SKRIPSI PERBANDINGAN METODE MARKOV CHAINS DENGAN COMPOSITIONAL EXPONENTIAL SMOOTHING (CES) UNTUK PERAMALAN DATA KOMPOSIT
|
|
|
- Sukarno Sudirman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SKRIPSI PERBANDINGAN METODE MARKOV CHAINS DENGAN COMPOSITIONAL EXPONENTIAL SMOOTHING (CES) UNTUK PERAMALAN DATA KOMPOSIT DISUSUN OLEH: KURNIADI TANUJAYA JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2009
2 LEMBARPENGESAHAN Skripsi dengan judul "PERBANDINGAN METODE MARKOV CHAINS DENGAN COMPOSITIONAL EXPONENTIAL SMOOTHING (CES) UNTUK PERAMALAN DATA KOMPOSIT" yang disusun oleh mahasiswa: Nama : Kurniadi Tanujaya NRP : Tanggal Ujian : 9 Juli 2009 dinyatakan telah memenuhi sebagian persyaratan kurikulum Jurusan Teknik Industri guna memperoleh gelar Sarjana Teknik bidang Teknik Industri. peiingi, Surabaya, 21 Juli 2009 Dini Endah Setyo Rahaju, ST., MT. Dian Retno. Dewi ST. MT NIK NIK Dewan Penguji, Anggota, ~, Julius Mulyono, ST., MT. NIK
3 KATA PENGANTAR Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan rahmatnya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan Skripsi dengan judul Perbandingan Metode Markov Chains Dengan Compositional Exponential Smoothing (CES) Untuk Peramalan Data Komposit. Skripsi disusun sebagai salah satu syarat dalam menyelesaikan program Strata 1 (S1) di Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya. Terselesaikannya Skripsi ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak, yang telah membantu penulis selama menyusun Skripsi ini. Untuk itu penulis ingin mengucapkan terima kasih secara khusus kepada: 1. Kedua Orang Tua dan saudara yang selalu memberikan semangat dan bantuan dalam menyelesaikan skripsi ini. 2. Bapak Ir. Yohanes Sudaryanto MT.. selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Katolik Widya Mandala. 3. Bapak Julius Mulyono, ST, MT. selaku Ketua Jurusan Teknik Industri Universitas Katolik Widya Mandala. 4. Bapak Ign. Joko Mulyono, STP., MT. selaku Sekretaris Jurusan Teknik Industri Universitas Katolik Widya Mandala. 5. Ibu Dian Retno Sari Dewi ST., MT. selaku dosen wali serta pembimbing II yang telah membimbing dan memberikan saran bagi penulis sejak awal perkuliahan. 6. Ibu Dini Endah ST., MT. selaku dosen pembimbing I yang telah banyak memberikan petunjuk, saran, dan koreksi yang berharga. 7. Seluruh Dosen Teknik Industri yang selama masa perkuliahan telah memberikan ide, semangat, dan tambahan wawasan bagi penulis. 8. Bapak Hendry Raharjo yang menyempatkan waktu untuk bertukar pikiran dan membantu lancarnya penyelesaian skripsi ini. 9. Om Faisal El Arief dan Cc Stephanie Mulyadi yang berusaha membantu penyelesaian skripsi ini.
4 10. Angkatan 2006, 2007, 2008 yang selama ini menemani penulis dalam membuat skripsi. 11. Kepada Johnny Nio yang telah membantu bertukar pikiran. Kepada Suwito SWT Prayogo yang membantu merekap data, A. Dewi Pikachu P. yang membantu membuat replikasi, Samuel Pratama, Hadi Andre Han Handrian, O. Wendy Octacomp T., Ervina Tin 2 /Mbok Tin H.P., S. Ferry Sang Orator W., Lena dan Ko Andri, Ivan C., Dyna Mbok Dyn S.B., Veronika Na/Mbok Na Nadia, Charlie s Angel (Martha Ubur-ubur A.S., Mieke W., Ellen Y.), Alvin S. yang membantu membuat daftar isi, dan arekarek TI lainnya yang telah memberikan bantuan, semangat, serta dukungan moril tiada henti-henti bagi penulis. Segala usaha telah dilakukan oleh penulis, namun semuanya tidak luput dari kelemahan dan kekurangan, sehingga apabila dalam laporan ini terdapat kekurangankekurangan maka penulis sangat mengharapkan dan menghargai kritik, saran, serta petunjuk yang bersifat membangun. Semoga skripsi ini dapat berguna dan bermanfaat bagi semua pihak sesuai dengan tujuan yang penulis harapkan. Surabaya, 21 Juli 2009 Penulis
5 ABSTRAK Dalam setiap masalah pengambilan keputusan, manusia selalu dihadapkan pada fenomena ketidakpastian (uncertainty). Meskipun demikian, keadaan ini dapat dimodelkan secara matematis sehingga masalah dapat diselesaikan. Data probabilitas transisi ini dapat dipandang sebagai suatu data komposit. Data komposit adalah suatu jenis data yang merupakan gabungan dari data lain dan dapat didekomposisi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil. Pada data komposit, terdapat beberapa metode untuk mengestimasi nilai dari komposisi data di masa mendatang, antara lain Compositional Single Exponential Smoothing (CSES) dan Compositional Double Exponential Smoothing (CDES). Dengan demikian, baik markov chains maupun CSES atau CDES dapat digunakan sebagai metode untuk mengestimasi nilai probabilitas di masa mendatang pada data komposit. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan metode CSES, CDES dan Markov Chains untuk mendapatkan metode yang menghasilkan kesalahan estimasi terkecil. Penelitian ini menggunakan data simulasi yang di-generate sesuai kasus tertentu dengan faktor yang diteliti berupa kuantitas data, banyak variabel serta parameter lambda. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan ketiga metode tersebut. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa faktor yang berpengaruh terhadap perbandingan metode adalah parameter lambda. Untuk parameter lambda tiga dan empat, metode markov chains memiliki kemampuan estimasi yang baik sedangkan untuk nilai lambda lima dan enam, metode CES (CSES dan CDES) memiliki kemampuan estimasi yang lebih baik daripada markov chains. Kata kunci : Data Komposit, Markov Chains, Compositional Exponential Smoothing (CSES dan CDES), Estimasi Probabilitas.
