 1-7 Juli 2005 Pedeata Matematia Model Eoomi Maro Jer uuma Abtra Model matematia diberia utu mejelaa eomea dalam duia eoomi maro eperti modal/apital teaa erja peetahua iovai dalam riet da peembaaa.

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

MOMEN AKUMULASI DARI SUATU ANUITAS AWAL DENGAN TINGKAT BUNGA ACAK

MOMEN AKUMULASI DARI SUATU ANUITAS AWAL DENGAN TINGKAT BUNGA ACAK MOMEN KUMULSI DRI SUTU NUITS WL DENGN TINGKT BUNG CK ri Fatmawati *, Johae Kho, ziha Mahaiwa Proram S Matematia Doe JuruaMatematia Faulta Matematia da Ilmu Peetahua lam Uiverita Riau Kampu Bia Widya 89

Lebih terperinci

PERANCANGAN REDUKSI SETUP TERPADU DALAM PENENTUAN UKURAN LOT GABUNGAN UNTUK MEMINIMASI BIAYA TOTAL PEMASOK DAN MANUFAKTUR TUNGGAL.

PERANCANGAN REDUKSI SETUP TERPADU DALAM PENENTUAN UKURAN LOT GABUNGAN UNTUK MEMINIMASI BIAYA TOTAL PEMASOK DAN MANUFAKTUR TUNGGAL. EANANGAN EUKSI SETU TEAU ALAM ENENTUAN UKUAN LOT GABUNGAN UNTUK MEMINIMASI BIAYA TOTAL EMASOK AN MANUFAKTU TUNGGAL Lutfi Nurcholi* Abtrak Artikel ii membaha meeai ukura lot abua dalam uatu jaria item produki

Lebih terperinci

IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM

IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM 22 {, } {, } x, S, K (2) y, B (22) Tuuan dari fungi oetif (8) adalah meminimuman ongo dari aignmentaignment yang fiiel erta meminimuman anyanya lo yang tida diparir pada rel pelangiran. Kendala (9) menyataan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

INTERVAL KEPERCAYAAN INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira

Lebih terperinci

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial 5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL Tujua Itrukioal Umum :. Mahaiwa mampu memahami apa yag dimakud dega pedugaa iterval. Mahaiwa mampu memahami pedugaa iterval utuk ample bear da utuk ample kecil 3. Mahaiwa

Lebih terperinci

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) (Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi

Lebih terperinci

BAB III PENGERTIAN SUSUT DAYA DAN ENERGI

BAB III PENGERTIAN SUSUT DAYA DAN ENERGI BAB III PENGERTIAN SUSUT DAYA DAN ENERGI 3.1 UMUM Parameter yang digunakan dalam mengukur tingkat penyaluran/penyampaian tenaga litrik dari penyedia tenaga litrik ke konumen adalah efiieni, efiieni yang

Lebih terperinci

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi Pegujia Hipotei utuk eliih dua ilai tegah populai Hipotei Hipotei atu arah: H 0 : - 0 v H : - < 0 H 0 : - 0 v H : - > 0 Hipotei dua arah: H 0 : - = 0 v H : - 0 Statitik uji z h ( ( ) ) 0 Formula klik diketahui

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil Statitika, Vol. 8 No. 1, 13 17 Mei 008 Selag Kepercayaa dari Parameter Ditribui Log-Normal Megguaka Metode Boottrap Peretil Akhmad Fauzy Jurua Statitika FMIPA Uiverita Ilam Idoeia Yogyakarta Abtract I

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL JOINT ECONOMIC LOT SIZE DALAM SISTEM PERSEDIAAN SUPPLIER-BUYER KETIKA TERDAPAT PENAWARAN DECREMENTAL TEMPORARY DISCOUNT

PENGEMBANGAN MODEL JOINT ECONOMIC LOT SIZE DALAM SISTEM PERSEDIAAN SUPPLIER-BUYER KETIKA TERDAPAT PENAWARAN DECREMENTAL TEMPORARY DISCOUNT Proidig Semiar Naioal Maajeme Tekologi VIII Program Studi MMT-ITS, Surabaya Agutu 008 PENGEMBANGAN MOEL JOINT ECONOMIC LOT SIZE ALAM SISTEM PERSEIAAN SUPPLIER-BUYER KETIKA TERAPAT PENAWARAN ECREMENTAL

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

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

METODE PEMECAHAN MASALAH INTEGER PROGRAMMING

METODE PEMECAHAN MASALAH INTEGER PROGRAMMING METODE PEMECAHAN MASALAH INTEGER PROGRAMMING Oleh : Siti Malihah Fakulta Ilmu Tariyah dan Keguruan Univerita Ilam Negeri Waliongo Email : ratik0@yahoo.com Atrak Variael keputuan dalam penyeleaian maalah

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

A. PENGERTIAN DISPERSI

A. PENGERTIAN DISPERSI UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populai da Sampel Peelitia Populai dalam peelitia ii adalah emua iwa kela I IPA SMA Al Azhar-3 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah 48 iwa da terebar dalam empat kela.

