GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM METODE PROMETHE DAN METODE HARE SELEKSI PENERIMA BEASISWA POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM METODE PROMETHE DAN METODE HARE SELEKSI PENERIMA BEASISWA POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE"

Transkripsi

1 GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM METODE PROMETHE DAN METODE HARE SELEKSI PENERIMA BEASISWA POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE Mahdi, ST., M.Cs. Saf pengajar Polieknik Negeri Lhokseumawe-Aceh, ( Beasiswa merupakan pemberian berupa banuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang berujuan meringankan beban biaya mahasiswa demi keberlangsungan pendidikan yang diempuh. Dengan semakin meningkanya perumbuhan jumlah mahasiswa maka secara oomais akan meningka juga jumlah beasiswa aaupun penerima beasiswa. Maka dari iu diperlukan sebuah sisem pengambilan kepuusan yang bisa mempermudah dalam penyeleksian penerimaan beasiswa iu sendiri. Tujuan peneliian ini adalah membangun aplikasi sisem pendukung kepuusan kelompok seleksi penerima beasiswa dengan menggunakan meode Promehee sebagai sebagai meode yang digunakan unuk Decision Suppor Sysem pada masing-masing pengambil kepuusan, dan meode Hare quoa sebagai model voing dari pengambil kepuusan yang erliba dalam penenuan penerima beasiswa. Para pengambil kepuusan harus menenukan krieria, subkrieria dan parameer, selanjunya decision maker melekukan penilaian erhadap mahasiswa unuk mendapakan rangking dari seiap decision maker dan selanjunya sisem akan secara oomais menghiung nilai hare dari seiap alernaif. Hasil dari peneliian ini disimpulkan bahwa sisem pendukung kepuusan dengan menggunakan meode promehee sebagai meode muli krieria dan meode hare quoa sebagai meode voing dapa membanu proses seleksi penerima beasiswa. Penenuan krieria dan kuoa unuk seiap kelompok beasiswa sanga berpengaruh pada proses pengambil kepuusan. Kaa-kaa kunci : Promehee, Hare quoa, Beasiswa 1. PENDAHULUAN Polieknik Negeri Lhokseumawe adalah lembaga pendidikan Negeri yang berada di Koa Lhokseumawe. Dengan semakin meningkanya perumbuhan jumlah mahasiswa maka secara oomais akan meningka juga jumlah beasiswa aaupun penerima beasiswa. Maka dari iu diperlukan sebuah sisem pengambilan kepuusan yang bisa mempermudah dalam penyeleksian penerimaan beasiswa iu sendiri. Pemanfaaan sisem pendukung kepuusan diperlukan dalam seleksi beasiswa. Meode Promehee digunakan dalam peneliian ini karena meode ini cukup baik dalam memperhiungkan karakerisik dari daa. Karena suau daa idak selamanya bersifa high beer aau samller beer, namun lebih ke opimal is beer (bukan yang makin besar aau kecil yang erbagus). Pada meode promehee menyediakan banyak fungsi yang dapa mengakomudasi berbagai karakerisik daa. Sedangkan meode hare digunakan pada pengambilan kepuusan kelompok unuk melakukan perangkingan erhadap kandida yang disusun berdasarkan pilihan masing-masing pengambil kepuusan. 2.METODE PENELITIAN 2.1. Promehee Preference ranking organizaion mehod for enrichmen evaluaion (Promehee) adalah suau meode penenuan uruan (priorias) dalam analisis mulikrieria. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, kesabilan. Dugaan dan dominasi krieria yang digunakan dalam Promehee adalah penggunaan nilai hubungan ouranking. Semua parameer yang dinyaakan mempunyai pengaruh nyaa [1] Hare Hare quoa adalah kuoa paling sederhana yang dapa digunakan dalam pemilihan yang diselenggarakan di bawah sisem Single Transferable Voe (STV). Dalam pemilihan STV calon yang mencapai kuoa yang erpilih, semenara ada kandida yang belum erpilih akan menerima suara dari kandida lain yang diransfer unuk memenuhi quoa. Perhiungan hare quoa adalah jumlah suara (v) dibagi jumlah kursi (s)[2] Perancangan sisem GDSS (Group Decision Suppor Sysem) adalah sebuah sisem berbasis kompuer yang mendukung sekelompok orang yang ergabung dalam sau ugas aau sasaran yang sama dan memiliki sau sarana erenu yang berfungsi saling menghubungkan orang-orang yang ada dalam kelompok ersebu[3] Sisem pendukung kepuusan kelompok seleksi penerima beasiswa menggunakan meode promehee unuk perangkingan secara individu, dan meode hare quoa unuk penenuan penerima beasiswa secara kelompok. Model Group Decision Suppor Sysem unuk menenukan penerima beasiswa dapa diliha pada Gambar 1. 1

