SIMULASI PEMODELAN MATEMATIKA SECARA NUMERIK PADA MANAJEMEN PEROLEHAN PENJUALAN TIKET PESAWAT

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SIMULASI PEMODELAN MATEMATIKA SECARA NUMERIK PADA MANAJEMEN PEROLEHAN PENJUALAN TIKET PESAWAT"

Transkripsi

1 SIMULASI PEMODELAN MATEMATIKA SECARA NUMERIK PADA MANAJEMEN PEROLEHAN PENJUALAN TIKET PESAWAT SKRIPSI Diajua uu melegapi ugas-ugas da memeuhi syara-syara gua memperoleh gelar sarjaa sais Oleh: IMA DWITAWATI JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SYIAH KUALA DARUSSALAM-BANDA ACEH 006

2

3 KATA PENGANTAR Puji syuur peulis pajaa e hadira Allah SWT aas aruia asih da rahma-nya sehigga rampuglah sudah peulis susu sripsi ii uu melegapi syara-syara dalam meyelesaia pedidia program S pada Faulas Maemaia da Ilmu Pegeahua Alam Uiversias Syiah Kuala. Tulisa ii diberi judul Simulasi Pemodela Maemaia Secara Numeri pada Maajeme Peroleha Pejuala Tie Pesawa. Dalam proses peyusua ugas ahir ii peulis baya medapa bimbiga da araha dari berbagai piha oleh area iu selayaya peulis megucapa erima asih da peghargaa yag seiggi-iggiya epada:. Ayahada Khalidi da Ibuda Umi Selamah ercia yag elah mecuraha asih sayag pegorbaa doa yag iada heiya semeja peulis dilahira higga hari ii.. Saudarau Baa Ibrahim Nurjaah M. AmiWiwi Praiwi Awar Syahada Dewi Firiai Aoma Irama da Ahmad Efhedy yag selalu seia memberia duuga da medoaa peulis selama peulis mejalai masa peruliaha. 3. Saudarau Jasmay William Billi Thomas da Mas William Billi Thomas yag dega ulus ihlas memberia baua maeril sehigga eerbaasa daa selama masa peruliaha mampu eraasi. 4. Ibu Dra. Sii Rusdiaa M.Eg da Bapa Nazaruddi M.Eg.Sc selau pembimbig yag elah bersedia meluaga wau eaga piira sera

4 memberia araha da masua yag saga bergua dalam meyelesaia ugas ahir ii. 5. Bapa Muhd. Iqbal S.Si da Bapa Rasudi M.Eg.Sc selau dose wali yag elah memberia aseha sera semaga epada peulis selama mejalai peruliaha. 6. Bapa Zahur M.IfoTech Ibu Hafai M.Si Bapa Irvaizam S.Si yag elah memberia masua yag saga bergua dalam peyusua Tugas Ahir ii. 7. Bapa Dr. Hizir Sofya selau Keua Jurusa Bapa da Ibu dose sera seluruh saf pegajar Jurusa Maemaia Faulas Maemaia da Ilmu Pegeahua Alam. 8. Dea Faulas MIPA Uiversias Syiah Kuala Bapa Dr. Musair M.Sc. 9. Sahabau Risma Ria yag selalu seia meemai memberia masua medoaa megaraha da memberia semaga yag iada heiya dari awal peruliaha higga selesaiya sripsi ii. 0. Bapa Drs. Syahuddi G Bapa Salim Ibu Saaiyah. S.Pd Ibu Dra. Rebug Rosa Ibu Logoh Syabiri Gayo SE yag elah memberia baua bai moril maupu maeril.. Temau Silviaa Cu Famelia Dia Nirmala Sari Rahmaddiasyah Hedra Darmawa da seluruh ema-ema agaa 00 maemaia FMIPA usyiah yag elah memberia masua da doaya yag saga bermafaa bagi peulis.

5 . Ahirya peulis megucapa erimaasih epada semua piha yag elah membau peulis higga erselesaiaya sripsi ii bai secara lagsug maupu ida lagsug yag ida dapa peulis sebua sau persau. Peulis meyadari sepeuhya bahwa sripsi ii masih jauh dari esempuraa uu iu peulis meerima sara da riia yag bersifa membagu muu ulisa ii demi perbaia di masa yag aa daag. Ahir aa semoga peulisa ii dicaa sebagai amal shalih di sisi Allah SWT yag bermafaa bagi peulis da para pembaca sealia. Ami Ya Rabbal A lami. Bada Aceh Februari 006 Peulis

6 ABSTRAK Model maemais dari maajeme peroleha dega perlaua harga digadaa da peruara harga yag ida erbaas dipreseasia dalam lapora ugas ahir ii. Pemodela yag haya difousa pada model solusi peaia marup) harga yag opimal. Sebelum solusi opimal diperoleh erlebih dahulu harus dieahui odisi opimalya. Solusi opimal aa diperoleh dari iegrasi fugsi premiumya. Dega memberia baas iegral seragam pada iegrasi ersebu aa diperoleh barisa wau ambag pejuala yag megaibaa peroleha opimal. Hasil dari peeliia ii adalah gambara wau yag epa erhadap pejuala dari sejumlah sea pada perusahaa peerbaga. Kaa uci: maajeme peroleha pemodela maemaia simulasi umeri.

