BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Rumah Sakit merupakan salah satu faktor yang penting dalam kehidupan
|
|
- Hartanti Indradjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rumah Sakit merupakan salah satu faktor yang penting dalam kehidupan masyarakat. Terutama untuk mendapatkan layanan kesehatan ketika sakit atau ketika membutuhkan pelayanan kesehatan. Rumah Sakit adalah sarana upaya kesehatan yang menyelenggarakan kegiatan pelayanan kesehatan serta dapat dimanfaatkan untuk pendidikan kesehatan dan penelitian (Permenkes RI, 1988). Rumah Sakit sebagai institusi dalam pelayanan kesehatan harus memberikan pelayanan yang maksimal kepada pasien. Hal itu dapat terwujud apabila rumah sakit tersebut memiliki manajemen yang baik. Salah satu faktor yang mendukung baik tidaknya manajemen rumah sakit adalah dengan adanya perencanaan. Perencanaan merupakan salah satu fungsi manajemen yang terpenting. Berbagai fungsi manajemen lainnya baru berfungsi apabila fungsi perencanaan telah selesai dilaksanakan dan fungsi manajemen lainnya akan berjalan sempurna apabila selalu berpedoman pada perencanaan yang telah disusun sebelumnya. Karena perencanaan itu sebenarnya adalah kegiatan yang dikerjakan untuk setiap kebutuhan atau aktifitas pada masa-masa mendatang maka suatu prinsip yang tidak boleh dilupakan adalah keharusan bisa meramalkan mengenai apa sekiranya yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan merupakan alat bantu yang terpenting dalam perencanaan efektif dan efisien. 1
2 2 Peramalan diperlukan untuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Sering terdapat senjang waktu (lead time) antara kejadian sekarang dengan masa akan datang, jika waktu tenggang ini nol atau sangat kecil maka perencanaan tidak diperlukan tapi kalau waktu tenggang ini panjang dan hasil peristiwa akhir bergantung pada faktor-faktor yang dapat diketahui, maka perencanaan memegang peranan penting. Kemajuan ilmu pengetahuan telah meningkatkan pengertian mengenai berbagai aspek lingkungan dan akibatnya banyak peristiwa yang dapat diramalkan (Makridakis, dkk, 1999). Peramalan cukup penting dalam perencanaan, untuk mengetahui terlebih dahulu kejadian yang akan datang. Sering terjadi lead time antara kejadian sekarang dengan masa yang akan datang. Lead time adalah selang waktu antara kejadian sekarang dengan di masa yang akan datang. Adanya lead time ini merupakan suatu alasan untuk perencanaan dan peramalan. Bila lead time ini besarnya nol atau sangat kecil, maka lead time tidak dibutuhkan untuk perencanaan. Tetapi bila lead time tersebut panjang dan hasil yang diperlukan memerlukan faktor-faktor yang menyatakan bahwa perencanaan dapat dibentuk memiliki peranan penting. Pada kasus dan situasi tersebut, peramalan terjadi atau dibutuhkan sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Sedangkan peramalan tersebut merupakan sebuah alat bantu yang penting pada perencanaan efektif dan efisien (Manurung, 1990).