2 Gambar 1 Tahapan GDSS Seleksi Penerima Beasiswa 3.Tahapan GDSS Seleksi Penerima Beasiswa 3.1 Menenukan alernaif Alernaif yang digunakan peneliian ini adalah mahasiswa Polieknik Negeri Lhokseumawe Abdillah/TIK/TI(A1), Bebby Najrie/TN/ab (A2), dan Yunaisi/TIK/TI (A3). 3.2 Menenukan krieria Krieria yang digunakan di masukan oleh decision maker(dm). Pada peneliian ini menggunnakan 3 orang DM yaiu Pihak Jurusan, Akademik dan Pembanu Direkur III. Adapun krieria yang digunakan oleh masing-masing decision maker sebagai beriku: 1. Krieria pihak Jurusan Decision maker Jurusan menggunakan krieria, kaidah, dan bobo krieria yang di gunakan disajikan pada Tabel 1. Tabel 1 Model krieria decision maker Jurusan Krieria Kaidah Bobo :ڋ赀 Rangking Kelas Max 20% :ڋ赀 Pengahasilan Orang Tua Min 20% :ڋ赀 Jumlah Tanggungan Keluarga Max 20% :ڋ赀 Saus Tempa Tinggal Min 15% :ڋ赀 Kondisi Rumah Min 15% :ڋ赀 Sumber Air Min 10% a. Rangking Kelas Tabel 2 Parameer Rangking Kelas Rangking Rangking Kelas Rangking Rangking Rangking Rangking >6 20 b. Penghasilan Orang Tua Tabel 3 Parameer Krieria Penghasilan Orang Tua Penghasilan Orang Tua/Bulan Rangking c. Tanggungan Keluarga Tabel 4 Parameer Krieria Tanggungan Keluarga Jumlah Tanggungan Keluarga > 7 orang orang orang orang 40 1 orang 20 d. Saus Tempa Tinggal Tabel 5 Parameer Krieria Saus Tempa Tinggal Numpang 100 Rumah Rumah sewa 50 Rumah sendiri 0 e. Kondisi Rumah Tabel 6 Parameer Krieria Kondisi Rumah Tepas 100 Kayu 75 Rumah Semi Permanen 50 Permanen 25 Luas Bangunan Lanai Permanen Beringka 0 <20 meer meer meer meer 25 >100 meer 0 Tanah 100 Kayu 75 Semen 50 Keramik 25 Geranie 0 f. Sumber Air Tabel 7 Parameer Krieria Sumber Air Sungai 100 Sumber air Sumur 75 PDAM Krieria pihak Akademik Decision maker Akademik menggunakan krieria, kaidah, dan bobo krieria yang di gunakan disajikan pada Tabel 8. Tabel 8 Model krieria decision maker Akademik Krieria Kaidah Bobo :ڋ赀 Rangking Kelas Max 20% :ڋ赀 Pekerjaann Orang Tua Min 20% :ڋ赀 Penghasilan Orang Tua Max 20% :ڋ赀 Tanggungan Keluarga Min 15% :ڋ赀 Kondisi Rumah Min 15% :ڋ赀 Pernah Menerima BOS Min 10%

3 a. Rangking Kelas Tabel 9 Parameer Rangking Kelas Rangking Rangking Kelas Rangking 2 75 Rangking 3 50 Rangking 4 25 Rangking >4 0 b. Pekerjaan Orang Tua Tabel 10 Parameer Krieria Pekerjaan Orang Tua Pekerjaan Ayah Tidak Bekerja 100 Peani/Nelayan 75 Swasa 50 PNS 25 Pekerjaan Ibu Ibu Rumah Tangga 100 Peani/Nelayan 75 Swasa 50 PNS 25 c. Penghasilan Orang Tua Tabel 11 Parameer Krieria Penghasilan Orang Tua Penghasilan Ayah Rangking Penghasilan Ibu Rangking d. Tanggungan Keluarga Tabel 12 Parameer Krieria Tanggungan Keluarga > 7 orang 100 Jumlah Tanggungan 6-7 orang orang orang 40 1 orang 20 e. Kondisi Rumah Tabel 13 Parameer Krieria Kondisi Rumah Tepas 100 Kayu 75 Rumah Semi Permanen 50 Permanen 25 Permanen Beringka 0 <20 meer meer 75 Luas meer 50 3 Bangunan meer 25 >100 meer 0 Tanah 100 Kayu 75 Lanai Semen 50 Keramik 25 Geranie 0 f. Pernah menerima BOS Tabel 14 Parameer KrieriaMenerima BOS Pernah 100 Menerima BOS Tidak Pernah Krieria pihak Pudir III Decision maker Pembanu Direkur III menggunakan krieria, kaidah, dan bobo krieria yang di gunakan disajikan pada Tabel 15. Tabel 15 Model krieria decision maker Pudir III Krieria Kaidah Bobo :ڋ赀 Rangking Kelas Max 20% :ڋ赀 Pekerjaann Orang Tua Min 10% :ڋ赀 Penghasilan Orang Tua Min 10% :ڋ赀 Tanggungan Keluarga Max 15% :ڋ赀 Nilai Ujian Masuk PNL Max 25% :ڋ赀 Pernah Menerima BOS Max 20% a. Rangking Kelas Tabel 16 Parameer Rangking Kelas Rangking Rangking Kelas Rangking 2 75 Rangking 3 50 Rangking 4 25 Rangking >4 0 b. Pekerjaan Orang Tua Tabel 17 Parameer Krieria Pekerjaan Orang Tua Pekerjaan Ayah Tidak Bekerja 100 Peani/Nelayan 75 Swasa 50 PNS 25 Pekerjaan Ibu Ibu Rumah Tangga 100 Peani/Nelayan Swasa 50 PNS 25 c. Penghasilan Orang Tua Tabel 18 Parameer Krieria Penghasilan Orang Tua Penghasilan Ayah Rangking