6 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL.....i LEMBAR PENGESAHAN...ii KATA PENGANTAR...iii ABSTRAK...v DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL...xix DAFTAR GAMBAR...xxx BAB I : PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang...1 I.2. Perumusan Masalah...2 I.3. Tujuan Penelitian...2 I.4. Batasan Masalah...3 I.5. Manfaat Penelitian...3 I.6. Sistematika Penulisan...3 BAB II : LANDASAN TEORI II.1. Definisi Data Komposit...5 II.2. Dasar Pemikiran Data Komposit...5 II.2.1. Simplex Sample Space...5 II.2.2. Operations in the Simplex...6 II.3. Compositional Single Exponential Smoothing (CSES)...6 II.4. Compositional Double Exponential Smoothing (CDES)...6 II.5. Fitting Error Measurement...7 II.6. Proses Stochastic...7 II.7. Markov Chains...7 II.7.1. Persamaan Chapman Kolmogorov...9 II.7.2. Sifat Rantai Markov Dalam Jangka Panjang...10 II.8. Aplikasi Metode Markov Chains...10 II.9. Aplikasi Metode Compositional Exponential Smoothing (CES)...13
7 II.9.1. Aplikasi Metode Compositional Single Exponential Smoothing (CSES)...15 II.9.2. Aplikasi Metode Compositional Double Exponential Smoothing (CDES)...17 BAB III : METODOLOGI PENELITIAN III.1. Tahapan Penelitian...20 III.2. Prosedur Penelitian...20 III.2.1. Studi Literatur...20 III.2.2. Perumusan Masalah...21 III.2.3. Desain Pembangkitan Data...21 III.2.4. Pengolahan Data...27 III Pengolahan Data Menggunakan Markov Chains...27 III Pengolahan Data Menggunakan CES (CSES dan CDES)28 III.2.5. Analisa Hasil Pengolahan Data...28 III.2.6. Kesimpulan dan Saran...28 BAB IV : PENGOLAHAN DATA IV.1. Pembangkitan Data...29 IV.2. Pengolahan Data...33 IV.2.1. Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=3)...33 IV.2.2. Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=3)...36 IV.2.3. Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=3)...37 IV.2.4. Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=3)...39 IV.2.5. Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=3)...39 IV.2.6. Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=3)...40
8 IV.2.7. Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=3)...41 IV.2.8. Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=3)...42 IV.2.9. Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=3)...43 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=3)...43 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=3)...44 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=3)...45 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=3)...46 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=3)...46 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=3)...47 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=3)...48 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=3)...49 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=3)...50 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=3)...51 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=3)...51 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=3)...52
9 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=3)...53 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=3)...53 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=3)...54 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=3)...55 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=3)...56 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=3)...57 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=3)...58 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=3)...58 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=3)...59 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=3)...60 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=3)...60 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=3)...61 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=3)...62 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=3)...63 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=3)...64
10 IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=4)...65 IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=4)...65 IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=4)...66 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=4)...66 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=4)...66 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=4)...67 IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=4)...68 IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=4)...68 IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=4)...68 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=4)...69 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=4)...69 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=4)...70 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=4)...71 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=4)...71 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=4)...71
11 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=4)...72 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=4)...72 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=4)...73 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=4)...74 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=4)...74 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=4)...74 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=4)...75 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=4)...75 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=4)...76 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=4)...77 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=4)...77 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=4)...77 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=4)...78 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=4)...78 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=4)...79
12 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=4)...80 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=4)...80 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=4)...80 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=4)...81 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=4)...81 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=4)...82 IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=5)...83 IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=5)...83 IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=5)...84 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=5)...84 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=5)...84 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=5)...85 IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=5)...86 IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=5)...86 IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=5)...86
13 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=5)...87 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=5)...87 IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=5)...88 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=5)...89 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=5)...89 IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=5)...89 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=5)...90 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=5)...90 IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=5)...91 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=5)...92 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=5)...92 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=5)...92 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=5)...93 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=5)...93 IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=5)...94
14 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=5)...95 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=5)...95 IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=5)...95 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=5)...96 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=5)...96 IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=5)...97 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=5)...98 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=5)...98 IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=5)...98 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=5)...99 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=5)...99 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=5) IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=6)...102
15 IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Pertama Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Kedua Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=6)...109
16 IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Ketiga Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Pertama Menggunakan CDES (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Kedua Menggunakan CDES (λ=6)...116
17 IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan Markov (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CSES (λ=6) IV Skenario Keempat Replikasi Ketiga Menggunakan CDES (λ=6) BAB V : ANALISA DAN PEMBAHASAN V.1. Analisa Pembangkitan Data V.2. Analisa Pengolahan Data V.2.1. Analisa Pengolahan Metode Markov V.2.2. Analisa Pengolahan Metode CSES V.2.3. Analisa Pengolahan Metode CDES V.3. Analisa Residual dan Pemilihan Metode V.3.1. Analisa Residual Skenario Pertama Lambda V.3.2. Analisa Residual Skenario Kedua Lambda V.3.3. Analisa Residual Skenario Ketiga Lambda V.3.4. Analisa Residual Skenario Keempat Lambda V.3.5. Analisa Residual Skenario Pertama Lambda V.3.6. Analisa Residual Skenario Kedua Lambda V.3.7. Analisa Residual Skenario Ketiga Lambda V.3.8. Analisa Residual Skenario Keempat Lambda V.3.9. Analisa Residual Skenario Pertama Lambda V Analisa Residual Skenario Kedua Lambda V Analisa Residual Skenario Ketiga Lambda V Analisa Residual Skenario Keempat Lambda V Analisa Residual Skenario Pertama Lambda V Analisa Residual Skenario Kedua Lambda V Analisa Residual Skenario Ketiga Lambda V Analisa Residual Skenario Keempat Lambda BAB VI : PENUTUP VI.1. Kesimpulan...127