Lebih terperinci

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori Bab II adaa eori Bab ii meyajika kajia item da teori-teori yag aka medaari da diguaka dalam mecari betuk model tereduki. Beberapa hal yag aka dikaji dalam bab ii adalah item PV da beberapa teori daar yag

Lebih terperinci

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

Lebih terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui

Lebih terperinci

SIFAT SIFAT TRANSFORMASI LINEAR DARI R KE R

SIFAT SIFAT TRANSFORMASI LINEAR DARI R KE R SIF SIF RNSFORMSI LINER m DRI R KE R Diuu utuk memeuhi uga Mata Kuliah ljabar Liear Doe Pegampu : Dr. Suroo, M. Pd Diuu oleh : Kelompok. ge Chritie rii ( 84.55 ). dik Setyo Nugroho ( 84.65 ). Beti Lutvi

Lebih terperinci

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari

Lebih terperinci

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa

Lebih terperinci

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia? Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai

Lebih terperinci

BAB III PRINSIP-PRINSIP PERENCANAAN

BAB III PRINSIP-PRINSIP PERENCANAAN BAB III PRINSIP-PRINSIP PERENCANAAN 3.1 PRINSIP PERENCANAAN Pada daarna didalam perencanaan komponen truktur ang dieani lentur, akial atau kominai ean lentur dan akial haru dipenuhi ketentuan ang tertera

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel 49 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Jeis data yag diguaka berupa data sekuder yag megguaka Tabel Iput Output Idoesia Tau 2005 dega klasifikasi 9 sektor. Data tersebut berasal dari

Lebih terperinci

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan :

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan : Jei- jei pedugaa Iterval:. Pedugaa Parameter dega ampel bear (>30) a. Pedugaa terhadap parameter rata-rata Diketahui; z Maka; Z Z Tetapi apabila tadard deviai populai tidak diketahui, maka diguaka tadar

Lebih terperinci

MODEL JOINT ECONOMIC LOT SIZE PADA KASUS PEMASOK- PEMBELI DENGAN PERMINTAAN PROBABILISTIK

MODEL JOINT ECONOMIC LOT SIZE PADA KASUS PEMASOK- PEMBELI DENGAN PERMINTAAN PROBABILISTIK Jurnal Teni Indutri Vol. 11 No. 1 Juni 009 pp. 1-1 ISSN 111-85 MOEL JOINT ECONOMIC LOT SIZE PAA KASUS PEMASOK- PEMBELI ENGAN PERMINTAAN PROBABILISTIK Waid Aad Jauari 1 I Nyoan Pujawan Stefanu Eo Wiratno

Lebih terperinci

Anova (analysis of varian)

Anova (analysis of varian) ova (aalysis of varia) Ui hipotesis perbedaa ilai rata-rata dari atau lebih elompo idepede Cotoh: daah perbedaa berat bayi lahir dari eluarga E tiggi dega E sedag atau E redah sumsi Ui ova: 1. ube diambil

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,

Lebih terperinci

ANALISA EFISIENSI RELATIF PADA PERUSAHAAN KERAMIK DENGAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

ANALISA EFISIENSI RELATIF PADA PERUSAHAAN KERAMIK DENGAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS ANALISA EFISIENSI RELATIF PADA PERUSAHAAN KERAMIK DENGAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS Moe L. Siggih eail: oe@ie.it.ac.id Jurua Tei Idutri Ititut Teologi Sepuluh Nopeber Surabaa 60111 Abtra PT X eilii epat

Lebih terperinci

Titik Berat. da y. Suatu elemen da

Titik Berat. da y. Suatu elemen da Titik Berat da Suatu eleme da Titik erat atau pusat suatu luasa adala suatu titik dimaa luasa terkosetrasi da tetap meiggalka mome ag tidak erua teradap semarag sumu. Pada umuma leak titik erat diataka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A III METODOLOGI PENELITIAN A. Jei da Deai Peelitia. Jei Peelitia Jei peelitia ii adalah peelitia ekperime. Metode peelitia ekperime merupaka metode peelitia yag diguaka utuk mecari treatmet (perlakua)

Lebih terperinci

Model Antrian Multi Layanan

Model Antrian Multi Layanan Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah

Lebih terperinci

BAHAN AJAR RISET OPERASI

BAHAN AJAR RISET OPERASI BAHAN AJAR RISET OERASI Oleh : Miarwati, ST SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN ILMU KOMUTER EL RAHMA YOGYAKARTA 4 BAB I egatar erkembaga Riet Operai Akar dari perkembaga riet operai dapat diteluuri

Lebih terperinci

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)

Lebih terperinci

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D.

