OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malang)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malang)"

Transkripsi

1 OPTIMALISASI ALIRAN DISTRIBUSI DAN ALOKASI MATERIAL DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING (Studi Kasus : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag) OPTIMIZATION OF DISTRIBUTION FLOW AND MATERIAL ALLOCATION WITH LINEAR PROGRAMMING METHOD (Case Study : PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag) Mochaad Dedy Akbar 1), Arif Raha 2), Ceria Farela Mada Tatrika 3) Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Brawijaya Jl. MT. Haryoo 167, Malag 65145, Idoesia Eail :dedyakbar5@gail.co 1), posku@ub.ac.id 2), ceria_ft@ub.ac.id 3) Abstrak Selaa ii, PLN APJ Distribusi Malag egatur pedistribusia dari dari 2 warehouse utuk elayai seluruh area distribusi sebayak 14 rayo tujuadega eprioritaska dari salah satu warehouse, tapa didukug perecaaa alokasi beba beribag atar warehouse yag lebih efisie. Peigkata perputara aterial pada warehouse,egakibatka PLN APJ Distribusi Malag berecaa eabahka 2 warehouse lagi. Pedistribusia dari asig-asig warehouse ke asig-asig rayo tujuadapat direcaaka dega egoptialka alira distribusi da alokasi aterial berdasarka pertibaga kapasitas warehouse da jarak pegiria. Peelitia ii eperguaka pedekata Liear Prograig utuk eecahka asalah optialisasi alira distribusi da alokasi aterial pada pedistribusia. Pedekata Liear Prograig yag diforulasika dega satu fugsi tujua utuk iiasi biaya distribusi da dibatasi beberapa fugsi kedala terkait kapasitas warehouse, peritaa rayo da kapasitas oda trasportasi. Kata Kuci: Pedistribusia, Alira Distribusi, Alokasi Material, Miiasi Biaya Distribusi, Liear Prograig. 1. Pedahulua Dala elaksaaka proses bisis jasa pelayaa listrik, PLN eerluka dukuga aterial atau kopoe-kopoe sebagai pegatur da peyalur listrik. Kopoekopoe tersebut adalah alat PLN sebagai peyedia teaga listrik gua eyalurka listrik dari PLN pebagkit utuk eeuhi kebutuha pelagga. Kopoe-kopoe tersebut juga diperluka uuk pegebaga jariga sesuai dega peritaa pelagga. Dala operasioalya, PLN egguaka warehouse sebagai tepat utuk eyipa aterial atau kopoe-kopoe pegatur da peyalur listrik. Warehouse tersebut ejai keberadaa kopoe-kopoe pegatur da peyalur listrik agar pasoka listrik dari PLN stabil atau tidak tergaggu. Selaa ii, PLN APJ Distribusi Malag egguaka 2 warehouse utuk elayai seluruh area distribusi sebayak 14 rayo tujua utuk egatur pedistribusia dega eprioritaska dari salah satu warehouse, tapa didukug perecaaa alokasi beba beribag atar warehouse yag lebih efisie. Peigkata perputara aterial pada warehouse, PLN APJ Distribusi Malag berecaa eabahka 2 warehouse lagi. Pedistribusia dari asigasig warehouse ke asig-asig rayo tujua dapat direcaaka dega egoptialka alira distribusi da alokasi aterial berdasarka pertibaga kapasitas warehouse da jarak pegiria. Meurut Hiller da Liebera (2005) asalah pegoptiala alira distribusi aterial warehouse dapat diselesaika dega Liear Prograig. Dega egguaka etode Liear Prograig, dapat diperoleh solusi alira distribusi aterial yag optial dega epertibagka faktor kedekata lokasi da 404