7 ABSTRACT I his paper a mahemaical model of yield maageme wih muliple prices ad muliple chages are preseed. The modellig is oly focused o a opimal marup soluios model. Before he opimal soluios is obaied he opimal codiios should be ow. The opimal soluios will be obaied by iegraig he premium fucio. By givig a uiform iegraio boudary o he iegraio a hresholds sequece resulig a opimal yield will be obaied. The resul of his research is a exac descripio of ime upo he sale of some seas i a airlies. Key words: yield maageme mahemaical modellig umerical simulaio.

8 DAFTAR ISI Halama KATA PENGANTAR... i ABSTRAK... iv ABSTRACT... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... vii DAFTAR NOTASI... viii BAB I PENDAHULUAN.... Laar Belaag.... Rumusa Masalah....3 Tujua Peeliia Mafaa Peeliia... 3 BAB II TINJAUAN KEPUSTAKAAN Maajeme Peroleha Proses Poisso Asumsi Model Kodisi Opimal Kemoooa... 0 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Sifa Peeliia Prosedur Peeliia... BAB IV SOLUSI OPTIMAL Solusi Harga Marup yag Opimal Cooh Numeri da Peyelesaia... 4 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpula Sara... DAFTAR PUSTAKA... LAMPIRAN

9 DAFTAR TABEL Tabel 4.. Nilai V ) uu =... 6 Tabel 4.. Nilai V ) dari = sampai dega = Tabel 4..3 Nilai V ) uu = Tabel 4..4 Nilai V ) dari = sampai = Tabel 4..5 Nilai x yag opimal x > 0)... 9

10 DAFTAR NOTASI ) V : Fugsi uama Premium) p T M c G K λ z : Harga : Wau : Lamaya periode pejuala : Jumlah Sea : Nomor Sea/Tie : Himpua harga-harga yag dieapa : Geeraor a berhigga : Bayaya level harga : Level harga idaa) : ramala permiaa raa-raa seiap level harga idaa) : Wau ambag pejuala yag opimal hresholds)

11 BAB I PENDAHULUAN. Laar Belaag Mejalaa bisis dega harga produsi yag berbeda-beda secara bersamaa serig dilaua oleh perusahaa peerbaga misalya pemberia harga ie yag berbeda dalam sau peerbaga yag sama. Hal ii serig diaaa dega maajeme peroleha yield maageme) pada perusahaa peerbaga. Prisip dasar yag melaarbelaagi maajeme peroleha ii adalah cara meawara produ da pemiliha harga yag epa dalam pejuala ie sehigga aa diperoleh euuga opimal bagi perusahaa peerbaga. Salah sau perusahaa peerbaga yag bergera dibidag jasa pegagua udara adalah Garuda Idoesia. Dalam mejalaa usahaya Garuda Idoesia elah mecoba melaua seragaia lagah sraegis uu memasimuma peroleha seiap ahuya seperi : Tahu 998 melaua Program Kosolidasi da dimulai dega melaua peudaa pembayara cicila huag eapi memeuhi ewajiba pembayara buga sepeuhya dega epa wau. Tahu 999 melaua Program Rehabiliasi uu meormala embali egiaa operasioal da pelayaa Garuda melalui lima program yaiu: peigaa egiaa operasioal peigaa layaa peigaa pedapaa pegguaa biaya yag efeif da pelasaaa maajeme yag efeif.