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D. MATERI DAN METODE Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakaaka elama bula, yaitu dari bula Jauari ampai Februari 0. Pelakaaa peelitia dilakuka di peteraka kambig perah Cordero, peteraka kambig perah

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK IHDA ANISSA INDRIASTUTI

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK IHDA ANISSA INDRIASTUTI SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK IHDA ANISSA INDRIASTUTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

Metode Statistika Pertemuan XI-XII /4/0 Metode Statitika Pertemua XI-XII Statitika Ifereia: Pegujia Hipotei Populai : = 0 Butuh pembuktia berdaarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : 5 Ok, itu adalah pegujia hipotei,

Lebih terperinci

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University --Fiherie Data Aalyi-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fiherie ad Marie Sciece Brawijaya Uiverity Tujua Itrukioal Khuu Mahaiwa dapat megguaka aalii tatitika ederhaa dega berfoku ukura

Lebih terperinci

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER MENAKSIR RATARATA μ Mialka kita memuyai ebuah oulai berukura N dega ratarata µ da imaga baku σ Dari oulai ii arameter ratarata µ aka ditakir Utuk keerlua ii,ambil ebuah amel acak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE PEMBELAJARAN IMPROVE UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI (TIK)

PENERAPAN METODE PEMBELAJARAN IMPROVE UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI (TIK) PENEAPAN METODE PEMBELAJAAN IMPOVE UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJA SISWA DALAM PEMBELAJAAN TEKNOLOGI INFOMASI DAN KOMUNIKASI (TIK) Dewi Yuigih Pedidika Ilmu Komputer, Uiverita Pedidika Idoeia Badug wie.u.yu@gmail.com

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala

Lebih terperinci

Efektivitas Salep Ekstrak Ekstrak Daun Sirsak (Annona muricata L.) Pada Mencit yang Terinfeksi Bakteri Staphylococcus aureus

Efektivitas Salep Ekstrak Ekstrak Daun Sirsak (Annona muricata L.) Pada Mencit yang Terinfeksi Bakteri Staphylococcus aureus Proidig Semiar Naioal Mirobiologi Keehata da Liguga Maaar, 29 Jauari 2015 Efetivita Salep Etra Etra Dau Sira (Aoa muricata L.) Pada Mecit yag Terifei Bateri Staphylococcu aureu TA HASMLA1, AMALAH1, MUHAMMAD

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri

Lebih terperinci

PERTEMUAN 3 PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER

PERTEMUAN 3 PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER PERTEMUAN PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER Setelah dapat membuat Model Matematika (merumukan) peroalan Program Linier, maka untuk menentukan penyeleaian Peroalan Program Linier dapat menggunakan metode,

Lebih terperinci

Abstrak. Kata Kunci: Stator Terbuka, Torsi, Kecepatan. 1. Pendahuluan. 2. Motor induksi Tiga Fasa

Abstrak. Kata Kunci: Stator Terbuka, Torsi, Kecepatan. 1. Pendahuluan. 2. Motor induksi Tiga Fasa ANALSA PENGARUH SATU FASA STATOR TERBUKA TERHADAP TORS DAN KECEPATAN MOTOR NDUKS TGA FASA (Aplikai pada Laoratorium Konveri Energi Litrik FT-USU) Fauzi, A. Rachman Haiuan Konentrai Teknik Energi Litrik,

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

PERATURAN MENTERI TENAGA KERJA NOMOR : PER-06/MEN/1990 TENTANG KEWAJIBAN PENGUSAHA UNTUK MEMBUAT, MEMILIKI DAN MEMELIHARA BUKU UPAH

PERATURAN MENTERI TENAGA KERJA NOMOR : PER-06/MEN/1990 TENTANG KEWAJIBAN PENGUSAHA UNTUK MEMBUAT, MEMILIKI DAN MEMELIHARA BUKU UPAH MENTERI TENAGA KERJA REPUBLIK INDONESIA PERATURAN MENTERI TENAGA KERJA NOMOR : PER-06/MEN/1990 TENTANG KEWAJIBAN PENGUSAHA UNTUK MEMBUAT, MEMILIKI DAN MEMELIHARA BUKU UPAH MENTERI TENAGA KERJA, Meimbag

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Karakteristik Sistem Orde Tinggi