2 biaya-biaya yag harus dikeluarka. Karea dala Liear Prograig dapat ecapai tujua yag tuggal seperti eiiuka biaya. Beberapa peelitia yag perah ada sebeluya atara lai : 1. Ella (2009) dala peelitiaya yag berjudul Supply Chai Maageet pada Proses Maajee Distribusi da Trasportasi utuk Meiiasi Waktu da Biaya Pegiria ebahas egeai rute da oda trasportasi yag diterapka pada PT Holci Idoesia Tbk da alteratif perbaikaya utuk eiiasi biaya distribusi. Hasil peelitia yag didapatka adalah pegheata biaya distribusi sebesar 65,56% utuk total biaya distribusi da 11,37% utuk laa waktu distribusi. 2. Adriai (2010) dala peelitiaya yag berjudul Peetua Rute da Pejadwala Disrtribusi dega Metode Pegheata Clarke-Wright Utuk Meiiasi Biaya Trasportasi ebahas pegguaa etode pegheata Clarke-Wright utuk eiiasi biaya trasportasi. Biaya awal pedistribusia produk sebesar Rp ,00 dapat dituruka sebesar 14,69% sehigga biaya akhir pedistribusia produk ejadi sebesar Rp , Ishadi (2011) dala peelitiaya yag berjudul Peerapa Metode Savig Matrix dala Pejadwala da Peetua Rute Distribusi Preiu di SPBU Kota Malag ebahas egeai peerapa etode savig atrix utuk eberika usula rute distribusi kepada PT Pertaia Depot Malag da berhasil euruka biaya trasportasi sebesar 43% selai itu, jarak tepuh juga apu dituruka sebesar 17,5% da laa waktu tepuh dapat dipercepat dega prosetase peurua sebesar 17,5%. Perbedaa peelitia ii dega peelitia sebeluya adalah obyek peelitia da etode yag diguaka. Pada peelitia ii, ditetuka pula alokasi aterial warehouse PT PLN dega egguaka Liear Prograig serta eetuka alira distribusi dari warehouse ke lokasi tujua aterial. Selai itu, utuk biaya yag aka diiiasi dala peelitia ii ecakup biaya distribusi aterial. 2. Metode Peelitia 2.1 Survei Pedahulua Survei pedahulua diaksudka utuk egetahui perasalaha yag sedag dihadapi oleh perusahaa. 2.2 Studi Pustaka Studi pustaka dilakuka utuk eberika ladasa teori dala elakuka peelitia. Pada tahap ii dilakuka usaha utuk eggali kosep-kosep aupu teori-teori yag dapat edukug usaha peelitia. 2.3 Megidetifikasi Perasalaha Idetifikasi asalah adalah tahap awal peahaa terhadap suatu perasalaha yag tibul utuk ecari solusi perasalaha tersebut. Pada tahap ii, aka dikaji perasalaha yag ada pada PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag Jawa Tiur. Yag ejadi perasalaha pada PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag Jawa Tiur saat ii adalah persebara alokasi aterial pada warehouse PLN APJ Distribusi Malag kurag erata. 2.4 Meruuska MasalahPeelitia Dari idetifikasi asalah awal da studi pustaka, selajutya diruuska asalah yag aka dikaji pada peelitia ii. Ruusa asalah pada peelitia ii adalah bagaiaa eetuka persebara alokasi aterial pada warehouse pada PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag. 2.5 Meetuka Tujua Peelitia Tujua peelitia ditetuka berdasarka peruusa asalah yag telah ditetapka sebeluya. Hal ii ditujuka agar eperudah peeliti utuk eetuka batasa-batasa yag perlu dala pegolaha da aalisis data selajutya. Tujua peelitia ii adalah egetahui persebara aterial utuk asig-asig warehouse da eetuka alira distribusi dega eafaatka seua warehouse. 2.6 Pegupula Data Data ataupu iforasi yag dikupulka harus releva dega persoala yag dibahas yag atiya aka ejadi iput pada tahap pegolaha data. Metode pegupula data yag 405

3 diguaka pada peelitia ii adalah riset lapaga da riset kepustakaa. 2.7 Pegolaha Data Lagkah-lagkah dari pegolaha data adalah sebagai berikut : a. Meghitug biaya total awal alira distribusi da alokasi yag atiya aka dibadigka dega biaya total akhir. b. Mebuatforulasi odel dega fugsi tujua iiasi Z dega fugsi kedala sesuai dega lokasi aterial yag berhubuga lagsug dega gudagdari data alira distribusi da persebara lokasi aterial. c. Megguaka solver utuk egetahui julah biaya alira distribusi da alokasi aterial yag optial. d. Meghitug biaya total akhir alira distribusi da alokasi serta eggabarka alira distribusi da alokasi aterial dari warehouse higga ke tujua lokasi aterial. e. Melakuka Aalisa Sesitivitas utuk egetahui sejauh aa ketahaa forulasi odel dega perubaha ilai-ilai paraeter yag aka terjadi. 2.8 Aalisis Hasil da Pebahasa Pada tahap ii dilakuka aalisis hasil da pebahasa egeai alira distribusi da alokasi aterial yag diguaka sebagai usula kepada perusahaa utuk biaya total yag lebih redah dari biaya total awal. 2.9 Kesipula da Sara Kesipula ejabarka tetag peetua alira distribusi da alokasi aterial warehouse yag diusulka kepada PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag Jawa Tiur yag dapat eberika peurua biaya. Sara eberika pegebaga lebih lajut atas etode yag telah dibuat dari peelitia yag telah dilakuka, sehubuga dega aajee warehouse da pedistribusia produk PT. PLN (PERSERO) APJ Distribusi Malag Jawa Tiur. 3. Hasil da Pebahasa Data yag dikupulka yaitu yag berkaita dega kebutuha eetuka alira distribusi da alokasi aterial dari warehouse yag optial, terdiri dari beberapa data diataraya data egeai siste pedistribusia da alokasi produk, data wilayah distribusi, data kapasitas warehouse, data julah produk, data peritaa produk, data biaya trasportasi. 3.1 Siste Pedistribusia da Alokasi Material Material yag tersedia pada warehouse PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG haya ecakup aterial jariga tegaga eegah (JTM), gardu tegaga tiggi (GTT),jariga tegaga redah (JTR) da sabuga ruah (SR) da APP. Da tujua distribusi aterial dari PT. PLN ii haya sapai rayo-rayo PLN, yag keudia atiya rayo-rayo tersebut bertaggug jawab sediri atas daerah yag ejadi wilayah distribusiya. Dala pedistribusia produk PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG eiliki stadar operasioal prosedur, yaitu dala satu kali pegagkuta tidak diperkeaka egagkut lebih dari satu jeis produk. Utuk oda trasportasi yag diguaka dala pedistribusia produk, produk tipe jariga tegaga eegah (JTM), gardu tegaga tiggi (GTT) jariga tegaga redah (JTR) egguaka truck, da produk sabuga ruah (SR) da APP egguaka pick up. 3.2 Data Kapasitas Warehouse PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG haya eafaatka warehouse area da warehouse aris sebagai warehouse utaa utuk proses distribusiya. Sedagka warehouse sigosari da warehouse bululawag aka diguaka jika kapasitas dari kedua warehouse utaa sudah tidak ecukupi. Tiap-tiap warehouse epuyai kapasitas yag berbeda terhadap jeis-jeis produk yag tersedia didasarka betuk da ukura gudag tersebut. Tabel 1 erupaka data kapasitas warehouse PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG. Tabel 1. Kapasitas warehouse Tipe Produk Naa Warehouse SR JTM GTT JTR APP 1. Area Aris Sigosari Bululawag

