Market Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Market Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku"

Transkripsi

1 Marke Baske Aalysis dega Meode Fuzzy C-Coverig uuk Meeuka Pola Pebelia pada Toko Buku Yessica Naaliai Fakulas Tekologi Iforasi Jl. Dipoegoro 5-60 Salaiga ( Yos Richard Beeh Fakulas Tekologi Iforasi Jl. Dipoegoro 5-60 Salaiga ( Ahaasia O.P. Dewi Fakulas Tekologi Iforasi Jl. Dipoegoro 5-60 Salaiga ( ABSTRACT Marke Baske Aalysis adalah kupula asosiasi yag erdiri dari ie-ie yag salig berhubuga sau dega yag lai dala sau waku ereu. Fuzzy C-Coverig adalah salah sau eode uuk eeuka keerkaia aar produk. Daa yag dikupulka erupaka daa rasaksi dari sebuah oko buku selaa kurag lebih sau ahu. Tigka asosiasi dari associaio rules bergua uuk egabil kebijaka dala peasara. Seaki besar ax ie hreshold, aka seaki bayak kobiasi ie yag erbeuk. Seaki kecil ilai iiu cofidece, aka seaki bayak associaio rule yag dihasilka. Selai iu, daa rasaksi yag diguaka seaki bayak, aka proses pegolaha juga seaki laa. Keywords Marke Baske Aalysis, Fuzzy C-Coverig, Associaio Rule.. PENDAHULUAN Dala duia bisis, pelagga berpera peig dala eeuka sebuah kesuksesa dari pelaku bisis iu sediri. Kualias da kebuuha erupaka fakor peoivasi seorag cusoer uuk elakuka sebuah rasaksi. Kualias dari produk iu sediri dieuka ulai dari peiliha barag baku, proses pebuaa, sapai dega proses fiishig barag ersebu diproduksi. Dala eproduksi sebuah aau beberapa barag, produse harus egeahui berapa bayak pejuala yag dilakuka sebeluya sehigga ii aka ejadi olok ukur pada saa produksi selajuya dilakuka. Aalisa kebuuha juga bisa dilakuka dega egguaka daa pejuala bula-bula sebeluya. Hal ii dilakuka uuk eperkecil resiko kerugia dala eproduksi barag. Berbagai aca oko buku yag ersedia sekarag ii elah elakuka upaya-upaya uuk earik perhaia kosue. Persaiga ii seaki kea karea para pebeli buku idak sebaas orag dewasa saja, eapi dari seua kalaga usia. Ada yag ecari buku karea hobi, uua pelajara aau ilu, uua keajua ekologi, uuk wirausaha yag aka diriis, da asih bayak lagi. Berbagai alasa iilah, aka sebuah oko buku igi eeuhi kebuuha pebeli dega baik. Uuk eeuhi kebuuha-kebuuha ersebu, aka para pejual idak haya eyediaka buku-buku yag berkualias da legkap saja, aka eapi sebuah oko buku juga dapa elakuka aalisa yag bergua uuk eaksialka kepuasa pelagga da juga edapaka keuuga. Dari pejuala-pejuala sebeluya, pejual dapa eeuka sebuah pola belaja dari beberapa pelaggaya. Pola ersebu dapa ebau pejual uuk elakuka sebuah aalisa suau barag dibeli, aka barag-barag apa saja yag biasa dibeli oleh pelagga. Peeliia dilakuka di Toko Buku Adi Sar Salaiga. Adi Sar adalah oko buku Peerbi Adi. Toko Buku Adi Sar Salaiga sediri berdiri sejak aggal Mei 008. Toko ii erupaka aak cabag dari Toko Buku Adi Sar Jogja, aak cabag yag lai berada di Solo. Produk-produk yag dijual adalah berbagai aca buku da juga ala ulis. Pegaalisaa ii dapa dilakuka dega egguaka eode Fuzzy C-Coverig.. KAJIAN PUSTAKA Meode Fuzzy C-Coverig erupaka eode yag dapa diguaka dala eeuka keerkaia aar produk. Meode ii biasa diguaka dala eeuka keerkaia aar produk dala sebuah superarke. Pada peeliia Marke Baske Aalysis ii diguaka eode Fuzzy C-Coverig uuk eeuka pola pebelia pelagga dala suau oko buku (Toko Buku Adi Sar Salaiga. Pada peeliia sebeluya yag dielii adalah produk-produk yag berbeda. Misal aara selai da roi, karea kasusya adalah sebuah swalaya. Aka eapi pada peeliia kali ii diguaka yag jeis produkya hapir saa, yaiu buku da ala ulis. Yag ebedaka aara produk sau dega yag laiya adalah aa produk da jeis produk.