18 VI.2. Saran Daftar Pustaka Lampiran
19 DAFTAR TABEL Tabel 2.1. Data nilai kepentingan relatif 12 bulan terakhir...14 Tabel 2.2. Tiga data pertama yang digunakan untuk mencari initial value...14 Tabel 2.3. Data fitted dan forecast metode CSES...17 Tabel 2.4. Data fitted dan forecast metode CDES...19 Tabel 3.1. Skenario simulasi...23 Tabel 3.2. Contoh tabel data demand...25 Tabel 4.1. Pembangkitan Demand Skenario Pertama Replikasi Tabel 4.2. Nilai Stok Awal Skenario Pertama Replikasi Tabel 4.3. Nilai Stok Akhir Skenario Pertama Replikasi Tabel 4.4. Pesan (Reorder) Skenario Pertama Replikasi Tabel 4.5. Nilai Stok Awal 5 Periode Pertama Skenario Pertama Replikasi Tabel 4.6. Nilai Probabilitas Stok Awal 5 Periode Pertama Skenario Pertama.32 Tabel 4.7. Kejadian yang mungkin terjadi pada kasus dealer kapasitas Tabel 4.8. Matriks Transisi P Tabel 4.9. Matriks Transisi P Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=3)...36 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=3)...37 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=3)...39 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=3)...39 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=3)...40 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=3)...41
20 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=3)...42 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=3)...42 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=3)...43 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=3)...44 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=3)...45 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 1 (λ=3)...46 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=3)...46 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=3)...47 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 2 (λ=3)...48 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=3)...49 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=3)...49 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 3 (λ=3)...50 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=3)...51 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=3)...52
21 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 1 (λ=3)...53 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=3)...53 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=3)...55 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 2 (λ=3)...55 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=3)...56 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=3)...56 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 3 (λ=3)...57 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=3)...58 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=3)...59 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=3)...60 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=3)...60 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=3)...61 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=3)...62 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=3)...63 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=3)...63
22 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=3)...64 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=4)...65 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=4)...65 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=4)...66 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=4)...66 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=4)...67 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=4)...67 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=4)...68 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=4)...68 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=4)...69 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=4)...69 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=4)...70 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 1 (λ=4)...70 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=4)...71 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=4)...71
23 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 2 (λ=4)...72 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=4)...72 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=4)...73 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 3 (λ=4)...73 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=4)...74 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=4)...74 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 1 (λ=4)...75 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=4)...75 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=4)...76 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 2 (λ=4)...76 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=4)...77 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=4))...77 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 3 (λ=4)...78 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=4)...78 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=4)...79
24 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=4)...79 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=4)...80 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=4)...80 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=4)...81 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=4)...81 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=4)...82 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=4)...82 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=5)...83 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=5)...83 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=5)...84 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=5)...84 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=5)...85 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=5)...85 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=5)...86 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=5)...86
25 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=5)...87 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=5)...87 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=5)...88 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 1 (λ=5)...88 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=5)...89 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=5)...89 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 2 (λ=5)...90 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=5)...90 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=5)...91 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 3 (λ=5)...91 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=5)...92 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=5)...92 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 1 (λ=5)...93 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=5)...93 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=5)...94
26 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 2 (λ=5)...94 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=5)...95 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=5)...95 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 3 (λ=5)...96 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=5)...96 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=5)...97 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=5)...97 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=5)...98 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=5)...98 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=5)...99 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=5)...99 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=5) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=5) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=6)...101
27 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Pertama Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Kedua Replikasi 3 (λ=6)...109
28 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario kedua Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Ketiga Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario ketiga Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 1 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=6)...116
29 Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 2 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast Markov Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CSES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=6) Tabel Nilai Aitchison Distance Data Simulasi VS fitted dan forecast CDES Skenario Keempat Replikasi 3 (λ=6) Tabel 5.1. Nilai Residual Setiap Metode Serta Hasil Pemilihan Metode Terbaik...121
SKRIPSI PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT
C-1 SKRIPSI PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT OLEH: DYNA SETIA BUDI 5303005002 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI ANALISA KAPABILITAS PROSES DATA KUALITATIF DAN USULAN PERBAIKAN PROSES DI CV. KAYU MAS. DISUSUN OLEH: Felix Wijaya Tiono
1 SKRIPSI ANALISA KAPABILITAS PROSES DATA KUALITATIF DAN USULAN PERBAIKAN PROSES DI CV. KAYU MAS DISUSUN OLEH: Felix Wijaya Tiono 5303005031 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK
USULAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN dan TATA LETAK GUDANG di PT. GG NASIONAL INDONESIA