4 3.3 Data Julah Produk Tabel 2 erupaka tipe produk beserta koposisi aterial iial sesuai satua kiri stadar ketetapa PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG. Tabel 2. Tipe Produk da Koposisi Tipe Produk(Satua) : Koposisi Material Miial 1. JTM (1 sirkuit) : Kabel (50) Groud rod (1 buah) Lie tap coector / Joit sleeve (3 buah) Isolator pipost / Strigset (3 buah) 2. GTT (1 set) : Trafo (1 buah) Kabel (10) Fuse lik (3 buah) LV Pael (1 buah) Cut out (3 buah) Veer cotact 3. JTR (1 sirkuit) : Kabel (50) Strigset (3 buah) Lie tap coector / Joit sleeve (3 buah) Bidig wire (1) 4. SR APP (1 set) : Meter KWH (1 buah) Kabel (25) Coector press (2 buah) 3.4 Data Arada da Kapasitas Moda trasportasi yag diguaka PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG utuk edistribusika produk-produkya adalah truck da pick up. Tabel 4 erupaka data oda trasportasi da kapasitas agkut PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG Tabel 3. ModaTrasportasi da Kapasitas Agkut Kapasitas Tipe Moda Agkut Produk (Maksial) 1. JTM Truck 3 Sirkuit 2. GTT Truck 2Set 3. JTR Truck 3 Sirkuit 4. SR APP Pick up 120 set 3.5 Data Wilayah Distribusi PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG eiliki wilayah distribusi ecakup Malag Raya dega tujua aterial haya pada rayorayo atau uit resi. Tabel 3 erupaka data tujua distribusi PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG. Tabel 4. Tujua Distribusi 1. APJ. Malag 2. UP. Blibig 3. UP. Dioyo Naa Rayo 4. UP. Kebo Agug 5 UPJ. Sigosari 6. UPJ. Lawag 7. UPJ. Batu 8. UPJ. Kepaje 9. UPJ. Tupag 10. UPJ. Godaglegi 11. UPJ. Bululawag 12. UPJ. Ngatag 13. UPJ. Suber Pucug 14. UPJ. Dapit 3.6 Data Biaya Distribusi Pada peelitia ii biaya distribusi produk PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG. ecakup dua kopoe biaya dala sekali pegagkuta, yaitu biaya bogkar uat da biaya kiri.biaya bogkar uat didapatka dari HPS (Harga Patoka Stadar) PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG yag didasarka pada tigkat kesulita dala proses bogkar uat produk da berat produk. Tabel 5 erupaka biaya bogkar uat per satua pada PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG. Tabel 5. Biaya Bogkar Muat Tipe Biaya Bogkar Muat / Produk Satua 1. JTM Rp ,00 / sirkuit 2. GTT Rp ,00 / set 3. JTR Rp ,00 / sirkuit 4. SR APP Rp. 450,00 / set 407