3 3 Untuk melakukan suatu peramalan, diperlukan data yang dapat dipergunakan sebagai acuan dalam melakukan peramalan. Data yang dimaksud disini adalah data berkala (time series). Data berkala adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan sesuatu kegiatan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan, jumlah personil, penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan, jumlah akseptor KB, dan lain sebagainya) (Supranto, 1993). Seiring bertambahnya jumlah populasi manusia dan keadaan perekonomian yang semakin maju, maka kesadaran masyarakat terhadap kesehatan semakin meningkat. Hal ini dapat meningkatkan jumlah pengunjung suatu rumah sakit. Meningkatnya kunjungan pasien harus diiringi dengan kesiapan pihak rumah sakit dalam pemenuhan fasilitas dan alat penunjang pelayanan. Oleh karena itu, dalam melakukan kegiatan perencanaan yang matang salah satunya dengan melakukan kegiatan peramalan agar pelayanan tetap berjalan dengan baik. Model Autoregressive/Integrated/Moving Average (ARIMA) merupakan metode yang secara intensif dikembangkan oleh George Box dan Gwilyn Jenkins sehingga nama mereka sering disinonimkan dengan proses ARIMA yang diterapkan untuk analisis dan peramalan data deret berkala (time series). ARIMA sebenarnya adalah teknik untuk mencari pola yang paling cocok dari sekelompok data (curve-fitting). Dengan demikian metode ARIMA memanfaatkan sepenuhnya data masa lalu dan data sekarang untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Model ARIMA berbeda dari metode peramalan lain karena model ini
4 4 tidak mensyaratkan suatu pola data tertentu supaya model dapat berkerja dengan baik. Dengan kata lain model ARIMA dapat dipakai untuk semua tipe pola data. Model ARIMA akan bekerja dengan baik apabila data runtut waktu yang digunakan bersifat dependen atau berhubungan satu sama lain secara statistik. (Sugiharto dan Harijono, 2000). Model Autoregressive/Integrated/Moving Average (ARIMA) sebagai teknik peramalan berbeda dengan kebanyakan model peramalan yang ada. Di dalam model ini tidak ada asumsi khusus tentang data historis dari time series (runtut waktu), tetapi menggunakan metode iteratif untuk menentukan model yang terbaik. Model yang terpilih kemudian akan dicek ulang dengan data historis apakah telah menggambarkan data dengan tepat. Model terbaik akan diperoleh jika residual antara model peramalan dan data historis kecil, didistribusikan secara random dan independen. Penelitian yang telah dilakukan untuk mengetahui karakteristik data harga saham harian PT. Telkom dengan menggunakan model ARIMA dan melakukan prediksi harga saham bulan Mei s/d Juni Data yang digunakan adalah data sekunder dari perusahaan PT. Telkom sejak Januari 2010 s/d Maret 2011 untuk memprediksi harga saham bulan Mei s/d Juni Hasil penelitian yang telah dilakukan bahwa model untuk harga saham maksimum adalah ARIMA (3,1,3) dengan persamaan Yt = 0,9648Yt-1 + 0,0133Yt-2 + 0,4662Yt-3 0,4443Yt-4 0, ,1294ɛt-1 0,0441ɛt-2 0,5751ɛt-3. Sedangkan model harga saham minimum adalah ARIMA (3,1,1) dengan persamaan Yt = 1,7504Yt-1 + 0,7347Yt-2 + 0,092Yt-3 0,1077Yt-4 0, ,7275ɛt-1. Jadi prediksi harga saham
5 5 maksimum dan minimum PT Telkom pada bulan Mei s/d Juni saham berkisar antara Rp s/d Rp (Hatidja, 2011). Peramalan saham Jakarta Islamic Index menggunakan Model ARIMA (Box-Jenkins) tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui laju perkembangan Jakarta Islamic Index bulan Mei s/d Juli 2010 dan prediksi Jakarta Islamic Index di bursa efek Indonesia bulan Agustus tahun Metode yang digunakan adalah peramalan time series dengan model Box-Jenkins dan didalam penelitian ini tidak ada asumsi khusus tentang data historis runtun waktu, tetapi menggunakan metode iteratif untuk menentukan model yang terbaik. Model ARIMA terbaik yang diperoleh adalah ARIMA (1,0,0) dimana Jakarta Islamic Index hari ini dipengaruhi oleh Jakarta Islamic Index satu hari perdangan yang lalu. Prediksi nilai Jakarta Islamic Index di bursa efek Indonesia selama 10 periode ke depan di bulan Agustus mengalami penurunan disebabkan kondisi bursa efek Indonesia yang belum efisien karena komposisi kepemilikan saham yang masih didominasi oleh investor asing (Anityaloka, 2013). Penelitian yang telah dilakukan untuk mengetahui proyeksi jumlah penduduk dengan menggunakan Model ARIMA di Kabupaten Nias Utara tahun Metode yang digunakan adalah teknik peramalan time series dengan model ARIMA yaitu penelitian terhadap variabel dependen dengan menggunakan nilainilai masa lampau. Metode pengumpulan data menggunakan data sekunder yaitu jumlah penduduk di Kabupaten Nias Utara dari Januari 2010 sampai dengan Desember Hasil penelitian menunjukkan model ARIMA yang digunakan adalah ARIMA (1,1,1) yang mempunyai bentuk umum
