Universitas Sumatera Utara
|
|
- Sugiarto Tanuwidjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Uiversias Sumaera Uara
2 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 dalam ladasa eori ii aka diuraika hal-hal sebagai beriku: 2.1 Pegeria Peramala Peramala kadagkala dipadag sebagai sei da ilmu dalam memprediksika kejadia yag mugki dihadapi pada masa yag aka daag. Secara eoriis peramala didefiisika sebagai kegiaa memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag dega megguaka daa da iformasi yag ada. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Ramala ersebu dapa didasarka aas bermacam-macam cara yag dikeal dega meode peramala. Uiversias Sumaera Uara
3 Meode peramala adalah cara memperkiraka secara kuaiaif da kualiaif apa yag aka erjadi pada masa depa berdasarka daa yag releva pada masa lalu. Meode peramala dapa memberika mafaa yag saga besar bagi kia apabila dikaika dega keadaa iformasi aau daa yag dipuyai. Meode peramala aka memberika urua pegerjaa da pemecaha aas pedekaa suau masalah, sehigga dega demikia dapa dimugkika pegguaa ekik-ekik aalisa yag lebih maju. Dega pegguaa ekik-ekik ersebu, maka diharapka dapa memberika igka kepercayaa aau keyakia yag lebih besar, karea dapa diuji da dibukika peyimpaga aau deviasi yag erjadi secara ilmiah. 2.2 Keguaa Meode Peramala Meode peramala saga bergua, baik dalam peeliia, perecaaa maupu pegambila kepuusa karea aka membau dalam megadaka pedekaa aalisa erhadap perilaku aau pola dari daa yag lalu sehigga dapa memberika cara pemikira pegerjaa, da pemecaha yag sisemais, sera memberika igka kepercayaa yag lebih besar aas keepaa hasil ramala yag dibua aau yag disusu. Baik idakya hasil suau peeliia saga dieuka oleh keepaa ramala yag dibua, demikia pula dega baik idakya kepuusa da recaa yag disusu juga saga dieuka oleh keepaa ramala yag dibua. Oleh karea iu, keepaa dari ramala ersebu merupaka hal yag saga peig. Walaupu demikia perlu disadari bahwa suau ramala eap ramala, dimaa selalu ada usur kesalahaya. Uiversias Sumaera Uara
4 Sehigga yag peig diperhaika adalah usaha uuk memperkecil kemugkia kesalaha ersebu. Pada dasarya, baik idakya suau ramala yag disusu saga ergaug pada orag yag melakukaya, lagkah-lagkah peramala yag dilakukaya, sera meode peramala yag diguaka. Walaupu demikia perlu disadari bahwa suau ramala adalah eap ramala, selalu ada usur kesalaha. Sehigga yag peig diperhaika adalah usaha uuk memperkecil kemugkia kesalahaya. diaaraya: Di dalam bagia orgaisasi erdapa beberapa keguaa meode peramala, 1. Bergua uuk pejadwala sumber daya yag ersedia. Pegguaa sumber daya yag efisie memerluka pejadwala produksi, rasporasi, kas, persoalia, da sebagaiya. Ipu yag peig uuk pejadwala seperi iu adalah igka permiaa kosumeya aau si pelagga. 2. Bergua dalam peyediaa sumber daya ambaha. Waku eggag uuk memperoleh baha baku, meerima pekerja baru aau pembelia mesi da peralaa dapa berkisar aara beberapa ahu. Peramala dapa diguaka uuk meeuka kebuuha sumber daya di masa yag aka daag. 3. Uuk meeuka sumber daya yag diigika. Seiap orgaisasi harus sumber daya yag dimiliki dalam jagka pajag. Kepuusa sepajag ii bergaug kepada fakor-fakor ligkuga, mausia da pegembaga sumber daya keuaga. Semua peeua ii memerluka peramala yag Uiversias Sumaera Uara
5 baik da maajer yag dapa meafsirka pedugaa sera membua kepuusa yag epa. Walaupu erdapa bayak bidag lai yag memerluka peramala, amu iga kelompok di aas merupaka beuk khas dari keguaa ramala jagka pedek, meegah, da pajag. 2.3 Jeis Peramala Pada umumya peramala dapa dibedaka dari beberapa segi, ergaug dari cara melihaya. Apabila diliha dari jagka waku ramala yag disusu, maka peramala dapa dibedaka aas dua macam, yaiu: 1. Peramala jagka pajag, yaiu peramala yag dilakuka uuk peyusua hasil ramala yag jagka wakuya lebih dari sau seegah ahu aau iga semeser. Peramala seperi ii misalya diperluka dalam peyusua recaa pembagua suau egara aau daerah, recaa ivesasi aau recaa ekspasi dari suau perusahaa. 2. Peramala jagka pedek, yaiu peramala yag dilakuka uuk peyusua hasil ramala dega jagka waku kurag dari sau seegah ahu. Peramala seperi ii diperluka dalam peyusua recaa ahua, recaa kerja operasioal, da aggara, coohya peyusua recaa produksi, Uiversias Sumaera Uara