5 Biaya kiri dala proses distribusi aterial PLN adalah biaya baha bakar dikalika jarak tepuh. Tabel 6.Data Jarak Atar warehouse da Rayo PLN Naa Rayo Naa Warehouse Area Aris Sigosari Bululawag 1. APJ. Malag UP. Blibig UP. Dioyo UP. Kebo Agug UPJ. Sigosari UPJ. Lawag UPJ. Batu UPJ. Kepaje UPJ. Tupag UPJ. Godaglegi UPJ. Bululawag UPJ. Ngatag UPJ. Suber Pucug UPJ. Dapit Dari data jarak pada Tabel 6 dapat diketahui biaya kiri utuk oda truck da pick up. Biaya baha bakar truk adalah Rp 750 per K, sedagka utuk biaya baha kedaraa pick up adalah Rp 625 per K. 3.7 Pegolaha Data Pegolaha data diulai dega edapatka biaya total awal, keudia eetuka forulasi odel dega fugsi tujua iiasi Z dega fugsi kedala da selajutya pegolaha data egguaka etode Liear Prograig dega batua progra koputer LINGO 8.0 uliited versio Perhituga Biaya Awal Biaya aggara dari PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG yag tersedia dari utuk keperlua biaya kiri berkisar Rp ,00 da peabaha haya diugkika aksial sebesar Rp ,00. Sedagka utuk biaya bogkar uat aggara PLN eyesuaika dega julah aterial yag didistribusika. Perhituga biaya bogkar uat yag dikeluarka oleh PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG dapat dilihat pada tabel dibawah ii. Tabel 7. Total Biaya Bogkar Muat Dari aggara biaya kiri PLN da perhituga biaya bogkar uat aka didapatka total biaya yag disediaka PLN utuk edistribusika aterial sebesar: Biaya Distribusi per bula = Biaya Bogkar Muat + Biaya Kiri = Rp ,00 + Rp ,00 = Rp Forulasi Model Forulasi odel harus diketahui terlebih dahulu sebelu data diolah dega progra liier, diawali dega eetuka variabel keputusa keudia dilajutka dega eetuka fugsi tujua da fugsi kedala utuk eetuka alira distribusi da alokasi aterial dari warehouse yag optial. Tujua forulasi odel dala peelitia ii adalah utuk eiiasi biaya distribusi. Dala peelitia ii perhituga dilakuka per produk, sehigga forulasi odel ii diguaka utuk tiap tiap tipe produk. 1. Meetuka Variabel Keputusa Variabel keputusa adalah variabelvariabel yag epegaruhi persoala dala pegabila keputusa da dapat dikedalika oleh pegabil keputusa. Sehigga variabel keputusa yag terdapat pada peelitia ii adalah julah barag yag diagkut da julah aktivitas trasportasi yag dilakuka. Julah barag yag diagkut disibolka dega (X) da julah aktivitas trasportasi yag dilakuka disibolka dega (Y). Kedua variabel keputusa dala peelitia ii tidak boleh berilai pecaha atau harus dala betuk bilaga bulat (iteger). 2. Meetuka Fugsi Tujua Pada sub bab 3.6 kopoe-kopoe biaya distribusi pada peelitia ii eliputi biaya bogkar uat da biaya kiri. Biaya bogkar uat adalah ogkos bogkar uat yag ejadi biaya variabel yag tergatug pada julah barag yag diagkut. Sedagka biaya 408

6 pegiria berasal dari ogkos kiri yag ejadi biaya variabel da tergatug dari julah aktivitas trasportasi yag dilakuka. Biaya Bogkar Muat Biaya Kiri = Ogkos bogkar uat * Julah barag yag diagkut = C * X = Ogkos kiri * Julah aktivitas trasportasi yag dilakuka = D * Y Sehigga fugsi tujua biaya distribusi utuk tiap tipe produk dari warehouse ke rayo terdiri dari biaya bogkar uat tiap produk dari warehouse ke i euju rayoke j dikalika julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke j ditabah dega biaya kiri dari warehouse ke i euju rayoke j dikalika julah aktivitas trasportasi yag dilakuka dari warehouse ke i euju rayoke j. Karea peelitia ii berkaita dega biaya, aka fugsi tujua odel ii iiasi. Forulasi odel fugsi tujua peelitia ii ditujukka pada persaaa 1. Mi Z = CXij + DijYij (Pers.1) Diaa, I : Warehouse I : Ideks warehouse M : Bayakya warehouse J : Rayo j : Ideks rayo N : Bayakya rayo C : Biaya bogkar uat per tipe produk Xij : Julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke j Dij : Biaya kiri aterial dari warehouse ke i euju rayoke j Yij : Julah aktivitas trasportasi yag dilakuka dari warehouse ke i euju rayoke j 3. Meetuka Fugsi Kedala a) Kedala Kapasitas Warehouse Kedala kapasitas warehouse adalah kedala yag ebatasi variabel keputusa julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke j dega ilai kapasitas warehouse. Forulasi odel kedala kapasitas warehouse peelitia ii dijelaska pada persaaa 2. Xij si j=1 (Pers.2) Diaa, Xij : Julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke j si : Kapasitas warehouse ke i b) Kedala Peritaa Rayo Kedala peritaa rayo adalah kedala yag ebatasi variabel keputusa julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke jdega ilai peritaa rayo.forulasi odel kedala peritaa rayo peelitia ii dijelaska pada persaaa 3. Xij i=1 Diaa, = dj (Pers.3) Xij : Julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke j dj : Peritaa rayo ke j c) Kedala Kapasitas Pegagkuta Kedala kapasitas pegagkuta adalah kedala yag ebatasi variabel keputusa julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayo ke j da variabel keputusa julah aktivitas trasportasi yag dilakuka. Forulasi odel kedala kapasitas pegagkuta peelitia ii dijelaska pada persaaa 4. Yij 1 kp Xij (Pers.4) Karea dala etode Liear Prograig peruusa batasa tidak diperbolehka adaya variabel keputusa di sisi kiri, aka peruusa batasa kapasitas pegagkuta ejadi : Yij 1 kp Xij 0 (Pers.5) 409