6 6 X t = (1 + φ 1 )X t 1 φ 1 X t 2 + μ + e t θ 1 e t 1 dengan parameter AR 1 (ϕ1) = 0,7537 dan MA 1 (θ1) = 0,1311. Sehingga dapat diketahui peramalan jumlah penduduk untuk 2 tahun ke depan yaitu pada forecast periode 67 pada tahun 2015 jumlah penduduk di kabupaten Nias Utara jiwa dan jumlah penduduk pada tahun 2016 pada forecast periode 79 sebanyak jiwa (Zega, 2015). Setiap pasien yang berobat ke rumah sakit akan mendapatkan dokumen rekam medis untuk mendokumentasikan riwayat penyakitnya. Pewarnaan dokumen rekam medis dapat diterapkan untuk mempermudah identifikasi. BLUD RSU Kota Banjar Provinsi Jawa Barat menerapkan empat varian warna yang berdasarkan jenis penyakit. Penyediaan dokumen kadangkala tidak sesuai dengan jumlah kunjungannya sehingga sering dilakukan pergantian warna dokumen dengan warna yang lain. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui hasil prediksi kunjungan pasien baru perbangsal rawat inap tahun 2015 dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif, dilakukan terhadap satu variabel yakni prediksi kunjungan pasien baru perbangsal rawat inap tahun 2015 di 14 bangsal. Sampel berjumlah lima tahun data kunjungan pasien baru berdasarkan total sampling. Pengumpulan data berupa observasi dokumentasi, dan analisis data secara komputerisasi dengan bantuan aplikasi MINITAB. Hasil prediksi kunjungan berdasarkan metode ARIMA menunjukkan terdapat kenaikan, penurunan, dan fluktuatif di beberapa bangsal. Hasil prediksi dari jumlah kunjungan pasien baru dari bulan januari 2009 sampai dengan Maret 2014 didapatkan hasil kunjungan adalah pasien baru. Jumlah tersebut cenderung turun dari tahun 2013 dan naik dari hasil prediksi
7 7 tahun Berkaitan dengan perencanaan penyediaan dokumen rekam medis, maka jumlah penyediaan sama dengan jumlah kunjungan pasien baru yaitu sebesar buah. Simpulan dari penelitian ini adalah plot data historis kunjungan pada semua bangsal menunjukkan keadaan fluktuatif, sehingga metode ARIMA cocok digunakan dengan hasil Prediksi menurun dari tahun 2013 dan naik dari tahun 2014 (Iqbal, 2015). Hasil dari suatu peramalan akurat dapat diharapkan mampu memberikan gambaran tentang masa depan suatu program. Atas dasar gambaran yang diperoleh suatu program akan semakin dimaksimalkan untuk kepentingan kinerjanya melalui perencanaan yang baik dalam kaitannya dengan persiapan kebutuhan yang penting seperti pengadaan sarana dan prasarana di masa yang akan datang. Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan sebagai salah satu rumah sakit yang memberikan pelayanan kesehatan membutuhkan penyusunan suatu program oleh karena banyaknya jumlah kunjungan pasien di rumah sakit tersebut. Pada tahun 2011 total jumlah pasien rawat jalan di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan sebanyak pasien, tahun 2012 sebanyak pasien, tahun 2013 sebanyak pasien, tahun 2014 sebanyak pasien, dan tahun 2015 sebanyak pasien. Sebelum program disusun, terlebih dahulu perlu dibuat sebuah perencanaan, perencanaan dibuat setelah mengetahui proyeksi jumlah kunjungan pasien pada masa yang akan datang. Berdasarkan uraian diatas, maka perlu dilakukan penelitian mengenai analisa kecenderungan kunjungan pasien
8 8 rawat jalan tahun untuk proyeksi kunjungan pasien tahun di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan. 1.2 Permasalahan Tidak adanya data mengenai proyeksi jumlah kunjungan pasien rawat jalan di masa yang akan datang di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan yang diperlukan untuk membuat perencanaan dan penyusunan suatu program. 1.3 Tujuan Tujuan Umum Untuk mengetahui gambaran kunjungan pasien rawat jalan tahun dan untuk proyeksi kunjungan pasien tahun di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan dengan model ARIMA Tujuan Khusus 1. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di Poliklinik Umum tahun dan proyeksi kunjungan pasien 2. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik gigi tahun dan proyeksi kunjungan pasien tahun Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik BKIA tahun dan proyeksi kunjungan pasien tahun
9 9 4. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik penyakit dalam tahun dan proyeksi kunjungan pasien 5. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik mata tahun dan proyeksi kunjungan pasien tahun Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik bedah tahun dan proyeksi kunjungan pasien tahun Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik medical check-up tahun dan proyeksi kunjungan pasien 8. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik praktek tahun dan proyeksi kunjungan pasien 9. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik fisioterapi tahun dan proyeksi kunjungan pasien 10. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik endoscopy tahun dan proyeksi kunjungan pasien
10 Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik radiologi tahun dan proyeksi kunjungan pasien 12. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik hemodialisa tahun dan proyeksi kunjungan pasien 13. Untuk mengetahui gambaran kecenderungan kunjungan pasien rawat jalan di poliklinik UGD tahun dan proyeksi kunjungan pasien tahun Manfaat 1. Bagi Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan : a. sebagai bahan masukan dalam membuat perencanaan penyusunan suatu program untuk memberikan pelayanan dan meningkatkan kualitas serta mutu pelayanan di rumah sakit. b. sebagai bahan masukan dalam pengambilan keputusan dan perencanaan sumber daya dimasa depan. 2. Bagi Bidang Penelitian, penelitian ini dapat dijadikan referensi untuk penelitian lebih lanjut, baik di Rumah Sakit Santa Elisabeth Medan maupun di Rumah Sakit lainnya.