4 Penghasilan Ibu Rangking d. Tanggungan Keluarga Tabel 19 Parameer Krieria Tanggungan Keluarga > 7 orang 100 Jumlah Tanggungan 6-7 orang orang orang 40 1 orang 20 e. Nilai Tabel 20 Parameer Krieria Nilai Ujian masuk PNL Wawancara < <=60 0 f. Pernah menerima BOS Tabel 21 Parameer Krieria Menerima BOS Pernah 100 Menerima BOS Tidak Pernah Memberikan nilai krieria aau skor unuk masing-masing alernaif. Proses penilaian mahasiswa dilakukan oleh masing-masing decision maker sesuai dengan alernaif yang elah dienukan dan sesuai dengan krieria yang dimiliki oleh para decision maker. Adapun Nilai krieria diperoleh disajikan pada Tabel 22. Tabel 22 Nilai krieria Jurusan Krieria Min Alernaif Tipe Max A1 A2 A3 Preferensi Parameer ڋ赀 Max II q=2 ڋ赀 Min I - ڋ赀 Max II q=2 ڋ赀 Min ,5 I - ڋ赀 Min 37, ,25 I - ڋ赀 Min 7,5 7,5 7,5 I Hiung preferen indek Indeks preferensi mulikrieria dienukan berdasarkan raa-raa bobo dari fungsi preferensi Pi. Perhiungan preferensi indek menggunakan persamaan: h h h h = 0,500 1/6( ) =ڋ o o = 0,833 1/6( ) =ڋ o o = 0,667 1/6( ) =ڋ o o = 0,833 1/6( ) =ڋ o o = 0, 667 1/6( ) =ڋ o o = 0, 833 1/6( ) =ڋ o o Tabel 23 Indek preferensi Alernaif A1 A2 A3 A1-0,500 0,667 A2 0,833-0,667 A3 0,833 0, Perangkingan Promehee Nilai leaving flow merupakan jumlah dari iap sel pada baris, sedangkan enering flow adalah jumlahan iap sel pada kolom dalam marik aau abel preferen indeks. h ڋ : flow Leaving ڋ h Enering flow : ڋh h 䂺 h (ڋ৹ h ڋh h 䂺 h (ڋʴʴ৹ h h ৹ ڋ h 䂺 h ڋ ৹ ڋ h 䂺 ৹৹ (ڋʴʴ৹ 750 ڋ৹ h 䂺 ৹ h ڋ ৹ ڋ৹ h 䂺 ৹৹ ৹৹)) ৹ ৹৹ ڋ h h ڋ ڋh h 䂺 h ڋ ৹ h ڋh h 䂺 ৹৹ (ڋ৹৹ h ৹৹ ڋ h 䂺 h (ڋ ৹ ڋ h 䂺 h (ڋ৹৹ ʴʴ৹ ڋ৹ h 䂺 h ৹ (ڋ৹ ڋ৹ h 䂺 ʴʴ৹ (ڋʴʴ৹ ৹ ʴʴ৹ Selanjunya hiung nilai ne flow yang merupakan selisih dari nilai leaving flow dan enering flow. Adapun rangking disajikan pada Tabel 24. Perhiungan ne flow menggunakan persamaan: ڋ ڋ ڋ ڋ ڋh ڋh h h h ৹ ৹৹ h h ڋ ڋ 4

5 ৹h ʴʴ৹ ৹ ৹ ڋ ڋ ৹ ৹৹ ʴʴ৹ ৹ hʴ৹ Tabel 24 Rangking mahasiswa Aler Ran Ra LF EF naif k nk NF Rank A1 0, , ,250 3 A2 0, , ,083 2 A3 0, , ,167 1 Dari hasil proses perhiungan promehee nilai ne flow dijadikan acuan unuk menenukan peringka dan diperoleh uruan priorias seperi pada Tabel 25. Tabel 25 Rangking priorias decision maker sau Alernaif Ne flow Rank A3: Yunaisi/TIK/TI 0,167 1 A2: Bebby Najrie/TN/ab 0,083 2 A1: Abdillah/TIK/TI -0,167 3 Seelah mendapakan uruan rangking dari sau decision maker maka selanjunya akan menghiung proses promehee unuk decision maker berikunya, sehingga di peroleh hasil seperi disajikan pada Tabel 26 dan Tabel 27. Tabel 26 Rangkin priorias decision maker dua Alernaif Ne flow Rank A2: Bebby Najrie/TN/ab 0,083 1 A3: Yunaisi/TIK/TI 0, A1: Abdillah/TIK/TI -0,083 3 Tabel 27 Rangkin priorias decision maker iga Alernaif Ne flow Rank A2: Bebby Najrie/TN/ab 0,250 1 A1: Abdillah/TIK/TI -0,167 2 A3: Yunaisi/TIK/TI -0, Menenukan penerima beasiswa secara kelompok dengan menggunakan meode hare quoa. Unuk mendapakan hasil akhir dari proses penerima beasiswa, dengan melakukan proses dengan fungsi hare quoa dari nilai hasil proses promehee dari masing-masing decision maker, hasil rangking mahasiswa dari para decision maker disajikan pada Gambar 28.Pada perhiungan penerima beasiswa ini ada 3 alernaif yang diuji dengan beasiswa bidikmisi kuoa(s)= 1, beasiswa supersmar=1. Dari Tabel 28 menunjukkan nilai v= 3 (iga orang decision maker). Hare quoa: Seiap alernaif harus mendapakan nilai 1,5 unuk erpilih, A2 (Bebby Najrie/TN/AB) memperoleh nilai 2, dan mendapakan beasiswa, kelebihan nilai 0,5 akan diranfer ke A3. A3 (Yunaisi/TIK/TI ) memperoleh nilai 1, dan mendapakan nilai dari A2 sebanyak 0,5, maka jumlah nilainya menjadi 1,5 dan erpilih unuuk mendapakan beasiwa. Sedangkan A1 (Abdillah/TIK/TI ) idak memperoleh nilai. Adapun hasil dari proses hare quoa seperi pada Tabel29. Tabel 29 Hasil dari hare Alernaif Nilai Rank A2: Bebby Najrie/TN/ab 2 1 A3: Yunaisi/TIK/TI 1 2 A1: Abdillah/TIK/TI Rancangan Basis Daa Rancangan basis daa merupakan serangkaian peranyaan yang spesifik yang relevan dengan berbagai pemrosesan daa, misalnya objek daa yang akan diproses oleh sisem, komposisi masing-masing objek daa dan aribu yang menggambarkannya sera bagaimana hubungan anara masing-masing objek daa ersebu [4]. 1. Eniy relaionship diagram (ERD) Beberapa auran bisnis mengenai relasi anar enias dalam rangcangan basis daa sisem pendukung kepuusan ini dapa dijelaskan sebagai beriku: 1. Seiap mahasiswa hanya mendapakan sau beasiswa dan beasiswa diberikan kepada beberapa mahasiwa. 2. Seiap mahasiswa bisa memiliki beberapa krieria dan sau krieria bisa dimiliki beberapa mahasiswa. 3. Seiap krieria bisa memiliki beberpa inensias (sub krieria) dan seiap inensias memiliki sau krieria. 4. Seiap pengambil kepuusan dapa memiliki beberapa krieria dan sau krieria bisa dimiliki oleh beberapa pengambil kepuusan. 5. Seiap pengambil kepuusan dapa menilai beberapa mahasiswa, dan seiap mahasiswa dapa dinilai oleh beberapa pengambil kepuusan. 6. Seiap jurusan memiliki beberapa prodi. Seiap prodi berada dalam sau jurusan. Berdasarkan uraian auran bisnis di aas. maka di peroleh perancangan dari Eniy Relaionship Diagram (ERD) diunjukkan pada gambar 2. Tabel 28 Hasil dari decision maker Uruan DM1 DM2 DM3 1 A3 A2 A2 2 A2 A3 A1 3 A1 A1 A3 5