7 Diaa, Xij : Julah barag yag diagkut dari warehouse ke i euju rayoke j Yij : Julah aktivitas trasportasi yag dilakuka dari warehouse ke i euju rayoke j kp : Kapasitas pegagkuta Berdasarka hasil peruusa yag disajika dala persaaa 1 sapai 5, aka dapat diforulasika odel tersebut sebagai berikut: Mi Z = CXij + DijYij i=1 dega kedala (1) j=1 Xij si j=1 (2) Xij = dj i=1 (3) Yij 1 kp Xij 0 Da Xij 0, da iteger Yij 0, da iteger Diaa, I : Warehouse I : Ideks warehouse M : Bayakya warehouse J : Rayo j : Ideks rayo N : Bayakya rayo C : Biaya bogkar uat per tipe produk Xij : Julah barag yag diagkut dari Dij warehouse ke i euju rayoke j : Biaya kiri distribusi aterial dari warehouse ke i euju rayo ke j Yij : Julah aktivitas trasportasi yag dilakuka dari warehouse ke i euju rayo ke j si : Kapasitas warehouse ke i dj : Peritaa rayo ke j kp : Kapasitas pegagkuta Peetua Alira Distribusi da Alokasi Material Data diolah da diforulasika ke dala odel Liear Prograig. Secara koputerisasi, data diolah dega batua progra koputer LINGO, yaitu sebuah progra yag diracag utuk eyelesaika kasus-kasus perograa liier. Dari hasil tersebut, dapat diketahui solusi utuk eetuka alira distribusi da alokasi aterial dari warehouse yag optial. Peyajia data dilakuka secara terpisah utuk tiap-tiap produk sesuai dega forulasi odel. Ideks eujukka Bayakya warehouse, pada peelitia ii berilai 4. Ideks eujukka Bayakya rayo, pada peelitia ii berilai Aalisa Sesitivitas Aalisa perubaha paraeter da pegaruhya terhadap solusi Liear Prograig disebut Post Optiality Aalysis. Istilah post optiality eujukka bahwa aalisa ii terjadi setelah diperoleh solusi optial, dega egasusika seperagkat ilai paraeter yag diguaka dala odel. Nilai paraeter yag diguaka pada perhituga forulasi ii terdiri dari peritaa rayo, kapasitas gudag. 3.8 Pebahasa Berdasarka perhituga iiasi biaya distribusi dega etode Liear Prograig yag diolah dega batua progra LINGO, pegoptiala alokasi aterial pada warehouse dapat eguragi biaya distribusi aterial pada PLN. Peguraga biaya bisa dilakuka perusahaa bila perusahaa eafaatka seua warehouse yag tersedia dega pegalokasia aterial yag tepat. Tabel dibawah ii eujukka pegalokasia aterial pada warehouse setelah dilakuka pegoptiala. Tabel 8. Kapasitas Warehouse setelah Pegoptiala Tipe Produk Naa SR Warehouse JTM GTT JTR APP 1. Area Aris Sigosari Bululawag

8 Pegoptiala alira distribusi da alokasi aterial pada warehouse juga berdapak pada hubuga distribusi aterial atara warehouse dega rayo. Utuk Warehouse Area, haya esupplai tipe produk SR APP dega tujua Rayo Malag sebayak 67 set, Rayo Blibig sebayak 138 set, Rayo Dioyo sebayak 91 set, Rayo Batu sebayak 124 set, Rayo Kepaje sebayak 600 set, Rayo Tupag sebayak 119 set, Rayo Godaglegi sebayak 469 set, Rayo Ngatag sebayak 105 set da Rayo Suber Pucug sebayak 120 set. JTR; Rayo Suber Pucug sebayak 1 set GTT; da Rayo Dapit sebayak 2 set GTT da 234 set SR APP. Gabar 2. Persebara Produk JTM, GTT da JTR dari Warehouse Aris Gabar 1. Persebara Produk SR APP dari Warehouse Area Utuk Warehouse Aris, esupplai tipe produk JTM, GTT, JTR da SR APP. Tujua distribusi warehouse Aris adalah Rayo Malag sebayak 13 sirkuit JTM, 3 set GTT da 2 sirkuit JTR; Rayo Blibig sebayak 18 sirkuit JTM, 4 set GTT da 3 sirkuit JTR; Rayo Dioyo sebayak 17 sirkuit JTM, 3 set GTT da 4 sirkuit JTR; Rayo Kebo Agug sebayak 17 sirkuit JTM, 3 set GTT, 4 sirkuit JTR da 665 set SR APP; Rayo Lawag sebayak 8 sirkuit JTR; Rayo Batu sebayak 15 sirkuit JTM, 2 set GTT da 5 sirkuit JTR; Rayo Kepaje sebayak 2 set GTT, 15 sirkuit JTR da 115 set SR APP; Rayo Tupag sebayak 14 sirkuit JTM, 2 set GTT, 5 sirkuit JTR da 36 set SR APP; Rayo Godaglegi sebayak 3 set GTT; Rayo Bululawag sebayak 1 set GTT; Rayo Ngatag 12 sirkuit JTM, 1 set GTT da 4 sirkuit Gabar 3. Persebara Produk SR APP dari Warehouse Aris Utuk warehouse Sigosari, esupplai tipe produk JTM, GTT, JTR da SR APP. Tujua distribusi warehouse sigosari adalah Rayo Sigosari sebayak 18 sirkuit JTM, 2 set GTT, 7 sirkuit JTR da 259 set SR APP; Rayo Lawag sebayak 12 sirkuit JTM, 2 set GTT, 8 sirkuit JTR da 429 set SR APP; da Rayo Batu sebayak 1 set GTT. 411