BAB I PENDAHULUAN. topik diskusi yang semakin luas dibicarakan, baik melalui media massa maupun
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peningkatan jumlah penduduk dunia saat ini sangat erat kaitannya dengan perkembangan peradaban manusia dalam berinteraksi dengan alam sekitarnya dalam kurun waktu beberapa
Lebih terperinciPERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI 2010
Statistika, Vol., No., Mei PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI Reksa Nila Anityaloka, Atika Nurani Ambarwati Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan dan pola data yang sistematis (Makridakis, 1999). Peramalan menggunakan pendekatan
Lebih terperinciPREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Greis S. Lilipaly ), Djoni Hatidja ), John S. Kekenusa ) ) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan pertambahan populasi manusia, kebutuhan juga harus bertambah, baik itu bidang jasa atau produksi. Dapat dilihat dengan pertambahan perusahaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berdasarkan sifatnya peramalan terbagi atas dua yaitu peramalan kualitatif dan peramalan kuantitatif. Metode kuantitatif terbagi atas dua yaitu analisis deret berkala
Lebih terperinciMetode Deret Berkala Box Jenkins
METODE BOX JENKINS Metode Deret Berkala Box Jenkins Suatu metode peramalan yang sistematis, yang tidak mengasumsikan suatu model tertentu, tetapi menganalisa deret berkala sehingga diperoleh suatu model
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. datang. Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang datang. Kegunaan dari peramalan terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG BANDARA I GUSTI NGURAH RAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)
M-11 2) PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG BANDARA I GUSTI NGURAH RAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) Naili Farkhatul Jannah 1), Muhammad Bahtiar Isna Fuady 2), Sefri
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pasar modal adalah tempat kegiatan perusahaan untuk mencari dana yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pasar modal adalah tempat kegiatan perusahaan untuk mencari dana yang digunakan untuk membiayai kegiatan usahanya. Selain itu, pasar modal merupakan suatu usaha penghimpunan
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU. Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS RUNTUN WAKTU Kelas A Laporan VI ARIMA Analisis Runtun Waktu Model Box Jenkins No Nama Praktikan Nomor Mahasiswa Tanggal Pengumpulan 1 29 Desember 2010 Tanda Tangan Praktikan
Lebih terperinciModel Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adl teknik untuk mencari pola yg paling cocok dari sekelompok data Model ARIMA dapat digunakan
METODE BOX JENKINS Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adl teknik untuk mencari pola yg paling cocok dari sekelompok data Model ARIMA dapat digunakan utk semua tipe pola data. Dapat
Lebih terperinciPERAMALAN HASIL PRODUKSI ALUMINIUM BATANGAN PADA PT INALUM DENGAN METODE ARIMA
Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 1 10. PERAMALAN HASIL PRODUKSI ALUMINIUM BATANGAN PADA PT INALUM DENGAN METODE ARIMA Lukas Panjaitan, Gim Tarigan, Pengarapen Bangun Abstrak. Dalama makalah
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT. TELKOM Tbk. APPLICATION OF ARIMA TO FORECASTING STOCK PRICE OF PT. TELOKM Tbk.