6 oleh masing-masing decision maker berdasarkan nilai leaving flow, enering flow dan neflow yang diperoleh masing-masing alernaif, selanjunya proses 5.0 adalah proses dengan hare quoa unuk mendapakan penerima beasiswa berdasarkan quoa, pada proses ini sisem melakukan klasifikasi proses penerima beasiswa dengan meode hare berdasarkan daa dari para decision maker. Selanjunya pelaporan rekomendasi penerima beasiswa kepada pihak Polieknik Negeri Lhokseumawe liha Gambar 4. Gambar 2 ERD Pada Sisem Pendukung Kepuusan Penenuan Penerima Beasiswa 2. Rancangan Daa Flow Diagram (DFD) DFD digunakan unuk menyajikan sebuah sisem aau perangka lunak pada seiap ingka absraksi. DFD dapa diparisi kedalam ingka yang merepresenasikan aliran informasi yang berambah. DFD memberikan mekanisme bagi permodelan fungsional dan permodelan aliran informasi. DFD sisem pendukung kepuusan penenuan penerima beasiswa di unjukkan pada Gambar 3. Gambar 4 DFD Level 1 DFD level 2 merupakan pemecahan aau penjabaran dari DFD Level 1 proses dilakukan oleh admin unuk mengimpu daa Jurusan yang disimpan pada abel jurusan, selanjunya user membuuhkan daa jurusan unuk pengimpuan daa prodi yang di simpan pada abel prodi, selanjunya user membuuhkan daa prodi unuk proses penginpuan daa mahasiswa yang disimpan pada abel mahasiswa dan admin juga menginpu daa jumlah kua beasiswa yang disimpan pada abel kuoa dan menginpu daa user yang disimpan pada abel user. Gambar 3 DFD Koneks Proses 1.0 penginpuan daa oleh admin, di mana proses 1.0 penyimpanan inpu daa, melipui penyimpanan daa jurusan, prodi dan daa Mahasiswa. Proses 2.0 pengimpuan daa oleh para decision maker, pada proses 2.0 penyimpanan daa yang melipui daa krieria, sub krieria dan daa parameer yang digunaka oleh decision maker. Proses 3.0 adalah penilaian mahasiswa oleh decision maker unuk seiap allernaif yang melipui daa krieria, sub krieria, parameer dan nilai. Proses 4.0 merupakan proses perangkingan daa dengan promehee Gambar 5 DFD level 2 proses inpu daa 6