i SKRIPSI USULAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN dan TATA LETAK GUDANG di PT. GG NASIONAL INDONESIA Disusun oleh : CAROLENA S.W 5303005012 FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS KATHOLIK WIDYA
SKRIPSI PENGENDALIAN PERSEDIAAN KERTAS DI PT. ERA CIPTA MULTI KARYA SURABAYA OLEH : ALBERTUS DJOHAN W. NRP
SKRIPSI PENGENDALIAN PERSEDIAAN KERTAS DI PT. ERA CIPTA MULTI KARYA SURABAYA OLEH : ALBERTUS DJOHAN W. NRP. 5303001040 FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI PENGENDALIAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN DEMAND DAN LEAD TIME YANG BERSIFAT PROBABILISTIK DI UD. SUMBER NIAGA
A-i SKRIPSI PENGENDALIAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN DEMAND DAN LEAD TIME YANG BERSIFAT PROBABILISTIK DI UD. SUMBER NIAGA OLEH: FERRY OKTAVIANUS 5303003060 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA
SKRIPSI PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO SEKTOR INDUSTRI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL
SKRIPSI PEMODELAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO SEKTOR INDUSTRI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SPASIAL Disusun Oleh : Loviana 5303012012 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Perancangan Meja Pada Bagian Perbaikan Di PT G Dengan Mempertimbangkan Aspek Ergonomi
SKRIPSI Perancangan Meja Pada Bagian Perbaikan Di PT G Dengan Mempertimbangkan Aspek Ergonomi Disusun Oleh : RIKI KURNIAWAN 5303001010 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA
S KR IPS! PERENCANAAN SISTEM INVENTORI UNTUK ITEM MULTI SUPPLIER PADA BISNIS RETAIL. Oleh : BUDIMAN HANDOKO NRP :
S KR IPS! PERENCANAAN SISTEM INVENTORI UNTUK ITEM MULTI SUPPLIER PADA BISNIS RETAIL Oleh : BUDIMAN HANDOKO NRP : 5303098029 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI PERMODELAN MATEMATIKA UNTUK PERANCANGAN PRODUK LEMARI KABINET
SKRIPSI PERMODELAN MATEMATIKA UNTUK PERANCANGAN PRODUK LEMARI KABINET Disusun oleh: RICKY YULIANTONI PRIHANDAJA 5303012002 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI PENETAPAN JADWAL PERAWATAN MESIN SPEED MASTER CD PADA P.T. DAI (DHARMA ANUGERAH INDAH) Disusun oleh : YULIUS SAOLO SIAGIAN ( )
SKRIPSI PENETAPAN JADWAL PERAWATAN MESIN SPEED MASTER CD PADA P.T. DAI (DHARMA ANUGERAH INDAH) Disusun oleh : YULIUS SAOLO SIAGIAN (5303003027) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK
SKRIPSI PERANCANGAN KERETA BELANJA PADA SUPERMARKET
SKRIPSI PERANCANGAN KERETA BELANJA PADA SUPERMARKET Disusun oleh : Hadi Handrian 5303005017 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2009 LEMBARPENGESAHAN Skripsi
PENENTUAN STRATEGI MARKETING COMMUNICATION YANG EFEKTIF PADA PRODUK MOTOR HONDA DI SURABAYA
H A L A M A N J U D U L SKRIPSI PENENTUAN STRATEGI MARKETING COMMUNICATION YANG EFEKTIF PADA PRODUK MOTOR HONDA DI SURABAYA Disusun Oleh : Margareta Sherly Seng 5303012027 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS
PENGUKURAN KINERJA PERUSAHAAN MENGGUNAKAN BALANCED SCORECARD PADA PT. XYZ. Disusun Oleh : ANGELA CLARA BERNADIA S
PENGUKURAN KINERJA PERUSAHAAN MENGGUNAKAN BALANCED SCORECARD PADA PT. XYZ Disusun Oleh : ANGELA CLARA BERNADIA S. 5303012016 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI PERANCANGAN MODEL MATEMATIS QFD-KANO DALAM MENENTUKAN TARGET KARAKTERISTIK TEKNIS RAK SEPATU
SKRIPSI PERANCANGAN MODEL MATEMATIS QFD-KANO DALAM MENENTUKAN TARGET KARAKTERISTIK TEKNIS RAK SEPATU Disusun oleh: JOANA DEBORA 5303013005 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA
SKRIPSI OPTIMASI FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA KUALITAS LILIN DI UD.X DENGAN METODE RESPONSE SURFACE
SKRIPSI OPTIMASI FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA KUALITAS LILIN DI UD.X DENGAN METODE RESPONSE SURFACE Disusun Oleh : Maria Agnes Octaviani Tanuwardaja 5303012028 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
SKRIPSI PENGARUH ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DAN LEMBAGA PELATIHAN KERJA TERHADAP PDRB KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL
SKRIPSI PENGARUH ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DAN LEMBAGA PELATIHAN KERJA TERHADAP PDRB KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL Disusun Oleh : CLAYREN NATHANNIEL 5303012017 JURUSAN TEKNIK
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. INDAL ALUMINIUM INDUSTRY, Tbk
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. INDAL ALUMINIUM INDUSTRY, Tbk Disusunoleh: Nama : Rio SetiawanSlamet NRP: 5303011014 Nama : RuliRetnoSetiyowati NRP: 5303011019 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
SKRIPSI PERENCANAAN RUTE PENGIRIMAN TERPENDEK MENGGUNAKAN MODEL MATEMATIS VRPTW (STUDI KASUS CV. X)
SKRIPSI PERENCANAAN RUTE PENGIRIMAN TERPENDEK MENGGUNAKAN MODEL MATEMATIS VRPTW (STUDI KASUS CV. X) OLEH : ONG SIONG CHIN 5303013006 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA
SKRIPSI PENERAPAN METODE EOQ PADA SISTEM PEMESANAN (STUDI KASUS PT. Y)
SKRIPSI PENERAPAN METODE EOQ PADA SISTEM PEMESANAN (STUDI KASUS PT. Y) Halaman Judul Disusun oleh : Rr. ARIA OKTAVIRENEE 5303011024 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA
SKRIPSI PERBAIKAN KUALITAS PRODUK KAPUR TULIS MELALUI PENDEKATAN DMAIC
SKRIPSI PERBAIKAN KUALITAS PRODUK KAPUR TULIS MELALUI PENDEKATAN DMAIC DISUSUN OLEH: HARRIS POERNOMO 5303011004 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2016 ABSTRAK
SKRIPSI PERANCANGAN MESIN STIRLING DENGAN PEMANAS KOMPOR MATAHARI
SKRIPSI PERANCANGAN MESIN STIRLING DENGAN PEMANAS KOMPOR MATAHARI Oleh: YOSEF ADIYASA PUTRA 5303013015 PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2017 i ii
SKRIPSI PERANCANGAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN INJEKSI DI CV. LOGAM INDUSTRI
SKRIPSI PERANCANGAN PENJADWALAN PERAWATAN MESIN INJEKSI DI CV. LOGAM INDUSTRI DISUSUN OLEH : ERVINA HARJANTO PARMANSYAH 5303005030 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU PROSES PENGGANTIAN RODA TRUK
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU PROSES PENGGANTIAN RODA TRUK DISUSUN OLEH : ERWIN KURNIAWAN MULIA 5303010032 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2015 i ii
SKRIPSI STRATEGI BAURAN KOMUNIKASI PEMASARAN DALAM MENINGKATKAN PENGARUH EKUITAS MEREK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR HONDA
SKRIPSI STRATEGI BAURAN KOMUNIKASI PEMASARAN DALAM MENINGKATKAN PENGARUH EKUITAS MEREK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR HONDA Oleh : Billy Karsten Sitinjak 5303012029 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS
SKRIPSI SIMULASI MODEL PERSEDIAAN DENGAN METODE SISTEM DINAMIS
SKRIPSI SIMULASI MODEL PERSEDIAAN DENGAN METODE SISTEM DINAMIS ----r-.-! : 0- ""1< \ n1i.~.j - : l. ; I!...1'1.~~_~F\ I f-n. If."/ ~ ':"" '. J i --------1 Disusun Oleb:, H It. ICc ~ ( 1 ) LUKY KURNIAWAN
SKRIPSI PENJADWALAN PRODUKSI DENGAN MENGINTEGRASIKAN PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS DI PT X )
1 SKRIPSI PENJADWALAN PRODUKSI DENGAN MENGINTEGRASIKAN PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS DI PT X ) Disusun oleh : STEPHANNUS FERRY WIBISONO (5303005019) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK
Disusun Oleh: Suryo Djojonegoro ( )
SKRIPSI PEMODELAN ARIMAX DAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DAN DASAR PERENCANAAN INVESTASI NET ASSET VALUE (NAV) EQUITY DI PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE Disusun Oleh: Suryo Djojonegoro (5303004003) Jurusan
SKRIPSI PERANCANGAN KESEIMBANGAN LINTASAN DAN ANALISIS PENENTUAN TIPE LINTASAN UNTUK MULTIPLE PRODUCT DISUSUN OLEH: ~.. MAYA SUTRISNO
SKRIPSI PERANCANGAN KESEIMBANGAN LINTASAN DAN ANALISIS PENENTUAN TIPE LINTASAN UNTUK MULTIPLE PRODUCT DISUSUN OLEH: ~.. MAYA SUTRISNO 5303001004 n,;:~~;~~-'-'o ;1 3 10 h 1. ( QlJ;, 02..IAiOS., - J f7(
SKRIPSI PERENCANAAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING DI PT.X. Oleh : VIENNETTA KARTIKASARI
SKRIPSI PERENCANAAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING DI PT.X Oleh : VIENNETTA KARTIKASARI 5303013038 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2017
SKRIPSI OPTIMASI KUAT TEKAN PAVING BLOCK DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (STUDI KASUS : DI UD. X, SIDOARJO)
SKRIPSI OPTIMASI KUAT TEKAN PAVING BLOCK DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (STUDI KASUS : DI UD. X, SIDOARJO) Disusun Oleh : RIKY YUDHA PRATAMA 5303013024 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. PETROSIDA GRESIK GRESIK
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. PETROSIDA GRESIK GRESIK Disusun oleh : Nama : Jeferi Kristajaya NRP : 5303013019 Nama : Yohanna Olivia Kartiko NRP : 5303013034 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
PERANCANGAN ALAT SABLON yang ERGONOMIS DI PERCETAKAN ROMANS SURABAYA S KR IPSI. Disusun Oleh : CHELSEA HONGAR T A - - NRP:
PERANCANGAN ALAT SABLON yang ERGONOMIS DI PERCETAKAN ROMANS SURABAYA S KR IPSI \.. IJ( \--- ~ q
SKRIPSI OPTIMASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KUAT TEKAN PAVING BLOCK DENGAN METODE TAGUCHI (STUDI KASUS : DI UD.XYZ)
SKRIPSI OPTIMASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KUAT TEKAN PAVING BLOCK DENGAN METODE TAGUCHI (STUDI KASUS : DI UD.XYZ) Disusun Oleh : BINTANG MAHARDIKA DWIPUTRA 5303013026 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
I ydq! --d..- --~=-'=1 SKRIPSI
SKRIPSI Pengembangan Algoritma Penjadwalan Produksi Job Shop dengan pendekatan Scheduling Graph Inserted Idle Time untuk Meminimumkan Total Biaya Earliness dan Tardiness Disusun Oleb: ESTER YUNITA (5303098022)
SKRIPSI OPTIMALISASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA BEBAN LENTUR GENTENG BETON DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (STUDI KASUS : DI UD.