PENERAPAN MODEL ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT. TELKOM Tbk. Djoni Hatidja ) ) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi, Manado 955 email: dhatidja@yahoo.com ABSTRAK Penelitian ini
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
Lebih terperinciBAB 2. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah sesuatu kegiatan situasi atau kondisi yang diperkirakan akan
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI EKSPOR DI PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 579 589. PERAMALAN NILAI EKSPOR DI PROPINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Raisa Ruslan, Agus Salim Harahap, Pasukat Sembiring Abstrak. Dalam
Lebih terperinciPERAMALAN PEMAKAIAN ENERGI LISTRIK DI MEDAN DENGAN METODE ARIMA
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 55 69. PERAMALAN PEMAKAIAN ENERGI LISTRIK DI MEDAN DENGAN METODE ARIMA John Putra S Tampubolon, Normalina Napitupulu, Asima Manurung Abstrak.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Adanya waktu tenggang (lead time) merupakan alasan utama bagi perencanaan dan
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Adanya waktu tenggang (lead time) merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Jika waktu tenggang ini nol atau sangat kecil, maka perencanaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Peramalan pada dasarnya merupakan proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan (Frechtling, 2001:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu indikator tingkat kesejahteraan rakyat dapat dilihat dari perkembangan angka kematian balita, dikarenakan kematian balita berkaitan erat dengan keadaan ekonomi,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang (Sofjan Assauri,1984). Setiap kebijakan ekonomi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. atau memprediksi nilai suatu perolehan data di masa yang akan datang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Time Series atau deret waktu merupakan barisan suatu nilai pengamatan yang diukur dalam rentang waktu tertentu dalam interval waktu yang sama. Analisis data deret waktu
Lebih terperinciANALISA BOX JENKINS PADA PEMBENTUKAN MODEL PRODUKSI PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT
ANALISA BOX JENKINS PADA PEMBENTUKAN MODEL PRODUKSI PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR RODA EMPAT Mei Taripar Pardamean S.,SKom Jl. Makmur No.1 Ciracas Jakarta Timur mtp95@yahoo.com ABSTRAK Tujuan dari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Peramalan merupakan suatu kegiatan memprediksi nilai dari suatu
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Peramalan merupakan suatu kegiatan memprediksi nilai dari suatu variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut pada masa lalu atau variabel yang berhubungan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manfaat Peramalan Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suatu dugaan atau perkiraan tentang terjadinya suatu keadaan dimasa depan, tetapi dengan menggunakan metode metode tertentu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berkembang, apalagi di sektor pengadaan alat-alat elektronik yang semakin
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi pada saat-saat ini relatif sangat pesat dan cepat berkembang, apalagi di sektor pengadaan alat-alat elektronik yang semakin hari semakin
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di Indonesia sejak tahun enam puluhan telah diterapkan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika di Jakarta menjadi suatu direktorat perhubungan udara. Direktorat
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN PRODUKSI TEH BOTOL SOSRO PADA PT. SINAR SOSRO SUMATERA BAGIAN UTARA TAHUN 2014 DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 253 266. PERAMALAN PENJUALAN PRODUKSI TEH BOTOL SOSRO PADA PT. SINAR SOSRO SUMATERA BAGIAN UTARA TAHUN 2014 DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN RENCANA PEMBUKAAN SHOWROOM MOBIL OLEH PT XYZ BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN DI BANDA ACEH
Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 41 50. ANALISIS KELAYAKAN RENCANA PEMBUKAAN SHOWROOM MOBIL OLEH PT XYZ BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN DI BANDA ACEH Maradu Naipospos, Pengarapen Bangun, Gim
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Teknologi informasi telah berkembang dengan relatif pesat. Di era
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi informasi telah berkembang dengan relatif pesat. Di era informasi seperti sekarang ini kebutuhan akan informasi semakin meningkat, terutama dengan
Lebih terperinciAnalisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung
Analisis Peramalan Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sebagai Tolak Ukur Kinerja Perekonomian Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Desy Yuliana Dalimunthe Jurusan Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi,
Lebih terperinciFORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA 1) Nurul Latifa Hadi 2) Artanti Indrasetianingsih 1) S1 Program Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya 2)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan digunakanan sebagai acuan pencegah yang mendasari suatu keputusan untuk yang akan datang dalam upaya meminimalis kendala atau memaksimalkan pengembangan baik