7 DFD level 2 proses penyimpanan daa model dilakukan oleh para decision maker (DM). Proses 2.1 unuk melakukan inpu daa krieria yang disimpan pada abel krieria. Proses 2.2, selanjunya decision maker membuuhkan daa krieria unuk pengimpuan daa subkrieria yang di simpan pada abel subkrieria, proses 2.3 user membuuhkan daa subkrieria unuk proses penyimpanan daa parameer yang disimpan pada abel parameer, selanjunya daa krieria, subkrieria dan parameer akan di gunakan oleh decision maker unuk penilaian mahasiswa, proses penyimpanan daa model disajikan pada Gambar 6. Gambar 8 DFD level 2 proses promehee Gambar 6 DFD level 2 proses penyimpanan daa model Proses 3.1 unuk melakukan penilaian erhadap mahasiswa, penilaian mahasiswa membuuhkan daa user, mahasiswa, krieria, sub krieria, daa parameer dan daa nilai. Hasil penilain mahasiswa akan disimpan pada abel nilai, selanjunya nilai krieria akan di gunakan unuk proses perangkingan dengan promehee oleh masing-masing decision maker liha Gambar 7. Proses 5.1 adalah proses perangkingan dengan promehee unuk mendapakan nilai leaving flow, enering flow dan ne flow. Pada proses 5.1 membuuhkan daa user, mahasiswa, krieria, sub krieria dan nilai kriera, karena berdasarkan nilai dari abel nilai di hiung nilai promehee. Proses 5.1 idak melakukan simpan daa karena hanya membaca daa nilai, selanjunya hasil proses promehee di gunakan unuk mendapa penerima beasiswa dengan menggunakan meode hare quoa yang merekomendasi penerima beasiswa sesuai dengan kuoa yang elah dieapkan, hasil proses 5.2 akan disimpan ke dalam abel mahasiswa. Gambar 9 DFD level 2 proses Hare Quoa Gambar 7 DFD level 2 proses penilaian mahasiswa Proses 4.1 adalah proses perangkingan dengan promehee unuk mendapakan nilai leaving flow, enering flow dan ne flow. Pada proses 4.1 membuuhkan daa user, mahasiswa, krieria, sub krieria dan nilai, karena berdasarkan nilai dari abel nilai di hiung nilai promehee. Proses 4.1 idak melakukan simpan daa karena hanya membaca daa nilai, selanjunya hasil proses promehee di gunakan unuk mendapa penerima beasiswa dengan menggunakan meode hare quoa liha Gambar Implemenasi Implemenasi Group Decision Suppor Sysem meode Promehee dan Meode Hare Seleksi Penerima Beasiswa Pada Polieknik Negeri Lhokseumawe dibagi menjadi dua kaegori yaiu pemakai yang beridak sebagai admin dan decision maker. Seiap kaegori memiliki hak akses sisem yang berbeda-beda.user admin berfungsi sebagai adminisraor sisem, berugas unuk mengaur pengguna yang berhak mengakses sisem. User decision maker erdiri dari iga orang yaiu Jurusan, Akademik dan Pemnanu Direkur III. Decision maker harus melakukan inpu nilai masing-masing mahasiswa sesuai dengan krieria yang elah dieapkan. Gambar 10 merupakan implemenasi penilaian mahasiswa 7

8 yang memperoleh rekomendasi beasiswa. Jika jumlah kuoabeasiswa bidikmisi=3, beasiswa supersmar=2, beaiswa pemda=1, maka semua alernaif akan mendapakan rekomendasi beasiswa. Perbedaan hasil disebabkan karena jumlah kuoa iap beasiswa berbeda jumlahnya. Hal ini berari jumlah kuoa sanga berpengaruh erhadap hasil akhir penenuan penerima beasiswa. Gambar 10 Pemasukan daa nilai mahaiswa Seelah masing-masing Decision maker melakukan inpu daa penilaian erhadap mahasiswa, maka sisem akan melakukan proses perhiungan menggunakan meode promehee unuk masing-masing decision maker. Selanjunya sisem akan secara oomais menghiung nilai hare quoa unuk merekomendasi penerima beasiswa. Tampilan hasil akhir yang diperoleh masing-masing Decision maker dapa diliha pada Gambar KESIMPULAN Berdasarkan hasil pengujian Group Decision Suppor Sysem Meode Promehee dan Meode Hare Seleksi Penerima Beasiswa Polieknik Negeri Lhokseumawe, maka beberapa kesimpulan yang dapa diambil dari peneliian ini adalah sebagai beriku: 1. Meode promehee dapa menghasilkan uruan rangking dari alernaif yang elah diinpukan dan di hiung sebelumnya. 2. Meode hare quoa dapa menghasilkan rekomendasi penerima beasiswa dari alernaif yang elah di inpukan dan di hiung sebelumnya. 3. Meode Promehee dan meode Hare quoa dapa dierapkan dan manpu berfungsi sebagai sisem pendukung kepuusan seleksi penerima beasiswa secara kelompok. 4. Krieria, subkrieria, parameer dan dominasi priorias krieria dan bobo nilai bersifa fleksibel dengan maksud unuk memudahkan para decision maker dalam mengelola krieria, subkrieria dan parameer yang digunakan. 5. Seiap decision maker dapa menghasilkan uruan priorias rangking penerima beasiswa secara individu. 6. Jumlah kuoa sumber beasiswa sanga mempengaruhi hasil rekomendasi penerima beasiswa. 6. SARAN Penulis menyadari bahwa hasil peneliian ini banyak erdapa kelamahan dalam pembuaan prooype sisem pendukung kepuusan ini. Hal ini disebabkan karena keerbaasan kemampuan dan keerbaasan waku, oleh karena iu unuk pengembangan selanjunya, penulis menyarankan unuk mengembangkan peneliian ini, baik dari benuk ampilan maupun sisemnya. Gambar 11 Hasil 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Beberapa es case yang elah dilakukan adalah es case perangkingan mahasiswa, es case unuk penenuan penerima beasiswa dan es case unuk penambahan kuoa. Seelah dilakukan es case, hasil es case yang akan memperlihakan kemampuan sisem dalam memberikan dukungan kepuusan bagi para decison maker. Seelah dilakukan bebrapa es case, adanya perbedaan jumlah kuoa unuk iap beasiswa akan menyebabkan perbedaan hasil, Sebagai conoh pada hasil es penenuan penerima beasiswa dengan jumlah alernaif 6 mahasiswa, dengan jumlah kuoa beasiswa bidikmisi=1, beasiswa supersmar=1, beaiswa pemda=1 maka hanya iga mahasiwa DAFTAR PUSTAKA [1] Brans, J. P., Vincke, P. H. and Mareschal, B, 1986, How o selec and how o rank projecs: he PROMETHEE mehod, European Journal of Operaional Research, 24, [2] Parsons, F.D., 2009, Thomas Hare And Poliical Represenaion In Vicorian Briain, Palgrave Macmillan in he US is a division of S Marin s Press LLC,175 Fifh Avenue, New York. [3] McLeod, R., Jr., Schell, G., P., Arhur I. Sonehill dan Michael H. Moffe, 2008, Managemen Informaion Sysem, 10 h Ediion, Prenice Hall Inc. Upper Saddle River, New Jersey. [4] Pressman, R.S., 2001, Sofware Engineering, A Praciioner s Approach, 5 h Ediion, McGraw-Hill, Inc. New York. 8

GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM METODE PROMETHE DAN METODE HARE SELEKSI PENERIMA BEASISWA POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE

GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM METODE PROMETHE DAN METODE HARE SELEKSI PENERIMA BEASISWA POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM METODE PROMETHE DAN METODE HARE SELEKSI PENERIMA BEASISWA POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE Mahdi Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln Banda Aceh-Medan Buketrata, Lhokseumawe email:

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOMPOK PEMILIHAN DAYAH TERBAIK MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE DAN METODE BORDA. Mahdi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOMPOK PEMILIHAN DAYAH TERBAIK MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE DAN METODE BORDA. Mahdi SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELOMPOK PEMILIHAN DAYAH TERBAIK MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE DAN METODE BORDA Mahdi Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh-Medan km. 280 Buketrata - Lhokseumawe email:

Lebih terperinci

KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Wulan Fatin Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 ABSTRAK

KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Wulan Fatin Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 ABSTRAK KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Wulan Fain Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 1,2,3 Teknologi Informasi dan Kompuer, Polieknik Negeri Lhokseumawe, Jalan banda Aceh-Medan

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA) I Wayan Supriana Program Pascasarjana Ilmu Kompuer Fakulas MIPA Universias Gadjah Mada

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI Seminar Nasional Informaika PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI Evri Ekadiansyah Program Sudi D Manajemen Informaika, STMIK Poensi Uama evrie9@gmail.com

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI Seminar Nasional Informaika 24 PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI Evri Ekadiansyah Program Sudi D3 Manajemen Informaika, STMIK Poensi Uama

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK Dengan memperhaikan fungsi sebaran peluang berahan dari masingmasing sebaran klaim, sebagai mana diulis pada persamaan (3.45), (3.70) dan (3.90), perhiungan numerik idak mudah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian Peneliian ini dilakukan pada bulan Juni hingga Juli 2011 yang berlokasi di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri, Kabupaen Mamberamo

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

Perencanaan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Peningkatan Produktivitas

Perencanaan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Peningkatan Produktivitas Perencanaan Sisem Pendukung Kepuusan Unuk Peningkaan Produkivias Abdurrozzaq Hasibuan Jurusan Teknik Indusri, Fakulas Teknik, UISU Jln. Sisingamangaraja Telp. 7869920 Teladan Medan Email : rozzaq@uisu.ac.id

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap

Lebih terperinci

III. KERANGKA PEMIKIRAN

III. KERANGKA PEMIKIRAN III. KERANGKA PEMIKIRAN 3.1. Kerangka Teoriis 3.1.1 Daya Dukung Lingkungan Carrying capaciy aau daya dukung lingkungan mengandung pengerian kemampuan suau empa dalam menunjang kehidupan mahluk hidup secara

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. A. Pengembangan Usaha Agribisnis Perdesaan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. A. Pengembangan Usaha Agribisnis Perdesaan BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Pengembangan Usaha Agribisnis Perdesaan Pengembangan Usaha Agribisnis Perdesaan (PUAP) merupakan program sraegis Kemenerian Peranian dalam rangka mengurangi ingka kemiskinan,

Lebih terperinci

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

Faradina GERAK LURUS BERATURAN

Faradina GERAK LURUS BERATURAN GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di Tempa Pelayanan Koperasi (TPK) Cibedug, Kecamaan Lembang, Kabupaen Bandung, Jawa Bara. Pemilihan lokasi dilakukan secara

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) D-108

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) D-108 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (013) ISSN: 337-3539 (301-971 Prin) D-108 Simulasi Peredaman Gearan Mesin Roasi Menggunakan Dynamic Vibraion Absorber () Yudhkarisma Firi, dan Yerri Susaio Jurusan Teknik

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kawasan Pesisir Kabupaten Kulon Progo. Pemanfaatan/Penggunaan Lahan Saat Ini

METODE PENELITIAN. Kawasan Pesisir Kabupaten Kulon Progo. Pemanfaatan/Penggunaan Lahan Saat Ini METODE PENELITIAN Kerangka Pendekaan Sudi Penaagunaan lahan kawasan pesisir di Kabupaen Kulon Progo didasarkan pada karakerisik fisik, finansial usaha ani dan pemanfaaan saa ini. Karakerisik fisik adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH)

MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Journal Indusrial Servicess Vol. No. Okober 0 MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH) Abdul Gopar ) Program Sudi Teknik Indusri Universias

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 23 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian dilaksanakan di iga empa berbeda. Unuk mengeahui ingka parisipasi masyaraka penelii mengambil sampel di RT 03/RW 04 Kelurahan Susukan dan RT 05/RW

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami 11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga

Lebih terperinci

Bab IV Pengembangan Model

Bab IV Pengembangan Model Bab IV engembangan Model IV. Sisem Obyek Kajian IV.. Komodias Obyek Kajian Komodias dalam peneliian ini adalah gula pasir yang siap konsumsi dan merupakan salah sau kebuuhan pokok masyaraka. Komodias ini

Lebih terperinci

KLASIFIKASI DATA PRODUKSI PADI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMECLASSIFICATION VERSION 4.5 (C4.5)

KLASIFIKASI DATA PRODUKSI PADI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMECLASSIFICATION VERSION 4.5 (C4.5) KLASIFIKASI DATA PRODUKSI PADI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMECLASSIFICATION VERSION 4.5 (C4.5) Dwi Seyowai, Yuliana Susani, Supriyadi Wibowo Program Sudi Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode 20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Poensi sumberdaya perikanan, salah saunya dapa dimanfaakan melalui usaha budidaya ikan mas. Budidaya ikan mas yang erus berkembang di masyaraka, kegiaan budidaya

Lebih terperinci

III METODE PENELITIAN

III METODE PENELITIAN III METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Tempa Peneliian Peneliian mengenai konribusi pengelolaan huan rakya erhadap pendapaan rumah angga dilaksanakan di Desa Babakanreuma, Kecamaan Sindangagung, Kabupaen Kuningan,

Lebih terperinci

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih. 1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.

Lebih terperinci

MODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI

MODUL III ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI 3.. Tujuan Ö Prakikan dapa memahami perhiungan alokasi biaya. Ö Prakikan dapa memahami analisis kelayakan invesasi dalam pendirian usaha. Ö Prakikan dapa menyusun proyeksi/proforma

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tahapan Pemecahan Masalah Tahapan pemecahan masalah berfungsi unuk memudahkan dalam mencari jawaban dalam proses peneliian yang dilakukan agar sesuai dengan arah

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci

ASSESSMENT TECHNOLOGY DI DEPARTEMEN WORKSHOP PADA PT.TRIPANDU JAYA DENGAN METODE TEKNOMETRIK

ASSESSMENT TECHNOLOGY DI DEPARTEMEN WORKSHOP PADA PT.TRIPANDU JAYA DENGAN METODE TEKNOMETRIK ASSESSMENT TECHNOLOGY DI DEPARTEMEN WORKSHOP PADA PT.TRIPANDU JAYA DENGAN METODE TEKNOMETRIK Reno Indriariningias, Nachnul Anshori, dan R.Andi Surya Kusuma Teknik Indusri Universias Trunojoyo Madura Email:

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

Analisis Model dan Contoh Numerik Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.

Lebih terperinci

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1 PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis

Lebih terperinci

RANK DARI MATRIKS ATAS RING

RANK DARI MATRIKS ATAS RING Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias

Lebih terperinci

SUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia

SUPLEMEN 3 Resume Hasil Penelitian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Sumatera Selatan terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia SUPLEMEN 3 Resume Hasil Peneliian: Analisis Respon Suku Bunga dan Kredi Bank di Sumaera Selaan erhadap Kebijakan Moneer Bank Indonesia Salah sau program kerja Bank Indonesia Palembang dalam ahun 2007 adalah

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Dalam ugas akhir ini, yang dibahas adalah permasalahan mengenai pencipaan pirani lunak yang mampu memanfaakan sumber daya kamera anpa menggunakan driver.

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. dimana peneliti adalah sebagai instrument kunci, pengambilan sample sumber dan

BAB IV METODE PENELITIAN. dimana peneliti adalah sebagai instrument kunci, pengambilan sample sumber dan BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Pendekaan Peneliiaan Peneliian sudi kasus ini menggunakan peneliian pendekaan kualiaif. menuru (Sugiono, 2009:15), meode peneliian kualiaif adalah meode peneliian ang berlandaskan

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk

Lebih terperinci

MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK. Oleh: Yoyo Zakaria Ansori

MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK. Oleh: Yoyo Zakaria Ansori MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK Oleh: Yoyo Zakaria Ansori Peneliian ini dilaarbelakangi rendahnya kemampuan memecahkan

Lebih terperinci

PENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Studi pada karyawan tetap PT PG Tulangan Sidoarjo)

PENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Studi pada karyawan tetap PT PG Tulangan Sidoarjo) PENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Sudi pada karyawan eap PT PG Tulangan Sidoarjo) Niken Dwi Okavia Heru Susilo Moehammad Soe`oed Hakam Fakulas Ilmu Adminisrasi

Lebih terperinci

HUMAN CAPITAL. Minggu 16

HUMAN CAPITAL. Minggu 16 HUMAN CAPITAL Minggu 16 Pendahuluan Invesasi berujuan unuk meningkakan pendapaan di masa yang akan daang. Keika sebuah perusahaan melakukan invesasi barang-barang modal, perusahaan ini akan mengeluarkan

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Kepuusan Model rumusan masalah dan pengambilan kepuusan yang digunakan dalam menyelesaikan skripsi ini dimulai dari observasi lapangan

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB 3 LANDASAN TEORI BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1. Deskripsi Teori 3.1.1. Pengerian Peramalan Unuk membanu ercapainya suau kepuusan yang efisien unuk penjualan produknya, perusahaan memerlukan suau cara yang epa, sisemais dan

Lebih terperinci

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi Bab II Dasar Teori Kelayakan Invesasi 2.1 Prinsip Analisis Biaya dan Manfaa (os and Benefi Analysis) Invesasi adalah penanaman modal yang digunakan dalam proses produksi unuk keunungan suau perusahaan.