6 recaa pejuala, recaa pegadaa, recaa persediaa, aggara produksi, aggara pemasara, da aggara perusahaa. Berdasarka sifa ramala yag elah disusu, maka peramala dapa dibedaka aas dua macam, yaiu: 1. Peramala Kualiaif aau ekologis Peramala yag didasarka aas daa kualiaif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibua saga ergaug pada orag yag meyusuya, hal ii peig karea hasil peramala ersebu dieuka berdasarka pemikira yag bersifa iuisi, pedapa, da pegeahua sera pegalama dari peyusuya. Bisaaya peramala secara kualiaif ii didasarka aas hasil peyelidika, seperi Delphi, aalogies, da didasarka aas ciri-ciri ormaif seperi decisio marices aau decisio rees. meode kualiaif dapa dibagi mejadi meode eksploraoris da ormaif. 2. Peramala Kuaiaif Peramala yag didasarka aas daa kuaiaif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibua saga ergaug pada meode yag diperguaka dalam peramala ersebu. Pada dasarya meode peramala kuaiaif ii melipui meode peramala yag didasarka pada pegguaa aalisa pola hubuga aara variabel yag aka diperkiraka dega variabel waku, yag merupaka dere waku, aau pola dere berkala (ime-series) da meode peramala yag didasarka pada pegguaa aalisa pola hubuga aara variabel yag aka diperkiraka dega variabel lai yag mempegaruhiya, meode ii disebu meode korelasi aau sebab-akiba (Causal). Uiversias Sumaera Uara
7 Meode peramala dega megguaka aalisa pola dere berkala (ime series) aara lai adalah: a. Adaya iformasi eag keadaa yag lai. b. Iformasi ersebu dapa dikuaifikasika dalam beuk daa. c. Dapa diasumsika bahwa pola yag lalu aka berkelajua pada masa yag aka daag. Meode-meode peramala dega megguaka aalisa pola hubuga aara variabel yag aka diperkiraka dega variabel waku aau aalisa dere waku, yaiu: 1. Meode Pemulusa Ekspoesial da Raa-raa Bergerak, serig diguaka uuk ramala jagka pedek da jarag diguaka uuk peramala jagka pajag. 2. Meode Regresi, meode ii bisa diguaka uuk ramala jagka meegah da jagka pajag. 3. Meode Box-jekis, jarag dipakai amu baik uuk ramala jagka pedek, meegah, da jagka pajag. 2.4 Pemiliha Tekik da Meode peramala Dalam pemiliha ekik da meode peramala, perama-ama perlu dikeahui ciri-ciri peig yag perlu diperhaika bagi pegambila kepuusa da aalisis keadaa dalam mempersiapka peramala. Uiversias Sumaera Uara
8 Ada eam fakor uama yag diideifikasika sebagai ekik da meode peramala, yaiu: 1. Horizo Waku Ada dua aspek horizo waku yag berhubuga dega masig-masig meode peramala. Perama adalah cakupa waku di masa yag aka daag, uuk maa perbedaa dari meode peramala yag diguaka sebaikya sesuai. Aspek kedua adalah jumlah periode uuk peramala yag aka diigika. 2. Pola Daa Dasar uama dari meode peramala adalah aggapa bahwa macam-macam dari pola yag didapai di dalam daa yag diramalka aka berkelajua. 3. Jeis dari Model Model-model dari suau dere di maa waku digambarka sebagai usur yag peig uuk meeuka perubaha-perubaha dalam pola. Jeis model perlu diperhaika karea masig-masig model mempuyai kemampua yag berbeda dalam aalisa keadaa uuk pegambila kepuusa. 4. Biaya yag Dibuuhka Umumya ada empa usur biaya yag ercakup di dalam pegguaa suau prosedur peramala, yaiu biaya-biaya pegembaga, peyimpaa daa, operasi pelaksaaa kesempaa dalam pegguaa ekik-ekik da meode laiya. Uiversias Sumaera Uara
9 5. Keepaa Meode Peramala Tigka keepaa yag dibuuhka saga era hubugaya dega igka pericia yag dibuuhka dalam suau peramala. 6. Kemudaha dalam Peerapa Tekik da meode peramala harus dapa disesuaika dega kemampua aalis yag aka megguaka meode ramala ersebu. Meode yag dapa dimegeri da mudah diaplikasika sudah merupaka suau prisip umum bagi pegambil kepuusa uuk memeuhi kebuuha dari keadaa. 2.5 Aalisis Dere Berkala Dere berkala (Time series) adalah daa yag dikumpulka dari waku uuk memberika gambara eag perkembaga suau kegiaaa dari waku ke waku. Aalisis dere berkala memugkika uuk megeahui perkembaga suau aau beberapa kejadia laiya. Meode dere berkala merupaka meode peramala kuaiaif didasarka aas pegguaa aalisis pola hubuga aara variabel yag aka diperkiraka dega variabel waku. Tujua dere berkala ii mecakup meellii pola daa yag diguaka uuk meramalka apakah daa ersebu saioer aau idak da eksrapolasi ke masa yag aka daag. Saioer iu sediri berari bahwa idak erdapa perumbuha aaupu peurua daa. Daa seharusya horizoal sepajag waku aau dega kaa lai flukasi daa eap kosa seiap waku. Uiversias Sumaera Uara