SKRIPSI OPTIMALISASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA BEBAN LENTUR GENTENG BETON DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (STUDI KASUS : DI UD. X, SIDOARJO) Disusun Oleh : AMSAL DWI NUGROHO 5303012014 JURUSAN
SKRIPSI PENGEMBANGAN ALGORITMA CLARKE WRIGHT SAVINGS DENGAN MEMPERHA TIKAN KAPASITAS KENDARAAN DAN TIME WINDOW. Disusun Oleh :
SKRIPSI PENGEMBANGAN ALGORITMA CLARKE WRIGHT SAVINGS DENGAN MEMPERHA TIKAN KAPASITAS KENDARAAN DAN TIME WINDOW -,!, r (I c c. Disusun Oleh : LUKAS WIBISONO 5301OO1005 FAIULTAS TEKNUC JURUSAN TIU'NIIt INDUSTRI
SKRIPSI PENENTUAN RUTE TERPENDEK DENGAN METODE TABU SEARCH (STUDI KASUS)
SKRIPSI PENENTUAN RUTE TERPENDEK DENGAN METODE TABU SEARCH (STUDI KASUS) OLEH: HENDRA BUCIKA GLEN KADAM 5303013039 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2017
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA ABSTRAK
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika - Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI PERBANDINGAN DALAM PEMODELAN NILAI
PENGARUH EXPERIENTIAL MARKETING DAN PERCEIVED VALUE TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION PRODUK LAMPU PHILIPS LED 5 WATT
PENGARUH EXPERIENTIAL MARKETING DAN PERCEIVED VALUE TERHADAP CUSTOMER SATISFACTION PRODUK LAMPU PHILIPS LED 5 WATT DISUSUN OLEH: RULI RETNO SETIYOWATI 5303011019 FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
S K R I P S I PENENTUAN FAKTOR FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP PROSES INJEKSI DENGAN MENGGUNAKAN FULL FACTORIAL DESIGN DAN METODE TAGUCHI
S K R I P S I PENENTUAN FAKTOR FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP PROSES INJEKSI DENGAN MENGGUNAKAN FULL FACTORIAL DESIGN DAN METODE TAGUCHI Disusun Oleh : Danny W. A NRP : 5303004002 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
SKRIPSI. Disusun Oleh: Eric Gunawan ( )
SKRIPSI PERAMALAN NILAI NAV RMF, EQUITY DAN FIXED FUND PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN MODEL VARIMA DAN ARIMA Disusun Oleh: Eric Gunawan (5303004013) Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas
PERANCANGAN PENY ANGGA MONITOR KOMPUTER DENGAN MENERAPKAN PRINSIP ERGONOMI SKRIPSI
PERANCANGAN PENY ANGGA MONITOR KOMPUTER DENGAN MENERAPKAN PRINSIP ERGONOMI SKRIPSI Disusun Oleh : SUSANTO 5303097028, ~. '\., \--. - - - \ St» V i \ k p.- \,.-_._.. ---.---------... JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
APLIKASI DYNAMIC PROGRAMMING PADA PENJADWALAN MULTISTAGE FLOWSHOP TUGASAKHIR. Dilusun Olch : SHERLY SURYAWATI
APLIKASI DYNAMIC PROGRAMMING PADA PENJADWALAN MULTISTAGE FLOWSHOP TUGASAKHIR Dilusun Olch : SHERLY SURYAWATI 5303098013 I I_~ _" i I I I 1--~q~.2/C~~ I---- ~ I is:? d"bbl'( ~; f-n I tr-i C;\,\~,
SKRIPSI SIMULASI SISTEM DINAMIS UNTUK IVIENGANALISA PERILAKU SISTEM PERSEDIAAN ( D0) PANG CEN SIONG. Disusun Oleh:
SKRIPSI SIMULASI SISTEM DINAMIS UNTUK IVIENGANALISA PERILAKU SISTEM PERSEDIAAN Disusun Oleh: PANG CEN SIONG (5303000D0) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI PENENTUAN JADWAL PREVENTIVE MAINTENANCE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS PT. XYZ) Disusun oleh: Ardhi Kuntum Mashruro ( )
SKRIPSI PENENTUAN JADWAL PREVENTIVE MAINTENANCE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS PT. XYZ) Disusun oleh: Ardhi Kuntum Mashruro (5303012031) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK
PENENTUAN MODEL TERBAIK NILAI AKTIVA BERSIH (NAB) REKSA DANA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SKRIPSI
PENENTUAN MODEL TERBAIK NILAI AKTIVA BERSIH (NAB) REKSA DANA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SKRIPSI Disusun Oleh : YULIANA 5303002009 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA
SKRIPSI PENGARUH BAURAN PEMASARAN 8P TERHADAP BRAND EQUITY DAN CUSTOMER EQUITY HONDA MOTOR DI SURABAYA. Disusun oleh : Merrynda Sari
SKRIPSI PENGARUH BAURAN PEMASARAN 8P TERHADAP BRAND EQUITY DAN CUSTOMER EQUITY HONDA MOTOR DI SURABAYA Disusun oleh : Merrynda Sari 5303012005 Jurusan Teknik Industri Universitas Katolik Widya Mandala
SKRIPSI "PENGEMBANGAN ALGORITMA PENJADUALAN ULANG JOB SHOP"
SKRIPSI "PENGEMBANGAN ALGORITMA PENJADUALAN ULANG JOB SHOP" Disulun Oleh : \ i. SHIRLEY HALIM "" ~ 5303098042 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2005 Lembar
PENJADWALAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU STUDI KASUS DI PT. BAN AWET SURABAYA SKRIPSI. ( t2+- p K~-~ (;C.~~
PENJADWALAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU STUDI KASUS DI PT. BAN AWET SURABAYA SKRIPSI BHE ING --------- '.. ~~ I 'J. : Ob~'I /oq ~ i IG.I~~~-~ I., I _~_. " "l' K j J f't _., I i Bl--\ I Disusun Oleh :.!' p -~
SKRIPSI DESAIN PERANGKAT LIPAT UNTUK KOTAK MAKANAN. Disusun Oleh : Oki Saputra
SKRIPSI DESAIN PERANGKAT LIPAT UNTUK KOTAK MAKANAN Disusun Oleh : Oki Saputra 5303012018 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2016 KATA PENGANTAR Puji
TUGAS AKHIR PEMETAAN DAYA DUKUNG PONDASI TIANG PANCANG DI WILAYAH SEMARANG
TUGAS AKHIR PEMETAAN DAYA DUKUNG PONDASI TIANG PANCANG DI WILAYAH SEMARANG Merupakan Syarat Untuk Menyelesaikan Pendidikan Tingkat Sarjana Strata 1 (S 1) pada Fakultas Teknik Program Studi Teknik Sipil