9 Gabar 4. Persebara Produk JTM, GTT da JTR dari Warehouse Sigosari Gabar 6. Persebara Produk JTM da JTR dari Warehouse Bululawag Gabar 5. Persebara Produk SR APP dari Warehouse Sigosari Utuk warehouse Bululawag, esupplai tipe produk JTM, JTR da SR APP. Tujua distribusi warehouse bululawag adalah Rayo Kepaje sebayak 19 sirkuit JTM da 7 sirkuit JTR; Rayo Godaglegi sebayak 11 sirkuit JTM da 8 sirkuit JTR; Rayo Bululawag sebayak 12 sirkuit JTM, 5 sirkuit JTR da 236 set SR APP; Rayo Suber Pucug sebayak 16 sirkuit JTM, 4 sirkuit JTR da 14 set SR APP; da Rayo Dapit sebayak 17 sirkuit JTM da 7 sirkuit JTR. Gabar 7. Persebara Produk SR APP dari Warehouse Bululawag Total biaya distribusi setelah dilakuka perhituga adalah Rp ,00. PLN dapat elakuka pegheata biaya sebesar Rp ,00 atau sekitar 3,04 %. 4. Peutup Berdasarka hasil peelitia egeai optialisasi alira distribusi da alokasi aterial pada PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG dega egguaka etode Liear Prograig, terdapat beberapa kesipula yag bisa diabil, atara lai: 1. Setelah dilakuka perhituga kapasitas optial warehouse Area adalah1833 set SR 412

10 APP; warehouse Aris adalah 121 sirkuit JTM, 27 set GTT, 68 sirkuit JTR da 1050 set SR APP;warehouse Sigosari adalah 30 sirkuit JTM, 5 set GTT, 15 sirkuit JTR da 688 set SR APP; da warehouse Bululawag 72 sirkuit JTM, 31 sirkuit JTR da 250 set SR APP. 2. Tujua distribusi rayo Malag, disuplai dari warehouse Area (SR APP) dadari warehouse Aris (JTM, GTT da JTR). Tujua distribusi rayo Blibig, disuplai dar i warehouse Area (SR APP) da dari wareho use Aris (JTM, GTT da JTR). Tujua distribusi rayo Dioyo, disuplai dari warehouse Area (SR APP) da dari warehou se Aris (JTM, GTT da JTR). Tujua distribusi rayo Kebo Agug, disuplai dari warehouse Aris (JTM, GTT, JTR da SR APP). Tujua distribusi rayo Sigosari, disuplai dari warehouse Sigosari(JTM, GTT, JTR da SR APP). Tujua distribusi rayo Lawag, disuplai dari warehouse Aris (JTR) da warehouse Sigosari(JTM, GTT, JTR da SR APP). Tujua distribusi rayo Batu, disuplai dari warehouse Area (SR APP), dari warehouse Aris (JTM, GTT da JTR) da warehouse Sigosari(GTT). Tujua distribusi rayo Kepaje, disuplai dari warehouse Area (SR APP), warehouse Aris (GTT, JTR da SR APP) da warehouse Bululawag (JTM da JTR). Tujua distribusi rayo Tupag, disuplai dari warehouse Area (SR APP) dawarehouse Aris (JTM, GTT da JTR). Tujua distribusi rayo Godaglegi, disuplai dari warehouse Aris (GTT) da warehouse Bululawag (JTM, JTR da SR APP). Tujua distribusi rayo Bululawag, disuplai dari warehouse Area (SR APP), warehouse Aris (GTT, JTR da SR APP) da warehouse Bululawag (JTM da JTR). Tujua distribusi rayo Ngatag, disuplai dari warehouse Area (SR APP) da warehouse Aris (JTM, GTT da JTR). Tujua distribusi rayo Suber Pucug, disuplai dari warehouse Area (SR APP), warehouse Aris (GTT) da warehouse Bululawag (JTM, JTR da SR APP). Tujua distribusi rayo Dapit, disuplai dari warehouse Aris (GTT da SR APP) da warehouse Bululawag (JTM da JTR). 3. PT. PLN (PERSERO) APJ MALANG yag pada awalya egguaka dua warehouse utaa utuk proses distribusiya yaitu warehouse area da warehouse aris. Dega pertibaga iiasi biaya distribusi da alokasi aterial egguaka etode Liear Prograig, perusahaa dapat euruka biaya jika eafaatka dua warehouseyag lai yaitu warehouse sigosari da warehouse bululawag. PLN yag rata-rata per bula eghabiska Rp ,00 utuk proses distribusi aterial, dapat egheat biaya sebesar Rp ,00 atau sekitar 3,04%. Jadi perusahaa haya aka egeluarka biaya sebesar Rp ,00 utuk proses distribusi aterial. 5. Daftar Pustaka Bowersox J, Doald(2006),Maajee Logistik,Alih Bahasa Drs. A. Hasyi Ali, Jilid Satu Cetaka Kelia, Jakarta : Bui Aksara. Pujawa, N.,(2005),Suplly Chai Maageet. Surabaya : Gua Widya. Kodrat, David Sukardi,(2009), Maajee Distribusi, Edisi Pertaa, Yogyakarta : Graha Ilu. Hiller, Frederick S., Liebera, Gerald J.,(2005), Pegatar Riset Operasi, Alih Bahasa Elle Guawa da Ardi Wirda Mulia, Jilid Satu Edisi Kelia, Jakarta : Erlagga. Heizer, Jay., Reder, Barry (2006), Maajee Operasi, Alih Bahasa Dwioegrahwati Setyoigsih. Jilid Satu, Jakarta : Saleba Epat. Levaa Puspaegara, Ella, Budi Satoso, Puroo, Sudjoo, Hari,(2009), Supply Chai Maageet pada Proses Maajee Distribusi da Trasportasi utuk Meiiasi Waktu da Biaya Pegiria, Skripsi Sarjaa Tidak Dipublikasika, Jurusa Studi Tekik Idustri, Uiversitas Brawijaya, Malag 413