Lebih terperinci

Relasi LOGIK FUNGSI AND, FUNGSI OR, DAN FUNGSI NOT

Relasi LOGIK FUNGSI AND, FUNGSI OR, DAN FUNGSI NOT 2 Relasi LOGIK FUNGSI ND, FUNGSI OR, DN FUNGSI NOT Tujuan : Seelah mempelajari Relasi Logik diharapkan dapa,. Memahami auran-auran relasi logik unuk fungsi-fungsi dasar ND, OR dan fungsi dasar NOT 2. Memahami

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekaan Peneliian Jenis peneliian yang digunakan dalam peneliian ini adalah peneliian evaluasi dan pendekaannya menggunakan pendekaan kualiaif non inerakif (non

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Peneliian Keinginan Kelompok Tani Duma Lori yang erdapa di Desa Konda Maloba dan masyaraka sekiar akan berdirinya penggilingan gabah di daerahnya, elah

Lebih terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk) Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias

Lebih terperinci

Gambar 2. Letak Geografis Kota Tangerang

Gambar 2. Letak Geografis Kota Tangerang METODOLOGI Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian dilakukan di wilayah adminisrasi Koa Tangerang, Propinsi Banen. Proses peneliian dimulai dengan pengumpulan daa, analisis dan diakhiri dengan penyusunan laporan,

Lebih terperinci

PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC TMP C CILACAP

PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC TMP C CILACAP Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC

Lebih terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki

Lebih terperinci

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN A III METODE PEELITIA Salah sau komponen peneliian yang mempunyai ari pening dalam kaiannya dengan proses sudi secara komprehensif adalah komponen meode peneliian. Meode peneliian menjelaskan bagaimana

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn : Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PERAMALAN VOLUME PENGGUNAAN AIR BERSIH DENGAN METODE WINTERS EPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENENTUKAN VOLUME

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang

BAB I PENDAHULUAN. Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang kegiaan uamanya menerima simpanan giro, abungan dan deposio. Kemudian bank juga dikenal sebagai

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Jurnal Informaika Polinema ISSN: 2407-070X SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Mansyur, Erfan Rohadi Program Sudi Teknik Informaika,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI 7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. Studi mengenai aspek teknis dan produksi ini sifatnya sangat strategis, sebab

BAB 2 DASAR TEORI. Studi mengenai aspek teknis dan produksi ini sifatnya sangat strategis, sebab 13 BAB 2 DASAR TEORI 2.1 Aspek Teknis Sudi mengenai aspek eknis dan produksi ini sifanya sanga sraegis, sebab berkaian dengan kapasias proyek, lokasi, aa leak ala produksi, kajian aas bahan dan sumbernya,

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA Laar Belakang PENDAHULUAN Basis daa saa ini elah berkembang sanga cepa. Di dalam umpukan daa ersebu mungkin erdapa informasi ersembunyi yang sanga pening aau menjadi pening pada saa dibuuhkan. Penumpukan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN III METODOLOGI PENELITIN Meode adalah suau prosedur aau cara unuk mengeahui sesuau yang mempunyai langkah-langkah sisemais. 1 Meode peneliian adalah semua asas, perauran, dan eknik-eknik yang perlu diperhaikan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kerangka Pemikiran Teoriis Pengerian proyek menuru Arifin yang dikuip dari Mariyanne (2006) adalah suau akivias di mana dikeluarkannya uang dengan harapan unuk mendapakan hasil

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

Lebih terperinci

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan)

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galaia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Saionary Disribuion of Swiss Bonus-Malus

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 3.2 Pengumpulan Data 3.3 Pengolahan dan Analisis Data Analisis catch per unit effort

3 METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 3.2 Pengumpulan Data 3.3 Pengolahan dan Analisis Data Analisis catch per unit effort 3 METODE PENELITIAN 3. Waku dan Tempa Peneliian Peneliian dilaksanakan selama dua bulan dari bulan Agusus sampai Sepember 2008. Tempa yang dadikan obyek peneliian adalah Pelabuhan Perikanan Nusanara (PPN)

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup

Lebih terperinci

VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE

VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE Indra Nurhadi Program Sudi Manajemen Ekonomi, Fakulas Ekonomi, Universias Gunadarma Jl. Akses Kelapa Dua Cimanggis,

Lebih terperinci

PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN)

PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) B PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Sudi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) Firiya Gemala Dewi, Bobby O.P. Soepangka, Nurhadi Siswano Program Pasca Sarjana Magiser Manajemen

Lebih terperinci

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr. Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.

Lebih terperinci

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks)

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks) Polieknik Negeri Banjarmasin 4 MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : ( sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI. 3.1 Pengertian dan Kegunaan Peramalan (Forecasting)

BAB 3 LANDASAN TEORI. 3.1 Pengertian dan Kegunaan Peramalan (Forecasting) BAB 3 LANDAAN TEORI 3.1 Pengerian dan Kegunaan Peramalan (Forecasing) Dalam melakukan analisis dibidang ekonomi, sosial dan sebagainya, kia memerlukan suau perkiraan apa yang akan erjadi aau gambaran enang

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 11 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Salah sau masalah analisis persediaan adalah kesulian dalam menenukan reorder poin (iik pemesanan kembali). Reorder poin diperlukan unuk mencegah erjadinya kehabisan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan

Lebih terperinci

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan pada kasus pengolahan ikan asap IACHI Peikan Cia Halus (PCH) yang erleak di Desa Raga Jaya Kecamaan Ciayam, Kabupaen Bogor,

Lebih terperinci