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. SURABAYA WIRE
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. SURABAYA WIRE Disusun Oleh: Nama: Ivan Anthony Brillianta NRP : 5303014008 Nama : Natashia Christy Wijaya NRP : 5303014037 JURUSANTEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU UNTUK MEMPERBAIKI METODE KERJA PADA PROSES PENGIKATAN KANTONG PLASTIK DI CV. X
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU UNTUK MEMPERBAIKI METODE KERJA PADA PROSES PENGIKATAN KANTONG PLASTIK DI CV. X Disusun Oleh : FITO VENESIA RUSDIANTO (5303012019) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK
S K R I P S I PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PRODUKSI DI P.T. XYZ. Oleh : Eduard NRP :
S K R I P S I PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PRODUKSI DI P.T. XYZ Oleh : Eduard NRP : 5303000047 Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya 2007 LEMBARPENGESAHAN Skripsi
SKRIPSI PENINGKATAN KUALITAS PELAYANAN DI POLIKLINIK RUMAH SAKIT ROYAL SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI SERVQUAL DAN TRIZ
SKRIPSI PENINGKATAN KUALITAS PELAYANAN DI POLIKLINIK RUMAH SAKIT ROYAL SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI SERVQUAL DAN TRIZ Disusun oleh: ANGELINE LYDIA NATALIA 5303012008 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS
--_.- v-.l TERI 'A!I (i{ _ fo;! CDJ
SKRIPSI PENERAPAN METODE 5R PADA BAGIAN GUDANG DI PT. GG NASIONAL INDONESIA r--- fio. lnduj( --_.- v-.l TERI 'A!I (i{ _ fo;! CDJ a::;;::r-- ----J ft( DISUSUN OLEH: ONY TRIANDITO 5303005005 JURUSAN TEKNIK
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT ANGKAT MANUAL DENGAN TAMBAHAN GARPU TERPISAH UNTUK PT. X
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT ANGKAT MANUAL DENGAN TAMBAHAN GARPU TERPISAH UNTUK PT. X OLEH : Nicolaus Raymond R. 5303013004 UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA JURUSAN TEKNIK INDUSTRI SURABAYA 2017 KATA
ANALISIS PERSEDIAAN OBAT MULTI ITEM MULTI SUPPLIER DENGAN LEAD TIME DAN DEMAND PROBABILISTIK
ANALISIS PERSEDIAAN OBAT MULTI ITEM MULTI SUPPLIER DENGAN LEAD TIME DAN DEMAND PROBABILISTIK TUGAS AKHIR Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai derajat Sarjana Teknik Industri YOSEFH AMARTA
SKRIPSI ANALISIS STRATEGI PERBAIKAN PELAYANAN UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN PELANGGAN DI BENGKEL V ARIASI MOBIL "FERRARI" Disusun Oleh :
SKRIPSI ANALISIS STRATEGI PERBAIKAN PELAYANAN UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN PELANGGAN DI BENGKEL V ARIASI MOBIL "FERRARI". I ~ INOU, r ~--.214 I / DZl 'Ir I ITa~ _URI" -
PERENCANAAN UL-\NG TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI PABA PT SERASA PURNA CIPTA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN MEMPERHITUNGKAN AISLE
PERENCANAAN UL-\NG TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI PABA PT SERASA PURNA CIPTA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DENGAN MEMPERHITUNGKAN AISLE SKRIPSI I'\O!I~ l"'.~. -.~ - D!3~/o6:... -- - ~ 4 Oleh : Andri
SKRIPSI USULAN PERBAIKAN TATA LETAK PABRIK DI PT. CIPTA KARYA
SKRIPSI USULAN PERBAIKAN TATA LETAK PABRIK DI PT. CIPTA KARYA Disueun Oleh : JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2005 LEMBAR PENGESAHAN Skripsi dengan judul
SKRIPSI PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN JASA DAN ANALISA KELAYAKAN RESTAURANT AYAM GORENG
SKRIPSI PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN JASA DAN ANALISA KELAYAKAN RESTAURANT AYAM GORENG DISUSUN OLEH: SAMUEL PRATAMA SUDARSONO 5303005009 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT SANTOS JAYA ABADI. Oleh: Verawati Hartanto NRP : Bintang Mahardika NRP :
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT SANTOS JAYA ABADI Oleh: Verawati Hartanto NRP : 5303013012 Bintang Mahardika NRP : 5303013026 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI PENGEMBANGAN MODEL PURE BINARY LINEAR PROGRAMMING (PBLP) UNTUK TAT A LETAK FASILITAS. Disusun Oleh : GA TOT SUBROTO
SKRIPSI PENGEMBANGAN MODEL PURE BINARY LINEAR PROGRAMMING (PBLP) UNTUK TAT A LETAK FASILITAS Disusun Oleh : GA TOT SUBROTO 5303001029 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA :MANDALA
STUDI TENTANG METODE HARKER DALAM PENINGKATAN NILAI KONSISTENSI MATRIX AHP SKRIPSI DISUSUN OLEH : I '.' C ~,.'J
STUDI TENTANG METODE HARKER DALAM PENINGKATAN NILAI KONSISTENSI MATRIX AHP SKRIPSI DISUSUN OLEH : I '.' C ~,.'J CHALAS HENDRAJAYAI NRP :SJOlOOOO14 1-' ~,.., c JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA USULAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU UNTUK PRODUKSI SEPATU MILITER DI PT. MARINO PELITA INDONESIA
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Industri Tugas Akhir Sarjana Semester Genap tahun 2006/2007 USULAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU UNTUK PRODUKSI SEPATU MILITER DI PT. MARINO PELITA INDONESIA
SKRIPSI PERBAIKAN SERVICE QUALITY BERDASARKAN HARAPAN PELANGGAN SALON ADI. Disusun oleh :