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Mulai Studi Pendahuluan Studi Pustaka Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Tujuan Pengumpulan Data 1. Profil Perusahaan PT. Mensa Binasukses cabang kota Padang 2. Data forecasting
Lebih terperinciPEMODELAN DATA RUNTUK WAKTU PADA DATA PRODUKSI SUSU SAPI DI AMERIKA SEJAK TAHUN
PEMODELAN DATA RUNTUK WAKTU PADA DATA PRODUKSI SUSU SAPI DI AMERIKA SEJAK TAHUN 1962 1975 Jantini Trianasari Natangku dan Fitria Puspitoningrum Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika
Lebih terperinciMetode Box - Jenkins (ARIMA)
Metode Box - Jenkins (ARIMA) Metode peramalan saat ini cukup banyak dengan berbagai kelebihan masing-masing. kelebihan ini bisa mencakup variabel yang digunakan dan jenis data time seriesnya. nah, dalam
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
38 III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Batasan Operasional Konsep dasar dan definisi opresional mencakup pengertian yang dipergunakan untuk mendapatkan dan menganalisis data sesuai dengan tujuan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Indeks harga saham merupakan suatu indikator yang menunjukkan pergerakan harga saham dalam suatu periode, dengan adanya indeks maka dapat diketahui tren yang
Lebih terperinciA. Judul : PEMODELAN FUNGSI TRANSFER PADA PERAMALAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN BANDUNG
A. Judul : PEMODELAN FUNGSI TRANSFER PADA PERAMALAN CURAH HUJAN DI KABUPATEN BANDUNG B. Latar Belakang Informasi tentang curah hujan merupakan perihal penting yang berpengaruh terhadap berbagai macam aktifitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),
Lebih terperinciAnalisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan
SEMINAR PROPOSAL TUGAS AKHIR Analisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan OLEH: NAMA : MULAZIMATUS SYAFA AH NRP : 13.11.030.021 DOSEN PEmbimbing: Dr.
Lebih terperinciPrediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins
Statistika, Vol. 16 No. 2, 95 102 November 2016 Prediksi Laju Inflasi di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins FERRY KONDO LEMBANG Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura Ambon
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berasal dari sumber tetap yang terjadinya berdasarkan indeks waktu t secara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Time Series atau runtun waktu adalah serangkaian data pengamatan yang berasal dari sumber tetap yang terjadinya berdasarkan indeks waktu t secara berurutan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dewasa ini banyak permasalahan yang muncul baik di bidang ekonomi,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini banyak permasalahan yang muncul baik di bidang ekonomi, manajemen, pendidikan, maupun kesehatan. Pada bidang ekonomi, permasalahan itu kian kompleks seiring
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu ratarata temperatur bumi periode tahun 1880 sampai dengan tahun 2012. 3.2 Jenis dan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
15 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Perkembangan ekonomi dan bisnis dewasa ini semakin cepat dan pesat. Bisnis dan usaha yang semakin berkembang ini ditandai dengan semakin banyaknya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pajak merupakan sumber kas negara yang digunakan untuk pembangunan. Undang- Undang Republik Indonesia Nomor 16 Tahun 2000 tentang Ketentuan Umum Dan Tata Cara Perpajakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Peramalan Peramalan adalah suatu kegiatan dalam memperkirakan atau kegiatan yang meliputi pembuatan perencanaan di masa yang akan datang dengan menggunakan data masa lalu
Lebih terperinciLULIK PRESDITA W APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI
LULIK PRESDITA W 1207 100 002 APLIKASI MODEL ARCH- GARCH DALAM PERAMALAN TINGKAT INFLASI 1 Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes BAB I PENDAHULUAN 2 LATAR BELAKANG 1. Stabilitas ekonomi dapat dilihat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.2 Latar Belakang Penelitian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Objek Penelitian Saham adalah surat berharga yang merupakan tanda kepemilikan seseorang atau badan terhadap suatu perusahaan. Pemegang saham merupakan pemlik sebenarnya dari
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
1 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode ARIMA box jenkins untuk meramalkan kebutuhan bahan baku. 2.1. Peramalan Peramalan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini membahas tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, serta sistematika penulisan. 1.1. Latar Belakang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. untuk mendapatkan sebuah hasil yang optimal, sementara terdapat selang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Masalah peramalan menjadi sangat penting karena adanya keinginan untuk mendapatkan sebuah hasil yang optimal, sementara terdapat selang waktu antara keinginan
Lebih terperinciPerbandingan Metode Fuzzy Time Series Cheng dan Metode Box-Jenkins untuk Memprediksi IHSG
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-34 Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Cheng dan Metode Box-Jenkins untuk Memprediksi IHSG Mey Lista Tauryawati
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Tingkat pemanasan rata-rata selama lima puluh tahun terakhir hampir dua kali lipat dari rata-rata seratus tahun terakhir, di mana pemanasan lebih dirasakan