11 Kartika Sari, Adriai, Astuti, Murti, Sudjoo, Hari,(2010), Peetua Rute da Pejadwala Disrtribusi dega Metode Pegheata Clarke- Wright Utuk Meiiasi Biaya Trasportasi. Skripsi Sarjaa Tidak Dipublikasika, Jurusa Studi Tekik Idustri, Uiversitas Brawijaya, Malag Nurwidyatoro, Ishadi,Astuti, Murti, Sudjoo, Hari, (2011), Peerapa Metode Savig Matrix dala Pejadwala da Peetua Rute Distribusi Preiu di SPBU Kota Malag,Skripsi Sarjaa Tidak Dipublikasika, Jurusa Studi Tekik Idustri, Uiversitas Brawijaya, Malag 414

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa

Lebih terperinci

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization)

Optimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization) Prosidig Seirata FMIP Uiversitas Lapug, Optiisasi Terpadu Persoala Ivetori da Persoala Trasfortasi dega Metode ITIO ( Ivetory Trasfortatio Itegrated Optiizatio) T.P.Nababa, Sukato, Karida Puspita N Jurusa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: E-42

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: E-42 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 01) ISSN: 301-971 E-4 Aalisis Hubuga Kluster Idustri dega Peetua Lokasi Pelabuha: Studi Kasus Patai Utara Pulau Jawa Maulaa Prasetya Sibolo da Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala,

Lebih terperinci

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X Prosidig Seiar Nasioal Maajee Tekologi IV Progra Studi MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X 1 Dely, 2 Bobby Oedy P. Soepagkat, 2 Nurhadi Siswato 1

Lebih terperinci

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

LEMBAR KERJA SISWA 5 94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga

Lebih terperinci

Analisis Hubungan Kluster Industri dengan Penentuan Lokasi Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Utara Pulau Jawa

Analisis Hubungan Kluster Industri dengan Penentuan Lokasi Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Utara Pulau Jawa JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (0) -5 Aalisis Hubuga Kluster Idustri dega Peetua Lokasi Pelabuha: Studi Kasus Patai Utara Pulau Jawa Maulaa Prasetya Sibolo, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas

Lebih terperinci

OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA

OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA OPTIMISASI SISTEM TRANSPORTASI UBI KAYU BERBASIS ASSIGNMENT MODEL SEBAGAI BAHAN BAKU INDUSTRI TAPIOKA HADI SUTANTO SARAGI LECTURER OF ENGINEERING MANAGEMENT; FACULTY OF INDUSTRIAL ENGINEERING INSTITUT

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi) Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Progra tujua gada Progra tujua gada erupaka variasi khusus dari progra liear. Aalisisya bertujua utuk eiiuka jarak atara atau deviasi deviasi terhadap tujua atau sasara yag telah

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI 5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Perancangan Jaringan Distribusi LPG 3 Kg di Malang, Jawa Timur

Perancangan Jaringan Distribusi LPG 3 Kg di Malang, Jawa Timur Joural of Logistics ad Supply Chai Maageet, Vol. 3, No. 3, October 2013 : 121-131 Peracaga Jariga Distribusi LPG 3 Kg di Malag, Jawa Tiur Yudi Eka Sari, Joiarto Parug, da Idri Hapsari Jurusa Tekik Idustri,

Lebih terperinci

Model Pengembangan Wilayah untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur

Model Pengembangan Wilayah untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 2012) ISSN: 2301-9271 E-1 Model Pegebaga Wilayah utuk Pebagua Pelabuha: Studi Kasus Patai Selata Jawa Tiur Wahyu Putra Gatara, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 1, Mei 2017 ISSN Jural EKSPONENSIAL Volue 8, Noor 1, Mei 2017 ISSN 2085-7829 Proses Optiasi Masalah Peugasa Oe-Objectiveda Two-Objective Megguaka Metode Hugaria (Studi Kasus : Usaha Kerajia Rota Toko Rota Sejati Saarida

Lebih terperinci

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua

Lebih terperinci

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka. MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori 4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih

Lebih terperinci

Model Pengembangan Wilayah Untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur

Model Pengembangan Wilayah Untuk Pembangunan Pelabuhan: Studi Kasus Pantai Selatan Jawa Timur JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Model Pegebaga Wilayah Utuk Pebagua Pelabuha: Studi Kasus Patai Selata Jawa Tiur Wahyu Putra Gatara, Tri Achadi Jurusa Tekik Perkapala, Fakultas Tekologi

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process Dalam Menentukan Prioritas Pemeliharaan Jalan JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (203) -6 Peerapa Fuzzy Aalytical Network Process Dala Meetuka Prioritas Peeliharaa Jala Mais Oktavia, I Gusti Ngurah Rai Usadha Jurusa Mateatika, Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pendahuluan. Tujuan MODUL

Pendahuluan. Tujuan MODUL DATABASE Etity Relasiosip Diagra Satrio Agug W, Ari Kusyati da Mahedra Data Tekik Iforatika, Fakultas Tekik, Uiversitas Brawijaya, Eail : iforatika@ub.ac.id Pedahulua Etity Relasioalship Diagra adalah

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy

Kata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy Estiasi Jarak Tepuh Order Pickig Maual Dega Metode Aalitik di PT GMS Agug Chadra Fakultas Tekik, Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas Mercubuaa Jl. Raya Meruya Selata o.0, Kebaga, Jakarta Barat 650 Surel:

Lebih terperinci

PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING

PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI BPK RI PERWAKILAN JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING Moicha Dwayai, Mahedrawati da Nur Iriawa Progra Studi Magister Maajee Tekologi-ITS Jurusa Maajee Tekologi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Kosep Peasara Kosep peasara erupaka filsafat bisis yag bagkit eatag kosep-kosep sebeluya. Kosep peasara berpedapat bahwa kuci utuk ecapai tujuatujua orgaisasi/ perusahaaa terdiri

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Analisis Pengambilan Keputusan Multikriteria Untuk Sumber Energi Terbarukan di Wilayah Madura Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan VIKOR

Analisis Pengambilan Keputusan Multikriteria Untuk Sumber Energi Terbarukan di Wilayah Madura Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan VIKOR JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 1 Aalisis Pegabila Keputusa Multikriteria Utuk Suber Eergi Terbaruka di Wilayah Madura Megguaka Metode Fuzzy AHP da VIKOR Mevita Cahayai, Mohaad Isa Irawa,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Jural Matriks, ol. 1, No. 2, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG Agam Rido Priawa¹, Ir. Mahfudz Shidiq, M.T. ², Hadi Suyoo, S.T., M.T., Ph.D.³ ¹Mahasiswa Jurusa Tekik Elektro, ² ³Dose Jurusa

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),

Lebih terperinci

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE

PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW

VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW Syaiful Racha (L2F001644) Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Searag, Idoesia Ipoeltekik2001@yahoo.co Abstrak-

Lebih terperinci

PERENCANAAN JARINGAN IRIGASI PASANG SURUT ARISAN MUSI KECAMATAN MUARA BELIDA MUARA ENIM

PERENCANAAN JARINGAN IRIGASI PASANG SURUT ARISAN MUSI KECAMATAN MUARA BELIDA MUARA ENIM PERENCANAAN JARINGAN IRIGASI PASANG SURUT ARISAN MUSI KECAMATAN MUARA BELIDA MUARA ENIM Syukri Malia da Sri Martii Staf Pegajar Jurusa Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Muhaadiyah Palebag Abstrak Suatera

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peelitia Meurut Sugiyoo (2010, hlm. 3) pegertia dari obyek peelitia adalah sasara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu tetag sesuatu hal

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya

Lebih terperinci

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R.

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R. PEMAMPAAN AN REKONSRUKSI CIRA BERWARNA 4-BI MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UAMA (PCA) Rofi Yuliasyah, Budi Setiyoo, R Rizal Isato Abstrak - Selaa ii peelitia egeai peapata da rekostruksi citra digital asih

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai 20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF

PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Jural Matriks, ol. 1, No. 1, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug

Lebih terperinci

PENGGUNAAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKAN MODEL GENOTIP KETURUNAN YANG TERTAUT KROMOSOM X

PENGGUNAAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKAN MODEL GENOTIP KETURUNAN YANG TERTAUT KROMOSOM X Jural Maajee Ioratika da Tekik Koputer Volue, Noor, pril PENGGUNN NILI EIGEN DN VEKTOR EIGEN UNTUK MENENTUKN MODEL GENOTIP KETURUNN YNG TERTUT KROMOSOM X Havid Syawa *, Nurwati Jurusa Maajee Ioratika,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING UNTUK PENENTUAN RUTE KENDARAAN PADA KEGIATAN DISTRIBUSI

PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING UNTUK PENENTUAN RUTE KENDARAAN PADA KEGIATAN DISTRIBUSI J. Math. ad Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 9, No. 1, Mei 2012, 1-15 PENDEKATAN GOAL PROGRAMMING UNTUK PENENTUAN RUTE KENDARAAN PADA KEGIATAN DISTRIBUSI Viayati Eka R 1, Subcha 2, Titik Mudjiati 3 1,2,3

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM

PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM PENGEMBANGAN ALGORITMA CROSS ENTROPY DALAM PENYELESAIAN TRAVELING PURCHASER PROBLEM Citra Maharai, Budi Satosa Jurusa Tekik Idustri Istitut Tekologi Sepuluh Nopeber (ITS) Surabaya Kapus ITS Sukolilo Surabaya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk

BAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii megguaka desai Eksperimet dega pedekata pre test post test with cotrol group. Peelitia ii berupaya utuk megugkapka hubuga sebab-akibat dega cara

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI KAJIAN

III. METODOLOGI KAJIAN 39 III. METODOLOGI KAJIAN A. Lokasi da Waktu Kajia Kajia telah dilakuka di PD. Augerah Hero, suatu idustri kecil sepatu yag beralamat di Kampug Sawah Ilir RT.02 RW.03 Mekarjaya, Kecamata Ciomas, Kabupate

Lebih terperinci