10 2.6 Peeua Pola Daa Lagkah peig dalam memilih suau meode dere berkala yag epa adalah dega memperimbagka jeis pola daa, sehigga meode yag palig epa dega pola ersebu dapa diuji. Secara umum pola daa dapa dibedaka mejadi empa, yaiu: 1. Pola Horisoal (H) Terjadi bilamaa ilai daa berflukuasi disekiar ilai raa-raa yag kosa (Dere seperi iu sasioer erhadap ilai raa-raaya). Suau produk yag idak meigka aau meuru selama waku ereu ermasuk dalam jeis ii. 2. Pola Musima (S) Pola yag meujukka perubaha yag berulag-ulag secara periodic dalam dere waku erjadi bilamaa suau dere dipegaruhi oleh fakor musima (misalya kuaral ahu ereu, bulaa, aau hari-hari pada miggu ereu). 3. Pola Siklis (C) Pola daa yag meujukka gerakka aik uru dalam jagka pajag dari suau kurva red, erjadi bilamaa daaya dipegaruhi oleh flukuasi ekoomi jagka pajag yag berhubuga dega siklus bisis. 4. Pola Tred (T) Terjadi bilamaa erdapa keaika aau peurua sekuler jagka pajag dalam daa. Uiversias Sumaera Uara
11 2.7 Meode Pemulusa (Smoohig) Meode Smoohig adalah suau meode peramala dega megadaka peghalusa erhadap masa lalu, yaiu dega megambil raa-raa dari ilai beberapa ahu uuk meaksir ilai pada beberapa ahu ke depa. Secara umum Meode Smoohig diklasifikasika mejadi dua bagia, yaiu: 1. Meode Raa-raa Meode Raa-raa dibagi aas empa bagia, yaiu: a. Nilai Tegah (Mea) b. Raa-raa bergerak uggal (Sigle Movig Average) c. Raa-raa bergerak gada (DoubleMovig Average) d. Kombiasi raa-raa bergerak laiya. Meode raa-raa ujuaya adalah uuk memafaaka daa masa lalu uuk megembagka suau sisem peramala pada periode medaag. 2. Meode Pemulusa Ekspoesial Beuk umum dari Meode Pemulusa Ekspoesial F + = αx + 1 ( α ) F 1 (2.1) Keeraga : F +1 X F α = Ramala sau periode ke depa = Daa akual pada periode ke- = Ramala pada periode ke- = Parameer pemulusa Uiversias Sumaera Uara
12 Meode Pemulusa Ekspoesial erdiri aas: 1. Pemulusa Ekspoesial Tuggal a. Sau parameer b. Pedekaa adapif 2. Smoohig Ekspoesial Gada a. Meode Liear Sau Parameer dari Brow b. Meode Dua Parameer dari Hol 3. Smoohig Ekspoesial Tripel a. Meode Kuadraik Sau Parameer dari Brow b. Meode Tiga Parameer uuk kecederuga da musima dari Wier 4. Smoohig Ekspoesial meuru klasifikasi Pegels. 2.8 Meode Smoohig yag Diguaka Uuk medapaka hasil yag baik harus dikeahui cara peramala yag epa. Maka meode peramala Time series yag diguaka uuk meramalka produksi kare pada pemecaha masalah ii adalah dega megguaka Meode Smoohig Ekspoesial Gada yaiu Smoohig Ekspoesial Lieaar Sau Parameer dari Brow. Persamaa yag dipakai dalam pelaksaaa Pemulusa Ekspoesial Liear Sau Parameer dari Brow adalah sebagai beriku: Uiversias Sumaera Uara
13 F + m = a + b ( m) (2.2) S S ' " ( α ) S ' 1 = αx + 1 αs ( α ) S " 1 ' = + 1 (2.3) (2.4) ' ' " ' " ( S S ) = S S α = S + (2.5) 2 b α = 1 α ' " ( S S ) (2.6) Keeraga : S S a b F +m = Nilai pemulusa ekspoesial uggal = Nilai pemulusa ekspoesial gada = Kosaa uuk m periode ke muka = Kompoe kecedruga = Hasil ramala uuk m periode ke depa yag aka diramalka α = Parameer pemulusa ekspoesial besarya adalah 0< α<1 2.9 Keepaa Ramala Keepaa ramala adalah sau hal yag medasar dalam peramala, yaiu bagaimaa megukur kesesuaia suau meode peramala ereu uuk suau kumpula daa yag diberika. Keepaa dipadag sebagai krieria peolaka uuk memilih suau meode peramala. Dalam pemodela dere berkala (ime series) dari daa masa lalu dapa diramalka siuasi yag aka erjadi pada masa aka daag, uuk,meguji kebeara ramala ii diguaka keepaa ramala. Uiversias Sumaera Uara