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN TEH HIJAU DENGAN METODE ARIMA (STUDI KASUS PADA PT. MK)
PERAMALAN PENJUALAN TEH HIJAU DENGAN METODE ARIMA (STUDI KASUS PADA PT. MK) Zulhamidi 1, Riski Hardianto 2 1,2) Politeknik ATI Padang Email: zulhamidi@gmail.com; riskii.hardianto@gmail.com Abstrak Peramalan
Lebih terperinciAnalisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia. Oleh : Pomi Kartin Yunus
Analisis Time Series Pada Penjualan Shampoo Zwitsal daerah Jakarta dan Jawa Barat di PT. Sara Lee Indonesia Oleh : Pomi Kartin Yunus 1306030040 Latar Belakang Industri manufaktur yang berkembang pesat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
13 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era globalisasi saat ini, perkembangan zaman semankin maju dan berkembang pesat, di antaranya banyak pernikahan dini yang menyebabkan salah satu faktor bertambahnya
Lebih terperinciBAB. 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB. 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kain adalah bahan mentah yang dapat dikelola menjadi suatu pakaian yang mempunyai nilai financial dan konsumtif dalam kehidupan, seperti pembuatan baju. Contohnya
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) umumnya
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stasioner Analisis ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average umumnya mengasumsikan bahwa proses umum dari time series adalah stasioner. Tujuan proses stasioner adalah rata-rata,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. meteorologi dan geofisika yang salah satu bidangnya adalah iklim.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta yang sejak tahun enam puluhan telah diterapkan menjadi suatu direktorat perhubungan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Iklim Iklim ialah suatu keadaan rata-rata dari cuaca di suatu daerah dalam periode tertentu. Curah hujan ialah suatu jumlah hujan yang jatuh di suatu daerah pada kurun waktu
Lebih terperinciHALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii. HALAMAN PENGESAHAN...iv. HALAMAN PERSEMBAHAN... vi. KATA PENGANTAR... viii. DAFTAR ISI... x. DAFTAR TABEL...
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING...iii HALAMAN PENGESAHAN...iv MOTTO... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiv PERNYATAAN...
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI KOTA MEDAN DENGAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR ELLA CHRISTY SARI GULTOM
PERAMALAN CURAH HUJAN BULANAN DI KOTA MEDAN DENGAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR ELLA CHRISTY SARI GULTOM 062407161 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia statistika terdapat serangkaian pengamatan data yang dapat dijadikan sebagai model time series (runtun waktu) untuk meramalkan kejadian pada periode berikutnya.
Lebih terperinciPendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Perencanaan Kebutuhan Tempat Tidur Rumah Sakit. Oleh: Enjela Puspadewi
Pendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Perencanaan Kebutuhan Tempat Tidur Rumah Sakit Oleh: Enjela Puspadewi 1207 100 026 Abstrak Rumah sakit adalah institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan
Lebih terperinciPeramalan Permintaan Paving Blok dengan Metode ARIMA
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Peramalan Permintaan Paving Blok dengan Metode ARIMA Adin Nofiyanto 1,Radityo Adi Nugroho 2, Dwi Kartini 3 1,2,3 Program
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang
II.. TINJAUAN PUSTAKA Indeks Harga Konsumen (IHK Menurut Monga (977 indeks harga konsumen adalah ukuran statistika dari perubahan harga yang dibayar konsumen atau masyarakat dari gaji atau upah yang didapatkan.
Lebih terperinciPENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA
KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan adalah proses perkiraan (pengukuran) besarnya atau jumlah
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Definisi dan Tujuan Peramalan Peramalan adalah proses perkiraan (pengukuran) besarnya atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada masa
Lebih terperinciPERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI ABSTRAK
PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK SARUNG TANGAN GOLF MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DI PT. ADI SATRIA ABADI Trio Yonathan Teja Kusuma 1, Sandra Praharani Nur Asmoro 2 1,2)
Lebih terperinciPeramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins
Peramalan Kecepatan Angin Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Box-Jenkins Ari Pani Desvina 1, Melina Anggriani 2,2 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR.
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA) Oleh : Nofinda Lestari 1208 100 039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI)
PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE) DALAM PERAMALAN SUKU BUNGA SERTIFIKAT BANK INDONESIA (SBI) Liana Kusuma Ningrum dan Winita Sulandari, M.Si. Jurusan Matematika,
Lebih terperinciPEMODELAN TIME SERIES DENGAN PROSES ARIMA UNTUK PREDIKSI INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) DI PALU SULAWESI TENGAH
JIMT Vol. 12 No. 2 Desember 2016 (Hal 149-159) ISSN : 2450 766X PEMODELAN TIME SERIES DENGAN PROSES ARIMA UNTUK PREDIKSI INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) DI PALU SULAWESI TENGAH 1 Y. Wigati, 2 Rais, 3 I.T.