2 Dala proses pecaria daa, diguaka eode Fuzzy C- Coverig. Fuzzy C-Coverig erupaka eode yag diguaka dala eeuka keerkaia aar produk. Dala ecari hubuga aar ie, eode ii berdasarka persepsi bahwa seaki bayak ie yag dibeli dala sau rasaksi, aka hubuga aar ie yag erdapa dala rasaksi ersebu seaki leah []. Terdapa dua hak akses, yaiu adi da user. Diaa adi dapa egaur koeksi da dapa eeuka user yag dapa egakses sise. Diguaka file.x dala eyipa password adi da user, dala peyipaa ersebu dilakuka ekripsi uuk keaaa daa adi da user. Jadi user yag asuk idak dapa egeahui password adi aupu user yag lai. Peeua iiu suppor dilakuka secara ooais, jadi user idak perlu easukka aual pada saa gai julah kobiasi ie. Oupu progra berupa associaio rule dega ilai cofidece da ilai suppor yag elah dihiug.. Marke Baske Aalysis Marke Baske Aalysis adalah asosiasi dala daa iig yag dapa eeuka aribu yag ucul dala sau waku. Proses ii egaalisis pola pebelia pelagga dega cara eeuka hubuga aara ie-ie yag berbeda yag dileakka kosue dala shoppig baske. Hasil yag elah didapaka ii aiya dapa diafaaka oleh perusahaa reail seperi oko aau swalaya uuk egebagka sraegi peasara dega eliha ie-ie aa saja yag keugkia dibeli secara bersaaa oleh kosue. Uuk beberapa kasus, pola dari ie-ie yag dibeli secara bersaaa oleh kosue dapa diebak, isalya selai dibeli secara bersaaa dega roi. Aka eapi juga idak euup keugkia ercipa pola pebelia ie yag belu perah erpikirka. Misalya pebelia sabu adi dega akaa riga. Bisa saja pola seperi ii erbeuk keika suau rasaksi berlagsug. Karea kebuuha cusoer berbeda-beda da idak dapa diprediksi sehigga idak ada jala keluar, isalya seperi sok sabu adi di gudag habis. Oleh karea iu Marke Baske Aalysis diharapka dapa ebau dala peyelesaia asalah ii. Dega egguaka aplikasi ii seorag pejual bisa dega cepa da epa dala eeuka pola pebelia dari beberapa cusoer.. Associaio Rule Aalisis asosiasi aau associaio rule iig adalah ekik daa iig uuk eeuka aura asosiasi aara suau kobiasi ie. Cooh asosiasi yag biasa erjadi seperi seberapa besar keugkia pebeli ebeli roi dega selai secara bersaaa. Peig idakya suau aura asosiaif dapa dikeahui dega dua paraeer, yaiu suppor (ilai peujag yag erupaka persease kobiasi ie ersebu dala daabase da cofidece (ilai kepasia yag erupaka kuaya hubuga aar ie dala aura asosiasi Aura asosiasi biasaya diyaaka dala beuk: {roi, eega} {susu} (suppor40%, cofidece, yag berari dari rasaksi di daabase yag eua ie roi da eega juga eua ie susu. Sedagka 40% dari seluruh rasaksi yag ada di daabase eua keiga ie iu. Dapa juga diarika: Seorag kosue yag ebeli roi da eega puya keugkia uuk juga ebeli susu. Aura ii cukup sigifika karea ewakili 40% dari caaa rasaksi selaa ii. Aalisis asosiasi didefiisika suau proses uuk eeuka seua aura asosiasi yag eeuhi syara iiu uuk suppor (iiu suppor da syara iiu uuk cofidece (iiu cofidece []. Jika suppor iiu suppor da cofidece iiu cofidece, aka rule ersebu bisa dikaaka sebagai ieresig rule..3 Meode Fuzzy C-Coverig Fuzzy C-Coverig erupaka salah sau eode yag dipakai uuk egklasifikasika elee-elee dari suau hipua uiversal ejadi parisi-parisi berupa fuzzy ses. Fuzzy C- Coverig sediri erupaka geeralisasi dari eode fuzzy c- pariio yag elah dikeal sebeluya. Fuzzy c-pariio dapa didefiisika sebagai beriku [3]. Misalka I {i, i,, i } adalah doai dari daa, aka fuzzy c- pariio dari I adalah fuzzy subse aau fuzzy classes dari T, diujukka oleh T {,,, c }, yag eeuhi Ruus da Ruus. c (, uuk seua k N (Ruus i k 0 < ( i k <, uuk seua N c (Ruus k diaa c bilaga bula posiif (0 < c da i [0,]. ( k Di dala Fuzzy C-Coverig, Ruus dari eori fuzzy c-pariio ersebu digeeralisasi ejadi Ruus 3 [4]: c (, uuk seua k N (Ruus 3 i k.4 Degree of Siilariy i Fuzzy C-Coverig Seiap crisp elee dari daa pada I juga dapa direpreseasika sebagai fuzzy se dari fuzzy classes (T dega Ruus 4 [4]: ( i j ( (Ruus 4 ( i i j j.5 Fuzzy Codiioal Probabiliy Relaio Uuya, dala egukur deraja kesaaa aara dua fuzzy se diguaka fuzzy codiioal probabiliy relaio dega ruusa yag erdapa pada Ruus 5 [4]: R(X,Y P(X Y