14 Beberapa krieria yag diguaka uuk meguji keepaa ramala aara lai: 1. ME (Mea Error): Nilai Tegah Kesalaha e = ME = 1 (2.7) 2. MAE (Mea Absolue Error): Nilai Tegah Kesalaha Absolu e = MAE = 1 (2.8) Dega : e = X F 3. SSE (Sum of Squared Error): Jumlah Kuadra Kesalaha SSE = 2 e = 1 (2.9) 4. MSE (Mea Squared Error): Nilai Tegah Kesalaha Kuadra MSE = = 1 e 2 (2.10) 5. SDE (Sadard Deviaio of Error): Deviasi Sadard Kesalaha SDE = = 1 e 2 ( 1) (2.11) Uiversias Sumaera Uara
15 6. MPE (Mea Perceage Error): Nilai Tegah Kesalaha Persease PE = MPE = 1 (2.12) 7. MAPE (Mea Absolu Perceage Error): Nilai Tegah Kesalaha Persease Absolu PE = MAPE = 1 (2.13) Dega : PE X F = X Keeraga : X F e = Nilai daa periode ke- = Nilai ramala periode ke- = bayakya daa = Kesalaha aau gala PE = Gala persease Uiversias Sumaera Uara
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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciSTUDI 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa
Lebih terperinciPeramalan 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciPENGUJIAN 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tijaua Pusaka Bidag percaaa da pegawasa produksi da persediaa dalam orgaisasi-orgaisasi maufacurig da jasa berkaia dega peramala permiaa, perecaaa kapasias keseluruha orgaisasi, peeua
Lebih terperinciKRITERIA 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciIII. 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 terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciPENERAPAN 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 terperinciBAB 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 terperinciMENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012
MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012 Julia Nahar 1 1 Uiversias Padjadjara, Jala Raya Badug-Sumedag km 21,Jaiagor
Lebih terperinciMETODE 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegertia Peramala Statistik merupaka salah satu cabag ilmu pegetahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hampir semua ilmu bidag pegetahua, terutama
Lebih terperinciPERENCANAAN 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 terperinciBAB 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 terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciManajemen 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 terperinciPENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)
Widiyarii, Pegguaa Meode Peramala dalam. PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN) Widiyarii Program Sudi Tekik Idusri Fakulas Tekik da MIPA, Uiversias
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dijelaska eori-eori yag medukug meode peeliia pada peulisa skripsi ii yag disebu sebagai ladasa eori. Teori yag aka dijelaska aka mecakup meode dari subjek ekik idusri
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI PT.Bak Permata merupaka salah satu bak asioal terbesar di Idoesia da dikeal sebagai bak pelayaa terbaik. Bak Permata dibetuk sebagai hasil merger dari 5 bak di bawah Bada Peyehata
Lebih terperinciJurnal 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Sisem Produksi Proses maufakur dapa digambarka seperi erliha dalam Gambar.., berupa keragka masuka-keluara, dimaa masukaya berupa baha baku, selajuya baha baku dikoversi (dega
Lebih terperinciB 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 terperinciPENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA
PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of
Lebih terperinciMODIFIKASI 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1. Peramala.1.1. Kosep Dasar Peramala Peramala merupaka bagia dari suau proses pegambila suau kepuusa. Sebelum melakuka peramala harus dikeahui erlebih dahulu apa sebearya persoala
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA
PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA DISUSUN OLEH : NAMA : AZIS WIDODO NIM : 41605110061 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS
Lebih terperinciPERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.
PERAMALAN KURSIDRERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENIAL SMOOHING. Padrul Jaa 1), Rokhimi 2), Ismi Ratri Prihatiigsih 3) 1,2,3 PedidikaMatematika, Uiversitas PGRI Yogyakarta
Lebih terperinciIV. 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 terperinciV. 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 terperinciRumus-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 terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.
BAB 3 LANDASAN TEORI 3. Peramala 3.. Defiisi Peramala Peramala adalah perkiraa probabilisik aau peggambara dari ilai aau kodisi di masa depa. Asumsi yag umum dipakai dalam peramala adalah pola masa lampau
Lebih terperinciBeberapa 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciMODEL 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 terperinciPERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada
Lebih terperinciModel Trend untuk Peramalan Jumlah Penduduk Studi kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Gowa
JTRISTE, Vol., No., Oktober 015, pp. 46~5 ISSN: 355-3677 Model Tred utuk Peramala Jumlah Peduduk Studi kasus pada Pertumbuha Peduduk Kabupate Gowa Sistem Iformasi, STMIK Kharisma Makassar rahmawati@kharisma.ac.id
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI
MODEL TIME SERIES UNTUK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN JENIS BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DI STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UNTUK UMUM (SPBU) ARIFIN ACHMAD-PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara
Lebih terperinciPERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA
PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA DISUSUN OLEH : NAMA : BUDIYANTO NIM : 4160511005 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU PADA YAYASAN CERDAS MURNI MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING Khairu Nisa Ulfa 1, Muhammad Syahrizal 2 Mahasiswa Tekik Iformatika STMIK Budi Darma Meda 1 Dose
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPrediksi 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 terperinciPenerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit
Peerapa Meode Opimasi Expoeial moohig Uuk Peramala Debi Oleh: Budi aosa, uharyao 2, Djoko Legoo 3. DT, Program Pascasarjaa Udip, Jl. Hayam Wuruk No. 5-7 emarag, (Depareme Tekik ipil Uiversias Guadarma,
Lebih terperinciPREDIKSI 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 terperinciTINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
FORECASTING TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESSIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR. Oleh:
PEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciMODEL ARIMA(0,1,1) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR
MODEL ARIMA(0,,) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika Oleh:
Lebih terperinciPerancangan Sistem Informasi Perbankan di PT. Bank Pembangunan Kalteng Palangkaraya Menggunakan Skema Galaksi
Peracaga Sisem Iformasi Perbaka di PT. Bak Pembagua Kaleg Palagkaraya Megguaka Skema Galaksi ) Melia Pujiai, ) Krisoko Dwi Haromo, 3) Ahoy Y. M. Tumimomor Fakulas Tekologi Iformasi Uiversias Krise Saya
Lebih terperinciALGORITMA 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya
Lebih terperinciIV. 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciMODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja
Bulei Ilmiah Mah. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 07, No. (018), hal 77 84. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dada Kusadar, Naomi Nessyaa
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciMETODOLOGI. 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 terperinciPeramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Jural Ilmiah Tekologi da Iformasia ASIA (JITIKA) Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X Peramala Jumlah Stok Alat Tulis Kator Di UD ACHMAD JAYA Megguaka Metode Double Expoetial Smoothig Titaia Dwi
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Kosep Supply Chai Supply chai adalah jariga isasi-isasi yag secara bersama-sama bekerja uuk mecipaka da meghaarka suau produk ke aga pemakai akhir (ed user). Isasi-isasi ersebu
Lebih terperinciINTEGRAL 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 terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciB. 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 terperinciANALISIS 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 terperinciII 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakag Peelitia Keadaa perekoomia yag terus berubah-ubah aka mempegaruhi tigkat pertumbuha perusahaa-perusahaa yag ada di Idoesia. Utuk itu, perusahaa yag ada di Idoesia harus
Lebih terperinciPENYELESAIAN 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 terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciNILAI 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 terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang erjadi pada waku yang akan daang sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan pada waku yang
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi
Lebih terperinci