12 Tahu 000 Garuda meeapa ahu ersebu sebagai ahu Pelayaa da Komuiasi uu memperbaii persepsi masyaraa erhadap ualias layaa Garuda. Tahu 00 Garuda mecaaga sebagai ahu Efisiesi yaiu seluruh aspe egiaa Garuda diaa agar memilii rieria efisiesi yag jelas da eruur. Seragaia lagah ersebu elah membua Garuda mampu melaua pegembaga bisis seperi peambaha armada perluasa rue maupu pegembaga berbagai beu produ da layaa baru. Namu demiia hal iu ida cuup uu memeaga pasar dalam meari pelagga area bayaya perusahaa peerbaga di Idoesia saa ii. Oleh area iu diperlua suau erobosa baru uu mejadia Garuda sebagai mare leader di pasar domesi da siap berompeisi di pasar ierasioal dega ujua ahir adalah peroleha laba yag opimal. Sehubuga dega hal di aas peulis erari uu mempereala maajeme peroleha ii uu memasimuma peroleha bagi perusahaa peerbaga Garuda.. Rumusa Masalah Maajeme peroleha di sii disajia dalam beu model maajeme peroleha dega perlaua harga digadaa da pergaia harga yag ida erbaas. Dalam peeliia ii aa dieua barisa wau yag opimal uu pemiliha harga dalam pejuala ie pesawa di maa peeua barisa wau ersebu dilaua secara umeri.

13 .3 Tujua Peeliia Peeliia ii berujua uu: Memahami prisip maajeme peroleha Melaua simulasi pada cooh permasalaha pejuala ie pesawa di maa aa diujua barisa wau yag epa uu pemiliha harga yag epa dalam pejuala ie pesawa..4 Mafaa Peeliia Peeliia ii diharapa aa bermafaa bagi perusahaa peerbaga Garuda dalam memperiraa wau yag epa uu pemiliha harga yag epa sehigga diperoleh euuga yag opimal.

14 BAB II TINJAUAN KEPUSTAKAAN. Maajeme Peroleha Prisip maajeme peroleha MP) mulai diceusa pada ahu 976 sebagai aiba dari deregulasi idusri peerbaga di Ameria Seria. Seja saa iu pegguaa esesif da modifiasiya meluas e seluruh pejuru duia di bidag peerbaga omersial. Sebelum dipereala maajeme peroleha perusahaa peerbaga lebih megaraha ujuaya pada memasimuma jumlah peumpag yag diagu uu mecapai peroleha masimum. Defiisi yag epa eag maajeme peroleha MP) diemuaa oleh Kimes 994) yag megaaa: Maajeme peroleha adalah suau meode uu memasimuma peroleha peumpag dega mejual persediaa yag epa uu pelagga yag epa pada wau yag epa da dega harga yag epa. Gallego da Va Ryzi 994) meyajia secara luas model maajeme peroleha dega peralia da pergaia harga yag ida erbaas. Merea medapaa solusi yag epa dari peeliia ersebu adalah pada saa fugsi permiaa espoesial. Lilewood 97) dalam peeliiaya melaua pedeaa eoomi da megajua suau osep model peroleha margial. Model ii dibagi aas dua bagia yaiu:

15 Bagia perama beraia dega ramala muaa yag beraga seiap hari da seor yag didasara pada pegeahua pemesaa di masa medaag. Bagia edua diaia dega edali peerimaa aau peroleha permiaa berdasara esesuaia pesaa empa dega harga yag dibayar pelagga. Feg da Xiao 998) meyajia suau maajeme peroleha dega perlaua harga digadaa da peruara harga yag ida erbaas. Moivasi dari rise ii erdiri dari dua faor : Uu produ yag ida aha lama diberi level harga yag yag berbedabeda. Dalam eori ii perubaha harga dilaua secara oiu. Walaupu maajeme peroleha elah dipelajari secara luas amu hasil yag diperoleh berahir dega solusi yag heurisi. Hasil yag uama dari rise ii adalah: Sebuah solusi yag epa dari model wau yag oiu. Perhiuga solusi yag hampir laya. Pada seiap level persediaa awal erdapa barisa wau ambag yag meuu pergaia harga selai iu ii awal bergeser erhadap ol sebagai perambaha persediaa awal.

16 . Proses Poisso Proses Poisso Pure-Birh Process) merupaa ejadia husus dari proses hiug couig process). Misala suau ejadia imbul secara aca seperi pada gambar beriu: X X X X X X Gambar : X meujua suau ejadia Adaia λ meujua raa-raa baya ejadia dalam ierval wau yag saga ecil 0) da ) N meujua baya ejadia dalam ierval wau maa suau proses hiug disebu suau proses Poisso bila memeuhi syara-syara beriu:. N 0 ) = 0 odisi awal). - Mempuyai peambaha icreme) yag idepede ariya apa yag elah erjadi selama ii ida mempegaruhi erhadap ejadia yag aa imbul dimasa medaag - Mempuyai wau yag idepede ariya uu sebarag maa [ N )] P = haya bergaug pada. - Mempuyai peambaha yag eap saioary icreme) ariya apa yag aa/elah erjadi dalam beberapa ierval wau yag mempuyai emugia sama asala ierval ersebu pajagya sama. 3. P[ N ) = ] = λ 0 ) 4. P [ N ) ] = 0

17 Jia asumsi-asumsi ersebu dipeuhi maa P ) P[ N) = ] memeuhi sisem persamaa beda-differesial: = aa dp 0 = λ P 0 d dp 0 = λ P λ P d P 00 = P 0 = 0 =......) Haryoo 995)..3 Asumsi Model Diasumsia bahwa : Himpua K = 3 adalah bayaya level harga yag dieua diawal periode ariya perusahaa peerbaga meeua bayaya jeis harga yag aa diawara selama periode yag ereu sebelum dibua ebijaa. Seiap permiaa level harga merupaa proses Poisso yag iesiasya osa. Selama proses peawara dari suau ebijaa berlagsug proses edaaga pelagga dapa diliha seperi pada Gambar ariya edaaga pelagga berlagsug secara aca. Persediaa awal adalah eap. Selama ebijaa diawara dalam uru wau ereu ida aa dilaua peambaha persediaa walaupu persediaa elah habis da wau periode pejuala masih ersisa. Pegembalia ie ida diperhiuga. Dalam hal ii ida ada pelagga yag megembalia ie yag elah dibeli area aa berpegaruh pada ie-ie yag belum erjual.

18 Dalam hal ii lamaya wau pejuala dimasa medaag dioasia { K dega T da persediaa awal adalah M di maa c = p K p } adalah himpua harga yag dieua diawal periode. Permiaa uu ie yag diawara merupaa proses Poisso pada p c da memilii suau parameer i iesias yaiu λ i = λ pi ). N i ) merupaa oal permiaa p i pada saa di maa idaa i dilaua eia harga p i diawara. Dalam peawara p i idaa-idaa selajuya erbaas pada subhimpua c = p p K p }. i { i i K Posisi persediaa pada 0 T) dioasia dega ) aau da λ i merupaa fugsi uru erhadap p i. Jia p i > p j maa i j λ < λ. Selajuya perhaia bahwa diasumsia bahwa λ merupaa hasil yag diharapa per saua wau da p i i λ i pi < λ j p j eia i p j p > Feg 998)..4 Kodisi Opimal Misala g ) fugsi yag oiu mula da erbaas seragam pada [ 0 T ] uu seiap. Didefiisia suau geeraor yag a berhigga G yag megiui proses Poisso yaiu: Jia V ) berada dalam domai g ) G g ) = λ [ g ) g )].4.) G maa dega pemaaia geeraor G pada V ) megaibaa peguraga ilai uu V ) yag disebaba erugia dari dua bagia yaiu:

19 . Kerugia area lewaya wau pejuala yag diyaaa dega V ).. Kerugia area peurua persediaa diyaaa dega λ [ V ) V )]. Teorema.4. Misala fugsi V ) uu seiap oiu secara mula erbaas seragam da erdifferesial bagia demi bagia pada [ 0 T] dega sisi aaya adalah urua parsial yag oiu. Jia V ) memeuhi: i). V ) 0 0 T 0 M ; ii). V T ) = 0 V 0) = 0 ; iii). V ) = 0 megaibaa G V V ) ) λ p 0 0 T M iv). V T ) > 0 megaibaa G V V ) ) λ p = 0 0 T M ; maa V ) idei dega V ) di maa V ) adalah fugsi premium Feg 998).

20 .5 Kemoooa Pada saa harga bergada diawara uu megopimala peroleha maajer aa membua epuusa secara erus-meerus uu memelihara harga yag berlau saa ii aau mecabu epuusa ersebu dega segera. Kepuusa yag wauya elah berahir harus osise dega aura bisis. Keosise ii dipasia dega sifa emoooa Feg 998). Defiisi Lemma da Proposisi beriu diuip dari Feg 998). Defiisi.5. Suau idaa aau fugsi ilai V ) yag berhubuga degaya diaaa mooo jia erdapa barisa uru dari ii baas wau M z z Kz yag membagi periode pejuala mejadi [ 0 T ] e dalam dua subierval [0 z ) da z T ] = KM sedemiia higga semua fugsi premium V ) berilai posiif diaaa mooo jeis perama jia uu seiap 0 M V ) posiif pada z T ] da mooo jeis edua jia V ) posiif pada [0 z ). Defiisi.5. Sepasag idaa da yag berdeaa diaaa megiui aura emoooa jia eduaya sejeis. Suau ebijaa diaaa mooo jia seiap pasag idaa yag berdeaa megiui aura emoooa. Lemma.5. Jia G V ) adalah suau fugsi yag ai bagia demi bagia pada da eia p < p maa adalah mooo jeis perama.

21 Lemma.5. Misala i) G V ) merupaa fugsi ai di da pada saa p > p ; ii) V ) V ) eduaya uru di da. Maa G V ) adalah fugsi ai di da pada saa p < p. Proposisi.5. Diasumsia bahwa λ i pi > λ j p j eia p i < p j. Maa semua idaa megiui pola emoooa yag sama jeis perama marup) jia p < p.

22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Sifa Peeliia Peeliia ii bersifa sudi lieraur erhadap referesi-referesi yag berhubuga dega maajeme peroleha da sudi asus perhiuga premi opimal dari maajeme peroleha berdasara model yag ada. 3. Prosedur Peeliia Peeliia ii dimulai dega mempelajari prisip-prisip dasar maajeme peroleha. Dilajua dega mempelajari formulasi reursif dari model emudia dilaua pemiliha algorima yag yag sesuai dega permasalaha yag ada. Seelah pemiliha algorima beriuya dilaua peerjemaha algorima e dalam beu program da program ersebu dieseusi megguaa Borlad C 5.0. Hasil ahir dari program ersebu adalah suau simulasi yag meggambara barisa wau ambag yag epa uu pemiliha harga dalam pejuala ie yag megaibaa euuga opimal. Proses pegambila daa dalam peeliia ii adalah pegambila daa seuder yaiu daa yag erdapa pada referesi yag dipaai di maa daa ii aa disesuaia dega odisi yag ada pada perusahaa peerbaga Garuda Idoesia Airlies.

23 BAB IV SOLUSI OPTIMAL 4. Solusi Harga Marup yag Opimal Pada model dua-harga wo-price) Feg da Gallego 995) meujua bahwa uu level persediaa awal yag diberia erdapa sebuah ii awal x sedemiia sehigga premiya posiif pada selag x T ] da ol pada selag [ ] 0. x Uu x < < T fugsi premiumya diberia oleh: T λ s ) V ) = L s ) e ds 4..) di maa L ) = G V ) λ p λv ) Sedaga uu model harga bergada muliple price) maa: L ) G ) λ V ) λ p 4..) = V Teorema 4.. Teorema Marup). Asumsia λ > λ pada p i < p j da i pi j p j i < j da misala x x... x adalah barisa wau ambag. Maa V ) M dapa dieua secara reursif oleh : = T λ s L s ) e V ) 0 ) ds jia jia > x < x 4..3)

24 di maa > = T s ds e s L T x 0 ) : 0 if ) λ p V λ V L λ ) ) ) = G Karea )] ) )[ λ λ λ )] ) [ λ )] ) [ λ λ )] ) [ λ ) ) V V p V V V V p V V V V = = = G Maa ) L dapa diulis sebagai: p V λ V V p L λ ) )] ) )[ λ λ λ ) = Persamaa di aas aa diguaa uu medapaa ilai ) V Feg 998). 4. Cooh Numeri da Peyelesaia Perusahaa peerbaga meawara sejumlah sea pada sau pesawa uu rue peerbaga domesi yag aa dipasara selama bula sebelum eberagaa. Piha perusahaa merecaaa aa megguaa iga perbedaa harga yag didasara pada ie yag ida erjual da wau sisa yaiu harga super diso diso da harga reguler dari 00 sea yag diawara. Ogos uu super diso adalah $00 uu diso $50 da uu reguler $00. Permiaa dari seiap level harga beruru-uru diperiraa sebesar da 0. Seiap level harga permiaaya megiui proses Poisso. Teua barisa wau ambag

25 yag opimal x da x ) sebagai padua ebijaa harga opimal uu memasimuma peroleha dari jumlah pejuala. Peyelesaia: Cooh ii merupaa suau asus peaia harga marup) di maa: K = 3 adalah bayaya level harga yag diawara erdiri dari 3 ). T = adalah lamaya periode peawara sebelum eberagaa. M = 00 yag erdiri dari K 00 ) merupaa bayaya sea ie) yag diawara oleh perusahaa sebelum eberagaa. p p p ) $00$50$00) adalah harga yag diawara seiap levelya. 3 = 3 λ λ λ ) = ) merupaa ramala permiaa raa-raa seiap level harga. Dega megguaa persamaa-persamaa yag erdapa pada bagia sebelumya maa aa dapa dieua semua ambag wau pejuala hresholds) x da x. Lagah perama aa dieua semua ilai dari x yaiu wau opimal uu idaa perama = ). T = λ s L s ) e V ) 0 ) ds jia > x jia < x

26 di maa T λ s ) x = if 0 T : L s ) e ds > 0 Baas aas iegrasi adalah T = da baas bawah iegrasi merupaa ilai ifimum dari 0 T aau ilai yag palig medeai T yaiu = di maa adalah seragam uu semua x. Selajuya L p V V λ V p ) = λ. λ λ )[ ) )] ) λ Berdasara Teorema.4. maa V 0) 0 da V 0) 0. Uu medapaa = = ilai L ) maa diperlua suau fugsi bayaga V ) yaiu sebagai beriu: Tabel 4.. Nilai V ) uu = V ) V ) V ) V )

27 Dega demiia maa ilai uu V ) dapa dieahui yaiu seperi pada abel beriu: Tabel 4.. Nilai V ) dari = sampai dega = 80 x = V ) x = V ) x = V ) x = V ) Tabel 4.. di aas memperlihaa barisa wau opimal uu idaa = ) yaiu pejuala ie super diso. Teryaa pada = 80 ilai x < 0 ariya pada saa iu perusahaa harus memilih idaa eiga yaiu mejual ie regular. Selajuya aa dieua semua ilai dari x yaiu wau opimal uu idaa edua = ). Seperi lagah sebelumya erlebih dahulu aa dipilih fugsi bayaga uu V ) yaiu: 3

28 Tabel 4..3 Nilai V ) uu = 3 V 3 ) V 3 ) V 3 ) V 3 ) Maa ilai V ) adalah sebagai beriu: Tabel 4..4 Nilai V ) dari = sampai = 8 x = V ) x = V ) x = V ) x = V )

29 Selajuya ijau syara eopimala uu x di maa x yag memeuhi haya yag berilai posiif x > 0). Dega demiia barisa wau opimal uu idaa edua mejadi: Tabel 4..5 Nilai x yag opimal x > 0) x = V ) x = V ) x = V ) x = V ) Dari Tabel 4..5 erliha bahwa pada = 40 x < 0. Ariya uu pejuala sisa ie beriuya perusahaa harus beralih pada idaa eiga yaiu pejuala ie dega harga regular.

30 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5. Kesimpula Berdasara pada pembahasa sebelumya maa dalam peulisa ii dapa diari beberapa esimpula yaiu:. Kodisi eopimala dari barisa wau ambag pejuala ie sea) dipegaruhi oleh lamaya periode pejuala harga ie yag diawara da juga bayaya permiaa dari seiap idaa yag diawara.. Barisa x x K xm aa dapa dieua secara reursif apabila diberia suau fugsi bayaga yag eivale dega barisa ersebu. 3. Keia barisa x = aau = ) elah meujua ilai yag egaif x < 0 ) maa perusahaa harus beralih pada idaa selajuya yaiu memilih harga regular uu pejuala ie beriuya. 4. Perusahaa dapa memilih salah sau dari level harga yaiu harga diso aau harga super diso dalam sau periode. Di maa harga ersebu aa selalu diiui oleh harga regular eia barisa wauya ilai ol aau egaif da proses permiaa masih berlagsug. x ) elah meujua

31 5. Sara Pada peulisa ii dibahas eag maajeme peroleha uu meeua barisa wau opimal dalam pejuala ie pesawa. Bagi yag erari dapa megembaga peeliia dega meeua jumlah euuga yag diperoleh oleh perusahaa peerbaga dari seiap idaa yag dilaua.

32 DAFTAR PUSTAKA Amrisyah N. da Hasballah Z. 00 Meode Numeri dalam Ilmu Reayasa Sipil. ITB. Badug. Feg Y. ad Baichu Xiao. 998 Opimal Policies of Yield wih Muliple Predeermied Prices. Operaios Research. Naioal Uiversiy of Sigapore Feg Y. ad G. Gallego Opimal Soppig Times for Ed of Seaso ad Opimal Soppig Times for Promoioal Fares. Maageme Sciece Gallego G. G. J. Va Ryzi 994 Opimal Diamyc Pricig of Iveories wih Sochasic Demad Over Fiie Horizos. Maageme Sciece Haryoo. 995 Proses Soasi Terapa. Jurusa Saisia FMIPA ITS. Surabaya. Kimes S. 989 The Basics of Yield Maageme Corell H.R.A Quarerly Lilewood K. 97. Forecasig ad Corol of Passegers h AGIFORS Symposium Proc

33 LAMPIRAN Algorima Program Iegrasi Fugsi Cara /3 Simpso Mecari ilai ) L. Teua λ p V ) V ).. Hiug L ) )] λ V ) λ = λ p λ λ )[V ) V p Mecari iegrasi ) V. Operasia L ) e dalam fugsi iegra.. Teua baas pegiegrala da T sera jumlah segme jumlah. segme harus geap. 3. Hiug h= T-)/. 4. Iisialisasi sum = F) *Fh) 5. Hiug uu i = sampai i = - dega ides perambaha sama dega. sum = sum *Fi*h) 4*Fi)*h). 6. Hiug ilai iegral I= h/3 * sum FT)). 7. Cea hasil perhiuga.

34 Baga Alir flow char) Mulai Baca lam) p V ) V ) lam = o 8 L ) = lam ).p ) lam ) lam))[v ) V lam)v ) lam)p) )] L ) e lam s ) Baca T h=t-)/ sum=f)4fh) i = o - sep sum = sum Fih) 4Fi)h). I = h/3*sumft) Cea hasil SELESAI

PROSIDING ISSN:

PROSIDING ISSN: PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi

Lebih terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

Bilangan Stirling dan Hubungannya dengan Beberapa Konsep Matematika

Bilangan Stirling dan Hubungannya dengan Beberapa Konsep Matematika Vol. 10, No. 2, 102-113, Jauari 2014 Bilaga Sirlig da Hubugaya dega Beberapa Kosep Maemaia Fifi Asui 1, Loey Haryao 2 da Hasmawai Basir 3 Absra Dalam ulisa ii dibahas aalogi, euivalesi da eeraia aara bilaga-bilaga

Lebih terperinci

PREMI ASURANSI JIWA BERJANGKA NAIK DENGAN MENGGUNAKAN HUKUM DE MOIVRE

PREMI ASURANSI JIWA BERJANGKA NAIK DENGAN MENGGUNAKAN HUKUM DE MOIVRE PREMI ASURANSI JIWA BERJANGKA NAIK DENGAN MENGGUNAKAN HUKUM DE MOIVRE Aoy Wijaya *, Hasriai, Musraii Mahasiswa Program S Maemaia Dose Jurusa Maemaia Faulas Maemaia da Ilmu Pegeahua Alam Uiversias Riau

Lebih terperinci

Eksistensi Solusi Persamaan Lyapunov pada Sistem Linear Waktu Diskrit atas Ring Komutatif

Eksistensi Solusi Persamaan Lyapunov pada Sistem Linear Waktu Diskrit atas Ring Komutatif Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Iegrasi Maemaia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 306-311 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 306 Esisesi Solusi Persamaa Lyapuov pada Sisem Liear Wau

Lebih terperinci

SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL BOLTZMANN LINEAR. Agus Sugandha

SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL BOLTZMANN LINEAR. Agus Sugandha JMP : Volume Nomor 2, Oober 2009 SOUSI PERSAMAAN DIFERENSIA BOTZMANN INEAR Agus Sugadha Faulas Sais da Tei, Uiversias Jederal Soedirma Purwoero, Idoesia Email : agussugadha@ymail.com ABSTRACT. I his research,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu

Lebih terperinci

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

CADANGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI KESEHATAN PADA STATUS GABUNGAN

CADANGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI KESEHATAN PADA STATUS GABUNGAN CADANGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI KESEHATAN PADA STATUS GABUNGAN Aryo Guao *, Hasriai 2, Rola Pae 2 Mahasiswa Program S Maemaia 2 Dose Jurusa Maemaia Faulas Maemaia da Ilmu Pegeahua Alam Uiverias Riau Kampus

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa

Lebih terperinci

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di 8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BB II LNDSN TEORI 2 Moralias Moralias aau dalam asurasi lebih dieal dega ama abel iga emaia mempuyai peraa yag saga peig dalam meeua premi ersebu Dalam abel ii erulis seperaga fugsi-fugsi probabiliias

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. dalam waktu (Hanke&Winchern, 2005: 58). Metode time series adalah metode

BAB II KAJIAN PUSTAKA. dalam waktu (Hanke&Winchern, 2005: 58). Metode time series adalah metode BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Time Series Time series aau ruu wau adalah himpua observasi daa eruru dalam wau (Hae&Wicher, 005: 58). Meode ime series adalah meode peramala dega megguaa aalisa pola hubuga aara

Lebih terperinci

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia? Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai

Lebih terperinci

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) .   Definisi L.2 (Kejadian lepas ) 33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

BAB V METODE PENELITIAN

BAB V METODE PENELITIAN 31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek

Lebih terperinci

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2 METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx

III PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

BAB IV SIMULASI MODEL

BAB IV SIMULASI MODEL 21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu

Lebih terperinci

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),

Lebih terperinci

T 22 Studi dan Implementasi Hill Cipher menggunakan binomial newton berbasis komputer

T 22 Studi dan Implementasi Hill Cipher menggunakan binomial newton berbasis komputer T 22 Sudi da Imlemeasi Hill Ciher megguaa biomial ewo berbasis omuer Rojali Jurusa Maemaia, Shool Of Shool of Comuer Siee Bius Uiversiy, Jaara, Idoesia 48 email: rojali@bius.edu Absra Algorima Hill Ciher

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN 29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga

Lebih terperinci

Analisis Reliabilitas Transformator (Trafo) di PT. PLN APJ Surabaya Barat dengan Pendekatan Bayesian Mixture

Analisis Reliabilitas Transformator (Trafo) di PT. PLN APJ Surabaya Barat dengan Pendekatan Bayesian Mixture JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) 2337-3520 (2301-928X Pri) D-85 Aalisis Reliabilias Trasformaor (Trafo) di PT. PLN APJ Surabaya Bara dega Pedeaa Bayesia Mixure Zaiiyah H. Paramia, Nur

Lebih terperinci

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si

Lebih terperinci

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE Eli Trisiai Hasriai Rola Pae Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam Uierias Riau Kampus Bia Widya

Lebih terperinci

Aplikasi Metode Seismik 4D untuk Memantau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg

Aplikasi Metode Seismik 4D untuk Memantau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg Aplikasi Meode Seismik 4D unuk Memanau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg Prillia Aufa Adriani, Gusriyansyah Mishar, Supriyano Absrak Lapangan minyak Erfolg elah dieksploiasi sejak ahun 1990 dan sekarang

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit

Lebih terperinci

CONTOH SOAL DAN PENYELESAIANNYA

CONTOH SOAL DAN PENYELESAIANNYA ONTOH SOL DN PENYELESINNY SOL #: Reasi aara eile bromida da alium iodida: H 4 Br + KI H 4 + KBr + KI berorde sau erhadap masig-masig reaaya. Beriu ii adalah daa-daa percobaa yag dilagsuga dalam reaor bach

Lebih terperinci

KIMIA FISIKA (Kode : C-04) TEKNIK DAN PERSAMAAN ALTERNATIF UNTUK PENENTUAN TETAPAN MICHAELIS-MENTEN DAN YANG MIRIP

KIMIA FISIKA (Kode : C-04) TEKNIK DAN PERSAMAAN ALTERNATIF UNTUK PENENTUAN TETAPAN MICHAELIS-MENTEN DAN YANG MIRIP LH PENDPING II FISI (de : C04 ISBN : 978979533850 TENI DN PERSN LTERNTIF UNTU PENENTUN TETPN ICHELISENTEN DN YNG IRIP Paiha Jurusa imia, FIP, Uiersias Seelas are email: paiha3@yah.c.id sra Telah dilaua

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

RANK DARI MATRIKS ATAS RING

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu

Lebih terperinci

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula

Lebih terperinci

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa

Lebih terperinci

PERAMALAN RUNTUN WAKTU MUSIMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE WAVELET. Elfa Rafulta. STKIP YDB Lubuk Alung ABSTRACT

PERAMALAN RUNTUN WAKTU MUSIMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE WAVELET. Elfa Rafulta. STKIP YDB Lubuk Alung ABSTRACT PERAMALAN RUNTUN WAKTU MUSIMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE WAELET Elfa Rafula STKIP YDB Lubu Alug ABSTRACT Forecasig is oe of impora higs i maig decisio. Forecasig s par had covered o may fields, such as

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha

Lebih terperinci

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional. JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan 30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag

Lebih terperinci

PEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR. Muhammad Ahsar K. dan Yuni Yulida

PEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR. Muhammad Ahsar K. dan Yuni Yulida Jural Maemaika Muri da Terapa Vol. 3 No. Desember 009: 39-50 PEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR Muhammad Ahsar K. da Yui Yulida Program Sudi Maemaika Uiversias Lambug Magkura Jl. Jed. A.

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

Peramalan Banyaknya Obat Parasetamol Dan Amoksilin Dosis 500 mg Yang Didistribusikan Oleh Dinkes Surabaya

Peramalan Banyaknya Obat Parasetamol Dan Amoksilin Dosis 500 mg Yang Didistribusikan Oleh Dinkes Surabaya Peramala Bayaya Oba Paraseamol Da Amosili Dosis 00 mg Yag Didisribusia Oleh Dies Surabaya Realia Puspia, da Heri Kuswao Jurusa Saisia, Faulas Maemaia da Ilmu Pegeahua Alam, Isiu Teologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku

Lebih terperinci

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.

Lebih terperinci

Rumus-rumus yang Digunakan

Rumus-rumus yang Digunakan Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh

Lebih terperinci