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Karakteristik Sistem Orde Tinggi Iiu Teologi Sepuluh Nopember Surabaya Karaerii Siem Orde Tiggi Maeri Cooh Soal Rigaa Laiha Aeme Maeri Cooh Soal Siem Orde Tiga Siem Orde Tiggi Rigaa Laiha Aeme Maeri Cooh Soal Rigaa Laiha Aeme Pada bagia

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ, BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi

Lebih terperinci

Studi Determinasi Nilai Tukar di Indonesia : Pendekatan Vector Autoregressive (VAR)

Studi Determinasi Nilai Tukar di Indonesia : Pendekatan Vector Autoregressive (VAR) Mie et al., Studi Determiasi Nilai Tuar di Idoesia : Pedeata Vector Autoregressive... 1 Studi Determiasi Nilai Tuar di Idoesia : Pedeata Vector Autoregressive (VAR) Exchage Rate Determiatio Studies i Idoesia

Lebih terperinci

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter 1

Pendugaan Parameter 1 Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai

Lebih terperinci

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial SOAL PELATIHAN. Jelaka pegertia hipotei?. Seorag peeliti biaaya tertarik meguji atu hipotei dari eam alteratif hipotei. Sebutka eam alteratif hipotei terebut? 3. Apa yag dimakud dega pegujia hipotei? 4.

Lebih terperinci

PENGUJIAN PEMILIHAN LOKASI PABRIK PT. MESKOM AGRO SARIMAS BENGKALIS DENGAN METODE BOBOT NILAI/SCORING VALUE

PENGUJIAN PEMILIHAN LOKASI PABRIK PT. MESKOM AGRO SARIMAS BENGKALIS DENGAN METODE BOBOT NILAI/SCORING VALUE LPPM Politeknik engkali PENGUJIAN PEMILIHAN LOAI PARI PT. MEOM AGRO ARIMAENGALI DENGAN METODE OOT NILAI/CORING VALUE Yunelly Ara & Ilin uhana Adminitrai ini Politeknik engkali Jl. athin Alam, eialam engkali

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar 7 III. METDE PENELITIAN A. Populai Peelitia Populai peelitia ii yaitu eluruh iwa kela MA Negeri Badar Lampug dega ampel kela, pada emeter geap Tahu Pelajara 0/0. B. ampel Peelitia Tekik pegambila ampel

Lebih terperinci

x x x1 x x,..., 2 x, 1

x x x1 x x,..., 2 x, 1 0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata

Lebih terperinci

Jurusan Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Bung Hatta

Jurusan Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Bung Hatta PENERAPAN MODEL COOPERATIVE LEARNING TIPE THINK PAIR SQUARE UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP PERTIWI 1 PADANG Cherly Mardelfi 1, Lutfia Almash 2, Yusri Wahyui

Lebih terperinci

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai 3 BAB II ESTIMASI STATISTIK. Pegertia Etimai a. Etimai merupaka uatu metode dimaa kita dapat memperkiraka ilai Populai dega memakai ilai ampel. b. Etimai merupaka kegiata pearika keimpula tatitik yag berawal

Lebih terperinci

FORMULIR UJI DAYA TERIMA

FORMULIR UJI DAYA TERIMA FORMULIR UJI DAYA TERIMA Nama :... Umur :... Jeis kelami :... Pemiata :... Petujuk peilaia Ujilah sampel diawah ii dega seaik aikya da yataka pedapat ada tetag apa yag dirasaka oleh idera. Kemudia eri

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER PEAKI AIO UTUK ATA-ATA POPUAI PADA AMPIG ACAK BETATA ADAPTIF CUTE Dita Ardii uam Efedi Buami Maasisa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetaua Alam Uiversitas iau Kampus

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER Populai : Parameter Sampel : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ebara cotoh PENDUGA TAK BIAS DAN MEMPUNYAI

Lebih terperinci

MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN

MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN Adam Priyo Hartoo 1), Farida Haum 2), Toi Bahtiar 3) 1)2)3) Departeme Matematia, FMIPA, Istitut Pertaia Bogor Kampus

Lebih terperinci

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING Kode Maalah M- KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING SEM Oleh : Nur Rusliah Prof. Dr. Dra. Susati Liuwih, M.Stat Dra. Kartia Fitriasari, M.Si. ABSTRAK Structural Equatio

Lebih terperinci

EKONOMI FERTILITAS. Minggu ke 10 DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA IPB

EKONOMI FERTILITAS. Minggu ke 10 DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA IPB EKONOMI FERTILITAS Miggu ke 10 DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA IPB 2015 1 2 PENDAHULUAN Fertilita : jumlah aak yag dilahirka hidup Ukura Fertilita: - Agka kelahira kaar (Crude

Lebih terperinci