SKRIPSI PERBAIKAN SERVICE QUALITY BERDASARKAN HARAPAN PELANGGAN SALON ADI Disusun oleh : YUDDY 5303002032 l ~w41\ 101. i 6t" ~o's ~?!ce I ; ---- - ----- I 'q I -. i----. ul(j! -- --- -------- I, P Kf JURUSAN
ANALISIS TEORI PERMAINAN DAN EKUILIBRIUM NASH PADA SIMULASI LELANG (AUCTION) PASAR LISTRIK TESIS
ANALISIS TEORI PERMAINAN DAN EKUILIBRIUM NASH PADA SIMULASI LELANG (AUCTION) PASAR LISTRIK TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU UNTUK MENGANGKUT KACANG KEDELAI
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU UNTUK MENGANGKUT KACANG KEDELAI Disusun Oleh : LUIZINHO ANTONIO XIMENES MOREIRA 5303013022 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. SMART Tbk. Oleh: Ivan Pudjihardjo NRP : Shintya Dwi N. NRP :
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. SMART Tbk Oleh: Ivan Pudjihardjo NRP : 5303014006 Shintya Dwi N. NRP : 5303014009 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2017 i
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU ANGKAT CABAI PADA INDUSTRI SAMBAL
SKRIPSI PERANCANGAN ALAT BANTU ANGKAT CABAI PADA INDUSTRI SAMBAL DISUSUN OLEH: CINDY CLAUDIA LEMAN 5303013001 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2017 KATA
KUAT TEKAN BETON DENGAN BAHAN TAMBAH BERBASIS GULA YANG DIRENDAM DI PANTAI SELAMA 1 BULAN
TUGAS AKHIR KUAT TEKAN BETON DENGAN BAHAN TAMBAH BERBASIS GULA YANG DIRENDAM DI PANTAI SELAMA 1 BULAN Merupakan Syarat Untuk Menyelesaikan Pendidikan Tingkat Sarjana Strata 1 (S-1) Pada Program Studi Teknik
LEMBAR PENGESAHAN LAPORAN TUGAS AKHIR
LEMBAR PENGESAHAN LAPORAN TUGAS AKHIR PEMBUATAN PROGRAM PERHITUNGAN RENCANA ANGGARAN BIAYA (RAB) DENGAN MACRO EXCEL DAN ANALISA MICROSOFT PROJECT Diajukan untuk memenuhi persyaratan dalam menyelesaikan
PENGARUH MEKANISME CORPORATE GOVERNANCE TERHADAP KUALITAS LABA DAN NILAI PERUSAHAAN OLEH: LILI INDRASARI HERMAWAN
PENGARUH MEKANISME CORPORATE GOVERNANCE TERHADAP KUALITAS LABA DAN NILAI PERUSAHAAN OLEH: LILI INDRASARI HERMAWAN 3203008044 JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS BISNIS UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
MINlMASI WAKTU PENGUKURAN PROSES BUBUT DENGAN ALAT BANTU ELEKTRONIK. SKlUPSI OLEH: NRP :
MINlMASI WAKTU PENGUKURAN PROSES BUBUT DENGAN ALAT BANTU ELEKTRONIK SKlUPSI OLEH: i I ", ;'\-Ll: its /' i iii" '..j 1 1,1 I' :V'--,;~ "'. i " 1 _,.-J VINCENTI US OSCAR SASMITA I'~ ;,-;;.-,. NRP : 5303098054
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT.Indospring,Tbk. Disusun oleh : Yessica Harijanto / Evelyn Dwi Lavinia /
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT.Indospring,Tbk Disusun oleh : Yessica Harijanto / 5303012006 Evelyn Dwi Lavinia / 5303012007 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU ACETAMINOPHEN PADA PT. GRATIA HUSADA FARMA SKRIPSI
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU ACETAMINOPHEN PADA PT. GRATIA HUSADA FARMA SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program sarjana (S1) pada Fakultas Ekonomi Universitas
SKRIPSI PENGARUH FAKTOR FREKUENSI SUARA, INTENSITAS SUARA, DAN GAYA BELAJAR TERHADAP AKTIVITAS PENGUKURAN
SKRIPSI PENGARUH FAKTOR FREKUENSI SUARA, INTENSITAS SUARA, DAN GAYA BELAJAR TERHADAP AKTIVITAS PENGUKURAN OLEH : VERAWATI HARTANTO 5303013012 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Industri Tugas Akhir Sarjana Semester Genap tahun 2006 / 2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Industri Tugas Akhir Sarjana Semester Genap tahun 2006 / 2007 PENENTUAN KUANTITAS PRODUKSI DAN TINGKAT RETUR OPTIMAL PADA PT. ICC UNTUK MINIMASI BIAYA PRODUKSI
PERANCANGAN SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 'SKRIPSI.
PERANCANGAN SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 'SKRIPSI Disusun Oleh : AGUNG DWI MARTHA 5303097014!".. 1" V{ 1~r;S-b /03 I ~'U
PENGGUNAAN TERIGU DAN TEPUNG KOMPOSIT UBI JALAR PUTIH-KECAMBAH KEDELAI-KECAMBAH KACANG HIJAU DALAM PEMBUATAN COOKIES BERSERAT TINGGI
PENGGUNAAN TERIGU DAN TEPUNG KOMPOSIT UBI JALAR PUTIH-KECAMBAH KEDELAI-KECAMBAH KACANG HIJAU DALAM PEMBUATAN COOKIES BERSERAT TINGGI PENULISAN DAN SEMINAR ILMIAH OLEH : MELINDA NATALIE INDRA NRP 6103007089
SKRIPSI PERBANDINGAN PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN METODE DYNAMIC PROGRAMMING & SAVING MATRIX
SKRIPSI PERBANDINGAN PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN METODE DYNAMIC PROGRAMMING & SAVING MATRIX Disusun Oleh : Jeferi Kristajaya 5303013019 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK
LAPORAN KERJA PRAKTEK
LAPORAN KERJA PRAKTEK PT. PLATINUM CERAMICS INDUSTRY 27 JUNI 27 AGUSTUS 2016 Disusun oleh: Lewi Peter Richardo 5203013014 Vincentius A Paulo Endra Adi Nugraha 5203013035 JURUSAN TEKNIK KIMIA FAKULTAS TEKNIK
SIMULASI PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO
SIMULASI PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Prasyarat Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika Oleh : Bayu Kusuma
PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN PRODUK SUSU BERKALSIUM TINGGI MENGGUNAKAN MODEL KOMPONEN TIDAK TEROBSERVASI SKRIPSI.
PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN PRODUK SUSU BERKALSIUM TINGGI MENGGUNAKAN MODEL KOMPONEN TIDAK TEROBSERVASI SKRIPSI oleh STEFANI WIDYASTUTI 0600652912 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA
TUGAS AKHIR PERANCANGAN, PENGEMBANGAN DAN PEMBUATAN PRODUK AKUARIUM YANG DILENGKAPI DENGAN SISTEM FILTER AIR. Oleh: HENDRA
TUGAS AKHIR PERANCANGAN, PENGEMBANGAN DAN PEMBUATAN PRODUK AKUARIUM YANG DILENGKAPI DENGAN SISTEM FILTER AIR Oleh: HENDRA 5303097008 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA
SKRIPSI. ftt "ANALISA PERBAIKAN PRODUKTIVITAS KINERJA DI CV. SURYA WIJAYA PLASTIK MENGGUNAKAN METODE OMAX" Susanti ( ) DiSBaUD Oleb :
SKRIPSI "ANALISA PERBAIKAN PRODUKTIVITAS KINERJA DI CV. SURYA WIJAYA PLASTIK MENGGUNAKAN METODE OMAX" 0\ fo' JJJDJ ftt DiSBaUD Oleb : Susanti ( 5303001039 ) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
ANALISIS SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN BARANG PADA CV LIEM SAN UNTUK MENINGKATKAN KELANCARAN PROSES PRODUKSI OLEH: JESYCA FERNANDA SAPUTRA
ANALISIS SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN BARANG PADA CV LIEM SAN UNTUK MENINGKATKAN KELANCARAN PROSES PRODUKSI OLEH: JESYCA FERNANDA SAPUTRA 3203008172 JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS BISNIS UNIVERSITAS KATOLIK
PERENCANAAN PERSEDIAAN BARANG DI TOKO BANGUNAN BINTANG TERANG DENGAN KENDALA MODAL TERBATAS
PERENCANAAN PERSEDIAAN BARANG DI TOKO BANGUNAN BINTANG TERANG DENGAN KENDALA MODAL TERBATAS TUGAS AKHIR Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai derajat Sarjana Teknik Industri R. FLORENTINUS
SKRIPSI PERANCANGAN APLIKASI MOBILE PEMBELAJARAN MATEMATIKA UNTUK KELAS SATU SD BERBASIS ANDROID
SKRIPSI PERANCANGAN APLIKASI MOBILE PEMBELAJARAN MATEMATIKA UNTUK KELAS SATU SD BERBASIS ANDROID ABDUL ROHMAN 11531274 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO
ANALISIS HUBUNGAN ANTARA CITRA TOKO, KEPERCAYAAN, KEPUASAN PELANGGAN DAN LOYALITAS PELANGGAN PADA CARREFOUR BUBUTAN SURABAYA Skripsi S-1
ANALISIS HUBUNGAN ANTARA CITRA TOKO, KEPERCAYAAN, KEPUASAN PELANGGAN DAN LOYALITAS PELANGGAN PADA CARREFOUR BUBUTAN SURABAYA Skripsi S-1 OLEH: BERNARD SETYAWAN 3103008054 JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS BISNIS
PELAKSANAAN PERLINDUNGAN HUKUM BAGI KONSUMEN TERHADAP PRODUK BLACKBERRY BLACK MARKET SKRIPSI
PELAKSANAAN PERLINDUNGAN HUKUM BAGI KONSUMEN TERHADAP PRODUK BLACKBERRY BLACK MARKET SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Hukum Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Strata I Dalam
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Sipil Skripsi Sarjana Semester Genap Tahun 2007 / 2008
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Sipil Skripsi Sarjana Semester Genap Tahun 2007 / 2008 PEMODELAN MATEMATIS BANGKITAN PERJALANAN DARI KAWASAN PERUMAHAN CIPUTAT (STUDI KASUS PERUMAHAN CIPUTAT BARU
PENDEKATAN AUDIT PADA UKM (STUDI PRAKTIK KERJA PADA KANTOR AKUNTAN PUBLIK DIAN HAJATI) OLEH: PRISCILLA CHRISTMASSY
PENDEKATAN AUDIT PADA UKM (STUDI PRAKTIK KERJA PADA KANTOR AKUNTAN PUBLIK DIAN HAJATI) OLEH: PRISCILLA CHRISTMASSY 3203010118 JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS BISNIS UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA
SKRIPSI. o.-\ JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA S U RABAYA 2003 ANALISA SEGMENTASI DAN POSITIONING. ti-,.
SKRIPSI ANALISA SEGMENTASI DAN POSITIONING PADA PRODUK MIE SEDAAP Disusun Oleh : Sudarmaji 5303099028 trr, a-rij (,Aar /rtc I - - \ l(1 J I 'l -. --{ lf Cf.futtr vo+' -i ti-,..l Cir.\ o.-\ ill' I I I i
USULAN PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU TINTA SAKATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP)
USULAN PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU TINTA SAKATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE MATERIAL REQUIREMENT PLANNING (MRP) Disusun Oleh: Nama : Andy Irawan Nim : 41610010029 Program Studi : Teknik Industri Tugas
PENGUKURAN KINERJA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UPH SURABAYA BERDASARKAN KRITERIA MALCOLM BALDRIGE NATIONAL QUALITY AWARD
TUGAS AKHIR PENGUKURAN KINERJA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UPH SURABAYA BERDASARKAN KRITERIA MALCOLM BALDRIGE NATIONAL QUALITY AWARD Ditulis untuk memenuhi sebagian persyaratan akademik guna memperoleh
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. UNILEVER INDONESIA Tbk. Disusun Oleh: Nandya Paramita ( )
LAPORAN KERJA PRAKTEK DI PT. UNILEVER INDONESIA Tbk Disusun Oleh: Nandya Paramita (5303010030) JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2013 KATA PENGANTAR
PENGARUH ASET PAJAK TANGGUHAN DAN KEWAJIBAN PAJAK TANGGUHAN TERHADAP MANAJEMEN LABA OLEH: IVAN BAKTI SURYANTO
PENGARUH ASET PAJAK TANGGUHAN DAN KEWAJIBAN PAJAK TANGGUHAN TERHADAP MANAJEMEN LABA OLEH: IVAN BAKTI SURYANTO 3203014125 JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS BISNIS UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2018
PENENTUAN NILAI PKA DARI SENYAWA ASAM 3-KLOROBENZOIL SALISILAT
PENENTUAN NILAI PKA DARI SENYAWA ASAM 3-KLOROBENZOIL SALISILAT OLEH : YOHANES 2443004036 FAKULTAS FARMASI UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2011 ABSTRAK PENENTUAN NILAI pka DARI SENYAWA ASAM