3 X Y Y i{ ( i, ( i} Y X ( i Y (Ruus 5 diaa: X da Y adalah fugsi aggoa dari doai I uuk asig-asig X da Y dari hipua uiversal U. Dala prakekya, fuzzy codiioal probabiliy relaio dapa diguaka sebagai dasar uuk erepreseasika degree of siilariy relaioship aara dua fuzzy se dala uiverse U. Dala defiisi fuzzy codiioal probabiliy relaio, ilai probabilias bisa diperkiraka berdasarka hubuga seaik aar fuzzy se dega egguaka padaga subjekif dari eori probabilias. Jika serig erliba dala kelopok yag saa, aka eleeelee aka eiliki hubuga yag lebih kua. Di sisi lai, dega seaki eigkaya julah elee pada suau kelopok aka eguragi degree of siilariy aar iap elee dala kelopok ersebu. 3. IMPLEMENTASI SISTEM Perhiuga Marke Baske Aalysis dega eode Fuzzy C- Coverig dapa diliha pada Gabar 3. Peraa, user eilih jagka waku perhiuga yag erdiri dari bula da ahu. Keudia user diia easukka ax ie hreshold, ax ie hreshold adalah aksial julah ie yag erdapa di dala sau rasaksi. Seelah iu daa disarig sesuai dega bula, ahu, da ax ie hreshold. Daa yag dipilih adalah yag julah rasaksiya lebih kecil dari ax ie hreshold. Daa yag dipakai adalah daa bula Okober ahu 008 da ax ie hreshold yag diasukka sebayak iga ie. Peraa sise aka eilih daa dega julah sekali rasaksi kurag dari saa dega iga rasaksi. Seelah iu daa yag elah disarig ersebu diasukka ke dala QT. QT { ih, ih bilaga bula posif} diaa: QT : Qualified Trasacio adalah hipua rasaksi yag eeuhi ax ie hreshold : rasaksi : julah ie dala suau rasaksi ih : ax ie hreshold Keudia k dise ejadi berilai aau k (k adalah variabel uuk eeuka julah kobiasi ie. Nilai k berhei k>ax ie hreshold. Pada saa k dicari perhiuga suppor dega egguaka daa yag elah disipa di dala QT. Ruus perhiuga suppor dapa diliha pada Ruus 6. suppor ( u i k C s u T T (, T! s( u, T k!( T k! (Ruus 6 diaa: u : kobiasi k-ie yag dicari suppor-ya. Jika I adalah uiversal se of ies, aka u I u k : julah ie dala u T : rasaksi ke- (T I T : julah ie dala T k C : kobiasi k-ie erhadap T T : julah record/uple dala QT; s(u,t {0,} adalah suau fugsi diaa u T, aka s(u,t, selai iu s(u,t 0. Dari 30 daa oa pebelia (erdiri dari oor oa da kode barag di oko buku yag dijadika peeliia, aka dihiug ilai suppor uuk salah sau kode barag. Tabel eujukka oor oa yag eujukka kode Tabel Noa da Kode yag Meujukka Kode Noa Kode Dari Tabel diujukka bahwa kode erdapa dala oa da oa Pada oa ersebu eag haya ada sau kode, yaiu asig-asig kode Cooh perhiuga suppor sesuai dega Ruus 6 uuk Kode :!!!!!(-!!(-! !0!!0! Seelah iu dilakuka seleksi kode ie yag yag aka diguaka uuk perhiuga selajuya dega syara: suppor(u iiu suppor ke- Dari perhiuga suppor k yag didapa, aka dapa dieuka iiu suppor sebagai beriku: hasil suppor ( iiu suppor k bayak kode ie Se k, dilakuka pegeceka apakah k>ih. Karea k idak lebih besar dari ih, aka dilajuka pecaria suppor uuk kobiasi dua ie. Dari oa-oa yag eeuhi syara uuk dilakuka kobiasi k, aka dapa dibeuk kobiasi dua ie. Kobiasi ie 86! yag erbeuk sebayak 3655, didapa dari C 86.!(86! Beriku ii adalah hasil perhiuga suppor yag hasilya idak saa dega ol:

4 !!!( -! (00000, 00007!0! hasil suppor( iiu suppor k bayak kode ie Seelah didapaka iiu suppor, keudia dilakuka seleksi kode ie uuk proses selajuya. suppor (00000, iiu suppor ke- Karea > , aka kode ie da dipakai uuk perhiuga selajuya. Nilai k diabah dega sau, jadi sekarag k3. Keudia dilakuka pegeceka apakah k>ih. Jika k<ih, aka perhiuga suppor k3 aka dilajuka, eapi k>ih, aka perhiuga suppor selesai da dilajuka dega perhiuga cofidece. Karea 3(k>3(ih adalah bear, aka perhiuga suppor selesai dega ilai k da dilajuka dega perhiuga cofidece. Seiap kode ie yag elah didapa dari suppor erakhir, yaiu kode ie da didefiisika sebagai fuzzy se erhadap fuzzy classes (T. Dala kasus ii didefiisika kode ie sebagai fuzzy se erhadap T da T. Uuk kode ie sebagai fuzzy se erhadap T da T ( ( ( ( (00000 (00000 (00460 (00000 (00007 (00000 (00007 (00007 (00000 (00007 (00007 Dari perhiuga ersebu, aka kode ie da dapa didefiisika sebagai beriku: {(//, (//} {(//, (/000436} Uuk kobiasi ie, didapaka: cofidece ( cofidece ( Karea idak eugkika adaya kobiasi yag lai, aka pecaria cofidece berhei pada kobiasi dua ie. Nilai cofidece ii diguaka uuk ecari rule yag aiya dapa dipakai dala peeua keerkaia aar produk. Nilai iiu cofidece didapa dari ilai yag diasukka oleh peggua da diseleksi yag ilai cofidece-ya iiu cofidece. Misal iiu cofidece yag diasukka adalah, aka hasil associaio rule yag didapa adalah sebagai beriku: >> [FAKTA TOP : PLANET BUMI] (kode: dibeli, keugkia [FAKTA TOP : ALAM KITA] (kode: juga dibeli adalah 50.0% (suppor % Agka eujukka ilai cofidece-ya, yaiu pelagga ebeli kode (FAKTA TOP: PLANET BUMI, keugkia kode (FAKTA TOP: ALAM KITA juga dibeli adalah. Sedagka % adalah ilai suppor-ya, yaiu ewakili % dari caaa rasaksi selaa bula Okober ahu 008. >> [FAKTA TOP: ALAM KITA] (kode: dibeli, keugkia [FAKTA TOP: PLANET BUMI] (kode: juga dibeli adalah % (suppor % Agka % eujukka ilai cofidece-ya, yaiu pelagga ebeli kode (FAKTA TOP: ALAM KITA, keugkia kode (FAKTA TOP: PLANET BUMI juga dibeli adalah %. Sedagka % adalah ilai suppor-ya, yaiu ewakili % dari caaa rasaksi selaa bula Okober ahu 008. Perbadiga Hasil Perhiuga Suppor da Dega egguaka daa pejuala di Adi Sar Salaiga pada bula Okober ahu 008, didapaka perbadiga hasil perhiuga suppor da cofidece dapa diliha pada Tabel 3. Tabel Perbadiga Hasil Perhiuga Suppor da Max ie hreshold Suppor yag dihasilka yag dihasilka Waku perhiuga 30 deik 38 deik 4 deik Associaio yag erbeuk iiu cofidece AR AR AR AR AR AR

5 Dari Tabel didapa bahwa seaki iggi ax ie hreshold yag diguaka aka seaki iggi pula suppor yag dihasilka, eapi idak epegaruhi cofidece yag dihasilka. Seeara iu, waku perhiugaya juga seaki laa. Dega ax ie hreshold 3, didapaka: associaio yag erbeuk iiu cofidece AR suppor % % AR suppor Dega ax ie hreshold 5, didapaka: associaio yag erbeuk iiu cofidece % AR suppor % AR suppor Dega ax ie hreshold 7, didapaka: associaio yag erbeuk iiu cofidece 4. SIMPULAN % AR suppor % AR suppor % Marke Baske Aalysis diguaka uuk egeahui keerkaia aar produk dala suau waku. Meode Fuzzy C-Coverig erupaka salah sau cara uuk edapaka ilai suppor da cofidece dari keerkaia ersebu. Nilai suppor diguaka uuk eeuka layak aau idakya ie uuk dicari keerkaiaya, diaa adalah bayakya ie yag eeuhi iiu suppor pada kobiasi erakhir. Seaki iggi ilai cofidece, aka seaki kua keerkaia aar ie yag erjadi. Dari kedua ilai iilah, ai didapaka keerkaia aa yag palig kua di aara bayak produk yag erdapa di dala suau rasaksi yag aiya bergua uuk eeuka kebijaka peasara aupu uuk egaur leak produk. Peaaa produk bisa saja dilakuka berdekaa agar pelagga dapa eeuka dega udah, aau segaja dijauhka supaya dala ecari produk yag salig berkaia ersebu pelagga juga igi ebeli produk yag lai. Dari hasil peeliia yag elah dilakuka, eode Fuzzy C- Coverig dapa eghasilka associaio rule da igka asosiasiya. Seaki besar ax ie hreshold, aka seaki bayak kobiasi ie yag erjadi da waku yag dibuuhka uuk ecari kobiasi seaki laa. Seaki bayak julah ie di dala suau kobiasi, aka seaki sediki waku yag dibuuhka uuk ecari igka kobiasi. Seaki kecil iiu suppor yag dihasilka, seaki bayak rule yag erjadi dala eeuka igka cofidece. Selai iu, seaki kecil ilai cofidece, seaki bayak associaio rule yag dihasilka. Sebagai olok ukur, dala pebahasa sise, ax ie hreshold 3, da oa yag eeuhi ax ie hreshold sebayak 30 rasaksi dibuuhka waku uuk ecari suppor da cofidece 30 deik. 5. DAFTAR PUSTAKA [] Budhi, G. S., Resaa L., da Osad P Pegguaa Meode Fuzzy c-coverig uuk Aalisa Marke Baske pada Superarke. 6(. hp://pera.ac.id. [] Kusrii da Eha T. L Algoria Daa Miig. Yogyakara: Peerbi Adi. [3] Klir, G. J. da Bo Y. 00. Fuzzy Ses ad Fuzzy Logic Theory ad Applicaios. Idia: Preice Hall. [4] Ia, R. da Masao M A Proposal of Fuzzy Thesaurus Geeraed by Fuzzy Coverig p [5] Agarwal, B. B. da Sui P. T Sofware Egieerig. New Delhi: Laxi Publicaios (P TD.

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

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

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

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

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe

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 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 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

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

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

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. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

V. PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag

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

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

Kajian Bilangan Kromatik Total Pada Graf Bebas Unichord dan Kincir

Kajian Bilangan Kromatik Total Pada Graf Bebas Unichord dan Kincir 1 Kajia Bilaga Kroaik oal Pada Graf Bebas Uichord da Kicir Ridi Eka Widyasari, Dr Daraji, SSi, M Jurusa Maeaika, Fakulas MIPA, Isiu ekologi Sepuluh Nopeber (IS) Jl Arief Raha Haki, Surabaya 60111 E-ail:

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

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

Lebih terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

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

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

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

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

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

Lebih terperinci

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

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus

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

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

Seminar Nasional IENACO 2016 ISSN:

Seminar Nasional IENACO 2016 ISSN: EVALUASI KINERJA OK BAHAN BAKAR BATUBARA DI PT. X MENGGUNAKAN DEA/GA Raa Ekawai *, Hadi Seiawa 2, Fiscka Apriliyai 3 Jurusa Tekik Idusri Fakulas Tekik UNTIRTA Jala Raya Sudira K.03 Cilego,Bae, Idoesia

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

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

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

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

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).

II LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000). of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa

Lebih terperinci

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN

Lebih terperinci

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

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

Lebih terperinci

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

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan : BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag

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

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL Aalisa Sisem Aria Dega Meode Kompuasi Turbo Pascal ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL RINA OKTAVIYANTHI Uiversias Serag Raya, riaoka@usera.ac.id Absrak. Sisem aria yag erjadi di

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

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

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

Lebih terperinci

Pendahuluan. Tujuan MODUL

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

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryao Sudirham Aalisis Ragkaia Lisrik Di Kawasa Waku 3- Sudaryao Sudirham, Aalisis Ragkaia Lisrik () BAB 3 Peryaaa Siyal da Spekrum Siyal Dega mempelajari lajua eag model siyal ii, kia aka memahami

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

PENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI

PENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI 5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika

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

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12 MODL MATEMATIKA SMA IPA Kelas BARISAN DAN DERET ARITMATIKA. Betuk uu: a, ( a b), ( a b) ( a b). Ruus suku ke- ( ) a ( ) b a : suku pertaa b : beda. Julah suku pertaa (S ) S ( a ) atau S (a ( ) b) Dega

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

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,

Lebih terperinci

Cara uji butiran agregat kasar berbentuk pipih, lonjong, atau pipih dan lonjong

Cara uji butiran agregat kasar berbentuk pipih, lonjong, atau pipih dan lonjong Cara uji buira agrega kasar berbeuk iih, lojog, aau iih da lojog RSNI T-0-005 Ruag ligku Sadar ii meeaka kaidah da aa cara eeua ersease dari buira agrega kasar berbeuk iih, lojog, aau iih da lojog. Pegujia

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

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga

Lebih terperinci

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ

PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii ergolog peeliia komparasioal, yaiu peeliia yag dilaksaaka uuk megeahui ada idakya perbedaa aar variabel yag sedag dielii. Jika perbedaa iu memag

Lebih terperinci

ALGORITMA DATA MINING

ALGORITMA DATA MINING ALGORITMA DATA MINING A. DECISION TREE. Kosep Decisio Tree Megubah daa mejadi poho kepuusa (decisio ree) da aura-aura kepuusa (rule). Sebagai cooh misalya igi membua aura yag dapa diguaka uuk meeuka apakah

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

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

Lebih terperinci

SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BLACK-SCHOLES KASUS OPSI BELI DENGAN FLUKTUASI SAHAM BERLINTAS BROWNIAN DINDA YUANSA SULAEMAN

SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BLACK-SCHOLES KASUS OPSI BELI DENGAN FLUKTUASI SAHAM BERLINTAS BROWNIAN DINDA YUANSA SULAEMAN OLUI NUMERIK PERAMAAN BLACK-CHOLE KAU OPI BELI DENGAN FLUKTUAI AHAM BERLINTA BROWNIAN DINDA YUANA ULAEMAN DEPARTEMEN FIIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 06

Lebih terperinci

Kemampuan Penggunaan Kalimat pada Karangan Siswa Kelas VI MIMA III Miftahul Ulum Desa Gumelar Kecamatan Balung Kabupaten Jember

Kemampuan Penggunaan Kalimat pada Karangan Siswa Kelas VI MIMA III Miftahul Ulum Desa Gumelar Kecamatan Balung Kabupaten Jember Kemampua Pegguaa pada Karaga Siswa Kelas VI MIMA III Mifahul Ulum Desa Gumelar Kecamaa Balug Kabupae Jember (The use of he Auhorship Capabiliies Seece Sixh Grade Sudes MIMA III Mifahul Ulum Gumelar Village

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempa da Waku Peeliia 3.1.1 Tempa Peeliia Pada peeliia ii, peelii meeapka objek pada aak kelompok B TK Damhil Kecamaa Koa elaa Koa Goroalo. Peeapa lokasi ersebu berdasarka

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata 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 terperinci

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT. LEMINDO ABADI JAYA AREA DISTRIBUSI RIAU DARATAN) Peir Papilo 1, Ramadhail 2 Jurusa

Lebih terperinci

MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR

MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :

Lebih terperinci

2. SAMBUNGAN PAKU KELING

2. SAMBUNGAN PAKU KELING . SAMBUNGAN PAKU KELING. Pegguaa Sambuga paku Kelig Paku kelig aalah sejeis pasak aau paku yag iguaka uuk megika suau sambuga, yag sifaya permae imaksuka agar bagia-bagia ksruksi yag elah isambug/iika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Analisa Haronik Elevasi pasang suru adalah penulahan dari beberapa konsana pasang suru dan fakor eeorologis yang diasusikan konsan, seperi diunukkan pada persaaan beriku:

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB TINJAUAN PUSTAKA Tijaua Pusaka Pegguaa meode peramala Forecasig elah dilakuka oleh berbagai macam peeliia dalam berbagai bidag eruama diguaka dalam memprediksi pejuala pada perusahaa Beriku dibawah

Lebih terperinci

Barekeng, Juni hal Vol. 1. No. 1

Barekeng, Juni hal Vol. 1. No. 1 Barekeg, Jui 7 hal46-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variace Mulivaria Aalysis for Eperime wih Complee Radom Desig Th PENTURY Jurusa Maemaika FMIPA

Lebih terperinci

KLASIFIKASI NASABAH KREDIT BANK X DI PROVINSI LAMPUNG MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN KERNEL

KLASIFIKASI NASABAH KREDIT BANK X DI PROVINSI LAMPUNG MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN KERNEL ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahu 5, Halama 937-946 Olie di: hp://ejoural-s.udip.a.id/idex.php/gaussia KLASIFIKASI NASABAH KREDIT BANK X DI PROVINSI LAMPUNG MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN

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

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA 3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi

Lebih terperinci

PENERAPAN HUKUM DE MOIVRE PADA METODE NEW JERSEY DALAM PENENTUAN NILAI CADANGAN ASURANSI JIWA DWIGUNA SKRIPSI OLEH VANY LINDA FIBRIANTI NIM.

PENERAPAN HUKUM DE MOIVRE PADA METODE NEW JERSEY DALAM PENENTUAN NILAI CADANGAN ASURANSI JIWA DWIGUNA SKRIPSI OLEH VANY LINDA FIBRIANTI NIM. PENERAPAN HUKUM DE MOIVRE PADA METODE NEW ERSEY DALAM PENENTUAN NILAI CADANGAN ASURANSI IWA DWIGUNA SKRIPSI OLEH VANY LINDA FIBRIANTI NIM. 260054 URUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia yag dilakuka pada Bula Jauari higga Mei 2008 yag mecakup peyusua proposal higga peyusua draf skripsi dilaksaaka di empa kecamaa di Kabupae Garu,

Lebih terperinci

BAB VI SUHU DAN KALOR

BAB VI SUHU DAN KALOR BAB VI SUHU DAN KALOR STANDAR KOMPETENSI : 5. Meneapkan konsep dan prinsip kalor, konservasi energi dan suber energi dengan berbagai perubahannya dala esin kalor. Kopeensi Dasar : 5.1 Melakukan percobaan

Lebih terperinci

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN Jural Rekursif, Vol 3 No Mare 05, ISSN 303-0755 PERBANDINGAN KEAKURATAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN EPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN SEMEN DI PT SINAR ABADI

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM) Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

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

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

BabXIVAnalisaVariance

BabXIVAnalisaVariance --- BabXIVAalisaVariace KAT A KUNCI aalisa variace suatu etode utuk eguji hipotesis bahwa beberapa kelopok yag berbeda seuaya epuyai rata-rata yag sara. tabel ANOVA suatu tabel yag eragku hasil dari perhituga

Lebih terperinci

ESTIMASI FUNGSI HAZARD DENGAN MENGGUNAKAN WAVELET ABSTRAK

ESTIMASI FUNGSI HAZARD DENGAN MENGGUNAKAN WAVELET ABSTRAK ESTIMASI FUNGSI HAZARD DENGAN MENGGUNAKAN WAVELET Oleh: Firiai Agusia Babag Avip Priaa Maradipura Jurusa Pedidika Maeaika FPMUPA ABSTRAK Pada akhir-akhir ii dikalaga ahli-ahli saisik sedag raai dibicaraka

Lebih terperinci

JIIA, VOLUME 5 No. 1 FEBRUARI (Financial and Added Value Analysis of Micro and Small Scale Banana Chip Agroindustries in Metro City)

JIIA, VOLUME 5 No. 1 FEBRUARI (Financial and Added Value Analysis of Micro and Small Scale Banana Chip Agroindustries in Metro City) ANALISIS FINANSIAL DAN NILAI TAMBAH AGROINDUSTRI KERIPIK PISANG SKALA UMK DI KOTA METRO (Fiacial ad Added Value Aalysis of Micro ad Small Scale Baaa Chip Agroidusries i Mero Ciy) Febriyai, Muhammad Irfa

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PERAMALAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING SATU PARAMETER BROWN DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DUA PARAMETER HOLT

PERBANDINGAN PERAMALAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING SATU PARAMETER BROWN DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DUA PARAMETER HOLT aisika, Vol. 4, No. 1, Tahun 2016 PERBANDINGAN PERAMALAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL MOOTHING ATU PARAMETER BROWN DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL MOOTHING DUA PARAMETER HOLT Julnia Bidangan 1, Ika Purnaasari

Lebih terperinci