Lebih terperinciBAB IV KRSIMPULAN, BATASAN DAN ANGGAPAN
BAB IV KRSIMPULAN, BATASAN DAN ANGGAPAN 1.1 Kesimpulan Pada bab sebelumnya telah diuraikan pembahan mengenai Rumah Sakit Korban Lakalantas Kendal, sehingga dapat disimpulkan berbagai masalah, dan potensi
Lebih terperinciArtikel Ilmiah. Peneliti : Auditya Gianina Bernadine Amaheka ( ) Michael Bezaleel Wenas, S.Kom., M.Cs.
Analisis Peramalan Penerimaan Pajak Kendaraan Bermotor dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus : Dinas Pendapatan dan Pengelolaan Aset Daerah Provinsi Jawa Tengah) Artikel
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT TERBANG LOGO DOMESTIK DI BANDAR UDARA JUANDA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT Oleh : Ary Miftakhul Huda (1309 100 061) Dosen Pembimbing : Dr.rer.pol.
Lebih terperinciVI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER
VI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER 6.1. Analisis Pola Data Penjualan Ayam Broiler Data penjualan ayam broiler adalah data bulanan yang diperoleh dari bulan Januari 2006
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. HIV (Human Imunodeficiency Virus) merupakan penyebab penyakit yang di
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang HIV (Human Imunodeficiency Virus) merupakan penyebab penyakit yang di kenal sebagai AIDS (Acquired Immuno Deficiency Syndrome). AIDS merupakan penyakit yang sangat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Rumah sakit adalah salah satu sarana kesehatan tempat menyelenggarakan upaya
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rumah sakit adalah salah satu sarana kesehatan tempat menyelenggarakan upaya kesehatan dengan memberdayakan berbagai kesatuan personel terlatih dan terdidik dalam
Lebih terperinciPerkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri
Perbandingan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing pada Peramalan Penjualan Klip (Studi Kasus PT. Indoprima Gemilang Engineering) Aditia Rizki Sudrajat 1, Renanda
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pelayanan rawat inap, rawat jalan dan gawat darurat. kesehatan (dokter, perawat, terapis, dan lain-lain) dan dilakukan sebagai
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Informasi menjadi sangat penting dalam sistem pelayanan kesehatan. Rekam medis dalam bentuk manual ataupun elektronik menjadi sumber dari informasi medis yang menggambarkan
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN
1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada era globalisasi banyak orang yang memilih untuk menginvestasikan saham. Saham perusahaan properti merupakan investasi yang menguntungkan dikarenakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dalam waktu yang relatif lama, peramalan tidak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan (Forceasting) 2.1.1 Pengertian Peramalan Untuk memajukan suatu usaha harus memiliki pandangan ke depan yakni pada masa yang akan datang. Hal seperti ini yang harus dikaji
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Peramalan Peramalan ( forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan meramalkan atau memprediksi apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang dengan waktu tenggang (lead time) yang relative lama,
Lebih terperinciBABI PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan yang tepat dari suatu data penjualan produk di waktu-waktu yang akan dating merupakan salah satu dasar utama perencanaan produksi, inventori, dan distribusi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Di Indonesia meteorologi diasuh dalam Badan Meteorologi dan Geofisika di Jakarta yang sejak tahun enam puluhan telah diterapkan menjadi suatu direktorat perhubungan
Lebih terperinciPERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 110 117 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Produksi Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit tanaman pada lahan yang telah disediakan, pemupukan dan perawatan sehingga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. (IPTEK) yang ditemukan seperti berbagai peralatan canggih dibidang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada era globalisasi saat ini pembangunan dibidang kesehatan sangat pesat kemajuannya. Banyak perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi (IPTEK) yang ditemukan seperti
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Rumah Sakit 1. Pengertian rumah sakit Menurut WHO (World Health Organization), rumah sakit adalah bagian integral dari suatu organisasi social dan kesehatan dengan fungsi menyediakan
Lebih terperinciPERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN MENGGUNAKAN MODEL INTERVENSI FUNGSI STEP SKRIPSI Disusun oleh : DITA RULIANA SARI NIM. 24010211140084 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinci