PERAMALAN PERENCANAAN PRODUKSI SEMEN DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. SEMEN INDONESIA
|
|
- Irwan Kartawijaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERAMALAN PERENCANAAN PRODUKSI SEMEN DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PT. SEMEN INDONESIA Agil Saputro, Bambag Purwaggoo *) Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Dipoegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Udip Tembalag, Semarag, Idoesia Abstrak Semaki meigkatya target produksi seme oleh PT Seme Idoesia maka perecaaa produksi harus dilakuka dega baik. Selama ii seksi perecaaa baha da produksi belum megguaka tools atau metode yag pasti dalam meetapka perecaaa produksi, sehigga memugkika terjadi perbedaa yag sig * ifika atara recaa produksi dalam Recaa Kerja da Aggara Perusahaa (RKAP) dega release aktual. Terjadiya perbedaa yag sigifika ii dapat meyebabka dampak yag dapat meimbulka kerugia bagi perusahaa seperti cotohya terjadi overstock maupu stock out. Peelitia ii bertujua utuk mecari metode peramala yag tepat sebagai dasar atau acua dalam perecaaa produksi da medapatka hasil peramala yag dapat diguaka dalam perecaaa produksi. Dalam melakuka peramala, terdapat beberapa tahap yag harus dilakuka utuk medapatka hasil peramala yag baik. Setelah peramala, dilakuka aalisis kesalaha utuk medapatka kesalaha yag palig kecil, Berdasarka dari data historis, peramala dilakuka dega megguaka metode expoetial smoothig. Dari hasil pegolaha yag dilakuka, didapatka hasil (ribua to) utuk produksi seme tahu 2016 di PT. Seme Idoesia (Persero) Tbk. Kata kuci: recaa produksi; metode peramala Abstract [Forecastig for Cemet Productio Plaig with Expoetial Smoothig Method i PT Seme Idoesia] By icreasig the productio target of cemet i PT Seme Idoesia, productio plaig should be doe properly. So this far, i materials plaig ad productio sectio of PT Seme Idoesia has ot used ay tools or methods i determiig the productio plaig. It may cause a sigificat differece betwee productio plaig ad actual release. The occurrece of this differece may cause effects that may result i losses for the compay, such as the case of averstock or stockout.this study aims to get a appropriate method as the basis or referece i productio plaig ad to forecast a result that could be used i productio plaig. I doig a forecast, there are several steps that should be doe to get better forecast results.based o the historical data, expoetial smoothig method is used for the forecastig. By the result, (thousad tos) of cemet should be produced i 2016 for PT. Seme Idoesia (Persero) Tbk. Keywords: productio plaig; forecastig method 1. Pedahulua Uit kerja Seksi Perecaaa Baha da Produksi bertugas megolah data-data produksi da baha baku utuk disusu mejadi lapora produksi haria da diguaka sebagai dasar dalam pembuata recaa produksi tahua dalam Recaa Kerja da Aggara Perusahaa (RKAP). Pada setiap akhir tahu, uit kerja ii aka mulai megolah data-data produksi utuk dijadika recaa produksi da target RKAP tahu berikutya. * Peulis Peaggug Jawab 1
2 Selama ii Seksi Perecaaa Baha da Produksi belum megguaka tools tertetu dalam peyusua recaa produksi setiap periodeya. Recaa produksi haya ditetapka berdasarka perkiraa atau pu megguaka excel dega mempertimbagka datadata historis yag sudah ada. Data-data historis yag sudah ada ii berkaita dega data kapasitas produksi tahua, data dowtime mesi, data utilitas mesi yag selajutya aka disepakati dalam rapat ruti atar departeme, khususya dega Departeme Produksi. Perecaaa produksi yag selama ii dilakuka oleh Seksi Perecaaa Baha da Produksi dirasa kurag valid, karea haya berdasarka perkiraa da prosesya yag cukup sederhaa. Sehigga recaa yag ditetapka memugkika terjadiya perbedaa yag sigifika atara RKAP dega release aktual atau permitaa yag ada. Hal ii dapat meyebabka terjadiya dampak yag berpegaruh pada perusahaa seperti halya overstock maupu stock out Seharusya target produksi berupa seme direcaaka dega baik da memiliki dasar yag kuat dalam perecaaaya. Dalam peelitia ii, tujua dari peulis yaitu medapatka hasil peramala jumlah produksi seme utuk tahu 2016 berdasarka data tahu 2001 sampai 2015 sebagai data historis PT Seme Idoesia (Persero) Tbk 2. Baha da Metode 2.1 Peramala Peramala atau Forecast adalah suatu fugsi bisis yag berusaha memperkiraka pejuala da pegguaa produk sehigga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuatitas yag tetap (Gaspersz, 1998). Meurut Gaspersz (2008:74), pada dasarya terdapat sembila lagkah yag harus diperhatika utuk mejami efektivitas da efisiesi dari sistem peramala dalam maajeme permitaa, yaitu: (1) Meetuka tujua dari peramala.(2) Memilih item idepedet demad yag aka diramalka. (3) Meetuka horizo waktu dari peramala (jagka pedek, meegah atau pajag) (4) Memilih modelmodel peramala (5) Memperoleh data yag dibutuhka utuk melakuka peramala (6) Validasi model peramala (7) Membuat peramala (8) Implemetasi hasil-hasil peramala (9) Mematau keadala hasil peramala. Tujua dari Peramala adalah utuk meetuka jumlah permitaa adalah utuk meetuka jumlah permitaa produk pada masa yag aka datag. Adapu keguaa dari peramala adalah: 1. Meetuka besarya ekspasi pabrik. 2. Meetuka recaa jagka meegah dari sebuah produk yag ada da dibuat dega fasilitas yag ada. 3. Utuk meetuka recaa jagka pedek (Hedra Kusuma, 2001) Peramala yag baik mempuyai beberapa kriteria petig diataraya akurasi, biaya da kemudaha. Pejelasa dari kriteria kriteria tersebut adalah sebagai berikut: 1. Akurasi Suatu hasil peramala diukur dega kebiasaa da kosistesi dari peramala. Hasil dari peramala dibiaska bila peramala tersebut terlalu tiggi atau terlalu redah dibadig dega keyataa yag sebearya terjadi. Hasil peramala dikataka kosiste bila besarya kesalaha dari peramala relatif kecil. 2. Biaya Biaya yag diperluka utuk pembuata suatu peramala tergatug dari jumlah item yag diramalka, lamaya periode peramala da metode peramala yag dipakai. 3. Kemudaha Pegguaa metode peramala yag sederhaa, mudah dibuat da mudah utuk diaplikasika aka memberika keutuga bagi perusahaa (Nasutio, 2008) 2.2 Metode Peramala a. Metode Movig Averages Gaspersz (2008) meyataka bahwa Movig averages megguaka sejumlah data aktual yag baru utuk membagkitka ilai ramala utuk permitaa di masa yag aka datag. Fugsi dari metode ii adalah merataka geraka pasar yag yag fluktuatif da megidetifikasika arah pergeraka harga. Dega megguaka movig averages ii dapat meujukka kekuata tred dari kecurama sudut garisya da dari metode ii kita dapat medeteksi arah tred, jika movig averages cederug aik maka ilai tred juga aka cederug aik. Namu metode ii tidak haya diguaka utuk data yag membetuk kecederuga tred saja, jika pola data tidak membetuk kecederuga megguaka metode ii. Metode ii diguaka utuk data yag perubahaya tidak begitu cepat da tidak mempuyai karakteristik yag musima. Bayak sekali idustri yag megguaka metode ii utuk meguragi variasi dari data aktual agar meghilagka fluktuasifluktuasi yag tidak diigika, sehigga dapat memuluska atau memiimalka perubaha data yag sagat tiggi atau data yag sagat redah. Metode movig averages -periode dapat dihitug megguaka formula sebagai berikut: 2
3 MA = (permitaa dalam periode terdahulu) (1) b. Weighted Movig Averages Gaspersz (2008) meyataka bahwa Weighted movig averages merupaka metode peramala yag lebih resposif terhadap perubaha. Hal ii karea data dari periode yag baru diberi bobot lebih besar. Weighted movig averages dapat diyataka dega rumus sebagai berikut: WMA = (pembobot utuk periode )(permitaa aktual dalam periode ) (pembobot) (2) c. Metode Expoetial Smoothig Model peramala expoetial smoothig bekerja dega medekatka ilai peramala ke ilai aktual. Apabila ilai error positif yag berarti ilai aktual permitaa lebih tiggi dari pada ilai ramala (A-F > 0), maka model pemulusa ekspoesial aka secara otomatis meigkatka ilai ramala. Sebalikya, apabila ilai aktual permitaa lebih redah dari pada ilai ramala (A-F < 0), makak model pemulusa ekspoesial aka secara otomatis meuruka ilai ramala. Ada tiga lagkah utuk meghitug ilai ramala berdasarka model expoetial smoothig dega megguaka tred, atara lai: Gaspersz (2008) meyataka bahwa dalam meghitug ilai ramala (F t) dari periode t dilakuka dega formula sebagai berikut: F t = F t 1 + a(a t 1 F t 1 ) (3) d. Metode Expoetial Smoothig with Tred Model aalisis garis kecederuga diperguaka sebagai model peramala apabila pola historis dari data aktual permitaa meujukka adaya suatu kecederuga meaik dalam waktu ke waktu (Gaspersz, 2008:102). Metode expoetial smoothig with tred biasaya lebih tepat utuk meramalka data yag megalami tred keaika. Rumus expoetial smoothig with tred sebagai berikut : Base Level Et = α x Yt-1 + (1- α) (Et-1 + Tt-1) ; t=1,2,..., Ekspektasi Nilai Tred T t = (1 β)t t 1 + β(e t E t 1 ) Nilai Peramala dega mempertimbagka Tred F t = E t + T t (4) 2.3 Aalisis Kesalaha Peramala Dalam peramala pastiya tidak aka lepas dari kesalaha atau error karea tidak ada peramala yag pasti akurat meskipu megguaka berbagai macam metode peramala. Dalam megguaka berbagai macam metode peramala maka kita harus memilih hasil atau metode yag medekati akurat, hal ii bisa dilihat dega megguaka pegukura kesalaha atau peghituga error. (Nasutio, 2008) meyataka bahwa ukura akurasi hasil peramala yag merupaka ukura kesalaha peramala merupaka ukura tetag tigkat perbedaa atara hasil peramala dega permitaa yag terjadi. Terdapat beberapa rumus yag dapat diguaka dalam peatepa stadar perbedaa (stadard error), atara lai Mea Absolute Deviatio (MAD), Mea Forecast Error (MFE), Mea Square Error (MSE), Mea Absolute Presetatio Error (MAPE) da Comulative Forecast Error (CFE). (Hakim, 2008), sehigga bisa dipilih metode peramala yag medekati akurat. Berikut merupaka beberapa metode aalisis kesalaha peramala, yaitu: 1. MAD (Mea Absolute Deviatio) MAD adalah rata rata kesalaha mutlak selama periode tertetu tapa memperhatika apakah hasil peramala lebih besar atau lebih kecil dibadig keyataaya, dega kata lai MAD adalah rata-rata dari ilai absolut simpaga. Secara sistematis MAD dirumuska sebagai berikut: MAD = A t F t (5) 2. MSE (Mea Square Error) MSE dihitug dega mejumlahka kuadrat semua kesalaha peramala pada setiap periode da membagiya dega jumlah periode peramala. Secara sistematis MSE dirumuska sebagai berikut: MSE = (A t F t ) 2 (6) 3. MFE (Mea Forecast Error) MFE merupaka rata-rata kesalaha dega megukur perbadiga jumlah error dibagi jumlah periode peramala data. MFE sagat efektif utuk megetahui apaka suatu hasil peramala selama periode tertetu terlalu tiggi atau terlalu redah. MFE dihitug dega mejumlahka semua kesalaha peramala selama periode peramala da membagiya dega jumlah periode peramala. Secara sistematis MFE diyataka sebagai berikut: 3
4 MFE = (A t F t ) (7) 4. MAPE (Mea Absolute Percetage Error) Mea Absolute Percetage Error merupaka ukura kesalaha relatif. MAPE biasaya lebih berarti dibadigka MAD karea MAPE meyataka persetase kesalaha hasil peramala terhadap permitaa aktual selama periode tertetu yag aka memberika iformasi persetase kesalaha terlalu tiggi atau terlalu redah, dega kata lai MAPE merupaka rata-rata kesalaha mutlak selama periode tertetu yag kemudia dikalika 100% agar medapatka hasil secara prosetase. Secara sistematis MAPE dirumuska sebagai berikut: MAPE = ( 100 ) A t F t (8) A t 5. CFE (Cumulative Forecast Error ) Kesalaha peramala = permitaa ramala. Secara sistematis dapat dituliska sebagai berikut : CFE = i=1 e i = A t F t (9) Dimaa e = kesalaha peramala (forecast error). CFE memiliki kelebiha yaitu ukura kesalaha peramala yag diguaka dega mejumlahka error peramala. Da kekuragaya adalah akurasi hasil peramala sagat kecil karea haya megguaka jumlah error peramala sebagai ukura kesalaha. 6. Trackig Sigal Gasperz (2008) meyataka bahwa Trackig Sigal yag positif meujukka bahwa ilai aktual permitaa lebih besar daripada permala. Validasi peramala dilakuka dega trackig sigal. Trackig sigal adalah suatu ukura bagaimaa baikya suatu peramala memperkiraka ilai-ilai aktual. Trackig sigal merupaka hasil dari ruig sum of the forecast error (RSFE) yag dibagi dega Mea Absolute Deviatio (MAD), dimaa keguaaya utuk megetahui perbadiga ilai aktual dega ilai peramala. Nilai trackig sigal dapat dihitug dega megguaka rumus sebegai berikut. yag dapat diguaka utuk meyelesaika masalah peramala atau forecastig adalah WiQSB. 3. Hasil da Pembahasa Data yag diguaka merupaka data historis dari produksi seme selama 15 tahu yaitu pada tahu 2001 higga tahu 2015 yag aka diguaka sebagai acua dalam meramalka produksi seme pada tahu 2016 di PT Seme Idoesia (Persero) Tbk. utuk medapatka hasil yag optimal dapat dilakuka dega megguaka beberapa metode peramala yag sesuai berdasarka data historis yag ada. Berikut merupaka pegumpula data historis produksi seme selama 15 tahu mulai tahu 2001 higga 2015 di PT Seme Idoesia (Persero) Tbk. Tabel 1 Data Historis Produksi Seme OPC Tahu Produksi Seme (Ribua To) Dibawah ii merupaka data historis produksi seme pada tahu 2000 higga tahu 2014 yag disajika dalam betuk grafik = TS = RSFE MAD (actual demad i period i forecast demad i period i) MAD (10) 2.4 Software Masalah perecaaa da pegedalia produksi dapat diselesaika dega batua computer, yaitu megguaka SPSS, Miitab da WiQSB. Masalah peramala atau forecastig dapat diselesaika dega megguaka beberapa metode. Salah satu software Gambar 1 Grafik Plot Data Produksi Seme Gambar 1 merupaka grafik yag meujukka data produksi seme yag di produksi oleh PT Seme 4
5 Idoesia (Persero) Tbk. selama 15 tahu terakhir. Grafik tersebut meggambarka produksi seme yag memiliki tred atau kecederuga aik. Uji Autokorelasi Pada gambar berikut ii meujukka autokolerasi dari data produksi seme diproduksi oleh PT Seme Idoesia (Persero) Tbk. Gambar 2 Fugsi Autokolerasi Data Produksi Seme Berikut hasil perhituga autokorelasi dega megguaka miitab pada tabel 2: Tabel 2 Autocorrelatio Fuctio: Productio Lag ACF T LBQ Dega megguaka tigkat kepercayaa 95% didapatka melalui hasil uji autokorelasi yag meujukka lag pada periode 1 keluar dari batas kedaliya. Hal ii meujukka bukti bahwa data tersebut tidak bersifat radom da aka dievaluasi dega megguaka model time series. Utuk megkomodir data yag dimiliki pada pola tred, metode peramala yag sesuai adalah Expoetial Smoothig With Tred. Berikut pada tabel 3 merupaka perhituga forecastig dega metode expoetial smoothig with tred megguaka persamaa (4). Perhituga dilakuka dega megubah ilai α da β sehigga didapatka hasil peramala dega ilai error yag tidak terlalu besar. Tabel 3 Rekap Perhituga Forecast utuk Produksi Seme (Ribua To) Per F, Dem F, α=0,6 F, α=0,6 F, α=0,7 iod α=0,47 ad β=0,4 β=0,5 β=0,3 e β=0, Aalisis Kesalaha Dalam melakuka forecastig terjadi ketidaksesuaia atar data actual dega hasil forecast oleh karea itu dilakuka perhituga error yag terjadi dega megguaka metode aalisis kesalaha MAD, MSE, MAPE, MFE da CFE. Berikut rekapa hasil aalisis kesalaha: Tabel 4 Rekap Data Perhituga Error pada Produksi Seme Perbad iga F, α=0,6 β=0,4 F, α=0,6 β=0,5 F, α=0,7 β=0,3 F, α=0,47 β=0,77 MSE MAD 564, ,0 557,7 MAPE 6,3 % 6,4 % 6,4 % 6,2 % MFE 319,2 280,4 321,6 278 CFE 4469, , , , Trackig Sigals Berikut merupaka grafik trackig sigals dari hasil perhituga error peramala Grafik Trackig Sigals 10.0 TS, α=0,6 0.0 β=0, TS, α=0,6 β=0,5 Gambar 3 Grafik Trackig Sigal Produksi Seme 5
6 Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa grafik hasil perhituga forecast dega α = 0,47 da β = 0,77 sesuai dega pola historis dari data aktual permitaa, da dari Tabel 3 meujuka bahwa ilai error yag terkecil dimiliki oleh perhituga α = 0,47 da β = 0,77 dega MAD sebesar 557,7 ilai MSE sebesar , ilai MAPE sebesar 6,2%, ilai MFE sebesar 278 da ilai CFE sebesar 3891, Hasil Peramala Berikut hasil peramala dega metode expoetial smoothig with tred megguaka α = 0,47 da β = 0,77 Tabel 5 Hasil Peramala Seme Tahu 2016 Tahu Produksi Forecast (Ribua To) Dari hasil perhituga didaptka hasil sebesar (ribua to) utuk perecaaa produksi seme tahu Perhituga Software Dibawah merupaka hasil forecastig dega megguaka software Wiqsb yag dapat dilihat pada gambar 4 Gambar 4 merupaka hasil peramala megguaka software WiQSB yag meujukka jumlah produksi seme yag di produksi oleh PT Seme Idoesia (Persero) Tbk. pada tahu Didapatka hasil peramala produksi seme tahu 2016 sebesar (dalam ribua to). Selai itu juga terlihat hasil MAD sebesar 557,7786 ilai MSE sebesar , ilai MAPE sebesar 6,2%, da ilai CFE sebesar 3891,53. Dari software tersebut juga didapatka hasil Gambar 4 Hasil Forecastig Wiqsb dega α da β terbaik yaitu dega megguaka α = 0,47 da β = 0, Kesimpula Dari hasil perhituga forecastig baik secara maual maupu software, megguaka metode expoetial smoothig with tred didapatka hasil sebesar (ribua to) utuk produksi seme tahu 2016 di PT. Seme Idoesia (Persero) Tbk. Kemudia dega aalisis kesalaha yag dihasilka yaitu ilai MAD sebesar 557,7 ilai MSE sebesar 6
7 596899, ilai MAPE sebesar 6,2%, ilai MFE sebesar 278 da ilai CFE sebesar 3891, serta hasil trackig sigal yag tidak melebihi batas cotrol atas da bawah. Hasil perhituga dega megguaka metode ii diharapka dapat membatu perusahaa dalam merecaaka produksi seme utuk memperkecil keidaksesuaia atara perecaaa produksi dega release aktual. Sehigga perecaaa produksi tidak haya berdasarka perkiraa saja tapa ada metode atau dasar yag dapat meyebabka ketidaksesuaia atara RKAP produksi yag telah ditetuka pada awal tahu dega release aktual seme yag dilakuka oleh PT. Seme Idoesia (Persero) Tbk. 5. Daftar Pustaka Gasperz, Vicet Forecast. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Gasperz, Vicet Productio Plaig Ad Ivetory Cotrol. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Kusuma, Hedra Keguaa Peramala. PT Remaja Rodakarya. Nasutio, Arma Hakim Perecaaa da Pegedalia Produksi. Edisi Kedua. Surabaya: Prima Pritig. Yamit, Zulia Maajeme Operasi da Produksi. Edisi Kedua. Yogyakarta: EKONISIAN 7
FORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciLAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING
LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING I. Pedahulua A. Latar Belakag (Mi. 4 Paragraf) B. Rumusa Masalah C. Tujua Praktikum (Mi. 3) D. Mafaat Praktikum (Mi. 3) E. Batasa Masalah II. Tijaua Pustaka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN LITERATUR. Pengendalian persediaan dapat dilakukan dalam berbagai cara, antara lain dengan
BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1. Klasifikasi ABC Dalam Persediaa Pegedalia persediaa dapat dilakuka dalam berbagai cara, atara lai dega megguaka aalisis ilai persediaa. Dalam aalisis ii, persediaa dibedajka
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-7187 Aalisis Peramala Pejuala dega Megguaka Metode Sigle Movig Average, Weighted Movig Average da Expoetial Smoothig Sebagai Dasar Perecaaa Produksi Polo Shirt Pria (Studi Kasus
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciKata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error
PREDIKSI PEMINATAN PROGRAM KEAHLIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGES DAN WEIGHTED MOVING AVERAGES (Studi Kasus : SMK TEXMACO SEMARANG) Isa Raa Machilikha Putera Sistem Iformasi, Fakultas
Lebih terperinciPERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.
PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta
Lebih terperinciPENAKSIRAN 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 terperinciBAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN Muryati 1
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN Muryati 1 Abstract The role of forecastig was very importat for a compay to
Lebih terperinciAPLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X
APLIKASI PERHITUNGAN METODE PERAMALAN PRODUKSI PADA CV. X Sayuti, M 1* 1 Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Malikussaleh-NAD *E-mail: Tgk_Sayuti@yahoo.co.uk ABSTRAK CV.X, merupaka perusahaa
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciMODUL 3 PERAMALAN. Halaman 3
MODUL 3 PERAMALAN 1. Deskripsi Peramala merupaka tahapa awal dari keseluruha perecaaa produksi. Adaya ketidak pastia dari permitaa kosume di masa yag aka datag meyebabka aktivitas peramala ii sagat dibutuhka
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL
MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciPROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciInflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren
ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series ad Forecastig) Aalisis Tre P.E.N.D.A.H.U.L.U.A.N Rutut waktu merupaka kumpula data yag tercatat sepajag periode waktu tertetu (cotohya: miggua, bulaa, atau
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
3 BAB LANDASAN TEORI.1 Dasar Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC).1.1 Pegertia Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC) Productio Plaig ad Ivetory Cotrol (PPIC) adalah sebuah proses pegedalia alira
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciPENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAIN PADA DEPARTEMEN PRINTING-DYEING PT. KHS DENGAN ALGORITMA WAGNER WHITIN
PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KAIN PADA DEPARTEMEN PRINTING-DYEING PT. KHS DENGAN ALGORITMA WAGNER WHITIN Ema Yuliastuti 1, Wakhid Ahmad Jauhari 2, Cucuk Nur Rosyidi 3 1,2,3 Jurusa Tekik Idustri,
Lebih terperinciIV. 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 terperinciBAB 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 terperinciPengendalian 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 terperinciAPLIKASI PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS: INSTALASI FARMASI RSUD DR MURJANI)
APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN (STUDI KASUS: INSTALASI FARMASI RSUD DR MURJANI) Slamet Riyadi Fakultas Ilmu Komputer Uiversitas Darwa Ali Jl Batu Berlia No. 0 Sampit, Kalimata
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose
Lebih terperinciIV 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 terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciIII. 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki
Lebih terperinciAPLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER
APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Email: rivalavista@yahoo.com
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan
BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD.
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.8 N0. 2 Juli 2008 ANALISIS PERENCANAAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDY KASUS PD. GUNUNG MAS JAMBI) PENDAHULUAN Perusahaa yag didirika pada umumya mempuyai tujua
Lebih terperinciPOSITRON, 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 terperinciMETODE 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 terperinciIV. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data permitaa Dalam meramalka permitaa produk lever cable utuk kebutuha PT. Kyoda Mas Mulia sediri. data yag diambil utuk perhituga peramala permitaa yaitu dega
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciPedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI PT.Bak Permata merupaka salah satu bak asioal terbesar di Idoesia da dikeal sebagai bak pelayaa terbaik. Bak Permata dibetuk sebagai hasil merger dari 5 bak di bawah Bada Peyehata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosidig Maajeme ISSN: 2460-8371 Aalisis Peramala Pejuala Megguaka Metode Expoetial Smoothig utuk Memiimumka Kesalaha Peramala pada Pejuala Hadphoe Samsug pada Samsug Experiece Store Cihampelas Walk Badug.
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH
Lapora Praktikum Hari/taggal : Rabu 7 Oktober 2009 HIDROLOGI Nama Asiste : Sisi Febriyati M. Yohaes Ariyato. ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lilik Narwa Setyo Utomo J3M108058 TEKNIK DAN MANAJEMEN LINGKUNGAN
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka
Bab 2 Tijaua Pustaka 2.1. Teori Peramala (Forecastig) Utuk meyelesaika masalah di masa datag yag tidak dapat dipastika, orag seatiasa berupaya meyelesaikaya dega model pedekata-pedekata yag sesuai dega
Lebih terperinciIV. 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 terperinciANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT
Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi
Lebih terperinciREGRESI 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25
18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciIV 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 terperinci3 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 terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciPEMODELAN 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 terperinciPeramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Jural Ilmiah Tekologi da Iformasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Peramala Jumlah Stok Alat Tulis Kator Di UD ACHMAD JAYA Megguaka Metode Double Expoetial Smoothig Titaia Dwi
Lebih terperinciModel Trend untuk Peramalan Jumlah Penduduk Studi kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Gowa
JTRISTE, Vol., No., Oktober 015, pp. 46~5 ISSN: 355-3677 Model Tred utuk Peramala Jumlah Peduduk Studi kasus pada Pertumbuha Peduduk Kabupate Gowa Sistem Iformasi, STMIK Kharisma Makassar rahmawati@kharisma.ac.id
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 2013, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 203, Halama 37-46 Olie di: http://ejoural-s.udip.ac.id/idex.php/gaussia PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI
Lebih terperinciForecasting Demand. Chapter 4
Chapter 4 Forecastig Demad Forecast: proses memprediksi kejadia yag dimasa depa. Diguaka utuk mejadi dasar dalam membuat keputusa bisis (produksi, persediaa, fasilitas). Forecastig memiliki 3 Time Horizos
Lebih terperinciMATERI 10 ANALISIS EKONOMI
MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciIV. 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 terperinciPENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN PELUMAS UNTUK MEMINIMASI TINGKAT KESALAHAN PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN PELUMAS PADA PT.
PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN PELUMAS UNTUK MEMINIMASI TINGKAT KESALAHAN PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN PELUMAS PADA PT. NYZ DETERMINATION OF THE AMOUNT OF LUBRICANT DEMAND PLANNING
Lebih terperinciBAB 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 terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciMetode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinci